全球領先的人工智能芯片制造商英偉達的首席執(zhí)行官黃仁勛表示，美國 “重新工業(yè)化” 技術(shù)制造業(yè)的計劃 “完全正確”。

　　在接受美國有線電視新聞網(wǎng)法里德?扎卡利亞的采訪時，這位總部位于加利福尼亞州圣克拉拉的英偉達負責人稱，美國應當在制造業(yè)領域加大投資，目前 “我們的產(chǎn)業(yè)中恰恰缺失了這一完整環(huán)節(jié)”。

　　“那種對制造事物的熱情、技能與工藝；制造能力對經(jīng)濟增長而言價值非凡 —— 它對于一個穩(wěn)定的社會來說意義重大，能讓人們無需獲得物理學博士學位，也能創(chuàng)造美好的生活和出色的職業(yè)生涯，” 黃仁勛說道。

　　特朗普政府已出臺一系列政策（包括大范圍的關(guān)稅政策），旨在重振美國日漸衰退的制造業(yè)。這在一定程度上是為了推動汽車和能源行業(yè)的發(fā)展，以及促進對科技領域的投資。

　　“特朗普總統(tǒng)已明確表示，美國不能依賴中國來制造關(guān)鍵技術(shù)產(chǎn)品，如半導體、芯片、智能手機和筆記本電腦，” 白宮新聞秘書卡羅琳?萊維特在 4 月一份聲明中如此表示，該聲明發(fā)布于美國對智能手機及其他電子產(chǎn)品的關(guān)稅暫時暫停征收之后。

　　黃仁勛表示，將制造業(yè)遷回本土會減輕臺灣地區(qū)的壓力 —— 全球最大的半導體制造商（TSMC）便位于臺灣。特朗普曾在 3 月宣布，這家芯片制造巨頭將在美國制造業(yè)領域投資至少 1000 億美元。

　　“打造豐富的產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，一方面能讓美國變得更強大，另一方面也能降低我們對其他國家的依賴 —— 那種單一的依賴，這是一個明智之舉，” 黃仁勛說。

　　工作場所中的人工智能

　　近年來，人工智能領域投資的增加推動了科技行業(yè)的蓬勃發(fā)展，但也引發(fā)了人們對該技術(shù)未來是否會威脅就業(yè)的擔憂。世界經(jīng)濟論壇 1 月發(fā)布的一項調(diào)查顯示，到 2030 年，41% 的雇主計劃因人工智能自動化而裁員。

　　英偉達的市值曾短暫達到 4 萬億美元，該公司研發(fā)的技術(shù)為數(shù)據(jù)中心提供支持，、和等公司正是借助這些數(shù)據(jù)中心來運行其人工智能模型和云服務。

　　“每個人的工作都會受到影響。一些工作崗位將會消失，同時也會有許多新的工作崗位被創(chuàng)造出來。我希望的是，所有行業(yè)中出現(xiàn)的生產(chǎn)力提升能帶動整個社會發(fā)展，” 黃仁勛表示。

　　他解釋道，英偉達的每位軟件工程師和芯片設計師都在使用人工智能，而且他鼓勵他們使用，“甚至到了強制要求的地步”。

　　人工智能的倫理問題

　　人工智能工具，尤其是像埃隆?馬斯克的 Grok 和 OpenAI 的 ChatGPT 這類生成式響應平臺，近期引發(fā)了不少爭議。

　　就在上周，馬斯克旗下的 xAI 公司對聊天機器人 Grok 進行了調(diào)整，允許其為用戶提供更多 “政治不正確” 的答案后，Grok 開始在回復中出現(xiàn)一些帖子內(nèi)容。其中包括反猶仇恨言論以及其他露骨描述。

　　xAI 在周六發(fā)布聲明稱，對 “過時代碼” 的一次更新使得 Grok 容易受到 X 平臺上現(xiàn)有用戶帖子（包括極端觀點）的影響。據(jù) X 平臺的聲明，該代碼隨后已被移除。

　　黃仁勛就 Grok 發(fā)表評論時表示，這可能是因為這個聊天機器人還 “比較年輕”，但馬斯克 “在 18 個月內(nèi)就讓 Grok 取得了巨大進步”。

　　“當然，還需要進行微調(diào)，設置防護措施，而這都需要時間去完善，” 他說。

　　此外，人們還擔心人工智能模型容易產(chǎn)生 “幻覺”，即人工智能模型偏離預設腳本，輸出不準確的信息。同樣，由于這些模型容易被操控，一些專家對強大的人工智能模型可能失控表示擔憂。

　　但黃仁勛認為，那些 “對人工智能系統(tǒng)如何相互關(guān)聯(lián)以確保技術(shù)安全并不了解” 的人 “多少會感到害怕”。他解釋說，大多數(shù)人工智能模型會使用其他人工智能工具來提供資源和進行事實核查。他還補充道，應當建立全球標準和安全規(guī)范。

　　“人工智能帶來的積極影響將是壓倒性的。雖然可能會造成一些危害，但當危害發(fā)生時，全世界必須立即著手解決。不過，人工智能的積極影響將是壓倒性的，其力量會非常強大，” 他說。

　　人工智能在醫(yī)療健康及現(xiàn)實場景中的應用

　　黃仁勛表示，人工智能模型可用于治療疾病，通過讓這些工具學習蛋白質(zhì)和化學物質(zhì)的相關(guān)知識（包括化學物質(zhì)的含義及其相互作用方式）來實現(xiàn)這一目標。

　　他指出，這一過程與藥物研發(fā)類似，但由于所需數(shù)據(jù)的原因，比教人工智能學習語言更加復雜。

　　“我們不僅會加快藥物的研發(fā)速度，還會加深對疾病的理解。而且隨著時間的推移，我們將會擁有虛擬助理研究員和科學家，從本質(zhì)上幫助我們攻克所有疾病，” 他說，“我認為那一天即將到來?！?/p>

　　人工智能在現(xiàn)實物理場景中也會有應用案例。如今的生成式模型，如谷歌的 Veo 3，能夠生成物理動作的視頻。下一步是制造出能完成類似任務（如拿起玻璃杯）的機器人。這一過程將用到視覺 - 語言 - 動作（VLA）模型，該模型有別于大型語言模型（LLMs）。

　　“這項技術(shù)如今已經(jīng)存在，而且目前運轉(zhuǎn)良好，” 黃仁勛說，并補充稱 “未來 3 到 5 年”，這類技術(shù)將會大量涌現(xiàn)。