0:00

25:24

Anthropic CEO Dario Amodei on the Future of AI

Bloomberg Technology·25:24·Technology·C1

Chương · 7

Chương 1·The Exponential Growth of AI

Hiển thị

Tiếng ViệtAuto-scroll

0:00

Can we start with a kind of rough status of how the industry is going?

Chúng ta có thể bắt đầu với một bức tranh tổng quan sơ bộ về tình hình ngành công nghiệp hiện tại không?

0:04

You and your rivals, how close are we now to artificial general intelligence?

Anh và các đối thủ, chúng ta đang tiến gần đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đến mức nào?

0:09

So, set the stage for us first, and then we can talk about the morality of it all.

Vậy, hãy đặt bối cảnh trước, sau đó chúng ta có thể nói về khía cạnh đạo đức của tất cả điều này.

0:13

Yeah, yeah.

Vâng, vâng.

0:14

Thanks for Thanks for having me.

Cảm ơn vì đã mời tôi.

0:16

I mean, you know, I've I've never liked the artificial general intelligence or superintelligence, not because I I don't think AI is very powerful, right?

Ý tôi là, bạn biết đấy, tôi chưa bao giờ thích thuật ngữ trí tuệ nhân tạo tổng quát hay siêu trí tuệ, không phải vì tôi không nghĩ AI rất mạnh, đúng không?

0:22

I'm not I'm I'm not a skeptic.

Tôi không phải là người hoài nghi.

0:24

I'm actually extreme in terms of my views of how powerful the

Thực ra tôi cực đoan trong quan điểm về mức độ mạnh mẽ của

0:28

technology is going to be, but it's the wrong model for thinking about it, that there will be some one point where we build something completely different.

công nghệ này, nhưng đó là mô hình sai lầm khi nghĩ rằng sẽ có một thời điểm nào đó chúng ta xây dựng một thứ hoàn toàn khác.

0:36

What we see here, actually, what we've seen for the last 10 years, maybe even 15, and, you know, me and Anthropic's co-founders were among the first to document it, is this very smooth exponential process.

Những gì chúng ta thấy ở đây, thực ra, những gì chúng ta đã thấy trong 10 năm qua, thậm chí 15 năm, và bạn biết đấy, tôi và những người đồng sáng lập Anthropic là những người đầu tiên ghi nhận điều này, là một quá trình hàm mũ rất mượt mà.

0:51

Just like in the '90s, you saw Moore's law, that, you know, the the amount of computing power would double every 12 months or every 18 months, we have a Moore's law-like law, except it's for intelligence itself, for the cognitive ability of the model across many tasks.

Giống như những năm 90, bạn thấy định luật Moore, rằng sức mạnh tính toán sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 12 tháng hoặc 18 tháng, chúng ta có một định luật giống như Moore, nhưng dành cho chính trí thông minh, cho khả năng nhận thức của mô hình qua nhiều tác vụ.

1:07

And so, what we are seeing is that cognitive ability is, you know, depending on how you measure it,

Và vì vậy, những gì chúng ta đang thấy là khả năng nhận thức, tùy thuộc vào cách bạn đo lường nó,

1:14

doubling every, you know, four to four to 12 months.

đang tăng gấp đôi sau mỗi 4 đến 12 tháng.

1:18

Uh and so, you know, we're just climbing the ladder of cognitive ability, and where we are now is, you know, to take coding as one example, that's been exploding really fast over the last year or two, I have engineers, in fact, the team that leads one of our lead products, Claude Code, which is the way you use our models for coding, um uh he says he hasn't written

Và vì vậy, chúng ta đang leo lên nấc thang khả năng nhận thức, và vị trí hiện tại của chúng ta, lấy ví dụ về lập trình, lĩnh vực này đã bùng nổ rất nhanh trong một hai năm qua, tôi có các kỹ sư, thực tế, nhóm dẫn đầu một trong những sản phẩm chính của chúng tôi, Claude Code, là cách bạn sử dụng mô hình của chúng tôi để lập trình, anh ấy nói rằng anh ấy chưa viết

1:40

any code in the last 2 months.

bất kỳ dòng code nào trong 2 tháng qua.

1:42

Uh he's it's all Claude.

Tất cả đều do Claude thực hiện.

1:44

He's He's edited He's looked at it, but it's all been written by Claude.

Anh ấy chỉ sửa, xem xét, nhưng tất cả đều do Claude viết.

1:48

Indeed, we recently released this thing called co-work, which was bringing Claude Code to um you know, non-coding tasks, it really seems to have taken off.

Thực tế, chúng tôi vừa phát hành một thứ gọi là co-work, đưa Claude Code vào các tác vụ không phải lập trình, và nó dường như đã phát triển mạnh.

1:57

We wrote it in like a week and a half almost entirely with Claude Code.

Chúng tôi đã viết nó trong khoảng một tuần rưỡi gần như hoàn toàn bằng Claude Code.

2:02

So, I think we're

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta đang

2:04

entering the world where, you know, the the junior-level software engineers, maybe many of the tasks of the more senior-level software engineers are starting to be done, you know, most of the way by AI systems.

bước vào thế giới nơi các kỹ sư phần mềm cấp thấp, và có thể nhiều tác vụ của kỹ sư phần mềm cấp cao, đang bắt đầu được thực hiện phần lớn bởi các hệ thống AI.

2:15

Now, that's going to go further.

Bây giờ, điều đó sẽ còn tiến xa hơn.

2:17

Can be more end-to-end.

Có thể hoàn toàn từ đầu đến cuối.

2:18

The projects can be more, but I think we're going to be surprised at how the exponential turns upward,

Các dự án có thể lớn hơn, nhưng tôi nghĩ chúng ta sẽ ngạc nhiên về cách hàm mũ quay ngoặt lên trên,

2:25

right?

phải không?

2:25

The whole The whole thing about exponentials is, you know, it it looks like it's going very slowly, it speeds up a little bit, and then it just zooms past you.

Toàn bộ vấn đề về hàm mũ là, bạn biết đấy, nó có vẻ rất chậm, sau đó tăng tốc một chút, và rồi nó vụt qua bạn.

2:32

And I I think we're I think we're on the precipice.

Và tôi nghĩ chúng ta đang ở trên bờ vực.

2:35

I think we're a year or two away from it really zooming past us.

Tôi nghĩ chúng ta chỉ còn một hoặc hai năm nữa là nó thực sự vụt qua chúng ta.

2:39

- Sounds very like going bankrupt, but the when this happens, you in terms of the kind of running order, there's yourself, there's Gemini, there's OpenAI.

- Nghe có vẻ giống như sắp phá sản, nhưng khi điều này xảy ra, về thứ tự xếp hạng, có anh, có Gemini, có OpenAI.

2:47

What Where do you put Are you all together at the moment, roughly?

Anh xếp họ ở đâu? Hiện tại tất cả các anh có ngang nhau không?

2:51

Yeah, I mean, - You've got a lot of hype for your most recent stuff.

Vâng, ý tôi là, - Anh đã nhận được nhiều sự chú ý cho những sản phẩm mới nhất.

2:54

- I think as the field has developed, you know, I think it's no longer appropriate to think of it as like, you know, like a scalar, you know, like runners in a race who are at one position.

- Tôi nghĩ khi lĩnh vực này phát triển, bạn biết đấy, không còn phù hợp để nghĩ về nó như một đại lượng vô hướng, như những người chạy đua ở một vị trí nhất định.

3:06

The players have gone in different directions.

Các bên tham gia đã đi theo những hướng khác nhau.

3:08

So, some of the other players have gone in a very consumer-oriented direction, and that leads you to make your models, you know, superhumanly engaging or

Vì vậy, một số bên khác đã đi theo hướng tập trung vào người tiêu dùng, và điều đó khiến bạn tạo ra các mô hình có khả năng tương tác siêu phàm hoặc

3:17

superhumanly good at recommending shopping or ads or various things like that.

giỏi siêu phàm trong việc đề xuất mua sắm hoặc quảng cáo hoặc nhiều thứ khác.

3:22

Anthropic has focused, I think, first and foremost on enterprises, developers, and to the extent we do consumer, we're very focused on productivity and the kind of high-value end of the of the consumer work.

Anthropic tập trung, tôi nghĩ, trước hết vào doanh nghiệp, nhà phát triển, và trong phạm vi chúng tôi phục vụ người tiêu dùng, chúng tôi rất tập trung vào năng suất và phân khúc giá trị cao của công việc tiêu dùng.

3:35

And so, that gives very That gives very different incentives, right?

Và điều đó tạo ra những động lực rất khác nhau, đúng không?

3:39

If you If you want to get things done, you know, we talked about AGI and superintelligence before.

Nếu bạn muốn hoàn thành công việc, bạn biết đấy, chúng ta đã nói về AGI và siêu trí tuệ trước đây.

3:46

One of the things I would say is that, you know, there are superintelligences today, and they're basically large corporations, right?

Một trong những điều tôi muốn nói là, bạn biết đấy, ngày nay đã có những siêu trí tuệ, và về cơ bản chúng là các tập đoàn lớn, đúng không?

3:52

They're smarter than a human can be at, you know, solving the problem of, you know, shipping commerce at the lowest possible cost or making solar panels at the lowest possible cost or launching rockets at the lowest possible cost.

Chúng thông minh hơn con người trong việc giải quyết vấn đề vận chuyển hàng hóa với chi phí thấp nhất hoặc sản xuất tấm pin mặt trời với chi phí thấp nhất hoặc phóng tên lửa với chi phí thấp nhất.

4:05

And so, there's really high

Và vì vậy, có lợi nhuận rất cao

4:07

returns to intelligence in this area, which I think incentivizes us to kind of to kind of build the right thing.

từ trí thông minh trong lĩnh vực này, điều mà tôi nghĩ khuyến khích chúng ta xây dựng đúng thứ.

4:14

It's It's also, you know, it I think it's I think it's a business that is more stable than consumer.

Nó cũng, bạn biết đấy, tôi nghĩ đó là một ngành kinh doanh ổn định hơn so với người tiêu dùng.

4:20

We don't need, you know, we don't need ads, we don't need um uh you know, large numbers of free users.

Chúng tôi không cần quảng cáo, không cần số lượng lớn người dùng miễn phí.

4:27

We can We can just very directly create value, right?

Chúng tôi có thể trực tiếp tạo ra giá trị, đúng không?

4:30

There aren't all these weird externalities of like you're prioritizing engagement, you're prioritizing these other things, you're

Không có tất cả những yếu tố ngoại lai kỳ lạ như bạn ưu tiên sự tương tác, bạn ưu tiên những thứ khác, bạn

4:36

generating all this slop.

tạo ra tất cả những thứ rác rưởi này.

4:37

We just make stuff that people can use.

Chúng tôi chỉ tạo ra những thứ mà mọi người có thể sử dụng.

4:39

A year ago here, you won You said the Chinese were catching up a bit.

Một năm trước tại đây, anh nói rằng người Trung Quốc đang bắt kịp một chút.

4:44

Do you think now the Chinese have fallen behind?

Anh có nghĩ bây giờ người Trung Quốc đã tụt lại phía sau không?

4:47

You know, I I think they never really caught up that much.

Bạn biết đấy, tôi nghĩ họ chưa bao giờ thực sự bắt kịp nhiều.

4:50

So, you know, of course, there was this huge excitement around Deep Seek, right?

Vì vậy, tất nhiên, có sự phấn khích lớn xung quanh Deep Seek, phải không?

4:55

Um uh but, you know, the truth was a couple things.

Ừm, nhưng sự thật là có vài điều.

4:59

One, um you know, those models are very optimized for the benchmarks.

Một là, những mô hình đó được tối ưu hóa rất nhiều cho các benchmark.

5:02

It's actually very easy to optimize a model for a finite list of benchmarks.

Thực ra rất dễ để tối ưu hóa một mô hình cho một danh sách benchmark hữu hạn.

5:07

When we go out into the world, right?

Khi chúng ta ra ngoài thế giới thực, phải không?

5:10

When we're When we're When we're um uh you know, competing against other companies for enterprise contracts, we see just honestly and candidly, we see Google and we see OpenAI.

Khi chúng ta cạnh tranh với các công ty khác để giành hợp đồng doanh nghiệp, chúng ta thấy, thành thật mà nói, chúng ta thấy Google và OpenAI.

5:20

Every once in

Thỉnh thoảng,

5:21

a while, we see a couple other US players.

chúng ta thấy một vài công ty Mỹ khác.

5:24

Um I have almost never lost a deal, lost a contract to a Chinese model.

Tôi hầu như chưa bao giờ thua một thương vụ, mất hợp đồng trước một mô hình Trung Quốc.

5:29

But now you have the Trump administration, and I think you've already protested about this, giving high-speed chips, Nvidia chips, to the Chinese.

Nhưng bây giờ có chính quyền Trump, và tôi nghĩ bạn đã phản đối về điều này, cung cấp chip tốc độ cao, chip Nvidia, cho Trung Quốc.

5:36

That's right.

Đúng vậy.

5:37

That's right.

Đúng vậy.

5:38

The thing that is holding them back, and they've said it themselves, the CEOs of these companies say it's the

Điều đang kìm hãm họ, và chính họ cũng nói vậy, các CEO của các công ty này nói rằng đó là

5:45

embargo on chips that's holding us back.

lệnh cấm vận chip đang kìm hãm chúng tôi.

5:48

They explicitly say this.

Họ nói rõ ràng như vậy.

5:49

And now, indeed, you know, there are some policies, and I hope they change their mind, to uh you know, to explicitly send not quite our latest generation of chips, although it was reported that even that was being considered, um but, you know, the generation of chips that's that's just one back, that's still extremely powerful.

Và bây giờ, thực sự, có một số chính sách, và tôi hy vọng họ thay đổi ý định, để gửi không phải thế hệ chip mới nhất của chúng tôi, mặc dù có báo cáo rằng điều đó cũng đang được xem xét, nhưng thế hệ chip chỉ lùi một bước, vẫn cực kỳ mạnh mẽ.

6:09

Um and we are many years ahead of China in

Và chúng ta đi trước Trung Quốc nhiều năm về

6:13

terms of our in terms of our ability to make chips.

khả năng sản xuất chip.

6:16

So, I think it would be a big mistake to ship these chips.

Vì vậy, tôi nghĩ sẽ là một sai lầm lớn nếu gửi những con chip này.

6:21

Um you know, the the analogy I thought of, if you think about the incredible national security implications of building model building models that are essentially cognition, that are essentially intelligence, right?

Phép so sánh tôi nghĩ ra, nếu bạn nghĩ về những tác động an ninh quốc gia đáng kinh ngạc của việc xây dựng các mô hình về cơ bản là nhận thức, về cơ bản là trí thông minh, phải không?

6:32

I've called where we're going with this a

Tôi đã gọi nơi chúng ta đang hướng tới là một

6:35

country of geniuses in a data center, right?

quốc gia của những thiên tài trong một trung tâm dữ liệu, phải không?

6:37

So, imagine 100,000 pe- 100 million people smarter than any Nobel Prize winner, and it's going to be under the control of one country or another.

Vì vậy, hãy tưởng tượng 100.000 người - 100 triệu người thông minh hơn bất kỳ người đoạt giải Nobel nào, và nó sẽ nằm dưới sự kiểm soát của quốc gia này hay quốc gia khác.

6:45

Um I so I I think this is crazy.

Vì vậy, tôi nghĩ điều này thật điên rồ.

6:47

I think it's, you know, it's a bit like, you know, I I don't know, like selling, you know, nuclear weapons to North Korea and, you know, bragging, "Oh, yeah, but we made the

Tôi nghĩ nó hơi giống như, bạn biết đấy, bán vũ khí hạt nhân cho Triều Tiên và khoe khoang, 'Ồ, vâng, nhưng chúng tôi đã đưa ra

6:58

case so well." - you're finding David Sacks is basically arming the Chinese.

lập luận rất hay.' - Bạn đang nói David Sacks về cơ bản đang trang bị vũ khí cho Trung Quốc.

7:01

I No, I I wouldn't refer to any particular people, but, you know, I would I would just say that this particular policy I think is is, you know, - It's akin to Yeah, it's not not well-advised.

Không, tôi sẽ không đề cập đến bất kỳ cá nhân cụ thể nào, nhưng tôi chỉ muốn nói rằng chính sách cụ thể này tôi nghĩ là, bạn biết đấy, - Nó giống như Vâng, nó không được khôn ngoan.

7:13

Another issue in this, you know, it could be you could be right.

Một vấn đề khác trong này, bạn có thể đúng.

7:17

All this technology could be going in the right direction, but economically, we could be heading towards a bubble.

Tất cả công nghệ này có thể đang đi đúng hướng, nhưng về mặt kinh tế, chúng ta có thể đang hướng tới một bong bóng.

7:24

Do you think that's true?

Bạn có nghĩ điều đó đúng không?

7:24

Yeah, yeah.

Vâng, vâng.

7:25

So, um I would separate out the two things.

Vì vậy, tôi sẽ tách hai điều ra.

7:28

One is the basic exponential.

Một là sự tăng trưởng theo cấp số nhân cơ bản.

7:30

Um and that's what we've been talking about.

Và đó là những gì chúng ta đang nói đến.

7:32

That's been kind of the technological direction.

Đó là hướng đi công nghệ.

7:35

Um and there, you know, just like with Moore's law, you can never be sure that the technology is sort of fully going to advance.

Và ở đó, giống như với định luật Moore, bạn không bao giờ có thể chắc chắn rằng công nghệ sẽ hoàn toàn tiến bộ.

7:44

It's going to keep going, right?

Nó sẽ tiếp tục, phải không?

7:46

It's a fundamentally inductive problem.

Đó là một vấn đề quy nạp cơ bản.

7:48

But now that I've seen well

Nhưng bây giờ tôi đã thấy

7:50

over a decade of it, I would say I am pretty confident that it's going to continue, or at least I'm more confident than I've ever been at any time in the past, that it's going to continue to where the models are basically smarter than humans at almost everything.

hơn một thập kỷ về nó, tôi sẽ nói rằng tôi khá tự tin rằng nó sẽ tiếp tục, hoặc ít nhất tôi tự tin hơn bao giờ hết, rằng nó sẽ tiếp tục cho đến khi các mô hình về cơ bản thông minh hơn con người trong hầu hết mọi thứ.

8:05

And I think there's a good chance that even happens in the next year or two.

Và tôi nghĩ có khả năng cao điều đó xảy ra trong một hoặc hai năm tới.

8:10

Again, seems far away, but this property of

Một lần nữa, có vẻ xa vời, nhưng tính chất của

8:13

exponentials that they like they they catch you by surprise.

sự tăng trưởng theo cấp số nhân là chúng khiến bạn bất ngờ.

8:15

And if it's not a year or two, I think it's pretty likely that it's, you know, at least less than 5 years, within the 2020s.

Và nếu không phải một hoặc hai năm, tôi nghĩ khả năng cao là ít nhất dưới 5 năm, trong thập kỷ 2020.

8:22

I think this moment will come in the 2020s.

Tôi nghĩ khoảnh khắc này sẽ đến trong thập kỷ 2020.

8:24

So, so, you know, kind of I'll I'll I'll I'll get into the economic - maybe.

Vì vậy, tôi sẽ đi vào khía cạnh kinh tế - có thể.

8:29

- Yeah, I'll I'll I'll I'll I'll get into the economic diffusion, which I think is complicated, but I don't want anyone to forget like that, you know, that as long as we have that fundamental technological gain, like there's going to be many trillions of revenue, maybe many trillions per company in this in this area, because the economic potential is so great.

- Vâng, tôi sẽ đi vào sự lan tỏa kinh tế, mà tôi nghĩ là phức tạp, nhưng tôi không muốn ai quên rằng, miễn là chúng ta có được lợi ích công nghệ cơ bản đó, sẽ có nhiều nghìn tỷ doanh thu, có thể nhiều nghìn tỷ cho mỗi công ty trong lĩnh vực này, bởi vì tiềm năng kinh tế là rất lớn.

8:50

Now,

Bây giờ,

8:51

there's a separate thing, which is that we don't know how fast enterprises, companies, are actually going to be able to use this technology, right?

Có một điều riêng biệt, đó là chúng ta không biết các doanh nghiệp, công ty, sẽ thực sự có thể sử dụng công nghệ này nhanh như thế nào, phải không?

9:00

The The uses of this What the technology is capable of today is probably 10 times what the enterprises of the world are are able to are able to deploy.

Công nghệ này có thể làm được ngày nay gấp khoảng 10 lần so với những gì các doanh nghiệp trên thế giới có thể triển khai.

9:10

And I see it with our customers every day, where I'll talk to a CEO, and they'll

Và tôi thấy điều đó hàng ngày với khách hàng của mình, khi tôi nói chuyện với một CEO, và họ sẽ

9:17

understand, and their executive team will understand, the power of this technology, you know, for automating customer service, for coding, for many other things, but they have a company of tens of thousands of people who are perfectly brilliant people, but experts in something that is not AI, and have to learn to use AI.

Hiểu, và đội ngũ điều hành của họ sẽ hiểu, sức mạnh của công nghệ này, bạn biết đấy, để tự động hóa dịch vụ khách hàng, để lập trình, và nhiều thứ khác, nhưng họ có một công ty với hàng chục nghìn người, những người rất thông minh, nhưng là chuyên gia trong lĩnh vực không phải AI, và phải học cách sử dụng AI.

9:35

And that, you know, different names for it, change

Và điều đó, bạn biết đấy, có nhiều tên gọi khác nhau, thay đổi

9:38

management, enterprise transformation, whatever it's called.

Quản lý, chuyển đổi doanh nghiệp, bất kể nó được gọi là gì.

9:42

The need to do this is very slow.

Nhu cầu thực hiện điều này rất chậm.

9:44

It can take years.

Có thể mất nhiều năm.

9:46

And so, we have this powerful technology that I have an incredible amount of confidence will generate trillions in revenue, but we don't know exactly when.

Và vì vậy, chúng ta có công nghệ mạnh mẽ này mà tôi vô cùng tin tưởng sẽ tạo ra hàng nghìn tỷ doanh thu, nhưng chúng ta không biết chính xác khi nào.

9:55

You know, plus plus or minus a few years, we don't know exactly when.

Bạn biết đấy, cộng hoặc trừ vài năm, chúng ta không biết chính xác khi nào.

10:00

And and in the meantime, companies have to buy compute to serve all that revenue.

Và trong thời gian chờ đợi, các công ty phải mua sức mạnh tính toán để phục vụ tất cả doanh thu đó.

10:05

And you

Và bạn

10:06

don't want to buy too much because, you know, you could financially overextend yourself.

Không muốn mua quá nhiều vì, bạn biết đấy, bạn có thể bị quá tải về tài chính.

10:10

And you don't want to buy too little because then you can't serve all the revenue.

Và bạn cũng không muốn mua quá ít vì khi đó bạn không thể phục vụ hết doanh thu.

10:15

And so that's where the kind of economic and financial risk So but you are involved in that in building data centers, you're spending vast fortunes and you've got the deals with Nvidia.

Và đó là nơi rủi ro kinh tế và tài chính. Nhưng bạn đang tham gia vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu, bạn đang chi những khoản tiền khổng lồ và bạn có các thỏa thuận với Nvidia.

10:26

Do you worry that's going to come back and bite you?

Bạn có lo lắng rằng điều đó sẽ quay lại cắn bạn không?

10:29

So we have some advantages in this.

Chúng tôi có một số lợi thế trong việc này.

10:31

Um there's a stability to enterprise business that there is not to consumer, right?

Ừm, có sự ổn định trong kinh doanh doanh nghiệp mà không có trong kinh doanh tiêu dùng, phải không?

10:35

Consumer is very fickle.

Người tiêu dùng rất hay thay đổi.

10:37

Enterprise purchasing, enterprise predictions are predictable.

Mua sắm của doanh nghiệp, dự báo của doanh nghiệp là có thể dự đoán được.

10:41

Also, enterprise tends to have better margins.

Ngoài ra, doanh nghiệp thường có biên lợi nhuận tốt hơn.

10:43

The margin is basically how much buffer you have between buying too little and buying too much, between what you have to pay for and what you have to support in revenue.

Biên lợi nhuận về cơ bản là khoảng đệm giữa việc mua quá ít và mua quá nhiều, giữa những gì bạn phải trả và những gì bạn phải hỗ trợ về doanh thu.

10:53

So we have a number of advantages here.

Vì vậy, chúng tôi có một số lợi thế ở đây.

10:55

But I you know, I won't deny that there is some inherent risk in any in all of the companies to this process.

Nhưng tôi, bạn biết đấy, tôi sẽ không phủ nhận rằng có một số rủi ro cố hữu trong tất cả các công ty đối với quá trình này.

11:02

Whenever you have an

Bất cứ khi nào bạn có một

11:04

upside whose amount is uncertain or even whose timing is uncertain, and you have to make financial decisions somewhat blind to those things.

Tiềm năng tăng trưởng mà số lượng không chắc chắn hoặc thậm chí thời điểm không chắc chắn, và bạn phải đưa ra quyết định tài chính phần nào mù quáng trước những điều đó.

11:12

You have to you have to decide early um to you know, to build out capital, to build out resources a few years in advance.

Bạn phải quyết định sớm, bạn biết đấy, để xây dựng vốn, xây dựng nguồn lực trước vài năm.

11:20

There's going to be some inherent risk that's driven by that uncertainty.

Sẽ có một số rủi ro cố hữu do sự không chắc chắn đó gây ra.

11:24

And I do think that some

Và tôi nghĩ rằng một số

11:27

companies have probably overbought.

Công ty có thể đã mua quá nhiều.

11:28

I'm not able to look at their financials.

Tôi không thể nhìn vào báo cáo tài chính của họ.

11:30

I just know what they announce and I'm like, "Whoa, I wouldn't necessarily have done that." I'm pretty happy with the decisions that we've made.

Tôi chỉ biết những gì họ công bố và tôi nghĩ, 'Ồ, tôi đã không nhất thiết làm điều đó.' Tôi khá hài lòng với những quyết định mà chúng tôi đã đưa ra.

11:39

Um but, you know, and I can't be I can't be sure about others, but it is in the entirely consistent that this could be the most transformative technology in

Ừm, nhưng, bạn biết đấy, và tôi không thể chắc chắn về những người khác, nhưng hoàn toàn có thể đây là công nghệ mang tính chuyển đổi nhất trong

11:49

the history of the world, that some companies will do really well, but not every company may.

Lịch sử thế giới, rằng một số công ty sẽ làm rất tốt, nhưng không phải công ty nào cũng vậy.

11:53

Very quickly on that, as you said, you're on the enterprise side.

Rất nhanh về điều đó, như bạn đã nói, bạn đang ở phía doanh nghiệp.

11:56

On the consumer side, OpenAI with a big lead, you know, there seems to be a lot of talk that Gemini is now talking catching up.

Về phía người tiêu dùng, OpenAI với lợi thế lớn, bạn biết đấy, có vẻ như có nhiều lời đồn rằng Gemini hiện đang bắt kịp.

12:03

Is that your impression as well?

Đó có phải là ấn tượng của bạn không?

12:04

I mean, you know, we're not in that market, so I so I don't know about it.

Ý tôi là, bạn biết đấy, chúng tôi không ở trong thị trường đó, vì vậy tôi không biết về nó.

12:09

- you as a discussion as a person.

- bạn như một cuộc thảo luận với tư cách một người.

12:10

- Yeah, you know, the statistics would seem to suggest that.

- Vâng, bạn biết đấy, các số liệu thống kê dường như cho thấy điều đó.

12:13

It would seem to suggest that, you know, with their kind of greater distribution, with their greater existing reach, they've been able to make a lot of progress in in kind of recent times.

Có vẻ như cho thấy rằng, bạn biết đấy, với sự phân phối rộng hơn, với phạm vi tiếp cận hiện có lớn hơn, họ đã có thể đạt được nhiều tiến bộ trong thời gian gần đây.

12:22

And again, this is why, you know, consumer is fickle.

Và một lần nữa, đây là lý do tại sao, bạn biết đấy, người tiêu dùng hay thay đổi.

12:25

This is why I would be careful if, you know, if I were a consumer

Đây là lý do tại sao tôi sẽ cẩn thận nếu, bạn biết đấy, nếu tôi là một công ty

12:30

company in in, you know, in in kind of you know, what, you know, in what was on my balance sheet.

Tiêu dùng, bạn biết đấy, trong, bạn biết đấy, loại, bạn biết đấy, những gì, bạn biết đấy, trong bảng cân đối kế toán của mình.

12:37

Let's jump then to that big question, which we originally asked Claude at the beginning.

Hãy chuyển sang câu hỏi lớn đó, câu hỏi mà chúng tôi đã hỏi Claude ngay từ đầu.

12:42

Will AI do do good?

Liệu AI có làm điều tốt không?

12:44

Obviously, as you said, it's going to have a positive effect on GDP.

Rõ ràng, như bạn đã nói, nó sẽ có tác động tích cực đến GDP.

12:48

Perhaps on your wealth, too.

Có lẽ cũng ảnh hưởng đến sự giàu có của bạn.

12:49

But what about employment?

Nhưng còn việc làm thì sao?

12:51

Last year you predicted a kind of white-collar bloodbath.

Năm ngoái bạn đã dự đoán một kiểu thảm sát lao động cổ trắng.

12:54

You said it would wipe out 50% of entry-level jobs.

Bạn nói nó sẽ xóa sổ 50% việc làm đầu vào.

12:57

And that's now 4 and 1/2 years away.

Và bây giờ là 4 năm rưỡi nữa.

13:00

Do you still stand by that?

Ông vẫn giữ quan điểm đó chứ?

13:03

Yeah, so I you know, I you know, my view of of AI, there's maybe two axes in terms of which to think.

Vâng, tôi, bạn biết đấy, quan điểm của tôi về AI, có thể có hai trục để suy nghĩ.

13:10

There's good things happening versus bad things happening.

Có những điều tốt đang xảy ra so với những điều xấu đang xảy ra.

13:12

And there's like AI is a small deal versus AI is a big deal.

Và có kiểu AI là vấn đề nhỏ so với AI là vấn đề lớn.

13:17

You know, my view is on the extreme side of AI is a big deal.

Bạn biết đấy, quan điểm của tôi là ở phía cực đoan của AI là một vấn đề lớn.

13:22

But I'm kind of in both side both top quadrants, where I think some really good things will happen and if we don't act to prevent them, some really bad things will happen.

Nhưng tôi ở cả hai góc phần tư phía trên, nơi tôi nghĩ một số điều thực sự tốt sẽ xảy ra và nếu chúng ta không hành động để ngăn chặn, một số điều thực sự tồi tệ sẽ xảy ra.

13:31

Um you know, we you know, I wouldn't be building this technology if I didn't believe that the good outweighed the bad and that we could mitigate the bad.

Ừm, bạn biết đấy, tôi sẽ không xây dựng công nghệ này nếu tôi không tin rằng điều tốt nhiều hơn điều xấu và chúng ta có thể giảm thiểu điều xấu.

13:40

That's why I warned about the bad so that we could we can

Đó là lý do tại sao tôi cảnh báo về điều xấu để chúng ta có thể

13:44

- do you how do you think we mitigate it?

- Ông nghĩ chúng ta giảm thiểu nó như thế nào?

13:46

Does that mean things like taxation?

Điều đó có nghĩa là những thứ như thuế không?

13:48

Yeah, let me let me let me let me just get to what I think the kind of the situation is.

Vâng, để tôi nói về những gì tôi nghĩ là tình hình hiện tại.

13:54

It I you know, it's I think exactly what you said.

Tôi nghĩ chính xác là những gì ông đã nói.

13:58

I think we could have this very unusual combination of very fast GDP growth and high unemployment or at least underemployment or, you know, low-wage job lot of low-wage jobs, high inequality.

Tôi nghĩ chúng ta có thể có sự kết hợp rất bất thường này giữa tăng trưởng GDP rất nhanh và tỷ lệ thất nghiệp cao hoặc ít nhất là thiếu việc làm, hoặc nhiều việc làm lương thấp, bất bình đẳng cao.

14:08

I don't think that's a macro Correct me if I'm

Tôi không nghĩ đó là một vĩ mô. Hãy sửa tôi nếu tôi

14:12

wrong.

Sai.

14:12

I don't think that's a macroeconomic combination we've ever seen before.

Tôi không nghĩ đó là sự kết hợp kinh tế vĩ mô mà chúng ta từng thấy trước đây.

14:15

You think of fast growth, you're like, "Well, okay, maybe there's inflation." But, you know, you're you're not going to have high unemployment when there's fast growth.

Bạn nghĩ về tăng trưởng nhanh, bạn kiểu như, "Chà, được thôi, có thể có lạm phát." Nhưng, bạn biết đấy, bạn sẽ không có tỷ lệ thất nghiệp cao khi có tăng trưởng nhanh.

14:23

I I think this technology is a bit different because it's extreme in the way in the way it's going to it's going to it's going

Tôi nghĩ công nghệ này hơi khác một chút vì nó cực đoan theo cách nó sẽ tạo ra giá trị, nhưng cũng bởi vì nó đang di chuyển lên đường nước nhận thức, sẽ có một nhóm người không may gặp khó khăn trong việc thích nghi.

14:31

to generate value, but also because it's moving up the cognitive waterline, there's going to be unfortunately a whole class of people who are who are I think across a lot of industries going to have a hard time coping.

Và đó thực sự là một vấn đề chúng ta cần giải quyết.

14:43

And that's really a problem we need to solve.

Vì vậy, để trả lời câu hỏi ông vừa hỏi, có một vài điều Anthropic đang làm.

14:45

So uh to get to the question you just asked, there's a few things Anthropic is doing.

Một là chúng tôi đã duy trì gần một năm nay cái gọi là Chỉ số Kinh tế Anthropic, theo dõi cách các mô hình của chúng tôi được sử dụng trong thời gian thực.

14:51

One is we maintained for almost a year now what we call the Anthropic Economic Index, which is tracking how our models are used in real time.

Và bởi vì chúng tôi thấy tất cả các cuộc trò chuyện này, chúng tôi có thể sử dụng chính Claude để xem xét tất cả các cuộc trò chuyện một cách bảo vệ quyền riêng tư và đặt các câu hỏi như, "Ai đó đang sử dụng nó để tăng cường một nhiệm vụ, để làm việc cùng với mô hình, hay để ủy quyền hoặc tự động hóa hoàn toàn một nhiệm vụ?"

15:01

And because we see all these conversations, we can use Claude itself to in a privacy-preserving manner look across all the conversations and ask questions like, "Is someone using this to augment a task, to work together

Các ngành công nghiệp mà mọi người đang sử dụng Claude là gì theo thống kê phân bố?

15:15

with the model, or to delegate or fully automate a task?

Các nhiệm vụ con trong các ngành đó là gì? Phải không?

15:18

What are the industries people are using Claude for statistically by distribution?

Chúng ta có thể đi sâu vào rất nhiều thống kê lao động chi tiết của bộ lao động và hỏi Claude về điều đó.

15:22

What are the subtasks in those industries?" Right?

"Tiểu bang nào sử dụng Claude nhiều hơn?" Chúng ta có thể

15:24

We can get into a you know, a lot of these like labor you know, these very fine-grained labor department statistics and ask Claude about it.

Theo dõi sự lan tỏa kinh tế của Claude trong thời gian thực.

15:32

"Which states are using Claude more?" What is We can

Và lý do để làm tất cả điều này là tôi không nghĩ bạn có thể đưa ra chính sách tốt nếu bạn không có dữ liệu phù hợp.

15:36

watch the economic diffusion of Claude in real time.

Và tôi lo rằng dữ liệu mà chính phủ sản xuất, dù toàn diện đến đâu, cũng không đủ nhanh và không đủ chi tiết cho việc này.

15:38

And so the reason to do all this is that I don't think you can make good policy if you don't have the right data.

Vì vậy, đó là đóng góp đầu tiên của chúng tôi.

15:46

And I worry that the data that the government produces, as comprehensive as it is, just doesn't move fast enough and isn't detailed enough for this.

Chúng tôi đang ngày càng suy nghĩ về việc đào tạo lại hoặc khả năng giúp mọi người thích nghi.

15:54

So, you know, that is that is kind of our first contribution.

Nó một phần phù hợp với những gì chúng tôi làm trong việc tiếp cận thị trường, phải không?

15:58

We are thinking increasingly about this kind of I don't know if you want to call it retraining or ability to help people adapt.

Một phần hoạt động tiếp cận thị trường của chúng tôi là cách giúp mọi người thích nghi.

16:05

It's it's partly in line with kind of what we do in terms of go to market, right?

Nhưng với sự tôn trọng lớn, ý tôi là, bạn có thể làm những điều này, nhưng về cơ bản đó là vấn đề xã hội.

16:10

Part of our go to market activity is how to help people adapt.

Bạn biết đấy, chính phủ, nếu bạn nghĩ về nó, những gì bạn đang mô tả là một cơn bão hoàn hảo.

16:14

But with clears throat great with great respect, I mean, you can do these things, but fundamentally it's a societal problem.

Bạn có GDP tăng lên, sự giàu có của một số người tăng lên rất nhiều.

16:19

You know, government, if you think about it, what you're describing is a perfect storm.

- Và ông đang nói 50% công việc đầu vào biến mất.

16:24

You have GDP going up, the wealth of certain people going massively Abs- absolutely.

Những người gặp khó khăn thực sự, chắc chắn bạn sẽ thấy một sự thay đổi chính trị từ điều này.

16:28

- And you are saying 50% of, you know, entry-level jobs go.

Và cá nhân tôi đặt cược là có, bạn sẽ thấy mọi người cố gắng kiềm chế các ông trùm công nghệ, nhưng bạn cũng sẽ thấy mọi người nói, "Hãy tăng thuế. Chúng ta cần trả tiền cho điều này." Ông có nghĩ rằng thuế cao hơn sắp tới không?

16:31

People in real distress, you are surely going to see a political change coming from this.

Vậy

16:35

And my personal bet would be yes, you're going to get people trying to restrain the tech barons, but you would also get people saying, "Let's have higher taxes.

Ừm, quan điểm của tôi một lần nữa, tôi đã định nói về những việc tự nguyện chúng ta có thể làm trước, nhưng tôi thực sự tin điều đó.

16:44

We need to pay for this." Do you do you think that higher taxes are coming?

Tôi nghĩ vấn đề này sẽ đủ lớn để đến một lúc nào đó mọi người sẽ nhận ra rằng cần có một số can thiệp kinh tế vĩ mô.

16:48

Bạn biết đấy, nếu chúng ta nhìn vào

16:49

um you know, my view again, I you know, I was going to the kind of voluntary stuff we could do first, but I actually I actually do believe that.

Chỉ sự chênh lệch giàu nghèo mà chúng ta có bây giờ.

16:57

I think this one is going to be big enough that I you know, at some point I think everyone's going to come to the realization that there needs to be some kind of macroeconomic intervention there.

Nếu chúng ta nhìn nó như một phần của GDP, tôi tin rằng chúng ta đã vượt quá Thời đại Mạ vàng rồi.

17:08

You know, if we if we look at

Và điều này hầu như không có AI.

17:11

just the disparities in wealth that we have now.

17:13

If we look at it as a fraction of GDP, I believe we've kind of exceeded the Gilded Age already.

17:19

And this is mostly without AI.

17:21

So I think things are going to go even further.

Vì vậy, tôi nghĩ mọi thứ sẽ còn tiến xa hơn nữa.

17:23

And so yeah, you know, my my guess is this is this is not even going to be a partisan thing.

Và vâng, bạn biết đấy, tôi đoán điều này thậm chí sẽ không mang tính đảng phái.

17:29

There's a wealth There's a wealth tax now in California.

Hiện có thuế tài sản ở California.

17:32

Are you are you supportive

Bạn có ủng hộ

17:34

of that?

điều đó không?

17:35

No, I think I think that's I think that's poorly designed.

Không, tôi nghĩ điều đó được thiết kế kém.

17:37

Um and you know, my my worry would be if we don't think about these things in a sober way, then we'll get things that are that are, you know, that are that are kind of poorly designed.

Ừm, và bạn biết đấy, mối lo ngại của tôi là nếu chúng ta không suy nghĩ về những điều này một cách tỉnh táo, chúng ta sẽ nhận được những thứ được thiết kế kém.

17:47

So, you know, that would be that would be my message to, you know, the others in the world who are doing who are doing well in this

Vì vậy, đó sẽ là thông điệp của tôi gửi đến những người khác trên thế giới đang làm tốt trong

17:55

boom is that uh you know, if we if we don't think proactively about how to make this revolution work for everyone, we will get these proposals that don't make sense.

sự bùng nổ này, rằng nếu chúng ta không chủ động nghĩ về cách làm cho cuộc cách mạng này có lợi cho tất cả mọi người, chúng ta sẽ nhận được những đề xuất vô lý.

18:08

Just taking it a bit further, there's, you know, people worry about the economic consequences, but there are other ones.

Nói xa hơn một chút, bạn biết đấy, mọi người lo lắng về hậu quả kinh tế, nhưng còn có những hậu quả khác.

18:12

Not that long ago I went to a panel with I think a couple of your rivals, a couple of your peers, where they again, they put forward all the good things that AI would do.

Cách đây không lâu, tôi đã tham dự một hội thảo với một vài đối thủ của bạn, một vài đồng nghiệp của bạn, nơi họ lại đưa ra tất cả những điều tốt đẹp mà AI sẽ làm.

18:21

And then someone said, "What about the risks?" And one of them rather casually said,

Và sau đó ai đó hỏi, 'Còn rủi ro thì sao?' Và một trong số họ khá thản nhiên nói,

18:25

"Well, of course there's extinction risk." And then moved on to another.

'Ồ, tất nhiên là có rủi ro tuyệt chủng.' Và sau đó chuyển sang chủ đề khác.

18:28

Collect- collectively around the room, people took a deep breath.

Tất cả mọi người trong phòng đều hít một hơi thật sâu.

18:30

And what he was talking about was the possibility of a bad actor getting hold of it or possibility ultimately of things like Claude running things.

Và điều anh ta nói đến là khả năng một kẻ xấu chiếm được nó hoặc khả năng cuối cùng là những thứ như Claude điều khiển mọi thứ.

18:38

Where does that fit into your Yeah, yeah, you know, I've I've long been worried about that as well.

Điều đó nằm ở đâu trong quan điểm của bạn? Vâng, vâng, bạn biết đấy, tôi cũng đã lo lắng về điều đó từ lâu.

18:43

You know, just as I said, you know, I'm I'm I'm on the

Bạn biết đấy, như tôi đã nói, tôi đang ở

18:47

direction of like this is a very powerful technology, therefore the benefits are extreme.

hướng đi rằng đây là một công nghệ rất mạnh mẽ, do đó lợi ích là cực kỳ lớn.

18:51

We're going to be able to, you know, do things like real seriously really cure cancer, maybe eradicate tropical diseases.

Chúng ta sẽ có thể làm những điều như thực sự chữa khỏi ung thư, có thể xóa sổ các bệnh nhiệt đới.

18:58

But on the other side, look, we're building cognitive systems that have their own autonomy, right?

Nhưng mặt khác, hãy nhìn xem, chúng ta đang xây dựng các hệ thống nhận thức có quyền tự chủ riêng, phải không?

19:03

And we really need to think about that.

Và chúng ta thực sự cần suy nghĩ về điều đó.

19:06

And like Anthropic's been founded since the

Và Anthropic đã được thành lập ngay từ

19:09

beginning with a an intention to think about that, right?

đầu với ý định suy nghĩ về điều đó, phải không?

19:12

You know, we publish prob- almost every, you know, probably three or four times a month research on how to control these models, how to make sure that, you know, they do what we want them to do and they don't run out of control.

Bạn biết đấy, chúng tôi công bố nghiên cứu về cách kiểm soát các mô hình này, cách đảm bảo rằng chúng làm những gì chúng ta muốn và không vượt khỏi tầm kiểm soát, có lẽ ba hoặc bốn lần một tháng.

19:27

We've pioneered One of my co-founders, Chris Olah, is, you know, kind of arguably, you know, the

Chúng tôi đã tiên phong. Một trong những người đồng sáng lập của tôi, Chris Olah, được coi là

19:33

the inventor of a field called mechanistic interpretability, which is basically when you look inside the brain, the artificial brain, of Claude or another AI model and try to trace mechanistically why it's doing exactly what it's doing.

người phát minh ra lĩnh vực gọi là khả năng giải thích cơ học, về cơ bản là khi bạn nhìn vào bên trong bộ não nhân tạo của Claude hoặc một mô hình AI khác và cố gắng truy tìm một cách cơ học tại sao nó lại làm chính xác những gì nó đang làm.

19:49

And we've seen things inside the model like, you know, s- in lab environments you know, sometimes the models will develop the intent to blackmail, the intent to deceive.

Và chúng tôi đã thấy những thứ bên trong mô hình như, trong môi trường phòng thí nghiệm, đôi khi các mô hình sẽ phát triển ý định tống tiền, ý định lừa dối.

19:58

And this isn't unique to Claude.

Và điều này không chỉ riêng với Claude.

20:00

If anything, this is worse than other models.

Nếu có gì đó, điều này còn tồi tệ hơn các mô hình khác.

20:03

These are things that if we don't train the models in the right way, can emerge.

Đây là những thứ có thể xuất hiện nếu chúng ta không huấn luyện mô hình đúng cách.

20:08

And but we've pioneered the science of looking

Nhưng chúng tôi đã tiên phong trong khoa học nhìn vào

20:11

inside them so we can diagnose them and and you know, prevent the models from happening, intervene and retrain the models so they don't behave in this way.

bên trong chúng để có thể chẩn đoán và ngăn chặn các mô hình xảy ra, can thiệp và huấn luyện lại mô hình để chúng không hành xử theo cách này.

20:20

That said, you know, we this is something we have to be careful about.

Tuy nhiên, bạn biết đấy, đây là điều chúng ta phải cẩn thận.

20:25

We've we've you know, supported various white you know, light touch transparency focused measures for making sure that you know, all the companies have to talk about the test that they run.

Chúng tôi đã ủng hộ các biện pháp tập trung vào minh bạch, nhẹ nhàng để đảm bảo rằng tất cả các công ty phải nói về các bài kiểm tra họ chạy.

20:36

We always disclose our tests.

Chúng tôi luôn tiết lộ các bài kiểm tra của mình.

20:38

We always you know, basically we try and test our models to try and really strain them and get them to do the worst things possible in a test environment so that they never

Chúng tôi luôn cố gắng kiểm tra các mô hình của mình để thực sự căng thẳng chúng và khiến chúng làm những điều tồi tệ nhất có thể trong môi trường thử nghiệm để chúng không bao giờ

20:51

do those things in the real world.

làm những điều đó trong thế giới thực.

20:53

And And we generally think every company should have to just should have to run those tests and should have to disclose those tests.

Và chúng tôi nghĩ rằng mọi công ty nên phải chạy các bài kiểm tra đó và phải tiết lộ các bài kiểm tra đó.

21:00

But this is You spend quite a long time thinking about this.

Nhưng điều này... Bạn dành khá nhiều thời gian để suy nghĩ về điều này.

21:03

You write pamphlets about it about the consequences.

Bạn viết các bài luận về hậu quả.

21:06

And there is an impression that most of your peers are kind of head down and they're thinking purely about

Và có ấn tượng rằng hầu hết các đồng nghiệp của bạn đều cúi đầu và chỉ nghĩ về việc

21:12

whether they can just keep ahead of the other.

liệu họ có thể tiếp tục dẫn trước người khác hay không.

21:14

Do you think your industry's kind of immature in that way?

Bạn có nghĩ ngành của mình hơi non nớt theo cách đó không?

21:17

You know, I I I can't speak to what the other players are are doing or why they're doing it.

Bạn biết đấy, tôi không thể nói về những gì các công ty khác đang làm hoặc tại sao họ làm vậy.

21:23

Um you know, I think there are at least some other players in in in the ecosystem who I you know, I think of as responsible who are at least thinking of things in the right way.

Tôi nghĩ có ít nhất một số công ty khác trong hệ sinh thái mà tôi cho là có trách nhiệm, ít nhất là đang suy nghĩ đúng hướng.

21:33

I agree there are others who are not, but you know, I I would say what I have always tried to do and what Anthropic has always tried to do is to set an example and to try to inspire others to follow the example,

Tôi đồng ý có những công ty khác không như vậy, nhưng tôi luôn cố gắng và Anthropic luôn cố gắng làm gương và truyền cảm hứng cho những người khác làm theo,

21:47

right?

phải không?

21:47

We always publish our work on mechanistic interpretability.

Chúng tôi luôn công bố công trình về khả năng giải thích cơ học.

21:49

We always publish the tests we run.

Chúng tôi luôn công bố các bài kiểm tra chúng tôi chạy.

21:51

And honestly, there are a lot of other companies where you know, their researchers basically say, "Hey, why can't Why can't we do that too?

Và thành thật mà nói, có nhiều công ty khác mà các nhà nghiên cứu của họ về cơ bản nói, 'Này, tại sao chúng tôi không thể làm điều đó?'

21:58

That seems like a responsible thing to do.

Đó có vẻ là một việc làm có trách nhiệm.

22:01

That seems like the right way to develop the technology." And And so, you can kind of have an effect

Đó có vẻ là cách đúng đắn để phát triển công nghệ. Và bạn có thể có ảnh hưởng

22:07

on the other players in the ecosystem.

Đến những người chơi khác trong hệ sinh thái.

22:09

One One very clear zone where you are different from your peers is that you have not very obviously queued up to kiss the ring of Donald J.

Một lĩnh vực rất rõ ràng mà bạn khác biệt so với các đồng nghiệp là bạn không hề tỏ ra muốn hôn nhẫn của Donald J.

22:18

Trump.

22:19

Are you still What do you think of the current US president?

Bạn vẫn nghĩ gì về tổng thống Hoa Kỳ hiện tại?

22:22

You show no signs of wanting to see him.

Bạn không có dấu hiệu muốn gặp ông ấy.

22:24

Look, so I mean, you know, I would I would I would really put it in a different way.

Nhìn này, ý tôi là, bạn biết đấy, tôi sẽ đặt vấn đề theo một cách khác.

22:29

I I I don't think being for or against administrations or for or against politicians is is the right approach or that Anthropic has anything to say one way or another on those topics.

Tôi không nghĩ việc ủng hộ hay chống lại các chính quyền hay các chính trị gia là cách tiếp cận đúng đắn hay Anthropic có điều gì để nói theo cách này hay cách khác về những chủ đề đó.

22:43

What I would say is that what Anthropic knows is AI.

Điều tôi muốn nói là Anthropic biết về AI.

22:48

And Anthropic knows very well the policy issues around AI.

Và Anthropic biết rất rõ các vấn đề chính sách xung quanh AI.

22:52

And our approach, which you know, I can't speak for others, but you know, indeed our

Và cách tiếp cận của chúng tôi, bạn biết đấy, tôi không thể nói thay người khác, nhưng quả thực cách của chúng tôi

22:59

approach may have been different, is we think through the issues.

Có thể khác, là chúng tôi suy nghĩ thấu đáo các vấn đề.

23:03

We try and get a substantive view based on those issues and then we say what we think.

Chúng tôi cố gắng có một quan điểm thực chất dựa trên những vấn đề đó và sau đó chúng tôi nói những gì chúng tôi nghĩ.

23:10

And sometimes we will disagree with the current administration just as we sometimes disagree - Like with China.

Và đôi khi chúng tôi sẽ bất đồng với chính quyền hiện tại cũng như đôi khi chúng tôi bất đồng - Giống như với Trung Quốc.

23:17

with the last administration.

Với chính quyền trước.

23:19

And sometimes we agree and it's worth highlighting the areas of agreement like the energy data center

Và đôi khi chúng tôi đồng ý và cần nhấn mạnh các lĩnh vực đồng thuận như việc xây dựng trung tâm dữ liệu năng lượng.

23:26

build-outs.

Chúng tôi đã thực hiện cam kết y tế tại Nhà Trắng.

23:26

We did this um health pledge at the White House.

Bạn biết đấy, có một số lĩnh vực, bạn biết đấy, khi chúng tôi thấy kế hoạch hành động AI của Nhà Trắng vào mùa hè năm ngoái.

23:31

You know, there are a number of areas, you know, when we saw the you know, the White House's AI action plan last summer.

Thực ra, chúng tôi thích hầu hết nội dung đó.

23:38

Actually, we liked most of that.

Đó thực sự là một tài liệu được viết rất tốt.

23:40

That was actually a very well-written document.

Vì vậy, điều này rất phức tạp.

23:43

So, this is complex.

Không phải là chống đối hay ủng hộ.

23:44

There's not against and for.

Nhưng một lần nữa, khi nói đến những thứ như chip ở Trung Quốc, vâng, chúng tôi không đồng ý.

23:46

But again, when it comes to things like the chips in China, yeah, we disagree.

Khi nói đến việc áp dụng lệnh cấm đối với quy định AI của tiểu bang, vâng, chúng tôi không đồng ý vì chúng tôi không đồng ý về giá trị.

23:51

When it comes to putting a moratorium on state AI regulation, yeah, we disagree because we disagree on the merits.

Không phải là thích hay không thích một người cụ thể nào.

23:58

It's not about liking or disliking a particular person.

Tôi không nghĩ kiểu suy nghĩ đó sẽ giúp chúng ta thoát khỏi tình huống này.

24:01

I don't I don't think that that kind of thinking is going to get us out of this situation that we're in.

Bạn có định

24:09

Are you going

gặp ông ấy khi ông ấy đến Davos vào ngày mai không?

24:10

to see him when he comes to Davos tomorrow?

Ừ, có thể.

24:14

Uh I may.

Ý tôi là, đó sẽ là một sự thay đổi thú vị.

24:16

I mean, that would be an interesting change.

Ừm, một câu hỏi cuối cùng.

24:18

Um one final last question.

Điều gì sẽ xảy ra với Anthropic?

24:20

What happens to Anthropic?

Điều gì sẽ xảy ra với Anthropic?

24:22

What happens to Anthropic?

Theo nghĩa nào?

24:23

What sense?

Chúng tôi được cho là có định giá ngụ ý 350 tỷ.

24:23

We have a supposedly a 350 billion implied valuation.

Ông có cân nhắc IPO trong năm nay không?

24:26

Would you consider an IPO this year?

Nhìn này, ý tôi là, bạn biết đấy, chúng tôi tập trung nhất vào việc cố gắng tạo ra những mô hình tốt nhất và cố gắng xây dựng các sản phẩm trên những mô hình đó và cố gắng bán những mô hình đó cho các doanh nghiệp theo những cách hữu ích.

24:29

Look, I mean, you know, I we are most focused on, you know, just trying to make the best models and just trying to, you know, build products on top of those models and just trying to, you know, sell those models to enterprises in ways that are useful.

Ừm, bạn biết đấy, có những nhu cầu vốn lớn cho lĩnh vực này, vì vậy điều đó cần được xem xét, nhưng đó là trọng tâm của chúng tôi.

24:45

Um, you know, there are large capital needs for the field, so that should be considered, but, you know, that's where our focus is.

Điều đó ngụ ý [khịt mũi] rằng bạn thực sự cần rất nhiều tiền.

24:53

That implies snorts that you do need a lot of money though.

Ý tôi là, bạn không cần hỏi tôi cũng biết đây là một lĩnh vực thâm dụng vốn [cười].

24:56

I mean, you don't need to ask me to know that this is a laughter capital intensive field.

Vậy IPO không hoàn toàn nằm ngoài khả năng.

25:00

So an IPO isn't completely out of the question.

Tôi...

25:02

I'm...

Nó không bao giờ hoàn toàn nằm ngoài khả năng.

25:03

It's never completely out of the question.

Cả IPO và Donald Trump đều có thể xảy ra trong cuộc đời bạn.

25:05

Both the IPO and Donald Trump are both possibles in your life.

- [cười] - Dario Amodei, cảm ơn ông rất nhiều vì đã nói chuyện với chúng tôi.

25:09

- laughter - Dario Amodei, thank you very much for talking to us.

Bây giờ chúng tôi đã biết tất cả về khả năng giải thích cơ học và đã có cái nhìn bên trong bộ não của ông và nó không tệ chút nào.

25:13

We now know all about mechanistic interpretability and we've had a view inside your brain and it's not a bad one.

Cảm ơn ông rất nhiều.

25:19

Thank you very much.

- Cảm ơn vì đã mời tôi, John.

25:21

- for having me, John.

25:23

- applause

- [vỗ tay]

Transcript

Hiển thị

The Exponential Growth of AI

Dario Amodei discusses the smooth exponential progress in AI cognitive ability, comparing it to Moore's Law. He explains that AI intelligence doubles every 4 to 12 months, and we are on the verge of a rapid acceleration. He uses coding as an example, noting that Claude Code has replaced junior engineers. He predicts that within a year or two, AI will surpass human capabilities in many areas.

Dario Amodei thảo luận về sự tiến bộ theo cấp số nhân mượt mà trong khả năng nhận thức của AI, so sánh với Định luật Moore. Ông giải thích rằng trí thông minh của AI tăng gấp đôi sau mỗi 4 đến 12 tháng và chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một sự tăng tốc nhanh chóng. Ông lấy ví dụ về lập trình, lưu ý rằng Claude Code đã thay thế các kỹ sư mới vào nghề. Ông dự đoán trong vòng một hoặc hai năm tới, AI sẽ vượt qua khả năng của con người trong nhiều lĩnh vực.

Can we start with a kind of rough status of how the industry is going?

Chúng ta có thể bắt đầu với một bức tranh tổng quan sơ bộ về tình hình ngành công nghiệp hiện tại không?

You and your rivals, how close are we now to artificial general intelligence?

Anh và các đối thủ, chúng ta đang tiến gần đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) đến mức nào?

So, set the stage for us first, and then we can talk about the morality of it all.

Vậy, hãy đặt bối cảnh trước, sau đó chúng ta có thể nói về khía cạnh đạo đức của tất cả điều này.

Yeah, yeah.

Vâng, vâng.

Thanks for Thanks for having me.

Cảm ơn vì đã mời tôi.

I mean, you know, I've I've never liked the artificial general intelligence or superintelligence, not because I I don't think AI is very powerful, right?

I'm not I'm I'm not a skeptic.

Tôi không phải là người hoài nghi.

I'm actually extreme in terms of my views of how powerful the

Thực ra tôi cực đoan trong quan điểm về mức độ mạnh mẽ của

technology is going to be, but it's the wrong model for thinking about it, that there will be some one point where we build something completely different.

công nghệ này, nhưng đó là mô hình sai lầm khi nghĩ rằng sẽ có một thời điểm nào đó chúng ta xây dựng một thứ hoàn toàn khác.

And so, what we are seeing is that cognitive ability is, you know, depending on how you measure it,

Và vì vậy, những gì chúng ta đang thấy là khả năng nhận thức, tùy thuộc vào cách bạn đo lường nó,

doubling every, you know, four to four to 12 months.

đang tăng gấp đôi sau mỗi 4 đến 12 tháng.

any code in the last 2 months.

bất kỳ dòng code nào trong 2 tháng qua.

Uh he's it's all Claude.

Tất cả đều do Claude thực hiện.

He's He's edited He's looked at it, but it's all been written by Claude.

Anh ấy chỉ sửa, xem xét, nhưng tất cả đều do Claude viết.

Indeed, we recently released this thing called co-work, which was bringing Claude Code to um you know, non-coding tasks, it really seems to have taken off.

Thực tế, chúng tôi vừa phát hành một thứ gọi là co-work, đưa Claude Code vào các tác vụ không phải lập trình, và nó dường như đã phát triển mạnh.

We wrote it in like a week and a half almost entirely with Claude Code.

Chúng tôi đã viết nó trong khoảng một tuần rưỡi gần như hoàn toàn bằng Claude Code.

So, I think we're

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta đang

Now, that's going to go further.

Bây giờ, điều đó sẽ còn tiến xa hơn.

Can be more end-to-end.

Có thể hoàn toàn từ đầu đến cuối.

The projects can be more, but I think we're going to be surprised at how the exponential turns upward,

Các dự án có thể lớn hơn, nhưng tôi nghĩ chúng ta sẽ ngạc nhiên về cách hàm mũ quay ngoặt lên trên,

right?

phải không?

The whole The whole thing about exponentials is, you know, it it looks like it's going very slowly, it speeds up a little bit, and then it just zooms past you.

Toàn bộ vấn đề về hàm mũ là, bạn biết đấy, nó có vẻ rất chậm, sau đó tăng tốc một chút, và rồi nó vụt qua bạn.

1 / 7