里斯本是一个碰撞点。有时真正的峰会并不发生在主舞台上。它发生在边缘，在安静的工作室和后屋里，真正的建筑商谈论他们正在交付的东西，而不是他们承诺的东西。当 Meo Arena 的人群专注于当下的噪音时，我花时间在私人谈话中追踪不同的信号。我坐下来 梁乔琳，联合创始人 松鼠艾， 和 珍妮特·亚当斯，首席运营官 奇点网络。从表面上看，他们没有任何共同点。乔琳正在彻底改变中国的教育。 Janet 正在区块链上构建去中心化的 AGI。但如果你听听他们产品背后的逻辑，他们正在解决完全相同的问题。我们所依赖的中心化机构——传统学校和全球银行——在数学上无法为个人服务。它们是为平均水平而设计的。他们在边缘情况下失败了。事实证明，“边缘”实际上是地球的大部分地区。以下是里斯本的对话揭示了代理机构的未来。
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知识与老师脱钩
我们一直认为，要实现个性化教育，就需要更多的人。梁乔琳不同意。她认为扩大人类注意力是不可能的。你无法克隆老师。但你可以 克隆注意力逻辑。在我们的谈话中，乔琳打破了教育科技中“中国速度”的机制。松鼠艾不仅将教科书数字化，还数字化了教科书。他们完全重组了教室。 “我们发现适应性学习是个性化学习的唯一解决方案，”她告诉我。她所描述的模型是对教师角色的彻底分解。在她看来，未来的课堂是一个“混合年级”的环境。您的一个房间里可能有 50 名不同年龄段的学生。他们将 50% 的时间花在了解他们特定知识差距的人工智能导师身上，50% 的时间花在专注于社交技能、批判性思维和自信心的人类导师身上。这并不是要取代人类。这是关于将人类从瓶颈中移除。乔琳对路线图很清楚：三到十年内，每个学习者都将拥有一个比他们更了解自己的“AI虚拟伙伴”。这对领导人的影响是严重的。我们正在从“教授知识”的模式转向“管理增长”的模式。 AI 处理语法。人类处理意图。
当系统出现瓶颈时
如果说乔琳正在利用人工智能来绕过课堂的限制，那么珍妮特·亚当斯正在利用它来绕过金融系统的限制。 Janet 是 SingularityNET 的首席运营官，她正在为下一代 AGI 构建基础设施。但她的重点并不是技术的酷炫。这是关于当前机构的失败。 “大型科技公司对这个星球具有控制力，”她说。她的论点是，如果我们让通用人工智能完全由利润驱动的垄断来构建，那么我们今天看到的不平等将被硬编码到未来。她摆在桌面上的数据发人深省。
- 性别差距： 按照目前的进展速度，缩小性别工资差距需要 134 年。
- 无银行账户的人： 全球有 14 亿成年人没有银行账户，还有 10 亿人银行账户不足。
- 工作穷人： 6 亿女性从事有偿工作，但赚取的工资却不足以维持生活。
传统的金融系统无法为这些人提供服务，因为验证他们的成本太高。这就是 Janet 的技术策略的用武之地。她详细介绍了他们的新“ASI 链”，这是一种基于 Rho Calculus 的区块链基础设施，每秒可以处理 100,000 笔交易。这个数字很重要。它的速度可与 Visa 网络相媲美，但没有集中的看门人。通过将验证成本降低到接近于零，您可以为没有银行账户的人提供服务，从而实现盈利。您创建的金融系统适用于边缘，而不仅仅是中心。正如珍妮特所说，“AGI 必须为大多数人服务，而不是为少数人服务。”
共同的线索
是什么将上海的教室与里斯本的区块链开发人员联系起来。
这是拒绝接受“平均”作为标准。
在传统的教育体系中，如果你以不同的方式学习，你就会失败。在传统的银行体系中，如果你没有信用记录，你就会被排除在外。乔琳和珍妮特都在使用人工智能来降低为个人服务的成本。
- 松鼠艾 降低个性化教学的成本。
- 奇点网络 降低金融主权的成本。
这就是代理权的重新分配。我们正在从一个需要许可（来自银行、学区）的世界转向一个拥有工具的世界。
边缘检查表
我从这些对话中得到的结论是，我们对人工智能提出了错误的问题。我们问“它会取代我们吗？”我们应该问“它将赋予谁权力”。如果您正在寻找下一个增长引擎，请停止关注中心。看边缘。
- 解除角色捆绑。 正如乔琳将老师分为“AI导师”和“人类导师”一样，看看你自己的组织。工作流程的哪些部分是知识转移（人工智能），哪些部分是判断（人类）。
- 审核访问。 珍妮特对大型科技公司的警告是对我们所有人的警告。如果你的产品只适合前 10% 的用户，那么你就将失去最大的市场。
- 相信数学，而不是机构。 无论是 Rho 微积分还是自适应算法，新的信任层都是代码。确保您的团队了解逻辑，而不仅仅是品牌。
- 本地化上下文。 Joleen提到，虽然AI引擎是通用的，但内容必须是本地化的。如果不尊重当地现实，就无法在全球范围内扩展。
该技术是中立的。该应用程序不是。为边缘而建。这就是增长所在。
