特斯拉前人工智能负责人 Andrej Karpathy最新演讲谈 AI和 LLM

特斯拉前人工智能总监、OpenAI 研究员 Andrej Karpathy在 6 月 17 日于 Y Combinator 举行了一次关于 AI 大语言模型 LLM的精彩演讲。

分享了，AI 软件3.0时代LLM时代，LLM的优缺点，LLM的社会模态，我们如何使用它等话题。

观点明确，洞察深远，非常适合从宏观了解AI 以及LLM，本文浓缩解读核心观点，希望给大家一些信息和启发。

1.软件3.0时代

演讲的开头，Andrej Karpathy 将软件时代划分三个时代，并用特斯拉 FSD软件代码的发展类比。软件三个时代的3.0时代就是本次演讲设定的社会背景。

软件三个时代分别为：

软件 1.0 = 编写代码软件

软件 2.0 = 训练神经网络软件

软件 3.0 = 用通俗易懂的语言指导LLM

其中， Andrej Karpathy 表示很荣幸，他发明vibe coding这个词，也就是用人类语言Prompt向 AI 编码工具描述你的目标。无需担心语法，只需清晰地描述功能即可，就可以做出程序和软件。

他也分享了他无需了解 Swift 或丰富的 Web 开发 Menu Genen一个将菜单图形化的程序经验，只需通过与 AI 清晰沟通，即可构建出可运行的 iOS 和 Web 应用。

2.人工智能LLM像电力基础设施

Andrej 表示 LLM它们像公用事业一样通过API提供服务，像晶圆代工厂一样需要大量资本性支出，更像操作系统一样是一个复杂的软件生态系统。

演讲中Andrej Karpathy 将LLM 深入类比了下计算机或操作系统。

LLM大语言模型有点像 CPU 的等价物，上下文窗口有点像内存，然后LLM大型语言模型协调内存和计算，用于问题解决，使用所有这些能力，所以从这个角度来看，它确实像一个操作系统。

这个计算机或操作系统输入输出I/O的就是我们人类常用的语音和视频。

3.大语言模型（LLM）的优缺点

当然 Andrej Karpathy 并没有神话 LLM, 他指出 LLM有如下优缺点：

知识渊博，拥有海量信息，能够记住大量的细节。演讲中 Andrej Karpathy 用电影《雨人》里面的雷蒙记忆及数字上有莫大的惊人能力做比喻。

认知缺陷，容易产生幻觉，有时会编造信息。

顺行性遗忘症，不像人类，会随着时间的积累和巩固知识，需要有上下文窗口来管理聊天记忆。

安全风险，容易提示注入攻击，可能导致私有数据泄漏。

前面就是 Andrej Karpathy 分享的他理解的 LLM和 AI的发展，有了这些背景的理解，我们就可以推测和理解 AI的发展特别是LLM的发展，对我们生活和工作意味着什么。

4.对我们生活工作意味着什么？

首先，未来并非由自主的人工智能代理取代你，而是“部分自主”的工具，能够增强你的能力。

Andrej Karpathy借用了钢铁侠的比喻：我们打造的是增强人类能力的装甲，而不是完全取代人类的机器人。

其次，使用人工智能的关键在于创建快速的“生成-验证”循环，让AI生成工作成果，然后人工通过智能界面 GUI (Graphical User Interface)快速审核。

例如，像Cursor这样的编程工具就体现了这种方法——它们不仅提供原始的AI输出，还提供上下文管理、多模型编排和可视化差异，从而提高人工监督的效率。

演讲中他还分享了其他工具，总的来讲目前LLM等发展还处于早期，是未来有巨大潜力的工具，帮助我们提升工作和生活的效率。

这种转变创造了巨大的机遇。每个软件工具都可能开发出部分自主功能。问题不在于人工智能是否会改变你的行业，而在于你能多快地调整你的工作流程以利用这种新的编程范式。

5.这位大神现在在做啥？

最后，大家都好奇，Andrej Karpathy这位大神现在在做啥？

他在创业做 AI+教育，科普方向。

参考文章以及图片

Software in the era of AI 演讲视频以及ppt