caihua 04
未来，人们将很快习惯机器人的存在
主持人：我希望能够长寿，因为渴望亲眼见证这些科技的飞速发展。我知道你对工作充满热情，能分享一下你的一周工作安排吗？
Brett：我几乎每周都工作七天。除了和家人的共同时光，我几乎把所有时间都投入到了工作上。
主持人：我有两个13岁的儿子，我迫不及待地想带他们来看看你这里的成果。我相信，如果你的预测准确，那么机器人将会比汽车更普及。未来，世界上或许只有十亿辆汽车，但机器人却无处不在。
Brett：记得机器人刚来到我们办公室时，每个人都会停下手头的工作，拿出手机拍照，甚至在会议室里欢呼雀跃。我们有一段视频，记录了大家围着机器人兴奋不已的场景。我第一次见到实体也是如此。但现在，机器人已经成了我们生活的一部分，大家已经不是特别在意了。
主持人：我们对新事物的适应速度太快了，以至于它们很快就变得平淡无奇。
Brett：没错，就像现在我们常用的ChatGPT。我每周都会使用它，它已经成为我工作流程的一部分。
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马斯克将成为我们在机器人领域真正的竞争对手
主持人：我很好奇你对Optimus、特斯拉和马斯克的看法。
Brett：我对马斯克过去二三十年的成就感到非常振奋。他们在Optimus项目上做得非常出色。马斯克将成为我们在机器人领域真正的竞争对手。世界需要他们这样做，我也希望他们能成功。如今，这场激烈竞争的关键在于如何大规模生产，并在具体系统上构建和部署人工智能训练集。
主持人：市场潜力几乎是无限的，地球上有足够的空间容纳两到三家重要的参与者。
Brett：市场需要更多真正的参与者。特斯拉就是其一，他们资金雄厚，工程团队出色，能够快速完成高频率的迭代和里程碑，这些都是能够证明产品具有商业可行性所必需的。而在人形机器人领域，我们正缺乏这一点。
虽然有很多团队已经在这个领域耕耘了很长时间，但看起来似乎只有少数公司能够走向市场。我希望我们能够生存下来，但现在我们还有14座山峰需要攀登。从现在的状况（作为一家仅成立两年的公司）到成为具有商业可行性的真正企业，我们前面的道路非常艰难。
主持人：你觉得中国的机器人产业怎么样？有没有发现什么值得关注的竞争对手？
Brett：几个月前我刚从中国回来，那是我职业生涯中最棒的一次访问经历。我去了中国大陆的一些制造业公司，参观了一个工厂，当时我看到墙上写着一些字，就好奇地问那是什么。他们告诉我，那是工厂的座右铭，上面写的是：“如果你今天过得不好，那就努力工作。”我当时就想，他们全力以赴地投入生产，职业道德非常强。整个国家都弥漫着竞争和取胜的决心，这让我深受震撼。中国肯定会出现一些非常厉害的机器人公司，因为他们正在进行的项目数量非常庞大。而我所看到的那种决心和意愿是无与伦比的。在人形机器人领域，我认为中国将是下一批长期保持真正竞争力的国家之一。
主持人：你是如何招募到团队的第一批人？
Brett：早期我们宣传的是我们正在研究人形机器人，并肩负着利用人工智能提升人类能力的重大使命。我承诺在开始几年内为公司提供资金支持，短期内没有资金风险。
这是我第二次从0开始组建硬件团队。我花了大量时间与那些人交流，鼓励他们加入我们，共同打造这个商业产品。早期加入的员工获得了创始成员的股份，这对他们来说非常有吸引力，同时他们的薪水也很可观。随后团队逐渐壮大，他们都是行业中的佼佼者，这也降低了后来加入者的风险。
在公司成立后的12个月内，我们迅速推出了自己的机器人。回想起来，虽然当时一切看似顺利，但实际上我在WeWork的电话亭里待了整整5个月，不断打电话，试图说服一些相关领域从业者的夫妻中的一方加入我们的团队，并让他们去说服自己的配偶。
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机器人将最终实现与人类的安全合作
主持人：两年前公司刚成立的时候，你认为哪些事情看起来很难，但结果却比预期容易？
Brett：没什么是轻轻松松就能搞定的，但有些事确实比想象中简单些。我本来以为，要搞到造机器人需要的那些零配件会很容易，只要去阿里巴巴或者亚马逊上购买，然后直接装到原型机上就行了。结果我发现哪怕是最简单的零配件也得定制，有的还得专门写固件。这比我想象的要复杂的多。
主持人：你肯定更愿意从可靠的供应商那里直接买，而不是什么都自己制造。
Brett：那当然，如果市场上有很多供应商，东西又容易买，那谁还会想着自己去造？维护、质保、发工资、管理，这些都是大麻烦，成本也高。
主持人：你很快就会摆脱人类员工的束缚了。现在你们自己设计的东西占多大比例？
Brett：具体数字我也说不清楚，但我觉得可能占到70%~80%吧。
主持人：你是如何看待安全问题的？如何确保不会出现错误的固件升级，让机器人变成拥有超能力的“杀手”呢？你是如何把阿西莫夫定律融入到实践中的？
Brett：这个问题可以从很多角度来看。我们在系统安全工程方面做了很多工作，确保机器人与人类一起工作时是安全的。但这只是问题的一部分。网络安全和其他方面的考虑也同样重要。我不希望有人能够轻易地控制机器人，或者对它们进行恶意操作。
主持人：当通用人工智能（AGI）出现时，这对机器人的安全会有什么影响？
Brett：我们在机器人上安装了低级的、只读的固件，确保最底层的代码不能被覆盖或修改。这就像阿西莫夫的“三定律”一样，我们需要思考如何将这些定律融入到机器人中。如果我们现在不考虑这些问题，未来就可能需要重建整个架构，这会对系统产生巨大的影响。所以，必须在设计之初就考虑所有因素。
主持人：现在的机器人在机械设计上是否已经足够强大，以至于有可能伤害到人类？
Brett：机器人通常重达150磅，无论如何，它们都有足够的重力势能来对人类造成伤害。如果它从楼梯上掉下来砸到你，肯定会造成伤害。所以，无论机器人是否具备扭矩感应功能，它都有可能对人类造成伤害。
如果机器人出现某种故障，靠近人类并伤害到他们，这也是可能的。因此，从一开始就必须非常谨慎地设计系统的安全架构。我们还需要通过逐步验证的方法来确保系统的性能。
我们的第一批机器人将在工作区域中与人类隔离。如果人类进入这些区域，我们将关闭机器人。随着时间的推移，我们将逐步让机器人接近人类，最终实现与人类的合作。这将是一个逐步推进的过程。
此外，我们还必须建立系统安全认证，以确保机器人可以在人类周围安全地运行。它们需要能够在人类旁边行走，将物品交给人类，并采取某些安全预防措施，确保不会以全扭矩和全速运行，从而避免对人类造成伤害。
主持人：你认为阿西莫夫定律是否应该被纳入考虑？我觉得这些定律非常基础，比如“不要伤害人类”或者“不要做一些可能导致人类受到伤害的事情”。
Brett：这些听起来就像是人工智能的基本准则，确实非常重要。我们需要在机器人上设置一些不可更改的指令，这些指令是只读的，永远不能被改变。这是我们必须做的。
主持人：拥有机器人劳动力的一个优势是它们能够集体学习。一旦一个机器人学会了某项任务，所有的机器人都能掌握这项技能。
Brett：我们的愿景是让机器人作为一个舰队，在共享的数据集上不断学习和训练。未来，地球上可能会有数百万甚至数十亿个机器人，它们将作为一个集体，持续不断地学习。我们现在正在进行离线训练，让机器人形成一种集体智慧。这种集体智慧的力量，就像人类的学习过程一样。比如我的孩子们学习走路，他们是通过不断地尝试和失败来学习的，而不仅仅是避免错误。这需要花费大量的时间。但是，一旦我们真正掌握了某项技能，我们就很难忘记它。
因此，随着新事物的不断增加，机器人的学习能力将呈指数级增长。我们可以通过演示来教机器人像人类一样学习，并通过推理来掌握如何完成某项任务。一旦机器人能够多次成功演示某项任务，我们就可以确定这个学习循环是有效的。
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