來源：騰訊科技

7月15日凌晨4點，馬斯克人工智能公司xAI在推特上舉行語音直播活動，馬斯克攜團隊亮相，圍繞xAI的使命和目標展開了討論，並現場回答用戶提問。

7月13日，馬斯克在推特上宣布他的人工智能公司xAI正式成立，目標是理解“宇宙的真實本質“。xAI與推特當前母公司X公司相互獨立，但將與X公司及特斯拉密切合作。

本次直播中，除了馬斯克本人，還有多位公司核心團隊成員出席。官網显示，xAI 團隊成員曾經分別在 DeepMind、OpenAI、谷歌研究、微軟研究、特斯拉等前沿公司任職過。

馬斯克談到xAI未來的探索方向、數據安全和保護、AI應用領域，以及希望把對航空航天的探索加入更多人類的元素。

馬斯克稱，建立xAI的目的是為了理解世界、理解宇宙，最安全搭建AI的方式是讓AI對世界充滿興趣、充滿好奇心，並且用各種科技賦能AI，這是我們可以做出的選擇。

對於xAI公司最受關注的“理解宇宙本質”這個目標，馬斯克談到，我們現在已經理解了很多的宇宙，但是還應該把宇宙和現實結合在一起，在宇宙之中還有很多的未解之謎，這些都是我們工作的關鍵。人類有很多的未解之謎，我們希望能夠通過AI真正大規模的數據運算能力去解決這些問題，這就是AGI未來的方向。

以下為xAI公司本次直播實錄：

馬斯克：我們現在開始。首先要做一下簡要介紹。介紹一下整個團隊，以及現在進行的一些工作，以及現在首先需要去關注的一些工作焦點，xAI下一步的方向。建立xAI的目的是為了理解世界、理解宇宙，我覺得最安全搭建AI的方式，是讓AI對世界充滿興趣、充滿好奇心，並且用各種科技賦能AI，這是我們可以做出的選擇。

我自己也在不斷優化AI的使用過程，讓AI來分辨什麼是真的信息、什麼是假的信息。所以保持好奇心，保持探索精神，這個就是我們最安全的一種使用AI的方式。我覺得這是以一種人類的方式來探索人工智能，比非人類的方式探索人工智能要有意思的多。

我願意把所有的一些元素，比如說太空飛船，包括宇航員各個不同的元素加在一起，都沒有AI有意思。首先我們去打破障礙，第一個探索的目標就是火星，火星作為一個星球沒有地球這麼有意思。我們探索火星現在的方法就是使用AI。我覺得這也是很有意思的，也是AI將來的工作方向，去滿足人們對火星的期待。

我自己很多年之前就考慮過AI所帶來的數據安全，以及AI真正的未來的使用方向是什麼。我自己夜以繼日地思考了很長時間，現在我決定用這樣一個公司來真正實現將來的AI方向，這也和AI的安全性比較相關。我們要使用工業化的操作來實現AI的安全性，這樣所有的一些數據都能夠得到很好的數據安全和數據保護，並且產生真正的意義。

我們還考慮到了AI的獲得，我們如何通過AI獲得真正的收益。我們通過AI能夠去確保更多的一些衛星安全，這個是我們現在想要的真正的AI應用領域。如果我們能夠把航空航天的探索加入更多人類的元素，就能夠去探索一些人類未探索之處。我覺得這個也是一個人們可能會理解的比喻，這就是我在這裏做的內容。

這是我的一個基本的概括。

Igor Babuchkin：大家好，我是igor，我是來自xAI的團隊成員。我自己主要的專業是物理，天體物理學、宇宙物理學，這也是我之前所學習的內容。我覺得我們通過深度學習，最重要的是能夠將深度學習的處理能力和機器學習的一些能力應用到航空航天之中，理解整個宇宙的奧秘，這也是我們想做一切的關鍵要素。這是一個及時的項目，這是和OpenAI完全不同的項目。我們也可以把大語言模型應用到宇宙的數據分析之中，我相信這樣一個數據能夠讓我們更深入地理解宇宙、理解世界。

馬斯克：物理是我們整個世界的一種擴充邊際的方式，通過物理去理解宇宙的基本原理，做出一些決策。所以計算機科學應該和物理科學以及天體物理學更緊密地結合在一起，並且探索這三個不同科學的交叉方向。因為這些都是一些信息科學，我們希望能夠了解真實的世界。現在我們把話筒交給Mantal，也是來自xAI的同事。

Mantal：在過去六年的時間，我一直都在DeepMind工作，主要是負責整個AI學習模型訓練的。我自己研究AI有非常長的時間，我的目的是為了能夠進一步去發掘最新的一些進展，了解AI的一些方向，有各種不同的工具和話題來深入我的一些研究和探索。xAI是我們所選擇的一種工具，通過研究來去了解各種不同的一些最新進展，與研究人員分享我們的最新進展。現在我把話筒交給Joy。

Joy：我是Joy我自己在過去七年的時間之內，都在做AI的數學模型，希望這個AI能夠擅長解決數學問題，因為我覺得數學語言是邏輯的語言，數學的語言和高級的程序是展示AI最美的進展，並且也是最高級的一種AI。我們一直都和編程、物理學有長期的合作，這個也是我們理解宇宙之中關鍵的一步。接下來把話筒交給Tony will。

Tony will：大好，我是Tony，感謝大家的問題。我的夢想就是用我的整個生命解決現在世界上存在的最困難的問題，所以xAI的項目本身是一個比較雄心勃勃的項目。去年我們取得了一些進展，這就意味着我們距離夢想越來越近了。

我現在給大家介紹了各位過去的一些工作經驗，或許馬斯克認為各位應該再進一步介紹一下去年所做的工作。去年我們在AI整個領域有更多的工作進展，在這樣一個團隊之中搭建了AI的模型，能夠幫助我們進行高中的小測和測試的閱卷工作，這是我們的一個研究方向。

因為我們在這樣一個設計過程之中，將數學的原理加入到過程之中，這就讓我們最深入了解了邏輯和基礎科學。現在我們希望能夠通過網絡的形式應用這些工具，我們很快就會見證夢想成真。這個是Toby Pohlen，來介紹一下自己吧。

Toby Pohlen：我是來自多倫多大學的，各位可能在多倫多大學上過課，我自己主要就是研究AI數據模型的，我的研究方向都是關於深度學習的。我基本上就是揭開每一個石頭的另外一面，掀開海岸上每一個石頭的感覺，這就是我的工作的感受。在過去的幾年之中，我覺得我們有深度學習的革命。

馬斯克：我們整個xAI的團隊是非常強有力的，是背景很好的。我們希望能夠去解決現在一些最基礎的，但是又最宏大的問題。使用的工具是進一步增強自己，並且賦能所有人，我也願意加入到這樣一個新的旅程中。現在把話筒交給Toby。

Toby Pohlen：大家好，我是Toby，我是工程師，我主要是負責寫代碼，代碼主要是關於機器學習。多年之前我加入了DeepMind，研究方向主要是關於深度學習，希望能夠真正應用這樣的技術和界面，去解決社會各個不同的人群存在的問題。能夠解決現在的一些問題和議題。現在我把話筒交給Kyle。

Kyle Kosic：大家好，我是系統工程師，就跟我的同事一樣，我自己整個的職業背景都是（一樣）。在算法領域，幾年之前，我曾經在Ostyle工作，最近我是在OpenAI工作過，我是負責GPT項目的。我自己對xAI特別感興趣的原因是，我覺得AI技術最大的威脅就是某一個公司可能會造成數據垄斷，加上資本的力量可能最終獲得的收益是反人類或者反人性的，我覺得xAI為我們提供了一種全新的機會，尤其是AI的從業者利用AI進一步探索科學的奧秘、工程的奧秘，它不會受到政治背景因素的影響，也不會受到國別衝突的影響，我們只是探索科學的邊界而已，所以我也有兩個來自OpenAI的朋友同時也加入了xAI。這是我的朋友。

Greg Yang：大家好，我是Greg，我是負責數學和算法，我跟AI的聯繫是十年之前開始的。我特別擅長數學和算法，我做過很多數學和算法相關的工作。我當時考上大學兩年之後，不願意自己再像“小倉鼠”一樣一直待在同樣的籃子了，所以我離開了學校，成為了一個DJ。然後我再次回到學校，重新完成了我的學業。因為有過這樣一段經歷，我自己更深入地理解我自己，更深入地理解整個世界。我也思考過很多問題，比如說量子物理到底能和真實的宇宙產生什麼大的影響？以及如果我們的數據樣本量足夠大的話，算法可以影響什麼樣的程度？在過去這麼多的一些時間之內，我漸漸意識到接下來要讓AGI成為現實，要讓AGI比我們更聰明，並且貢獻給自己這樣的基礎現實之中，這是我自己一切的動力來源。

我也漸漸意識到，數學是現實和科學背後一切的匯總語言和邏輯。如果我們想要真的取得進展，就必須要了解數學的邏輯。所以我基本上就是從零開始學習了數學，我最開始讀的兩本書是基礎數學，我們是從零開始的。還有非線性的一些算法。後來我們又去學習的拓撲學、Jav。我們的目標是希望能夠去產生這樣一種語言，能夠和世界範圍內所有的數學家對話，並且理解整個數學背後的邏輯。

我獲得了一份研究性的工作，在過去五年之內我一直都在微軟的研究部門進行工作。他們的工作是具有基礎性的貢獻，能夠讓我們了解整個世界基礎性的運轉方式。我自己最基本的工作內容，也是非常複雜的，它主要是關於整個宇宙，以及應該如何探索宇宙。在此之後，我自己能夠得出一個比較簡單的結論，也就是將大規模的數據模型應用到宇宙之中。這樣也能夠進一步賦能宇宙的模型和算法，讓我們真正理解宇宙之中的一些衛星和行星的運轉方式。這個給我們創造了很多的有意思的數據模型。

展望未來的話，我對xAI特別有自信和信心。我覺得我們不僅僅不斷地接近AGI，從科學角度而言的話，我們也是真正去完成了神經網絡科學和物理的變化，同時也把量子物理和整個AI結合在一起，整個數據模型是優美的。

Guodong Zhang：我非常感謝我有這樣一次機會，我對於創造這樣一種AI感到特別高興，因為它會是新的數學、新的科學的開始，我們會真正地實現增強現實，謝謝！

主持人：下一位是Model。

Model：大家好，我是Model，我整個的研究基礎也是xAI的作用，在此之上我會想到各種不同的項目。現在我對這樣一個項目特別興奮，因為我覺得AI能夠真正賦能我們這一代科學的研究，所以我們的工作就是需要去確保這樣一個進展的流程是很迅速的，以及大家到底想要實現什麼樣的模型，我們還應該理解這樣一個宇宙的運轉規律。這就是我自己的簡要介紹和我對於xAI的展望。

團隊成員：大家好，我的整個的學術背景都是深度學習，我已經有了十年的從業經驗，我很高興能夠加入團隊。我的主要背景是關於數據庫管理和數據分析，並且把真正的科學技術應用到這樣的方面。我相信共同工作的重要性。我們希望能夠獲得最多的信息，挖掘最深的數據，應對最多的挑戰。我會作為數據庫的負責人來管理各位的數據運轉。我自己主要是關於數據系統搭建的，我是負責了美國國家數據庫的搭建，這個工作方向和xAI是一樣的，都是關於數據庫搭建的內容。這也是一個很酷的系統。我自己也喜歡新聞，我自己喜歡學習物理、天體物理和宇宙，我覺得可以解決目前為止科學不能解決的一些問題，並且回答這些問題。這就是我對xAI的展望。

馬斯克：每個人都說了自己的一些展望，如果大家有任何想法，可以打開麥克風繼續貢獻自己的想法。我們建立xAI的主要目的是更深入地理解宇宙的本質，我們現在已經理解了很多的宇宙，但是還應該把宇宙和現實結合在一起，在宇宙之中還有很多的未解之謎，這些都是我們工作的關鍵。我們有一個標準的模型可以被應用於此，但是仍舊有很多問題是關於自然本身、宇宙本身。我們現在有一個最大的悖論，就是外星人到底在哪兒？這也是涉及了我們對於算法的運轉。因為我們通過對不同星球的算法，對於各個不同外太空的數據計算，就能夠計算出外星人到底在哪兒。但是現在到目前為止沒有任何一個在這個方面的計算進展。這就意味着，我們對於現在的宇宙情況有很多不同的解釋，但是這些解釋哪個是真、哪個是假都說不定。我們還有其他的一些悖論，我們看到了一些新的元素，也希望能夠去尋找一些宇宙之中新的元素。或許，我們是唯一一個關注於銀河系的公司，我們所做的一切都是比較相關的。我們應該去關注於這樣一些宇宙探索之中的新的元素的誕生。

地球現在已經是45億年的壽命了，接下來地球的環境會進一步惡化，海洋之中的水會完全燃燒掉，我們還需要去搭建這樣一種逃生渠道，我們應該考慮到這樣一些逃生渠道。我們不太需要去擴展到整個太陽系，只需要找到最適合我們的生存環境，這就需要大量的算法。如果我們把地球10%的資源拿出來找到宇宙之中相同的星球，那就會發現這個是很有意義的。我們永遠都有這樣一種移民宇宙的問題，人類也有很多的未解之謎，所以我們希望能夠通過AI真正大規模的數據運算能力去解決這些問題，這就是AGI未來的方向。我們也需要更多的解決方案。

Greg Yang：我們可以設立xAI，並且讓xAI來做出一些承諾，讓它的發展（沿着）為它設計的方向。我覺得我們說的不僅僅關於技術，而是我們所做的一切都是希望能夠去更好地理解科學的本質。我們這樣的關鍵任務是為了加深理解，我還想要補充的是，我們一開始的時候希望能夠去搭建這樣一種更好的理解宇宙的機器，但是從我的角度來講，從數學的角度也可以進行大規模的運算。我仍舊可以看到，這裏的一些大規模運算方式能夠讓我們去重新思考基礎物理和現實的情況，比如說大規模的神經網絡體系解決現在的宇宙飛行的任務，幫助我們去解決高級的物理問題。

團隊成員：我們還需要去了解的一個地方，就是數據也能夠幫助我們解決現在的一些問題，比如說通過理論來了解真正發生了一些什麼。這是另外的一個理解，我們也希望能夠更深入理解整個宇宙和世界。理解了宇宙之後，我們就能夠理解所有的人，並且為人們創造更好的現實條件，並且產生出一系列的產品和工具，幫助人們更好地去理解世界。

馬斯克：是的，這個也是我們的一個工作方向。

團隊成員：我們講一下能源的供給，如果我們有10兆瓦的GPa的話，我們就能夠寫出更好的小說，就能夠得出更好的動力體系。我們應該去思考這樣一些問題，其實這些都是關於秩序的問題。我們也應該考慮到兩種不同的接觸方式，要不然就是中間加一個轉換器的方式，要不然就像神經元細胞的突觸一樣，兩者通過電信號結合在一起。我自己也想問出這樣一個問題，在這樣的技術問題之後，什麼是一切科學技術發展的推動力？

馬斯克：但是這些問題並不是很有幫助。我們希望讓機器學習應用的方向，是大家都感興趣的方式，現在的AI發展並不是之前想要的AI研究和發展方向。我自己創建特斯拉的經歷和體會，我是想要去解決現實生活之中存在的問題，並且轉化現有的能源形式。從更大範圍、更廣領域上來說的話，這個結果要比我們更有幫助，這也是我們希望AGI達成的內容。

在計算機科學領域發展上，在數據分析上，其實提出問題要比解決問題更重要。一旦我們能夠提出問題，答案就會變得非常容易，這個也是真實的情況。當我們在xAI的進展過程之中，我覺得提出一個問題、提出一個任務，要比完成這個任務更艱難、更複雜。一旦AGI的問題被解決了之後，我們就可以回顧之前一些問題的邏輯。

如果我們現在回到2022年的話，就會發現很多當時覺得困難的問題，現在都會變得非常簡單，這個是我們需要準備的一些問題。我們需要一個AGI的平台，我們的工作量是很大的，但是我們需要去工作得更有智慧，另外我們需要從理解的角度上工作。

這個就是關於項目的基礎介紹，這個是我們在項目之中投入的一些計算機資源，希望這個項目能夠成功。這是一個很小的團隊，團隊之中匯聚了最佳的人才、最多的資源，希望能夠解決現在的一些問題。我們希望能夠去解決最基礎的模型和問題，希望能夠去提高地球上人均計算機的持有率，並且能夠讓数字技術改變現有人們的工作方向，關於人們對於工作的規劃和未來人類的發展方式，所以這樣一種方式是會持續下去。這是很有意思的工作方向。

另外一個很有意思的工作方向，就是人們的人均能源供給問題，如何優化人均能源供給結構是非常好的方式，我們應該全新地去審視供能和供電的工程。如果我們考慮到每個人的人均能耗的話，這個数字就很有意思，我們也應該把想象力加入到這樣一個過程之中來，去理解現在的世界。現在每個人的人均能源是非常低的，包括電能和地熱能都很低。而且我們希望能夠進一步提高人均能源。聽上去，我們的工作量挺大的，但實際上搭建了這個平台之後工作量就會變得很少。

作為一個比較好的團隊，我們是非常關注於每個人能夠完成的工作量。資源比較有限，我們希望每個人都能夠有所進展。我們同時也希望能夠儘快地獲得最多的一些進展，然後可以在這個領域去分享信息，這個就是我們的工作方向。

*文字實錄根據現場中文同傳整理，以上人名均為音譯