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Mustafa Suleyman 建议我们需要认真面对那些已经大规模出现、并且有潜力从根本上改变我们对“人”和“社会”理解的技术所带来的社会影响：
1. 他希望创造一种能让人类更具人性、加深彼此信任和理解、并强化现实世界联系的人工智能。
2. 他最大的担忧是，许多人会深信人工智能具有意识这种幻觉，甚至强烈到开始主张 AI 权利、模型福利，乃至 AI 公民身份。
3. 我们必须为人类而建造 AI，而不是去建造“数字人”。
4.
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Aleksa Gordić 分享了他是如何自学的，一步步努力最终进入 Google DeepMind：
1. 有时候退一步，从更广阔的角度去看问题，比立刻开始行动更能帮助你更快达成目标。
2. 他学会了为自己制定一个学习计划——哪怕很粗糙——并长期坚持，从而掌握了纪律和规划的艺术。
3. 交替学习（同时学习多个不同的内容或同一领域的多个主题）不仅有益，而且能让大脑保持新鲜感，不至于无聊透顶。但这也意味着必须格外小心地保持专注。他总是把学习任务按照当下的重要性严格排序。
4. 他认为，我们正生活在一个必须对自己的教育负责的时代。我们再也没有任何借口。
5.
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Ryan McEntush 认为在实体经济中，软件已经数字化了规划与设计，但“最后一公里”依旧受限于现实世界的复杂性与需要人参与的操作。
1. 要让实体行业也能走上同样的轨迹，首先需要一座真正连接比特与原子的桥梁。这座桥梁就是“电气工业栈”——让机器能够像软件一样运作的技术集合。
2. 软件曾经“吞噬世界”，而现在它将“推动世界”。
3. 简而言之，2010 年代把物理工作流接入了 API，而 2020 年代将由自主系统与智能体来控制这些工作流。
4. 我们正走向一个世界：
