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到底是什么重量级的采访，让黄仁勋脱下皮衣穿正装？
根据外国媒体报道，最近，BPC总裁兼首席执行官玛格丽特-斯佩林斯（Margaret Spellings）和英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）进行了一场深入谈话。
讨论的也是近期AI圈关注的重磅话题：人工智能如何影响全球能源，能源的紧缺是否将成为加速计算的天花板？
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先来划个重点：
- 黄仁勋提到，通用方法有时并非有效利用能源的方案，英伟达所做的事情是让“每个芯片都可以专注于自己最擅长的事情”。因此，“尽管加速了50倍，但由于你只添加了一个芯片，你的能耗、能量成本都会减少25倍。”
- 为人工智能建立起的数据中心，今天可能消耗100兆瓦的电力，而在未来，可能会是现在的10倍、20倍。
- 黄仁勋认为，AI对能源有积极作用。首先，在很多场景中使用AI代替目前使用的超级计算机可以大量节约能源（如气候预测等）；其次，AI可以让能源调用更智能，新的智能电网“可以更好地预测即将发生的电力波动，以便可以相应地重新分配能源。”
- 英伟达正在与数千家初创公司合作，使用AI来帮助创新者生态。
- 黄仁勋提到，主权人工智能是值得关注的问题。“允许其他国家来抓取你的数据、开采你的数据、提炼并将其作为人工智能返回给你，这是不可接受的。”
- 黄仁勋希望靠AI来解决相关的负面问题。“要捕捉人工智能的阴暗面，确实需要人工智能，因为理由很明确，人工智能将以极高的速度产生假数据和虚假信息，因此我们需要极高的速度来检测和阻止这些信息。”
以下是黄仁勋的对话全文：
主持人：感谢大家今天早上的到来，黄仁勋，能和你见面真是太好了。哦，我们都很高兴你在这里。我刚和黄仁勋开玩笑，他以他著名的黑色皮夹克造型而闻名，我今天想和他一定穿这个，但他却穿了西装，这是他唯一的西装，不过没关系，事实就是这样。
黄仁勋：我不为此感到羞愧。
主持人：这可是不错的造型。所以，正如大家所知道的，BPC自豪于我们所扮演的角色，即汇聚各方，寻找共同点，推动解决方案。没有比人工智能与能源更需要这种深入思考的议题了。因此，我们非常高兴地欢迎你来到这里，感谢你。正如房间里的每个人已经知道的，但也许电视前的观众不知道，黄仁勋是Nvidia的创始人，这是一家价值30万亿美元、拥有约30000名员工的公司。
黄仁勋：还没到30。
主持人：还没到30，对不起，我说错了，（应该是）3（万亿）。你知道，零算什么？在计算机中，零是很重要的。不过，我们会讨论这个……欢迎，欢迎，抱歉，我真的对你印象深刻。你为什么不告诉我们你是如何开始的？给我们讲讲你所谓的“起源故事”，你是如何来到这里和我坐在一起的。
黄仁勋：天哪，从零开始。你想让我讲讲Nvidia的故事吗？
主持人：Nvidia和你，以及我们在硅谷的工程师。
1.英伟达的发家故事：让每个芯片专注于自己最擅长的事情
黄仁勋：在硅谷设计计算机，我们观察到，如果你使用当前的计算机，称为通用计算机，有一种更好的设计计算机的方法。
我们使用的计算机是在我出生的1964年由IBM发明的，叫做IBM系统360，它描述了一种中央处理单元（CPU）多任务分配的硬件和软件分离的架构，通过一个称为操作系统的层来实现IO子系统等基本技术，今天仍然在使用。它的架构大致相同，虽然更好、更快，但基本架构没有变。
这是一种通用计算机，可以做任何事情。我们在30年前，也就是1993年，观察到一些问题是相当专业化的，通用的方法不一定是最好的。如果你让通才去做某事，结果往往是软件也是如此。
有一个软件领域叫做模拟、物理模拟、数据处理和计算机图形学。这些问题，比如图像处理，内部有一些计算密集型的算法。如果我们能够在一个专用处理器上运行这些算法，给计算机添加一个芯片，使其速度提高100倍，那是怎么可能的呢？当然，这是因为每个芯片都可以专注于自己最擅长的事情，而我们则将其他任务转移并加速处理。我们称之为加速计算。令人惊讶的是，我们能够使用这一技术的领域随着时间的推移不断扩展，常常会使一个应用加速10、20、50倍。当你做到这一点时，尽管加速了50倍，但由于你只添加了一个芯片，你的能耗、能量成本都会减少25倍。
因此，这种方法使我们能够解决各种有趣的问题。
我们在科学和商业应用中使用的第一个应用是视频游戏。对于很多人来说，Nvidia仍然是游戏公司。我们为视频游戏构建的计算机比世界上任何公司都多。当你玩PC游戏时，可能是Nvidia在里面。当你玩任天堂游戏时，也是Nvidia。因此，我们以此而闻名。但是我们的某些工业应用，首先是用于虚拟筛选的分子动力学模拟、能源发现的地震处理，然后是流体动力学、天气模拟。
最终，人工智能的出现改变了一切。因此，加速计算是对未来计算的一种观察，结果证明是正确的。
主持人 ：那么，当你将其扩展到你所说的可持续计算时，这就是你进入节能领域的地方。
黄仁勋：我们观察到的是，解决每个问题的通用方法是否能有效利用能源？
如果你低效地做某事，那就是低效，情况就像这样。假设你建造了一座工厂来制造汽车。你所做的假设是，每辆车都会不同。因此，你有一个通才团队，好的，给我造一辆厢式货车。好，现在给我造一辆跑车。好，现在给我造一辆卡车。由于每辆车都旨在不同，如果你希望团队是通才的，那么你会有一种不同的设置。如果你突然对自己说，接下来的一百万辆车都将完全相同，那么你构建这百万辆车的效率将与通才在制造与手工制作之间大相径庭。你使用的能源量会大大降低。
因此，我们得出结论，大约32年前我们得出结论，有些工作需要通才，你需要一步步地做，你必须逐步推理。然而，有些工作，比如计算物理、试图弄清楚分子如何运动，或者人工智能神经网络如何预测下一个标记、下一个单词，这些应用可以同时进行大量处理。因此，这可能对你来说没有意义，但我还是想说。程序的执行称为线程，一条执行线程，跟随那条线程，CPU可以同时计算一两个线程，而我们可以同时计算数万个线程。因此，对于那些可以分解为大量小线程的工作，我们能够更快完成，从而更加高效地利用能源。
2.AI虽然耗能，但更能节能代替超算和智能电网是两大方向
主持人：那么，让我们更深入地讨论人工智能和能源。我是说，现在有很多关于这个行业、这个创新将淹没我们的需求，导致停电等问题的恐慌。显然，能源充裕是我们在美国面临的关键问题。我来自德克萨斯州，所以我们经常讨论这个问题。请告诉我们你对Nvidia在人工智能和能源方面的看法，以及你对这个问题更广泛的看法。
黄仁勋：人工智能确实需要能源。因此，首先要意识到，在你能够使用人工智能之前，你必须先教会它。这与使用智能并没有什么不同。因此，教学过程消耗了大量的能源，而之所以消耗这么多能源，是因为人工智能网络通过试错过程来试图预测某些东西。
它在成千上万的信息中识别模式和关系。从所有这些数据中，它找出关系和模式，从而学习到知识。我们称之为表示（representations）。因此，你试图从数据中发现知识，而你就在其中不断处理，反复寻找那些模式和关系。最终，你会学到嵌入在数据中的知识，学会这些不同的关系，当你面对未来的一些模式时，你能够理解，甚至可以预测它。
因此，这就是目标。这些数据中心今天可能消耗100兆瓦的电力，而在未来，可能会是现在的10倍、20倍。它不一定要建在一个地方，但我们将用于训练的数据信息量是巨大的，这些人工智能模型将使用合成数据。例如，两个人工智能模型将像我们这样互相对话。通过对话、问答，我们将使彼此变得更聪明。因此，未来的人工智能模型将依赖其他人工智能模型进行学习。你可以利用人工智能模型来整理数据，以便未来的人工智能用来教另一个人工智能，因此未来人工智能学习的方式有很多种。但无论如何，这都将需要能量。
重要的是要意识到，人工智能并不在乎它在哪里学习。它不在乎在哪里上学，因此在世界某些地方我们有多余的能源，这些地方不一定与电网相连。将这些能量运输到人口密集地区是困难的，但我们可以将数据中心迁移到靠近这些过剩能源的地方，并在那里使用这些能源。
然而，关于人工智能的一个重要思想是，人工智能的目标是以更少的能量更高效地完成工作，而我们在使用人工智能的例子中有很多。
我最喜欢的例子之一是通过训练人工智能模型来预测天气。天气预测的物理学涉及大气物理学。长期的天气预测要求你理解海洋物理、陆地物理、云物理、辐射、反射、吸收、传导、对流、热力学和流体动力学。所有这些物理学形式共同作用，影响未来气候。我们可以通过以前观察到的数据来教人工智能如何做到这一点，并且我们正在取得重大进展。该人工智能模型可以以成千上万、甚至数万倍的能效预测天气和气候。因此要记住，你教人工智能模型几次，但你在全球范围内持续使用它。因此，使用人工智能预测天气而不是使用我们现在所用的超级计算机，可以节省大量能源。
这只是一个简单的例子，但这样的例子还有很多，对吧？
主持人：所以，当我们思考气候问题时，这应该是解决方案的一部分，而不是问题的一部分。
黄仁勋：还有其他例子。比如说，使用人工智能来解决问题的能耗会低于使用计算来解决问题。这是第一点。
第二点，我们正在使用人工智能（让能源更加智能）。在智能电网中，我们的电网还不够智能，但我们可以让它变得智能。因此，我们与公司合作，名为Unli Data（编者注：提供无限数据服务的公司，通常专注于移动通信和数据解决方案）和PG&E（编者注：加州能源公司），创建了一台人工智能计算机，并将其集成到智能电网中。目标是通过人工智能，让电网具备智能能力。
例如，整合可持续能源。这个可持续能源可能来自太阳能，也可能来自你汽车中的电池，特别是在电力波动和停电期间。它可以识别电网的薄弱环节，找出各种分布式能源的来源，以维持电网的运行。也许它可以预测电网即将出现故障的微妙信号，并派人进行预测性维护。你也可以更好地预测即将发生的电力波动，以便可以相应地重新分配能源。
因此，智能电网，我认为将帮助我们避免过度配置电网。如今，正如我们所知，电网能够处理更多的电力交付。只是我们向社会做出的承诺是，确保你能随时获得电力。遗憾的是，人口的电力需求在某些时间段内可能会大幅上升，可能在一年中的几天内翻倍。其余时间需求相对较低，但你必须为这些日子进行配置，因为人们需要电力、能源以及热量或冷却来生存。如果电网是智能的，我们可以以更智能的方式重新分配能源。因此，这方面有很多例子。
3.国家角色：不只是AI管理者也要做实践者
主持人：你真是个好老师。我们现在在华盛顿，显然我们关注的是联邦政策。联邦政府在你提到的一些创新方面是一个重要的合作伙伴。你如何看待这段历史，与你在美国能源部的工作，以及我们接下来应该往哪个方向走？如果你负责能源部，并且手上有一笔支票，你认为这些投资应该如何以最聪明的方式进行部署？这也是一笔不小的支票。
黄仁勋：你提到的是30万亿美元。
主持人：没错。
黄仁勋：我建议每一位英伟达的员工，每一家公司的领导，参与人工智能，尽量对其有一个战术上的理解。
这种神秘的东西实际上并不那么神秘。它和你我坐在这里对话是一样的。我们今天应该观察到一些关于人工智能的事情。
通过技术的发明，我们拥有了有史以来最先进的计算技术。我们让计算机变得比以往任何时候都更易于使用，几乎任何人都可以与计算机对话，提示它做某事，要求它为你做事，包括为你编写软件，它可以为你编写软件，制作绘图，创建电路图，制作图表和图形，阅读文本，翻译内容，甚至为你总结，解决问题。因此，这个令人难以置信的东西，这台计算机，现在历史上第一次被民主化。
这项令人惊叹的系统，这项令人惊叹的技术，现在对世界上很小的一部分人开放，现已向所有人开放。首先要做的就是尝试理解你自己如何利用这项技术。当然，一旦你走上这条道路，你会发现科学家、工程师和我们所有人都开始发现的所有相同的事情，不仅更具能效，我们可以更好地利用我们的能源，还可以实现更可持续的能源，它甚至可以创造新材料，以便我们更有效地创造可持续能源。
我们在碳捕集方面所做的一些重要工作，试图弄清楚在一个储层中，我们可以将多少压力注入碳，以及这个储层已经被碳饱和到什么程度。这样我们就可以选择最佳的碳捕集注入井。这种模拟需要超级计算机进行大量计算。我们教会了人工智能如何帮助我们选择这些地点，能耗降低近百万倍。我们可以用人工智能帮助我们，受这些想法的启发，我认为会对DOE非常有帮助。当然，我会建议的一些事情是自己投资使用它。
我非常希望看到美国政府成为人工智能的实践者。不要只是管理人工智能，而要成为人工智能的实践者。DOE、国防部，每一个部门都要成为实践者。建立一个人工智能超级计算机？科学家们会非常乐意参与其中，创造新的人工智能算法，以推动我们的国家。
4.与数千家初创公司合作英伟达成为多领域专家
主持人：太棒了。显然，你曾是一位初创企业的创新者，很多年前的事了，但你们作为公司通过你的启动合作网络与此保持亲和力。谈谈这个以及你如何看待创新者的生态系统。
黄仁勋:我们对这项技术有很多了解。我们有很大的规模和资源，还有能力。因此，当我们看到世界各地的公司试图将人工智能应用于某个特定领域时，例如Unli Data。我真的很喜欢那家公司，他们想要建立一个智能电网，但对人工智能的理解不是很好。因此，通过合作，我们在智能电网的应用上成为了人工智能的专家。我们与一家在太空中拥有卫星的公司合作。
主持人：我想，即使我也知道这一点。
黄仁勋：需要一个CEO来调整它们。它们在特定光谱下拍摄地球的图像，超出了普通相机的能力。因此，我们可以使用那种高光谱成像系统，教人工智能如何“看”。我们看不到任何东西，但我们教会人工智能如何从中“看”到东西，从而发现气体泄漏和储层泄漏等等。那些公司有无尽的想象力，我们可以用我们的人工智能能力来帮助他们。因此，我们正在与数千家初创公司合作。
主持人：他们是来找你们，还是你们去找他们？
黄仁勋：有时候我们找到他们，有时候他们找到我们。很多时候我甚至是我自己找到他们。我会阅读有关他们的信息，比如这家公司正在做一些非常有趣的事情，还有一家专注于在风电场中保护鸟类的公司。是的，各种伟大的创意。
5.熟练使用AI的人抢走了你的工作而非AI本身
主持人：你不会惊讶我会问你关于劳动力的问题。显然，人工智能对美国劳动力或全球劳动力的意义有很多影响，同时也有很多恐惧。你如何看待这方面，尤其是作为一家公司的人力资本资产，以及你们是如何发展和成长的，还有对劳动力的更广泛影响？首先，在美国，在世界范围内。
黄仁勋：我们首先需要为人们揭开这项技术的神秘面纱。原因在于它对他们是有用的，它可以赋予他们力量，但如果他们不了解它，就无法实现这一点。实际上，它相对容易理解。世界上很少有人会编程，但每个人都知道如何请求别人为他们做事。就是这么简单。
主持人：是的。
黄仁勋：这就像走到计算机前，你知道你想要什么。第一次，它甚至可能给你一个合理的回答，你甚至不需要完整的句子。你可以语法不正确，只要你开始，如果它不理解你的意思，它会询问你的意思，并与你来回交流，直到弄明白你想要什么，并为你做到。
现在我们已经揭开了人工智能的神秘面纱，我们需要进一步帮助大众充分利用这种仅在过去对少数人开放的惊人技术。我们可以缩小技术差距，让每个人都能够利用它。因此，我们所做的第一件事是开设名为深度学习研究所的课程，我们在全球范围内开展了一项相当大的宣传活动，尤其是在加利福尼亚的社区大学和高中等。任何想要学习的人，我们都应该教他们关于人工智能的能力。我们应该在全国范围内普及这项技术。我认为它容易使用，使用起来有趣且鼓舞人心。你可以请求它帮助你绘画，给你食谱，帮助你撰写商业计划，各种各样的事情。
主持人：但显然，阅读、解码和计算的能力是不可替代的。我知道你们在你们的母校等地方参与了教育项目，但你如何看待你们自己的人力资本？在寻找领导者时，你关注的是什么？考虑到人工智能对劳动力的所有承诺，你们在招募加入英伟达的人时关注哪些方面？
黄仁勋：我寻找的和过去一样的东西，没什么会改变。唯一会改变的是我们所做的软件编程的数量。我们实际编程的工作会减少。换句话说，我们编程计算机的方式将会改变。
主持人：因为你只是会请求计算机。
黄仁勋：没错，正是如此。我们将非常清晰地描述我们希望计算机帮助我们做什么，计算机会为我们完成。所以我们未来设计芯片的方式可能会是描述芯片的规格，告诉某人你想要什么，这往往就是天才所在，对吧？是的，天才所在，当然，进行实际技能的操作是很重要的，但能够解释你想要创造的未来，并有人工智能帮助你实现这一点，真是太棒了。
我预测，像我们这样的公司首先会使用人工智能来提高我们的生产力。这就是我们所做的，我们的人工智能正在设计我们的芯片，编写我们的软件，帮助我们调试，帮助我们进行验证，我们开始在营销和客户支持等方面使用它。因此，第一步是帮助我们提高生产力。
当一家公司变得更加高效时，它会赚更多的钱。当它赚更多的钱时，它会雇佣更多的人，这个原因在于我们有更多的想法想要追求。因此，我希望美国能更高效，因为这样我们就会有更多的钱，然后因为我们有丰盈的想法，我们会更加繁荣。
所以，我认为“人类对抗人工智能”的想法并不完全正确。人类在使用人工智能。对于那些担心人工智能抢走自己工作的人，你应该更担心的是那些使用人工智能的人抢走你的工作。这提醒你要开始学习这个新工具，把这个新工具变成你的优势。作为一家公司，我们会这样做，作为一个国家，我们也应该这样做。
6.国家应该把握“主权人工智能”
主持人：显然，什么技能是必要的，以便能够准确地告诉人工智能该做什么？这是人工智能方程式的一部分。哇，好的，国家安全显然是我们国家与这些问题之间的重要联系。谈谈你如何看待这个世界和这项技术的国家安全影响。
黄仁勋：退一步说，各国开始意识到人工智能对国家的重要性。从基本原则上看，这显而易见。原因很简单，世界上没有哪个国家会说我们应该将我们的智能外包给其他任何国家。没有哪个国家会说我们有丰富的智能，这就足够了，放慢脚步吧，摆脱这个。所以，现在很明显，人工智能是加速智能生产的工具。请提醒我谈谈人工智能作为一个行业及其生产，因为这对能源非常重要。
各国也开始意识到，他们所处的土地是其自然资源和主权资源的一部分。而他们的语言、文化、人民和思维方式也是自然资源的一部分。这一切都体现在数据中。因此，允许其他国家来抓取你的数据、开采你的数据、提炼并将其作为人工智能返回给你，这是不可接受的。
主持人：这是正在发生的事。
黄仁勋：没错，因此，各国开始意识到，他们必须控制自己的人工智能生产。这就是“主权人工智能”一词开始流行的原因。西方国家和东部国家都非常关心并积极寻求确保他们的人工智能基础设施，就像他们的电信、能源网一样。
主持人：还有他们的核资产。
黄仁勋：他们的核资产，他们希望真正保护自己的人工智能基础设施。这确实是全球范围内发生的一大动态，他们现在意识到这项技术在加速他们攀登世界各种社会阶梯方面的巨大潜力。这是推动国家繁荣的伟大工具。因此，我认为从基本原则来看，人们现在理解人工智能对国家安全、国家繁荣和国家发展的重要性。
所以我认为每个国家现在都开始意识到这一点。对于我们美国来说，我们需要意识到这项技术是本土的。它在这里创造。我们感激不尽，并为成为一家美国公司而感到自豪。如果没有美国和提供的各种资源，英伟达就不可能存在。
国家希望保护这项技术以造福我们自身，这是非常好的。我们希望利用这项技术，当然，也要进一步加速和推动美国的发展。重要的是要意识到，与这一点相平衡的是，美国的技术在全球范围内设定了美国标准。
主持人：没错，正是如此。
黄仁勋：我们希望，世界说英语是很棒的。是的，世界被美国技术驱动是很棒的。我们当然希望英伟达的技术也在全球范围内使用，推动世界的发展，确保美国技术被用于建设其他国家和行业。因此，我们希望在国家安全与全球美国公司的繁荣之间找到平衡。而这种平衡很难把握，但无论政府做什么，我们都会支持。
7.AI的负面影响也要通过AI自身解决
主持人：我想问你关于监管和其作用的问题，但你刚才要说关于人工智能生产的事。
黄仁勋：从能源角度来看，这一点非常重要。
第一次，计算机不仅是工具，也是工厂。过去，它是存储数据的数据中心，但在未来，我们构建的这些计算机将以与过去截然不同的方式使用。例如，我现在口袋里有一部手机。它是我的计算机，也是我的工具，就像其他任何工具一样，我的手机是工具。当你在使用时，你在使用它，当你不使用时，它就是闲置的。我的手机现在是闲置的。
然而，在人工智能的世界里，将会有系统、人工智能在不断为我们工作。我们请求它去做某事，它就会一直执行，就像我们请求员工去做某事一样。我们希望它在必要时能够人机协作，但尽可能地实现自主化。因此，这些计算机在处理各种事务，设计芯片、编写软件、优化方案、评估我们所有的各种计划，并试图找出最佳方案，然后向我们推荐。因此，设计空间和优化空间的探索非常庞大。我们希望这些人工智能去探索，寻找新的科学发现。例如，它们会在这些机器中运行，始终处于活动状态。
在很多方面，未来的计算机将成为人工智能工厂。现在正在创建一个新的工厂，一个新的行业，即人工智能。记住，一个新行业需要能源。这是对过去的新增。而英伟达的加速计算能够帮助我们节省大量能源，同时改变我们使用计算的方式。
所以，所有可以加速的软件都应该被加速。我们应该用新的加速计算模型现代化旧的数据中心，这样能节省大量能源。这是经典的数据中心，我们以前是这样构建的。但现在有一种新的东西，叫做人工智能工厂，这将消耗能源。然而，当然，出来的将是人工智能，它会帮助我们在其他地方节省能源。这是，若你愿意的话，是一次工业革命。
主持人：一条新的生产线。你之前用汽车作比喻，关于监管、保障措施和政策制定。国会对如何在保护国家安全的同时保留创新进行讨论，正确地说，这里有很多热情。我们的孩子、我们在世界上的角色，以及与欧洲人或其他国家的关系。你是如何看待这些问题的？当国会的成员开始为你们的行业铺路时，你怎么看？
黄仁勋：首先，帮助他们理解技术，理解它在全球范围内可能带来的巨大好处，同时也要认识到这项技术的威胁和危险。技术本质上是智能，而智能可以用于许多不同的方式，既可以带来好处，也可能带来危险。因此，我们希望帮助他们理解技术的现状。我们现在处于什么阶段？在合理的时间内它会在哪里？如何更实际地思考技术，而不是理论上、科幻般地思考？如果不帮助人们揭开迷雾，他们就很难理解这项技术。因此，首先帮助人们理解这项技术，帮助他们认识到其在各个科学领域，诸如医疗、气候科学或教育等方面已经带来的巨大益处。每个人都应该有自己的辅导老师，我现在就有我的辅导老师，它是 Perplexity，我几乎每天都在使用它。
主持人：这个辅导老师是什么？Perplexity 是什么？
黄仁勋：它是一个很棒的资源，是一个人工智能，可以调用其他人工智能，你可以问它各种问题，它真的非常有用，反正它教会了我很多关于数字生物学的知识，真是太好了。
主持人：所以你显然……
黄仁勋：第一，确保我们让他们了解全球范围内的机遇，让他们明白，出口美国技术在国外获胜是重要的，我们希望在这里获胜，在国外获胜，希望在所有地方获胜。我遇到的所有政策制定者都希望美国获胜，这很好。
主持人：但这也有另一面。几周前我们接待了微软的布拉德·史密斯，他们发布了一份关于人工智能生成内容的报告，涉及儿童及其他方面的影响。你对此怎么看？这让你夜不能寐吗？人工智能的阴暗面？你如何看待这一点？
黄仁勋：要捕捉人工智能的阴暗面，确实需要人工智能，因为理由很明确，人工智能将以极高的速度产生假数据和虚假信息，因此我们需要极高的速度来检测和阻止这些信息。
主持人：更高的速度。
黄仁勋：对，更高的速度，没错。所以我认为这很类似于网络安全。几乎每家公司、每个国家都在几乎所有时刻被黑客攻击。因此，我们需要更好的网络安全来保护自己。我认为我们必须确保自己始终处于领先地位。
主持人：人工智能将帮助我们做到这一点。
黄仁勋 ：确实需要人工智能来帮助我们保持领先。
8.黄仁勋谈责任：建设英伟达之前首先想做个好父亲、好丈夫
主持人：是的。在我们转向提问之前，我想问你，显然你取得了巨大的成功，快要被纳入国家科学院等等。你如何看待作为公民、慈善家支持教育的责任？我想知道你现在如何看待这一部分。
黄仁勋：首先，最重要的是，要做一个好父亲。这是第一位，做一个好父亲和丈夫。
第二，建设英伟达是我们所有员工、我们每个人所做的最好的事情。我们建立了一个被公认为历史上最有影响力的科技公司之一。我们的技术在许多不同的科学领域和行业中被用于开创性的工作。我们当然在过去三十年中发明了许多没人能想象的技术。所以我为此感到自豪。这可能是我们最重要的工作，将这项技术应用并推动其进一步发展，解决我们这个时代一些最具挑战性和紧迫性的问题，无论是数字生物学还是医疗保健，都是我们最好的未来之一。
坦率地说，我无法想象我们在十年后会是什么样子。当我们把人工智能引入生物学领域时，我们将不再仅仅称其为生命科学，而是生命工程，就像我们所做的那样。能够以我们理解许多其他科学领域的方式理解生物学将是不可思议的。因此，我认为这可能是我们帮助和努力的最大潜力。
