我想很多人都在担心 ， 天哪 ， 我买不起价值10亿美元的超级计算机来训练这些模型 。 但是 ， 微软有能力投资10亿美元搭建用于训练这些模型的超级计算机 ， 而这些模型可以作为平台（对外提供） ， 这确实非常令人兴奋 。 我们实现了这个梦想 ， 为其他人构建平台以及构建技术解决方案 。 这些模型可以成为人们继续创造的基础 。 这真的是令人难以置信 ， 令人兴奋 。
我认为 ， 我们必须考虑如何管理我们正在研发的所有技术的影响力 ， 确保这些技术是负责任和合乎道德规范的 ， 并且确保我们的技术能够为地球上的每一个人带来包容且公平的效益 。 我们这里有地球上最聪明的一群人 ， 他们在思考我们如何才能做到这一点 。 我认为真正的悲剧是 ， 我们因为没有做好安全性和责任方面的工作 ， 而过度限制了我们应用这些技术去解决真正有意义的重大问题的能力 。
Kevin Scott：说到这里 ， 我有另一个问题问你 。 当你展望未来时 ， 令你最兴奋、最抱有希望、最乐观的是什么？为什么？
Satya Nadella：听了你所说的之后 ， 我一直在思考 ， 作为一家科技公司 ， 如何实现10倍或100倍数量级的提升 ， 让技术的获取和使用进一步普及化 ， 进而推动经济增长 ， 实现跨行业乃至跨国家的繁荣发展 。 在这个前提下 ， 我对你刚才谈到的三件事都感到兴奋 。
第一 ， 作为一家系统公司 ， 我们如何从基础研究开始推进？人们经常谈论的一件事是摩尔定律可能即将失效 ， 但我们知道随着摩尔定律的结束 ， 新的系统架构将会让我们以更丰富的方式思考计算 。 比如 ， 一些AI工作正在推动对于云和边缘的根本性反思 。 所以 ， 我们如何真正保持自己处于系统研究的最前沿 ， 并为这个世界创造无处不在的分布式计算结构 ， 它的成本降低10倍 ， 可访问性能提升10倍甚至100倍 。 这是令我非常兴奋的一件事 。
第二件事情 ， 你也谈到了 ， 就是大规模的模型发生了哪些变化 ， 它们正成为一个个平台 。 我认为 ， 在未来 ， 无论是10年还是20年 ， 我们有希望将大规模模型的数学原理与符号逻辑推理相结合并取得突破 。
这样的世界会如何呢？事实上 ， 这就是我希望研究能实现的目的之一 ， 让我们能继续以平台的形式构建系统和模型 。 但是 ， 下一代的模型架构又会是什么样？或者说 ， 深度学习在过去20年或10年取得了巨大进展 ， 那么下一个大事件会是什么？我认为我们正处在突破的边缘 ， 这会是一个值得我们继续推进的绝佳领域 。
最后一件事是人机界面 。 我们在2D视频会议领域做了很多工作 ， 我们也一直非常看好混合现实 ， 我对元宇宙的意义非常感兴趣 。 因为对我来说 ， 人的存在是最终极的事 。 如果开会的时候 ， 你我即使不在现场 ， 也可以看起来像真的都在现场一样 ， 那将是一个重大的突破 。
我对这三个领域感到兴奋 。 微软研究院在各地的伙伴们正在这三个领域开展基础性工作 。 同样令人兴奋的还有将技术转化为产品 。 所以在这个背景下 ， 我一直非常感兴趣的一点是 ， 微软研究院除了进行一些让微软受益的研究以外 ， 其所建立的合作伙伴关系和所采取的科研方法 ， 也很有启发性 。
我想知道 ， 当你思考微软研究院发展进程相关的一些维度时 ， 你怎么看 ， 凯文？比如 ， 你认为在未来10年内微软研究院所采取的基本方法会发生什么变化？
Kevin Scott：我从十几岁起就很喜欢做研究工作 ， 并向往研究机构的氛围 ， 我从阅读科研人员的成果中收获颇多 ， 从中也受到了很大启发 。 所以 ， 我认为继续保持持久的好奇心 ， 开放和协作非常重要 。