·“公司的根本目标是理解‘到底在发生什么。”马斯克表示，期望未来可以用AI帮助人们解决复杂科学和数学问题并且“理解”宇宙。
·马斯克表示，xAI需要开发“理解物理世界而不仅仅是互联网”的技术，而目前的模型只是模仿它们所训练的数据，他真正想做的是改变这种模式，特斯拉的驾驶数据将在这方面有所帮助。
当地时间7月14日，特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）如约带着新成立的人工智能公司xAI团队成员亮相Twitter Spaces（推特的语音聊天室）。“公司的根本目标是理解’到底在发生什么。”马斯克说，期望未来可以用AI帮助人们解决复杂科学和数学问题并且“理解”宇宙。
谈到“费米悖论”
马斯克晚到了一会，据其说是为了聚集更多听众。最后活动开始时比预定时间晚了约40分钟，活动开始时有超过3.4万人在线。
此前，xAI推出了一个新网站并介绍其使命是“了解宇宙的真实本质（understand the true nature of the universe）。”很多人不明白该公司具体要做什么？根据此次Space活动现场的发言，马斯克看起来更为关注回答深入的科学问题，而不是做消费级人工智能产品与OpenAI、谷歌和微软竞争。
马斯克表示，关于暗物质的本质或引力如何发挥作用的未解之谜，可能是xAI试图解释的问题之一。他详细谈到了“费米悖论”，该悖论提出，为什么尽管宇宙中可能存在大量的外星文明，但我们至今尚未发现任何可靠的证据或与之接触。马斯克认为，人类还没有发现外星人，很可能因为我们的文明通常会在前往其他太阳系之前自我毁灭——或者被外力摧毁。
在活动现场，xAI的12名团队成员依次做了自我介绍，包括学术和工作背景、研究兴趣及为什么加入xAI。可以看出，成员背景跟数学、物理和计算机科学有很强的关联，其中几人都是从研究基础数学、物理学开始再逐渐进入到人工智能领域。
加入xAI的多伦多大学教授、著名人工智能研究员吉米·巴（Jimmy Ba）表示，公司的目标是创造一种能够帮助解决人类面临的一系列问题的人工智能。
不过，马斯克也直接表示，他将自己的企业视为OpenAI、谷歌的竞争对手，但同时说xAI仍处于“胚胎”阶段，并且需要时间才能赶上OpenAI和谷歌。
批评OpenAI贪婪地追求利润
马斯克多年来一直公开表达对人工智能的看法，他在2014年曾说过，发明超级智能计算机就像“召唤魔鬼”，可能对人类构成存在性威胁。他于2015年联合创立了ChatGPT的开发者OpenAI，但在2018年因与该公司其他领导人的分歧而离开。
在活动现场，马斯克也不忘批评OpenAI， “当时的设想是OpenAI要作为一个开源的非营利组织存在，但命运喜欢讽刺，OpenAI现在超级闭源，而且，坦率地说，贪婪地追求利润。”
马斯克花了很多时间谈如何构建安全的“超级智能”，称这种方法能促进人类生存，而不是灭绝人类。他重申，最安全的方式是构建一个拥有极度好奇心和追求真相的通用人工智能（AGI）。“我们在构建xAi时必须允许人工智能说出它真正相信的事实，而不是欺骗或政治正确。”他又提到《2001：太空漫游》电影里的机器人HAL 9000，因为被人类欺骗而最终陷入矛盾杀死了人类。“不要给人工智能下达不可能完成的任务，也不要强迫人工智能说谎。”
马斯克还说，对于追求真相的超级智能来说，有人类特性比没有人类特性要有趣得多。他以太空和火星的例子说明，“例如当你观看太阳系中的行星、卫星和小行星时，虽然它们非常有趣，但与人类的有趣程度相比相形见绌。”
马斯克还预计，通用人工智能（AGI）大约到2029年才能实现。尽管他此前曾多次阐述过其他项目的时间表，包括SpaceX将人类送上火星，推出全自动驾驶汽车，但这些时间表尚未实现。
“需要理解物理世界而不仅仅是互联网”
在过去几个月中，马斯克也时常抱怨OpenAI和其他人工智能公司利用Twitter数据来训练他们的机器人。不过，xA接下来也会使用Twitter公开推文进行训练。“不会使用私人推文。”他特意强调。
除了Twitter，马斯克谈到特斯拉将与xAI在芯片和人工智能软件方面合作。他提到特斯拉正在制造定制芯片，以及超级计算机Dojo（特斯拉为人工智能机器学习和计算机视觉训练开发的超级计算机）。“关于Dojo 2，我们正在采取很多措施来缓解内存带宽限制，使其能够高效地运行大语言模型以及其他形式的人工智能训练。”马斯克说。
马斯克表示，xAI需要开发“理解物理世界而不仅仅是互联网”的技术，而目前的模型只是模仿它们所训练的数据，他真正想做的是改变这种模式，让模型真正发现真相，特斯拉的驾驶数据将在这方面有所帮助。
在Twitter活动上，马斯克表示xA需要算力，但暗示不会像其他公司使用的那么多。4月有消息传出，马斯克购买了约1万个GPU（图形处理器）。加入xAI的前谷歌和OpenAI研究员伊戈尔·巴布什金（Igor Babuschkin）表示，团队将保持相对较小的规模。
