引用《36氪》註：本文是《Wired》雜誌 對 Bill Gates 進行的一段採訪，訪談中 Bill Gates 不僅表示他並不贊同 Paypal 創辦人 Peter Thiel 對科技進程的看法，同時他也介紹了 Bill & Melinda Gates Foundation 在瘧疾、全球健康和教育方面做出的努力，最後他表示探究「什麼才是人類獨有的智慧」將會成為未來 20 年，甚至更長時間內的主要議題。
《Wired》：Paypal 創辦人 Peter Thiel 曾這樣表達他對科技進程的不滿：「我們想要的是會飛的汽車，我們得到的卻是 140 個字符。」你同意他的看法嗎？
Bill Gates：很抱歉，我並不認同這種說法。他真的想要飛車嗎？首先，飛車其實並不高效。另外，20 年前我們就有信息觸手可及的想法，現在我們將這一想法變為現實，但幾乎所有人都認為這是理所當然的；你可以輕鬆查看影評、追蹤定位、在線訂購等。我希望通過某種方式將這些人從諸多方便的服務中抽身出來，這樣他們才會意識到這些事情的重要性。
《Wired》：你已經全職做慈善有五年了，有什麼困難的檻，是你碰到後想放棄的？
Bill Gates：我懷念在微軟的時光，我們每天都致力於推進一些事情，比如改善我們寫程序、接收信息、創建文檔以及 Brainstorm 的方式。那麼，我能在此數字基礎之上，為慈善做些什麼呢？
舉例來說，我能做的有「我們該如何給孩子們接種育苗」、「如何追蹤貧窮國家的營養狀況」、「如何給每個人提供更便宜的理財服務」、以及「我們如何利用數字平台引導教育改革」等。
《Wired》：Bill & Melinda Gates Foundation 已經成功挽救超過 500 萬人的生命，你如何讓媒體像關注下一部手機一樣，關注拯救生命這件事的？
Bill Gates ：我們需要一個關於瘧疾的博客社區，或者我們需要那些目睹過瘧疾的人開始寫博客。我們有兩個互不相交的社區，一個目前大約有 15 億人，包括一些生活在瘧疾多發地區的家庭和小孩；另一個社區的人生活就非常好了，如果瘧疾就在這些人附近，那麼這個問題就會變得很突出。
那些在科技領域做著創新工作的人，對這個社會正做著巨大的貢獻。如果他們賺的錢足夠多，他們理應回饋給這個同他們生活息息相關的社會；如果他們能夠關心全球範圍內的貧困和疾病，那真的很好。
20 年前，我並不是很在乎這方面的事情，直到 1993 年，我同 Melinda 去了一趟非洲，才決定將重心放在改善全球健康狀況上。
《Wired》：你當時近 40 歲，而現在科技領域一些像 Mark Zuckerberg 這樣年輕富有的科技新星，已經開始投身至慈善事業。你認為這是受你影響嗎？
Bill Gates：我不敢說這是受我的影響，但這的確是一個正面的發展。
《Wired》：你對 MOOC（massive open online courses 在線公開課）很感興趣，並且你還幫助推廣可汗學院的在線課程。如果這些在你年少時就有，會影響你的學生生涯嗎？
Bill Gates：不會。對於一個自發型學習的人來說，幫助其實並不大。
互聯網並非是將這些找不到的知識呈現出來，網絡只是讓我們更方便找到這些而已。如果你是一個自我激勵型的人，那麼書本已經足夠了。但如果你是那種被某個章節卡住之後，如果沒有旁人幫助的情況下就不會繼續學下去的人，那還是不要去嘗試學那些很複雜的課程。無論是在線上還是線下，都是一樣。
MOOC 網絡課堂想要做的就是，匯集和鼓勵學生，就好像真實的課堂一樣，迫使你真正的融入到課程之中去。但，一個自發型的學習者是不需要這些幫助的。
《Wired》：你在美國的基金主要關注在教育這一塊，美國目前教育下一代的工作做的如何？情況糟糕嗎？
Bill Gates：美國很多地方做的都不錯，只在一個衡量標準前是退步的：每美元所獲得的教育程度。
這頗值得注意，因為我們在過去 25 年裡，已經將這個數字翻了一倍。但整體的效果卻只提升了一點。更直白地說，它的增長曲線更像是平緩的，因為我們根本沒有認真研究過什麼方式可行什麼方式不可行，因此我們沒有理由期盼情況會有所改善。
只要課堂的經驗保持不變，我們的教育同 20 年前相比就不會有明顯的改善。
《Wired》：但不有數據表明美國教育現在已經落後於其他發達國家了嗎？
Bill Gates ：是的。我們排在第 20 位。但是別慌，我們並非注定在每個領域都要是第一的。當然，我們的確有很多方法來提高教育水平，但是要超過新加坡還是需要付出一定努力的，他們這方面做的真的很棒。
《Wired》：20 年後你認為《Wired》會主要寫哪些方面的內容？
Bill Gates：《Wired》仍會談及對機器人的恐懼，這個議題會持續很長一段時間。
《Wired》：什麼樣的機器人？
Bill Gates：比如可以自己寫文章的機器人。
探究「什麼才是人類獨有的智慧」將會成為未來 20 年，甚至更長時間內的主要議題。但在此期間，我們也會見證普適計算的逐步完善：視覺、語音、手寫、眼動，所有表現出來的對機器學習、更大存儲容量、更高的可靠性無止境的追求，而這些基本不用什麼成本。
資料來源：TechOrange
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