你可能會想，比爾蓋茨今天怎麼會加入我們呢？在過去的幾個月里，我一直在讀《哈佛商業評論》連載的一本書。這本書叫做《人工智慧第一》（AI First），書中採訪了里德·霍夫曼（Reed Hoffman）、穆斯塔法·蘇利曼（Mustafa Sulliman）、薩姆·阿爾曼（Sam Alman）和比爾等人，他們共同提出了一個觀點：人工智慧並沒有被過度誇大，而是被低估了。我們認為，採訪這本書的共同作者、職業技術專家安迪·薩克（Andy Sack）（我的一位老朋友）和星巴克前首席數字官亞當-布羅特曼（Adam Brotman）會很有趣。他們還建議邀請一位最有趣的受訪者——比爾蓋茨。

圖源：官網截圖

比爾·蓋茨是如何看待人工智慧革命的？超級智能即將到來。目前還沒有明確的方法來延緩它的到來。而當今的技術已經改變了遊戲規則。這在很大程度上是件好事。我們可以利用人工智慧來解決我們最大的全球性問題。未來幾十年，我們很可能生活在一個超級富裕的世界。但我們需要保持警惕，以確保這是我們自己和子孫後代所希望的世界。

比爾·蓋茨，歡迎來到Next Big Idea。謝謝你，我們3人的節目正在討論過去 40 年裡我們在自己生活中看到的數字變革。而你不僅見證了這些變革，還在其中扮演了重要角色。你說過，去年 9 月您看到的 GPT-4 演示令人震撼。它比你 1980 年在Xerox PARC（Palo Alto Research Center，施樂帕洛阿爾托研究中心於1977年11月10日在佛羅里達州博卡拉頓舉辦了一場重要的技術展示活動，名為「Future Day」。這次活動展示了許多開創性的創新，它們將塑造個人計算機的未來）看到的第一個圖形用戶介面演示更震撼人心嗎？

Future Day演示照片

比爾·蓋茨：我會說是的。我的意思是，在Xerox PARC之前，我就見過圖形介面了，而且在那之後的十年里，就是蘋果和微軟在個人計算領域的競爭。今天，人們認為我們擁有這些介面是理所當然的。但是，與解鎖一種能讀能寫的新型智能相比，圖形中心的用戶交互介面的影響力顯然要小得多。

主持人：我了解到，人工智慧並不是你新近才有的興趣點。早在上世紀70年代，你還是個學生的時候，就對人工智慧很感興趣。我記得你給你父母寫過一封信，信中說：」媽媽，爸爸，如果我創辦這家公司，我可能會錯過人工智慧革命。人工智慧革命花的時間比你當時猜想的要長一些。現在，它正在發生。在早期，你對人工智慧的哪些方面感興趣？它是否正在變成你當時所想像的那樣？

比爾·蓋茨：當然，任何編寫軟體的人都在思考人類認知所能達到的水平。當我還在讀高中時，史丹福研究所就有機器人 「搖搖」 這樣的東西。它會參與推理，想出一個執行計劃，然後執行。比如：設計出移動斜坡，爬上斜坡，抓住物體。

而這些關鍵的能力，無論是語音識別還是圖像識別，都相對來說容易解決。你知道，有很多嘗試和所謂的基於規則的系統之類的東西，但都無法完整捕捉豐富的內容。人類認知非常複雜，技術在嘗試還原人類認知的過程中不斷提升。但後來，我們看到，通過機器學習技術，人類可以讓計算機系統感獲得人類級別的視覺和語音識別能力。

但即使在這些進步之後，我一直強調像人類一樣讀取和表達知識的能力的重要性。後來出現了語言翻譯，但這仍然是一個非常特殊的領域。但後來GPT-4，以一種非常深刻的方式，遠遠超越了GPT-3的表現。這種能力的不斷提升，表明AI可以獲取和表達知識。而且整個過程非常流暢，雖然不是很準確，但確實已經超過人類能力了。

主持人：是啊，真是令人震驚。我們從沒想過，讓機器在棋盤上移動棋子會比成為比卡斯帕羅夫更好的棋手更難。但看到挑戰是如何出現的，我覺得很有趣。正如你所說，Xerox PARC演示為微軟制定了之後15年Windows和Office的發展時間表。你認為現在人工智慧所產生的影響會影響未來幾十年甚至更長的時間嗎？

比爾·蓋茨：AI絕對是最重要的事情，它將以非常戲劇性的方式塑造人類。與此同時，人工智慧還會深刻地影響著合成生物學和機器人技術。人工智慧將會成為主導力量。

主持人：1980年，你宣布每個家庭、每張桌子上都會有一台電腦。你認為AI對應的設備會是什麼樣的？你認為我們都會有一個人工智慧智能體嗎？

比爾·蓋茨：可能這個設備的硬體形態不重要，耳機可能會以各種方式提供聲音，眼鏡也可以將視頻投射到用戶的視野中，以這樣的互動方式來整合人類交互的信息。

這樣個人智能體將會追蹤和閱讀用戶所有看到和聽見的信息。

現在，人們還是不能依靠軟體工具來讀取他的郵件，並根據工作的內容和時間來安排每天要做的事情。因為軟體對上下文的理解和工作的內容的理解還不到位。機器還是以一種和人類不同方式來組織信息：郵件是按照時間順序，信息也是按照時間順序來排列的，社交網絡也是根據時間來排列的。

但是現在，機器可以像一個白領一樣來讀取我們的信息了。而交互的介面可能會變成智能體主導的介面，比如助理智能體，心裡諮詢智能體，朋友智能體，女朋友智能體，專家智能體。而這些智能體將由AI來驅動。

主持人：AI的作用將與AI對我們的了解程度高度相關。在不遠的將來，會問我們四個人是否要打開音頻記錄，這樣，我們的人工智慧助理就能聆聽我們的一生。我認為這樣做會有好處，因為我們會得到AI好的建議，好的忠告。你認為在未來智能體會實現這樣的功能嗎？你當被邀請打開音頻記錄自己一生時，你會打開這個功能嗎？

比爾·蓋茨：現在的電腦能看到我寫的每封郵件，所有的數字內容電腦都能看到，我所有的在線媒體和電話。所以每個人其實都已經在公開個人系統了。但是這種不間斷地通過智能體對於我的會議或者各種情況進行總結，將會產生現象級的新價值。

智能體在處理不同的信息時會有不同的模型和不同的分區。但是對於個人助理智能體來說，你會把幾乎所有信息都放在這個分區中。

主持人：智能體路徑，自從我們採訪你之後，我一直在想一個問題，比爾，在有關人工智慧之前的採訪中，你談到了你在Xerox PARC的經歷和你在GPT-4聊天的經歷的比較。你既了解計算機技術，又了解如何創立企業，還了解計算機如何影響人類。我很好奇，你對下一代領導者應對人工智慧特有的挑戰有什麼建議？

比爾·蓋茨：確實會有很多全新的問題。其他技術的發展速度較慢，其能力的上限也非常明顯。機械化提高了耕作效率，於是人們開始擔心人類是不是不用再勞動了？隨著時間的推移，這個問題被自然而然地解答了。

這項技術就其能力而言，AI未來在每個特定領域的可靠性將達到或者超過人類的水平。只是我們今天確實還沒到那個地步，最主要就是可靠性還不夠。

現在新的工作將會給AI增加一個元認知的層次，如果這項工作能完成得好的話，將會解決白領勞動力中天才的稀缺問題。而我們可能還會面對一些新的政策問題，但是這些問題大多具有非常積極的性質。

安迪·薩克：這項發明讓你最興奮的是什麼？

比爾·蓋茨：所有這些短缺。沒有哪個組織像蓋茨基金會這樣面臨白領員工的短缺問題。我們在撒哈拉以南非洲和其他發展中國家關注健康問題。這些地方還缺少能以當地母語來深入教學的老師。

因此，行動電話基礎設施即便在非常貧窮的國家也持續實現了相當大的滲透率。這種設施可以提供醫療建議，充當個人導師，因為它是用你的語言和你的語義來接觸你的。這些國家是沒有辦法組織大規模的培訓的。有了AI技術，用戶只需要拿起手機，聽它在說什麼。這對發展中國家不得不應對悲劇性資源短缺的人來說，非常令人振奮。

主持人：您在蓋茨基金會工作了二十年，一直在解決全球健康、教育、氣候變化等問題。我們現在只討論教育和健康領域，您認為人工智慧會是一個加速器，能否讓我們在未來五到十年內完成過去二十年才能完成的事情？這種加速在這些領域有多大意義？

比爾·蓋茨：對於我們尚未擁有有效工具的一些非常棘手的疾病問題，人工智慧將大有幫助。

過去20年，我們實現了幾乎是奇蹟的成就，將兒童死亡率從每年1000萬降至500萬。這主要是通過使某些疫苗價格更低廉並確保它們能夠覆蓋全球所有兒童來實現的，這是比較容易獲取的成果。而現在我們面臨更難的問題，但藉助人工智慧，我們可以向更上游地探索，比如，為什麼孩子們會營養不良，為什麼開發HIV疫苗如此困難？對於這些巨大的突破，我們可以更加樂觀。人工智慧將在這些事務的每一個方面幫助我們，包括建議、交付、診斷。科學發現的部分正在以相當不可思議的速度前進，蓋茨基金會在這方面也投入了大量資金。

主持人：最近我們節目中邀請了你的朋友Saul Khan（孟加拉裔美國人薩爾曼·可汗），他花了很多時間介紹Khanmigo，我對它的功能感到非常驚訝。我知道你最近去了新澤西參觀實施可汗學院（Khan Academy，2006年創立的非營利教育機構，提供超過5,600段免費教育視頻，涵蓋數學、科學、經濟學等多個領域）新項目的學校，這很令人興奮，這種為數十億人提升教育質量的想法，其影響力是很難衡量的。

卡漢學院

圖源：Khanmigo官網，網址：https://www.khanmigo.ai/

比爾·蓋茨：Saul的書並沒有說明我們是為了什麼樣的世界在教育孩子？如果能在教育中全面應用人工智慧，那將是個奇蹟，因為同時還有其他因素在變化，這更加複雜。但在他提出的那個領域，如果教育能完全應用人工智慧，那將是極其積極的。

主持人：你最近又有了一個剛出生的孫女。我知道Adam有一個七歲的孩子。當我們思考這個問題，即未來看起來會是什麼樣子，我認為我們的孩子將擁有亞里士多德級別的私人導師來幫助他們加速教育進程。但問題是，他們需要掌握什麼知識才能在世界上有效應對各種新的挑戰呢？

這很有趣。比爾，我本想從一個稍微不同的角度來談這個問題。但既然你提到了我們的後輩，我的女兒能夠真正地看著我在ChatGPT上使用Whisper模型（whisper model，自動語音識別技術，支持多語言，能在各種環境下準確轉錄語音，並已開源供公眾使用）。她見證了我生活在一個人工智慧的世界中。看著她如此自在地使用語音介面，尤其是在她這個年齡，真是令人著迷。對她來說，使用語音介面實際上比學習拼寫要容易，畢竟她才剛剛學會閱讀。所以我認為這是一個有趣的觀察。我會稱之為對不僅僅是自然語言聊天，甚至是語音聊天與點選聊天的一種展望。

Whiper模型

但是比爾，我本來想問你一個關於方向的問題。這個方向可能有點不同，有一點爭議，也許這個詞用得太重了，關於所有這些前沿或基礎模型是否已經圍繞GPT-4聚集，形成了基準？有些人認為，我們可能正在達到平台期之類的。但我關注的大多數聰明的研究者仍然認為，至少在接下來的幾年裡，Scaling Law仍將適用。我很想聽聽你對此的看法，a) 你在這個討論中站在哪一邊？b) 你是希望它達到平台期，還是出於對技術的某些擔憂，對此在情感上持中立態度？

比爾·蓋茨：現在真正的前沿進展不僅僅是擴大模型的規模。我們可能還有兩次提升規模的機會，一個是通過將視頻數據整合進模型中，另一個是合成數據的發展，所以我們可能還有兩次完成大量擴展的機會。

但這不是最有趣的維度。最有趣的維度是我所說的元認知，即理解如何從廣義上思考問題並後退一步思考各種問題。比如：好的，這個答案有多重要？我怎樣檢驗我的答案？有什麼外部工具可以幫助我？

目前AI的總體認知策略還很簡單，它僅僅通過連續計算連續序列的token，就有這樣如此強大的能力。它不會像人類那樣後退思考：好的，我要寫這篇論文，我想要涵蓋什麼。好的，我會加入一些事實。這是我想要的總結。因此，當人工智慧遇到像各種數學問題，如數獨題目，你就會看到AI的這種局限性。首先會導致在一定複雜度以上的所有事情上都一定會出錯。

所以，Scaling Law肯定還會接著有效。但與此同時，從今天我們所擁有的簡單算法到更像人類的元認知的各種行動將會改變，這是一個更大的前沿。

很難預測這將多快發生。我看到我們明年將在這方面取得進展，但不太可能在此後的一段時間內就徹底解決這個問題。因此，人工智慧將變得更加可預測。目前，在一些結合不同領域的研究中，我們已經接近於在數學和健康領域實現極高的準確性。但開放式問題將需要在元認知上取得更加通用的突破。

主持人：你認為元認知是否會涉及到構建一個循環機制？這樣AI就能像我們人一樣進行反思。我聽過一些人，比如馬克斯·塔格馬克（Max TagMark，MIT物理和人工智慧教授）提到，這種自我對話的能力可能是我們意識的一部分。

Max TagMark。圖源：華爾街日報

比爾·蓋茨：是的，意識可能與元認知相關。這不是一個可以測量的現象，所以總是很棘手。顯然，這些數字化的東西不太可能有任何類似的等價物。但這確實是一個大前沿，它會在識別要努力解決的難題、擁有自信以及檢查自己所做工作的方式等方面和人類很像。

主持人：是的，我想問一下，你是否覺得自己在這方面有所期待？我的意思是，在為《人工智慧第一》採訪你以及里德·霍夫曼、薩姆·奧特曼、穆斯塔法的過程中，我經常從這些對話中獲得「哇」的感覺。我每天都在關注由許多不同公司，尤其是大公司推動的技術進步的速度。大量的資金和人才被投入到這些技術中。因此，技術發展的速度和潛在影響讓我感到驚訝，我也僅有一些有限的理解。

這就是我提問的出發點，你處於一個獨特的位置，可以對自己的看法有所覺察。你認為我們的進度是否過快？我知道實際上沒有辦法減慢速度。關於我們以這樣的速度前進的事實，你怎麼看？

比爾·蓋茨：如果我們知道如何放慢AI發展的速度，很多人可能會考慮這麼做。正如穆斯塔法在他的書中所述，激勵結構實際上缺乏一種有效的機制，無論是在個人、公司還是政府層面。如果能理解政府層面的激勵結構，那可能已足夠。

那些認為開源沒有問題的人，可能會說，如果開源變得過於成功，我們或許會停止開源。但他們真的明白這意味著什麼嗎？他們可能會考慮，下一步我們可能很快就會討論，不應讓那些懷有惡意的人從擁有比正義方更強大的AI中獲益，無論是在網絡防禦、戰爭防禦還是生物恐怖襲擊防禦方面。雖然我們無法完全「將精靈放回瓶子裡」，但這確實意味著某些懷有惡意的人會以一種新的方式獲得前所未有的能力。

主持人：那麼，根據您的判斷，把最先進的AI模型開源在當前全球環境下可能不是一個好主意？

比爾·蓋茨：是的，人們原則上是認同這一點的，但當你嘗試具體到應該在哪裡應用這一原則時，情況就變得不那麼明確了。

主持人：我的意思是，亞當和我昨天談到，即使假設現在能夠完全停止AI的發展，可能還需要10年的時間讓Forum 3（《人工智慧第一》刊物創辦方）和其他人幫助公司和個人了解如何應用目前已有的技術，對吧？我認為我們已經擁有了足夠強大的AI，足以產生深遠的影響。我們完全有可能在未來五到十年內，深入思考並充分利用我們目前所擁有的AI技術的所有潛在應用。你認為呢？我不太確定。

圖源：官網

我們通過人工智慧賦能創新，改變企業與技術及消費者互動的方式。圖源：Forum 3 官網，網址：https://www.forum3.com/

比爾·蓋茨：關於這一點，我想描述一個場景：我還需要學習英語嗎？這種情況下，是軟體在適應我們，而不是我們去適應軟體。因此，這並不像是學習如何使用新的菜單項，比如「文件、編輯、窗口、幫助」，或者學會如何在Excel中輸入公式。

只要說出你想要進行數據分析，查看哪些產品因素導致效率下降，軟體能完全理解你的意圖。因此，存在採用障礙並非常態。是的，習慣於特定操作方式的公司流程需要進行調整。但如果你觀察一下，比如在遠程支持、電話銷售、數據分析等領域，給某人一周時間來觀察一個高級用戶如何操作，他們可以在不需要任何手冊的情況下，僅通過觀察這些工具的使用方式來學習。假設在伺服器容量方面沒有限制，尤其是在富裕國家，這方面不會有顯著的限制。

此外，普及率的提升不會是一夜之間的事情，但也不需等待長達十年。舉個例子，如果一家公司能夠免費提供任意音頻和文本翻譯服務，那麼它有可能獲得數百億的收入，並解決語言溝通障礙的問題，就像巴別塔一樣。現在，一些小型AI公司已經開始免費提供這種服務作為附加功能，這一點確實令人驚訝。

或許你會問，人們如何適應免費翻譯服務？我認為，由於人們普遍渴望理解對方的意思，他們接受這種新服務不會很困難，而且這個過程也不需要很長時間。例如，通過耳機分離兩個音頻頻道，可以輕鬆實現這一點。

關於服務質量和覆蓋所有非洲語言的目標，我們計劃在明年實現。我們正在確保即使是不常見且沒有書面形式的語言也能得到支持，這需要與其他機構合作並收集相關語言數據。印度政府也在為印度語言進行類似的工作。因此，我認為，不需要很長時間就可以讓人們適應使用這種服務，也不需要十年時間來促使落後地區改變其行為方式。

主持人：在您的播客中，Sam Altman提到他們的開發人員生產率提高了多達300%。在其他領域，我們也看到生產率提升了25%到50%。雖然未來已經到來，但還沒有均勻分布。讓所有公司都充分受益於這種生產率提升將是一個過程。我對您在《AI First》（這個系列訪談編輯成書之後的名稱）第一章中的評論很感興趣，您說生產率不僅僅是每小時產出的衡量標準，而是關於提升我們成就的質量和創造力。您能具體說明一下這是什麼意思嗎？

比爾·蓋茨：當生產率提高時，可以將一定比例的增長轉化為活動數量或產出的數量。這種提高可以通過增加產出質量或減少投入的人工工時來實現。在某些行業中，比如輪胎行業從非子午線輪胎轉向子午線輪胎，即使每年使用輪胎的成本降低了四倍，人們也不會選擇駕駛四倍的里程。

對於需求彈性較高的事物，如計算能力或新聞質量，通過提升質量而不增加人工工時可以顯著改善。然而，對於某些事物，如駕駛里程，需求彈性幾乎不變。因此，社會中存在多種產品和服務在這一範圍內分布。

在一些情況下，如微軟內部曾討論如何通過高效的資料庫使市場規模接近於零，即使在高度彈性的需求中，總有一天也會達到需求的增量上限。

亞當·布羅特曼：比爾，如果現在需要你猜測，關於醫療保健和教育方面的第一個重大突破性應用，你會如何回答？你認為第一個重大應用會出現在哪裡？就像移動雲定位服務中的第一個大應用，例如Uber一樣，大家都在談論Uber作為一個例子。

安迪·薩克：之前可能是谷歌地圖吧？可能是地圖技術。

亞當·布羅特曼：比爾，當你考慮這個問題時，你會直接想到教育、醫療等領域。你認為第一個重大突破性的消費者應用或工業應用會首先出現在哪裡？為什麼？

比爾·蓋茨：我認為那些持負面觀點的人相當有創意，能夠預言一些尚未發生的事情。他們認為通過總結會議、進行翻譯或制定產品流程可以提升效率，這確實令人印象深刻。這些技術具備白領能力，但需要注意的是，在許多開放性場景中，它們的可靠性不如人類。雖然你可以僱傭人類，但有時候他們也會出問題。

因此，雖然有一些監控措施，但是如果這些技術應用到新領域，預測性可能會下降。比如在支持電話或電話銷售這樣的領域，我們能夠比較好地控制局面，減少意外情況的發生。因此，對於那些持負面觀點的人所說的內容，我不太清楚，無法完全理解他們的觀點。

安迪·薩克：比爾，正如你剛才所說，他們在表達觀點時非常富有創意。就像汽車的發明一樣，它可以將你從A點帶到B點，你可以預見到道路和高速公路的發展，但你可能無法預測到洛杉磯或者郊區以及所有的汽車電影院等進一步的影響和效應。在現代，隨著全球網絡目錄和大量宣傳冊的出現，旅行時代和類似Expedia的服務的推出只是一種普通的一階效應。然而，人們指出Uber作為技術的第二階效應，就像說你無法預見到這一點一樣。也許確實如此，但我認為這是Adam所要探討的問題。當談到人工智慧時，我認為在很多方面，搜索的遊戲規則已經發生了變化，這已經成為無處不在的消費者活動。當然，ChatGPT作為採用速度最快的技術之一，在人工智慧技術中也是一個里程碑。因此，我並不是在貶低或者反對者信任，但這確實是關於第二階效應的問題。

比爾·蓋茨：GPT-3並非令人興奮至極的技術。我指的是，它足夠引人入勝，以至於有些人看到它的規模效應將跨越一個新的門檻。即使我自己也沒有預測到，很少有人預見到這一點。我們剛剛跨越了這個門檻，而這一普及過程僅歷時不到兩年。因此，目前使用它的人仍處於心態開放、願意嘗試新事物的階段。

然而需要注意的是，我們只是展示了技術的一部分。例如，像圖像編輯這樣的應用，它並非要教你如何掌握像Photoshop中那樣複雜的功能，需要點擊59個菜單和打開多個對話框。相反，你只需輸入簡單的指令，比如：「去掉那件綠色的毛衣。」但有些人可能會懷疑是否能夠做到這一點，他們會覺得這聽起來很困難。這種差距通常在展示技術時會顯得更為明顯，例如要求放大一張照片，雖然實際上原始圖像並沒有提供更多的細節。

這就像醫生打電話隨訪患者一樣，詢問處方的效果、患者的感受以及目前的情況。當人們試圖接觸各種例子時，可能會感到這種技術的能力非常具體。例如，當我打電話諮詢稅務問題或解釋醫療帳單時，處理這些問題的白領工作者通常會展現出自由靈活的態度。雖然預測這些情況可能有點困難，但我們正朝著消除這些難題的方向前進，儘管在某些方面它仍然像是一個瘋狂的白領工作者的筆記。

主持人：這個案例是一個成功的故事，展示了高效率和令人印象深刻的技術應用。一位快速增長公司的CEO對其頂級銷售團隊進行了調查，詢問他們一天中最耗時的工作是什麼。他們回答說是寫作、起草郵件和跟進銷售電話。CEO於是創建了一個基於GPT的系統，彙集了團隊的最佳實踐和溝通方式。這個系統不僅自動記錄每通電話，還能自動生成跟進郵件，使得銷售團隊的工作效率提高了一倍。儘管這對公司和頂級銷售人員來說是利好，但對於另一半銷售團隊來說可能帶來了挑戰，他們需要迅速適應新的AI技術或尋找其他工作機會。

這個案例還引發了一個更廣泛的問題：這種技術到底賦予了多少權力給普通人，而不是大公司？儘管少數幾家大公司似乎在技術發展中占據主導地位，現在每個人都可以免費使用像GPT-3這樣的技術，這也帶來了一種均衡化的元素。

比爾·蓋茨：重要的是要區分經濟活動的兩個方面。一方面是建立AI產品的經濟活動，包括基礎級別的AI產品和垂直AI產品。可以肯定地說，在當前這個狂熱時期，進入這個領域的門檻非常低。一些公司甚至籌集了60億美元的資金，而許多其他公司也籌集了數億美元。

資本投入對於AI的投入達到了前所未有的瘋狂水品。這使得網際網路或早期汽車工業的狂熱看起來相形見絀。無論是從市值的百分比還是從這些市值的估值角度來看。直到21世紀之前，沒有一家公司的市值達到過一萬億美元。但現在，我們有一家不生產晶片的晶片設計公司，在六個月內市值增加了一萬億美元。因此，人工智慧領域的動態既充滿激烈競爭，又有很多進入的機會。

雖然谷歌和微軟擁有最多的資本，但這並沒有真正阻止其他公司在基礎能力或各個垂直領域取得進展。儘管人工智慧工具領域已經相當龐大，但在全球經濟中占據的份額相對較小。現在，例如，一個小型醫院連鎖機構可以藉助這些工具與大型醫院連鎖機構競爭，並以同樣或更低的價格提供更優質的服務，從而為客戶創造更高的價值。