人工智能的迅猛发展是否开始放缓？

Josiah02

硅谷悄然兴起的信念可能会产生巨大的影响：大型人工智能模型的突破——有望在不久的将来带来人类水平的人工智能——可能会放缓。
自两年前 ChatGPT 疯狂推出以来，人工智能的信徒们一直坚信，随着科技巨头不断以数据的形式为训练和计算能力推波助澜，生成人工智能的改进将呈指数级增长。
其理由是，实现该技术的承诺仅仅只是一个资源问题——投入足够的计算能力和数据，通用人工智能（AGI）就会出现，能够匹敌甚至超越人类水平的表现。
进步如此之快，以至于包括埃隆·马斯克在内的行业领军人物都呼吁暂停人工智能研究。
然而，包括马斯克自己的公司在内的各大科技公司仍在奋力前行，并投入了数百亿美元以避免落后。
ChatGPT 的创建者、由微软支持的 OpenAI 最近筹集了 66 亿美元，以资助进一步的发展。
据 CNBC 报道，马斯克的人工智能公司 xAI 正在筹集 60 亿美元，用于购买 10 万块 Nvidia 芯片，这些芯片是驱动大型模型的尖端电子元件。
然而，通往 AGI 的道路上似乎存在一些问题。
业内人士开始认识到，大型语言模型（LLM）在注入更多功能和数据后，并不能以极快的速度无限扩大规模。
尽管投入了大量资金，但性能改进仍显示出停滞的迹象。
人工智能专家、经常批评的加里·马库斯 (Gary Marcus) 表示：“OpenAI 和微软等公司的高估值很大程度上是基于这样的观点：法学硕士将随着规模的不断扩大而成为通用人工智能。正如我一直警告的那样，这只是一个幻想。”
“没有墙”
一个根本的挑战是可用于人工智能训练的基于语言的数据量有限。
与 OpenAI 和其他提供商合作的人工智能法律任务公司 Spellbook 的首席执行官斯科特·史蒂文森 (Scott Stevenson) 表示，仅仅依靠语言数据进行扩展注定会遇到障碍。
史蒂文森解释说：“一些实验室过于专注于输入更多的语言，认为它就会变得越来越聪明。”
初创公司 Hugging Face 的研究员兼人工智能负责人 Sasha Luccioni 认为，由于公司在模型开发中注重规模而不是目的，因此进展停滞是可以预见的。
她告诉法新社：“对 AGI 的追求一直是不切实际的，‘越大越好’的人工智能方法最终必将达到极限——我认为这就是我们现在看到的。”
人工智能行业对这些解释提出质疑，认为人工智能达到人类水平的进展是不可预测的。
OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼 (Sam Altman) 周四在 X 上发文称，“没有墙”，但没有详细说明。
Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 仍持乐观态度，他的公司与亚马逊合作开发了 Claude 聊天机器人：“如果你只看这些功能的增长速度，你就会认为我们会在 2026 年或 2027 年实现这一目标。”
思考的时间
然而，据 The Information 援引消息人士称，OpenAI 推迟了备受期待的 GPT-4 继任者（即 ChatGPT 的模型）的发布，因为其能力的提升低于预期。
现在，该公司正致力于更有效地利用其现有能力。
这种策略的转变反映在他们最近的 o1 模型中，旨在通过改进推理而不是增加训练数据来提供更准确的答案。
史蒂文森表示，OpenAI 转向教导其模型“花更多时间思考而不是响应”，从而带来了“根本性的改进”。
他将人工智能的出现比作火的发现。现在是时候利用这一突破来完成具体任务了，而不是以数据和计算机能力的形式投入更多的燃料。
斯坦福大学教授 Walter De Brouwer 将高级法学硕士比作从高中升入大学的学生：“人工智能宝宝是一个做了很多即兴表演的聊天机器人”，并且很容易犯错误，他指出。
他补充道：“智人先想后行动的思维方式即将到来。”