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人工智能熱潮可能正遭遇瓶頸

2024年12月2日 08:43  家電網(wǎng)® HEA.CN  

據(jù)美國有線電視新聞網(wǎng)網(wǎng)站報道,兩年前,美國開放人工智能研究中心(OpenAI)的聊天生成預訓練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT)問世,掀起了人工智能(AI)領域的“淘金熱”。大量資金涌入專注研發(fā)AI及其相關產(chǎn)品的公司,因為這項技術將加速(也可能摧毀)現(xiàn)代生活的方方面面。

硅谷的說法是,AI的列車已經(jīng)出站,聰明的投資者最好在這些產(chǎn)品變得“超級智能”并開始解決世界上所有問題之前上車。(對于真正的支持者來說,這并非夸張,正是這些期望助推芯片制造商英偉達等曾經(jīng)的小眾公司成為全球估值最高的資產(chǎn)之一。)當然,這種說法的關鍵之處在于,像ChatGPT這樣的大語言模型有望以指數(shù)級的速度不斷升級。

對AI持懷疑態(tài)度者多年來一直在警告人們注意“尺度定律”(又譯“規(guī)模定律”),即只要向模型輸入更多數(shù)據(jù)并提升其算力,就可以不斷完善模型的輸出。不過,“尺度定律”與其說是定律,不如說是有根據(jù)的猜測。事實上,即便是創(chuàng)建大語言模型的科學家也無法完全了解它們是如何運作的。

撞上“天花板”

最近,目前一些領先的語言模型似乎正在遭遇瓶頸。且看:

美國信息網(wǎng)援引不愿透露姓名的OpenAI員工的話說,該公司一些研究人員認為,該公司下一個旗艦AI模型Orion“在處理特定任務方面不一定優(yōu)于前一版本”。

彭博新聞社援引兩名匿名消息人士的話說,Orion“沒有達到標準”,而且“到目前為止,人們認為它相對OpenAI現(xiàn)有模型取得的進步不如GPT-4對GPT-3.5的進步那么大”。

路透社報道稱,“據(jù)三名知情人士透露,各大AI實驗室的研究人員力爭發(fā)布一款性能超過GPT-4模型的大語言模型,但進度一拖再拖,取得的結(jié)果也令人失望。而GPT-4模型已經(jīng)推出了近兩年”。

路透社還援引今年5月離開OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人伊利亞·蘇茨克韋爾的話說:“本世紀10年代是規(guī)模迅速擴張的時代,而現(xiàn)如今,我們又回到了驚奇與發(fā)現(xiàn)的時代。每個人都在尋找下一個突破點!碧K茨克韋爾還說:“找對擴張方向比以往任何時候都更重要!

就連曾寫過一篇名為《為什么AI將拯救世界》的文章的風險投資家馬克·安德烈森最近也在播客上表示,現(xiàn)有模型“在能力方面也撞上了類似的天花板”。

轉(zhuǎn)折點來臨

OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼似乎對這些報道進行了反駁,他上周在社交平臺X上稱“不存在瓶頸”。

不管是瓶頸、山峰、平臺期,或是其他什么說法,即便是看好AI的人也表示,根據(jù)目前發(fā)布的產(chǎn)品來看,我們可能已經(jīng)來到一個轉(zhuǎn)折點。

美國投資集團D.A.戴維森公司的常務董事吉爾·盧里亞說:“我們已經(jīng)有一段時間沒看到突破性模式了。部分原因是我們已經(jīng)用完人類全部數(shù)據(jù),對同樣的數(shù)據(jù)進行更多計算可能不會帶來更好的結(jié)果!

這是一個偏技術的問題,但它對了解模型的局限性十分重要:為了讓這些AI機器聽起來像人類,我們必須用人類的數(shù)據(jù)來訓練它們——大概就是用互聯(lián)網(wǎng)上的一切文本或音頻。一旦一個模型攝取所有數(shù)據(jù),就沒有什么“實際”的東西可以繼續(xù)訓練它了。

需要明確的是,平臺期未必是AI行業(yè)的喪鐘。但當華爾街已經(jīng)開始對投資者何時(或是否)能指望這些光鮮亮麗、費用極高的產(chǎn)品帶來實際收益感到不安時,肯定大事不妙。

泡沫或破裂

估值近3.5萬億美元的芯片巨頭英偉達公司和其他各大AI公司可能不必馬上擔心“規(guī)!眴栴}。

盧里亞說:“就上季度和本季度對英偉達(產(chǎn)品)的需求而言,毫無疑問,需求已經(jīng)超過了其供應能力。”但如果我們真的遇到了尺度瓶頸,“可能意味著擁有超高市值的科技企業(yè)進行了過度投資”,它們可能在不久的將來縮減規(guī)模。

這是AI樂觀主義者的觀點。

為了聽到不那么樂觀的觀點,我采訪了曾經(jīng)直言批評AI熱的紐約大學名譽教授加里·馬庫斯。

馬庫斯本月早些時候在“訂閱堆!本W(wǎng)站上寫道:“經(jīng)濟情況可能變得嚴峻。即使大語言模型的提升空間有限,未來它們也不會消失,可這在經(jīng)濟效益層面永遠行不通……當人們認識到這一點,金融泡沫可能迅速破裂;甚至英偉達也可能受到?jīng)_擊,只要人們意識到該公司的估值在很大程度上是基于錯誤的前提。”

編 輯:路金娣
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