奧特曼：假如給我一千倍算力，我會(huì)這樣做

聞樂 2025-06-04 16:57:03 來源：量子位

聞樂 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

完美的人工智能是“一個(gè)擁有超人推理能力、1萬億個(gè)上下文標(biāo)記并可以使用你能想到的所有工具的微型模型”。

這是奧特曼在最新的訪談中對(duì)下一代模型的展望。

他表示，理想中的AGI不需要包含知識(shí)——只需要思考、搜索、模擬和解決任何問題的能力。

它應(yīng)該成為一個(gè)能夠自主發(fā)現(xiàn)新科學(xué)，或者成為人類強(qiáng)大工具，使全球科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度提升數(shù)倍的系統(tǒng)。

也許到那時(shí)，我們可能要反過來問問AI我們應(yīng)該怎么做。

此話一出，有網(wǎng)友表示，奧特曼對(duì)AGI的理想倒是始終沒有變過：系統(tǒng)能自主探索新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

但也有網(wǎng)友對(duì)此表示懷疑，“詢問AI該怎么做”就好像把我們手中的鑰匙交了出去，令人不安。

訪談中，奧特曼還對(duì)一個(gè)一千倍算力的假設(shè)性問題給出了極具概念性的回答。

一起來看看具體內(nèi)容。

平穩(wěn)、快速的進(jìn)步更重要

AGI的定義其實(shí)并不重要，重要的是平穩(wěn)地快速進(jìn)步。

在主持人問到對(duì)AGI的定義時(shí)，奧特曼表示，不同的人在不同的時(shí)期都會(huì)對(duì)此有不一樣的理解。

可能在2020年，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展還不像如今這樣繁榮的時(shí)候，如果出現(xiàn)ChatGPT，大多數(shù)人可能會(huì)認(rèn)為這就是AGI。

就像這位網(wǎng)友說的，自己對(duì)AGI所有的期望都已經(jīng)被OpenAI實(shí)現(xiàn)了。

不過，人類很擅長(zhǎng)調(diào)整預(yù)期，在快速發(fā)展的今天，大家對(duì)AGI就有了更高的期待。

如今，有人認(rèn)為AGI必須具備自我改進(jìn)能力，還有很多人覺得帶有記憶功能的ChatGPT就已經(jīng)很接近AGI了。

甚至有人認(rèn)為如今的LLMs會(huì)成為未來AGI調(diào)用的工具之一！

以奧特曼自己來說：

一個(gè)能夠自主發(fā)現(xiàn)新科學(xué)，或者成為人類強(qiáng)大工具，使全球科學(xué)發(fā)現(xiàn)速度提升數(shù)倍的系統(tǒng)，就符合我理想中的AGI。

然而，在他看來，這些定義都不重要。

相比之下，究竟是在2026年還是2028年宣布實(shí)現(xiàn) AGI，或者在2028年、2030年還是2032年宣布實(shí)現(xiàn)超級(jí)智能，這些時(shí)間節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)不如持續(xù)、快速的發(fā)展趨勢(shì)重要。

也就是說，重要的并不是單一的突破，而是持續(xù)、平穩(wěn)的指數(shù)級(jí)進(jìn)步。

下一代模型

當(dāng)被問到對(duì)下一代模型的展望時(shí)，奧特曼則表示：

未來一到兩年推出的模型將令人驚嘆，產(chǎn)品還有很大的進(jìn)步空間和改進(jìn)潛力。

就像從GPT-3到GPT-4的巨大跨越一樣，企業(yè)將能夠利用新一代模型完成上一代模型完全無法實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。

比如，芯片設(shè)計(jì)公司可以要求模型設(shè)計(jì)出比以往更優(yōu)秀的芯片；生物科技公司，能夠讓模型專注于攻克某種疾病。

這些模型將能夠理解企業(yè)提供的所有背景信息，連接各種工具和系統(tǒng)，進(jìn)行深入、出色的推理，并給出答案。

同時(shí)，它們還將具備足夠的穩(wěn)定性，企業(yè)可以放心讓其自主完成部分工作。

奧特曼還說：

這應(yīng)該是一個(gè)小型模型，卻具備超越人類的推理能力，運(yùn)行速度極快，能夠處理一萬億個(gè)標(biāo)記的上下文信息，并可以訪問所有能想到的工具。

如果將這些模型僅當(dāng)作數(shù)據(jù)庫(kù)使用其實(shí)并不高效。

但如果將其視為推理引擎，就可以將企業(yè)的所有信息、個(gè)人生活的各種背景，以及所需的任何工具（如物理模擬工具等）都輸入其中，人類就能夠借此完成許多不可思議的事情。

OpenAI正在朝著這個(gè)方向發(fā)展。

接著，主持人又問了一個(gè)更具假設(shè)性的問題：

如果計(jì)算資源增加一千倍，你們會(huì)如何利用這些資源？

奧特曼先給出了一個(gè)比較概念性的回答：

讓模型決定如何利用計(jì)算資源。

他認(rèn)為最合理的做法是利用這些資源大力開展人工智能研究，探索如何構(gòu)建更強(qiáng)大的模型，然后再讓新模型來決定如何利用這些計(jì)算資源。

當(dāng)然他也給出了更實(shí)用的回答：

在ChatGPT或企業(yè)使用最新模型的過程中發(fā)現(xiàn)，增加測(cè)試階段的計(jì)算資源能帶來顯著回報(bào)。

也就是說，

如果讓模型進(jìn)行更多推理，在難題上多嘗試幾次，就能得到更好的答案。

雖然現(xiàn)實(shí)中企業(yè)不會(huì)真的這樣做，也很難擁有千倍的計(jì)算資源，但這種可能性也為企業(yè)指明了方向——

可以為最棘手、最有價(jià)值的問題嘗試投入更多計(jì)算資源。

訪談中聊了很多對(duì)AI未來的展望，可以肯定的是，如今的大模型已經(jīng)是百科全書了。

隨著算力的發(fā)展以及科技的進(jìn)步，AI在未來或許真的可以成為一個(gè)偉大的思考者。

參考鏈接：
[1]https://x.com/kimmonismus/status/1929883691221741746?s=46
[2]https://x.com/ns123abc/status/1930008301875401030?s=46
[3]https://x.com/vitrupo/status/1930009915650912586
[4]https://www.youtube.com/watch?v=qhnJDDX2hhU

— 完 —