自兩年前聊天生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(ChatGPT)面世以來，生成式人工智能(AI)技術(shù)的擁躉們就一直堅信：隨著科技巨頭不斷用海量數(shù)據(jù)“喂食”AI模型，再加上計算能力飛速提升，生成式AI改進的步伐將呈指數(shù)級增長，接近人類智能的通用AI的出現(xiàn)也指日可待。
然而，在AI快速發(fā)展如“烈火烹油”的表面之下，一些專家的隱憂和疑慮也悄然而生。據(jù)美國技術(shù)雷達網(wǎng)站12月9日報道，谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊預(yù)測，2025年，AI發(fā)展勢頭將放緩。物理學(xué)家組織網(wǎng)稍早時間一篇報道也認為，AI智能的提升速度有所減緩，目前新款大型語言模型的研發(fā)似乎已經(jīng)到了拐點。
AI模型日益膨脹
開放人工智能研究中心(OpenAI)的ChatGPT，可以說點燃了科技公司研發(fā)大型語言模型的熱情。谷歌、亞馬遜、元宇宙平臺公司，以及OpenAI主要投資者微軟公司等，都砸下數(shù)十億美元巨資，紛紛推出各自的生成式AI應(yīng)用工具。這些大型語言模型各有千秋，能夠輕松生成高質(zhì)量文本、圖像和視頻，如今也實現(xiàn)了語音對話功能。
生成式AI的“狂飆”也讓OpenAI等公司聲名鵲起，賺得盆滿缽滿。今年10月初，OpenAI公司再次成功融資66億美元，使其估值達到了驚人的1570億美元。
對此，AI行業(yè)專家、美國紐約大學(xué)神經(jīng)科學(xué)教授加里·馬庫斯表示，OpenAI之所以獲得如此高的估值，很大程度上源于很多業(yè)界人士內(nèi)心深處的一種信念：只要不斷給AI模型“喂食”更多數(shù)據(jù)，提升其計算能力，模型就能變得愈發(fā)強大。按照這樣的發(fā)展趨勢，可能很快會出現(xiàn)OpenAI負責人薩姆·奧爾特曼所說的智能可與人類匹敵的“通用AI”。
智能水平提速放緩
然而，生成式AI發(fā)展的步伐，真會按照人們暢想的“劇本”進行嗎?
馬庫斯直言，“這只是一個美好的幻象”。美國消費者新聞與商業(yè)頻道(CNBC)網(wǎng)站也在11月初的報道中指出，谷歌、Anthropic公司和OpenAI等公司研發(fā)新大型語言模型似乎已經(jīng)碰到天花板。
風險投資企業(yè)安德烈森-霍羅威茨公司是OpenAI股東之一。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人本·霍羅威茨最近坦承，盡管他們一直在按照節(jié)奏提升算力，但AI模型的智能水平并未因此得到顯著提升。
OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人伊爾亞·蘇茨克維11月15日接受媒體采訪時表示，使用大量未標記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI模型，以理解語言模式和結(jié)構(gòu)的階段已經(jīng)趨于穩(wěn)定。
專家們指出，一個根本挑戰(zhàn)在于，可用于AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)目前幾乎已被AI模型“蠶食殆盡”。
專門針對法律事務(wù)的生成式AI公司Spellbook也是OpenAI合作商之一。該公司首席執(zhí)行官斯科特·史蒂文森表示，一些實驗室過于注重用更多文本數(shù)據(jù)“喂食”AI模型，但僅依靠文本數(shù)據(jù)對AI進行擴展注定會遇到困難。目前很多企業(yè)已經(jīng)缺乏新東西來“喂養(yǎng)”AI模型。因此，這并非知識儲量的問題，而是機器要能夠理解句子或畫面的含義。
初創(chuàng)公司“抱抱臉”研究員兼AI負責人莎拉·盧喬尼也強調(diào)，AI模型開發(fā)“以大為美”的路線，最終必然會觸碰到其極限。
亟需一場深刻變革
薩姆·奧爾特曼11月14日在其社交平臺X上發(fā)布信息：沒有死胡同!不過，現(xiàn)實情況是，OpenAI選擇延遲推出GPT-4的接棒模型，因為GPT-4性能的改進程度未達預(yù)期。
作為研發(fā)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的一次嘗試，今年9月，OpenAI推出了o1模型。這款模型專注于回答復(fù)雜問題，尤其是數(shù)學(xué)問題。它旨在通過提升推理能力，而非單純增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，來提供更準確的答案。史蒂文森認為，OpenAI引導(dǎo)其模型“花更多時間思考而非響應(yīng)”，這或?qū)⒁I(lǐng)AI模型研發(fā)領(lǐng)域出現(xiàn)一場“深刻變革”。
AI服務(wù)網(wǎng)站Quantilus.com在11月25日的報道中指出，OpenAI、“深度思維”等公司正在探索“高效擴展”技術(shù)。該技術(shù)旨在讓大型語言模型復(fù)制類似人類的思維方式，而不僅僅是依賴“蠻力”，即大量消耗計算資源。這些方法的重點在于提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并結(jié)合來自人類反饋的強化學(xué)習(xí)。
史蒂文森將AI技術(shù)的發(fā)展與火的出現(xiàn)作比較。他表示，業(yè)界不應(yīng)該再通過給AI提供更多數(shù)據(jù)、提升算力來促進其發(fā)展，而是應(yīng)該打造類似蒸汽機那樣的、具有變革性的事物。
美國斯坦福大學(xué)教授沃爾特·德·布勞沃則將先進大型語言模型比作從高中過渡到大學(xué)的學(xué)生。他表示，目前的AI就像是能做即興表演的聊天機器人，很容易出錯，具有跳躍思維能力的機器即將到來。
