AI的影響蔓延至各個(gè)領(lǐng)域的速度之快，超出了大部分人的預(yù)期。

9月下旬，Sequoia（紅杉美國(guó)）最新判斷：AI已經(jīng)開啟了第二篇章，并從應(yīng)用場(chǎng)景的角度繪制了新的AI圖譜和LLM（大型語(yǔ)言模型）開發(fā)者棧（stack）圖譜。

目前，我們所使用的基礎(chǔ)模型不僅能夠在某些智力問答游戲中擊敗人類，或在圍棋等領(lǐng)域達(dá)到超自然水平，或提供更強(qiáng)大的推薦引擎，它們還在藝術(shù)、設(shè)計(jì)、游戲、醫(yī)學(xué)、編程甚至人際關(guān)系等領(lǐng)域中改變并創(chuàng)造新的用戶行為。

然而，我們現(xiàn)在仍然處于AI領(lǐng)域初期階段，想象這些初期突破將引領(lǐng)我們走向何方，以及它們將如何改變我們的世界可能會(huì)有一定難度。于是，a16z（Andreessen Horowitz，私人風(fēng)險(xiǎn)投資公司）召集了多位頂級(jí)AI創(chuàng)始人和領(lǐng)導(dǎo)者，與他們進(jìn)行了一系列關(guān)于我們現(xiàn)在所處的位置、我們將要前進(jìn)的方向，以及領(lǐng)域中的一些重大未解問題的對(duì)話。

以下是從AI的當(dāng)下、未來以及開放性角度探討的16個(gè)的話題（本文對(duì)內(nèi)容進(jìn)行了篩選、簡(jiǎn)譯和結(jié)構(gòu)調(diào)整）。

1. 我們正處于計(jì)算第三紀(jì)元的開始

Martin Casado（馬丁·卡薩多，a16z合伙人）：

我認(rèn)為我們正在進(jìn)入第三個(gè)計(jì)算時(shí)代。在第三個(gè)計(jì)算時(shí)代中，微芯片將計(jì)算的邊際成本降到了0；互聯(lián)網(wǎng)將分發(fā)的邊際成本降到了0；大型模型將創(chuàng)作的邊際成本降到了0。

當(dāng)時(shí)代更替時(shí)，你不知道會(huì)有什么新公司被創(chuàng)建出來，就像沒有人能預(yù)測(cè)到亞馬遜或者雅虎的出現(xiàn)。所以，我們應(yīng)該做好準(zhǔn)備去迎接新的標(biāo)志性公司的出現(xiàn)。

Noam Shazeer（諾姆·沙澤爾，Character.AI創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官）：

我們確實(shí)正處于“萊特兄弟第一架飛機(jī)”的時(shí)刻，我們已經(jīng)擁有了一些可以用于大量用例的有效工具。目前，AI的擴(kuò)展性看起來非常好，將來會(huì)變得更好，同時(shí)會(huì)有更多的突破，因?yàn)楝F(xiàn)在世界上所有的AI科學(xué)家都在努力讓這些東西變得更好。

Kevin Scott（凱文·斯科特，微軟首席技術(shù)官兼人工智能執(zhí)行副總裁）：

在過去的幾年里，特別是在過去的12個(gè)月里，隨著ChatGPT和GPT-4的推出，你可以真正地看到AI與計(jì)算機(jī)或智能手機(jī)有一樣的潛力。一系列技術(shù)將使許多新事物成為可能，許多人將在其基礎(chǔ)上構(gòu)建各種新應(yīng)用。

2. 生成式AI浪潮，具有推動(dòng)市場(chǎng)轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理

要使技術(shù)創(chuàng)新引發(fā)市場(chǎng)轉(zhuǎn)型，經(jīng)濟(jì)效益必須具有強(qiáng)大的吸引力。

雖然以往的AI在周期中有許多技術(shù)進(jìn)步，但缺乏變革性的經(jīng)濟(jì)效益。而在當(dāng)前的AI浪潮中，一些應(yīng)用案例的經(jīng)濟(jì)效益有提升到10 000倍（甚至更高）的跡象，同時(shí)AI的采用和發(fā)展似乎比以往的任何轉(zhuǎn)變都要快得多。

馬丁·卡薩多，a16z：

市場(chǎng)轉(zhuǎn)型并不是通過10倍的經(jīng)濟(jì)改善來實(shí)現(xiàn)的，而是當(dāng)比原來好一萬倍時(shí)，它們就會(huì)被創(chuàng)造出來。打個(gè)比方，曾經(jīng)我想創(chuàng)造一個(gè)皮克斯角色（華特迪士尼公司旗下電腦動(dòng)畫工作室）形象，需要雇一位畫師，耗費(fèi)100美元/h，時(shí)間不計(jì)。現(xiàn)在用AI模型來做，可能只需1/10美分，1秒鐘。

對(duì)比金錢時(shí)間成本，你會(huì)發(fā)現(xiàn)前后存在4～5個(gè)數(shù)量級(jí)的巨大差異，而這就是經(jīng)濟(jì)學(xué)家尋找的經(jīng)濟(jì)拐點(diǎn)。這也意味著：當(dāng)下，一個(gè)發(fā)生在AI時(shí)代的創(chuàng)新技術(shù)—經(jīng)濟(jì)效益—資源投入的良性循環(huán)正在形成。

3. 對(duì)于一些早期應(yīng)用場(chǎng)景，創(chuàng)造力>正確性

“幻覺”是當(dāng)今大模型LLMs依舊面臨的問題，但對(duì)于某些用例來說，編造事情的能力是一個(gè)功能，而不是一個(gè)錯(cuò)誤。例如，自動(dòng)駕駛汽車需要絕對(duì)正確，但你的虛擬伙伴就沒必要永遠(yuǎn)準(zhǔn)確了，而LLMs的許多早期用例都具有這一特點(diǎn)：專注于創(chuàng)造力比正確性更重要的領(lǐng)域。

諾姆·沙澤爾，Character.AI：

娛樂產(chǎn)業(yè)每年能斬獲2萬億美元，因?yàn)閵蕵肪拖袷悄愕奶摂M朋友，這對(duì)通用AI來說是一個(gè)很酷的首要應(yīng)用案例。例如，當(dāng)你想推出一款A(yù)I醫(yī)生，你需要萬分小心地避免提供錯(cuò)誤信息，這會(huì)影響產(chǎn)品推出的速度。但當(dāng)你想推出一個(gè)AI伙伴，你可以火速推出。畢竟它只是娛樂而已，編造事物也成了一種特色。

Dylan Field（狄蘭·費(fèi)爾德，F(xiàn)igma創(chuàng)始人）：

我們正處于一個(gè)讓AI完成初稿的時(shí)期，但要從初稿發(fā)展到最終產(chǎn)品還是有些困難，并且通常需要一個(gè)團(tuán)隊(duì)來完成。但如果你能讓AI向人們提供一些關(guān)于界面元素的建議，并且用一種合理的方式操作，我認(rèn)為這將開啟一個(gè)全新的設(shè)計(jì)時(shí)代：創(chuàng)造出根據(jù)用戶意圖響應(yīng)性的上下文設(shè)計(jì)。我相信這將是所有設(shè)計(jì)師與AI系統(tǒng)合作共事的一個(gè)迷人時(shí)代。

4. 編程“副駕駛”會(huì)隨著人類的使用而提高正確性

AI能在許多領(lǐng)域增強(qiáng)人類工作，其中的編程“副駕駛”已成為首批被廣泛采用的AI助手，原因有幾個(gè)：

首先，開發(fā)人員通常是新技術(shù)的早期采用者—對(duì)2023年5月/6月的ChatGPT提示進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，30%的ChatGPT提示與編程相關(guān)；其次，最大的LLMs接受過包含大量代碼的數(shù)據(jù)集（例如互聯(lián)網(wǎng)）訓(xùn)練，這使得他們特別擅長(zhǎng)響應(yīng)與編程相關(guān)的查詢；最后，循環(huán)中的人是用戶。

因此，AI助手的準(zhǔn)確性很重要，擁有AI副駕駛的人類開發(fā)人員可以比單獨(dú)的人類開發(fā)人員更快地迭代到正確性。

馬丁·卡薩多，a16z：

如果做一件事，你必須保持正確且有很多復(fù)雜的使用情況，要么你自己完成所有技術(shù)工作，要么雇傭人員。通常我們會(huì)雇傭人員，這是一個(gè)可變成本。另外，由于解決方案的尾部往往非常長(zhǎng)，比如自動(dòng)駕駛中可能發(fā)生的許多異常情況都需要解決，為了保持領(lǐng)先地位所需的投資會(huì)增加，價(jià)值卻會(huì)降低。這就產(chǎn)生了一種反向規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

如今，在公司的循環(huán)人員是用戶，因此它不再是企業(yè)的可變成本，也不再是這項(xiàng)工作的經(jīng)濟(jì)成本。因?yàn)樗堑?，你只需要不斷地得到來自用戶的反饋和修正，那么累積的錯(cuò)誤量會(huì)逐漸減少。

Mira Murati（米拉·穆拉蒂，OpenAI首席技術(shù)官）：

當(dāng)開發(fā)人員可以通過AI聊天機(jī)器人來幫助他們編寫代碼，并對(duì)其進(jìn)行故障排除時(shí)，它會(huì)以兩種顯著的方式來改變開發(fā)的方式：1. 使更多的人更容易在開發(fā)中進(jìn)行協(xié)作；2. 開發(fā)人員能夠產(chǎn)出更多內(nèi)容，并保持更長(zhǎng)時(shí)間的流動(dòng)狀態(tài)。

凱文·斯科特，微軟：

GitHub（一個(gè)面向開源及私有軟件項(xiàng)目的托管平臺(tái)）是我們正在嘗試構(gòu)建的這種副駕駛模式的第一個(gè)例證，即如何利用AI幫助某人進(jìn)行知識(shí)工作，使他們?cè)趫?zhí)行特定類型的認(rèn)知工作時(shí)更加高效。

根據(jù)我們對(duì)開發(fā)人員的觀察，AI可以幫助他們更長(zhǎng)時(shí)間地保持心流狀態(tài)（在心理學(xué)中指一種人們專注進(jìn)行某行為時(shí)所表現(xiàn)的心理狀態(tài)，通常在此狀態(tài)時(shí)，不愿被打擾，也稱抗拒中斷）。比如，當(dāng)你在編寫代碼遇到障礙時(shí)，可以在你脫離心流狀態(tài)之前，能夠讓自己擺脫束縛是非常有價(jià)值的。

5. AI+生物學(xué)，帶來新體驗(yàn)

生物學(xué)極其復(fù)雜，甚至可能超出人類思維的完全理解能力。然而，AI與生物學(xué)的交叉可以加速我們對(duì)生物學(xué)的理解，并帶來令人興奮和具有變革性的技術(shù)進(jìn)步。

AI驅(qū)動(dòng)的生物學(xué)平臺(tái)有可能解鎖以前未知的生物學(xué)見解，從而帶來新的醫(yī)學(xué)突破、新的診斷方法以及更早發(fā)現(xiàn)和治療疾病的能力，甚至有可能在疾病發(fā)生前阻止它。

Daphne Koller（達(dá)芙妮·科勒，insitro創(chuàng)始人）：

在歷史上的某些時(shí)期，某些特定的科學(xué)學(xué)科在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)取得了令人難以置信的巨大進(jìn)步。20世紀(jì)50年代，計(jì)算機(jī)科學(xué)就是這樣一門學(xué)科，我們可以使用這些機(jī)器來執(zhí)行計(jì)算；20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為我們帶來了現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和定量生物學(xué)；2020年，迎來人工智能和生物學(xué)真正融合的時(shí)代，即數(shù)字生物學(xué)時(shí)代，我們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具解釋海量數(shù)據(jù)、不同的生物尺度和不同的系統(tǒng)，同時(shí)可以使用CRISPR基因組編輯等工具將這種理解帶回到工程生物學(xué)中。

現(xiàn)在，我們終于可以在細(xì)胞水平（或亞細(xì)胞水平）和生物體水平上大規(guī)模測(cè)量生物學(xué)。我們建立了生物學(xué)中的“ChatGPT”，甚至擁有細(xì)胞語(yǔ)言和細(xì)胞形態(tài)。你可以開始問：“疾病是如何將致病基因從一個(gè)地方移動(dòng)到另一個(gè)的？怎么治療能恢復(fù)健康？”與其他語(yǔ)言模型一樣，提供的數(shù)據(jù)越多，它就會(huì)變得越好。

6. 將模型交到用戶手中，發(fā)現(xiàn)新的應(yīng)用場(chǎng)景

此前AI模型迭代的很大一部分是為了在某些任務(wù)上超越人類，例如AlphaGo（阿爾法狗）比絕大多數(shù)人類都更會(huì)下圍棋。但必須明確的是，一個(gè)厲害的通用模型不代表就能破解模型和特定用例的匹配難題。

凱文·斯科特，微軟：

我們必須記?。耗Ｐ筒皇钱a(chǎn)品。作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者，你要理解的是：你的用戶是誰(shuí)？用戶的問題是什么？你能做什么來幫助用戶？然后確定AI能否解決用戶問題—這是不變的。AI就像一個(gè)新的、有趣的基礎(chǔ)設(shè)施，可以讓你以更好的方式解決新類別的問題或解決舊類別的問題。

7. AI朋友的記憶力即將大大提高

雖然數(shù)據(jù)、計(jì)算和模型參數(shù)支持LLMs的一般推理，但上下文窗口（指語(yǔ)言模型在試圖生成文本時(shí)可以回顧和參考的文本量）只支持它們的短期記憶。上下文窗口通常是通過它們能夠處理的標(biāo)記數(shù)量來衡量的。目前，大多數(shù)上下文窗口約為32K，但更大的上下文窗口即將到來，即通過LLMs運(yùn)行具有更多上下文的更大文檔的能力。

諾姆·沙澤爾，Character.AI：

目前，我們正在提供的模型使用了數(shù)千個(gè)標(biāo)記的上下文窗口，這意味著它會(huì)記住過去半小時(shí)發(fā)生的事情。如果你轉(zhuǎn)儲(chǔ)大量信息，它還能夠了解關(guān)于你的上百萬件事。

Dario Amodei（達(dá)里奧·阿莫迪，Anthropic首席執(zhí)行官兼總裁）：

我認(rèn)為人們腦海中會(huì)有這樣的畫面：有一個(gè)聊天機(jī)器人，我問它問題，它可以準(zhǔn)確給出答案。同時(shí)你還可以上傳一份法律合同，并問它，“這個(gè)法律合同中最不尋常的5個(gè)條款是什么？”或者上傳一份財(cái)務(wù)報(bào)表并問道：“總結(jié)這家公司的具體情況?！边@兩個(gè)舉例，涉及到的知識(shí)操縱和大量數(shù)據(jù)處理，都需要人們花數(shù)小時(shí)才能閱讀并得出結(jié)論。而我認(rèn)為，將來的AI能比人們正在做的事情更多并且速度更快。

8. 重點(diǎn)關(guān)注語(yǔ)音聊天機(jī)器人、機(jī)器人和AI互動(dòng)等

今天，大多數(shù)人以聊天機(jī)器人的形式與AI互動(dòng)，這是因?yàn)榱奶鞕C(jī)器人通常很容易構(gòu)建，而不是因?yàn)樗鼈兪敲總€(gè)用例的最佳界面。許多構(gòu)建者專注于開發(fā)新的方式，使用戶可通過多模態(tài)AI與AI模型交互，比如通過圖像、文本、語(yǔ)音和其他媒體。更進(jìn)一步，可以通過實(shí)體AI與物理世界互動(dòng)，如自動(dòng)駕駛汽車等。多模態(tài)AI可以處理和生成多個(gè)音頻或視覺格式的內(nèi)容，實(shí)體AI可以在物理世界中采取行動(dòng)。

達(dá)芙妮·科勒，insitro：

AI可以產(chǎn)生影響的下一個(gè)前沿是當(dāng)AI開始觸及物理世界。當(dāng)然，這是很難的，就像我們?cè)跇?gòu)建聊天機(jī)器人方面取得了很大進(jìn)展，但自動(dòng)駕駛汽車仍在舊金山阻擋消防車（8月17日晚10點(diǎn)，Cruise自動(dòng)駕駛汽車與一輛消防車在舊金山發(fā)生碰撞）。對(duì)于這種復(fù)雜性以及對(duì)影響程度的估計(jì)，都是很重要的。

9. AI創(chuàng)業(yè)公司是做通用模型、專用模型，還是兩者兼之？

哪些用例最適合更大的、“更高智商”的基礎(chǔ)模型或較小的專用模型和數(shù)據(jù)集？就像十年前的云和邊緣架構(gòu)的辯論一樣，答案取決于你愿意支付多少費(fèi)用、你需要輸出的準(zhǔn)確性以及你可以容忍的延遲程度。

隨著研究人員開發(fā)出計(jì)算更加高效的方法，來針對(duì)特定用例對(duì)大型基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)，上述問題的答案可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，因?yàn)槲覀內(nèi)蕴幱诮⒅С治磥鞟I應(yīng)用浪潮的基礎(chǔ)設(shè)施和架構(gòu)的早期階段。

Ali Ghodsi（阿里·戈德西，Databricks首席執(zhí)行官）：

過去2000年的互聯(lián)網(wǎng)能主宰一切，最重要的是誰(shuí)能建造出最好的路由器。而現(xiàn)在是，誰(shuí)擁有最大的LLM并對(duì)其進(jìn)行充分訓(xùn)練的公司將擁有所有AI和未來人類的掌控權(quán)。

米拉·穆拉蒂，OpenAI：

選擇何種模型取決于你到底想做什么。用戶并不是總需要最強(qiáng)大的模型，有時(shí)候他們只需要適合其特定用例且更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的模型。比如OpenAI通過API（應(yīng)用程序接口）提供了許多模型，從非常小的模型到前沿模型都包含在內(nèi)。我們希望給予用戶越來越多的訪問和控制權(quán)限，以便用戶攜帶自己的數(shù)據(jù)并自定義這些模型。

10. AI企業(yè)何時(shí)會(huì)獲得市場(chǎng)份額？

生成式AI對(duì)企業(yè)的影響仍處于起步階段，一方面因?yàn)槠髽I(yè)通常行動(dòng)較慢，另一方面是他們已經(jīng)意識(shí)到了專有數(shù)據(jù)集的價(jià)值，并且不想將數(shù)據(jù)移交給另一家公司。大多數(shù)企業(yè)用例需要高度的準(zhǔn)確性，而企業(yè)在選擇LLM時(shí)有3種選擇：構(gòu)建自己的LLM、使用LLM服務(wù)提供商（如Mosaic）為他們構(gòu)建、微調(diào)基礎(chǔ)模型。

阿里·戈德西，Databricks：

一些CEO和董事會(huì)成員的想法發(fā)生了變化，他們認(rèn)為，必須自己建立LLM，必須擁有知識(shí)產(chǎn)權(quán)，因?yàn)檫@也許是可以擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的秘密武器。但從零開始建立自己的LLM并不是一件輕松的事情，仍然需要大量的GPU、大量資金，并且還需要大量的數(shù)據(jù)集和使用案例。

11. 縮放規(guī)律是否會(huì)將我們帶向AGI（通用人工智能）？

目前，LLM遵循Scaling（縮放規(guī)律）：隨著添加更多數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，即使架構(gòu)和算法保持不變，模型性能也會(huì)提高。但是，這個(gè)法則能持續(xù)多久？它會(huì)無限期地持續(xù)下去，還是在我們開發(fā)AGI之前達(dá)到自然極限？

米拉·穆拉蒂，OpenAI：

沒有任何證據(jù)表明，隨著我們繼續(xù)在數(shù)據(jù)和計(jì)算軸上擴(kuò)展模型，我們不會(huì)得到更好、更強(qiáng)大的模型。而要想真正從這些更大的模型中獲得很多好處，縮放定律還有很長(zhǎng)的路要走。

諾姆·沙澤爾，Character.AI：

我們的目標(biāo)是成為一個(gè)AGI公司和一個(gè)以產(chǎn)品為先的公司，而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的方法是選擇正確的產(chǎn)品，從而迫使我們致力于一些具有普遍性的事情，讓模型更智能，更能滿足人們的需求，并以大規(guī)模的方式提供廉價(jià)的服務(wù)。縮放規(guī)律將帶我們走很長(zhǎng)的路。

12. 什么是新興能力（emergent capabilities）？

雖然有些人質(zhì)疑生成式AI的能力，但AI已經(jīng)在執(zhí)行某些任務(wù)方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類，并且將繼續(xù)改進(jìn)。最好的構(gòu)建者已經(jīng)能夠識(shí)別AI最有前途的新興功能，并建立模型和公司，將這些功能擴(kuò)展成可靠的功能。他們認(rèn)識(shí)到，規(guī)模往往會(huì)提高新興能力的可靠性。

米拉·穆拉蒂，OpenAI：

我認(rèn)為關(guān)注這些新興能力很重要，即使它們目前有些不可靠。尤其是對(duì)于正在組建公司的人來說，他們需要思考：“今天有什么可能？你今天看到了什么？”反復(fù)思考和觀察會(huì)使這些模型很快變得可靠。

達(dá)里奧·阿莫迪，Anthropic：

在我們發(fā)布GPT-2時(shí)，被認(rèn)為最令人印象深刻的是，“將5個(gè)英文翻譯到法文的例子直接輸入到語(yǔ)言模型中，然后再輸入第6句英文句子時(shí)，它會(huì)直接翻譯成法文—它竟然理解了這種模式?！北M管翻譯得很差勁，但我們認(rèn)為這只是一段驚人之旅的開始，因?yàn)闆]有限制，并且可以繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模。

13. 服務(wù)模型的成本會(huì)下降嗎？

計(jì)算成本高昂是限制模型發(fā)展的一個(gè)重大因素，尤其是當(dāng)前的芯片短缺，更是將使用成本推向了高點(diǎn)。雖然從現(xiàn)實(shí)來看，如果NVIDIA（英偉達(dá)）明年生產(chǎn)了更多的H100芯片，那么計(jì)算成本也會(huì)下降。但是，難道我們就指望這一種可能性嗎？

達(dá)里奧·阿莫迪，Anthropic：

縮放定律的基本邏輯是，如果將計(jì)算增加n個(gè)因子，則需要將數(shù)據(jù)增加n的平方根因子，將模型的大小增加n的平方根因子。這個(gè)平方根基本上意味著模型本身不會(huì)變大，但在你這樣做時(shí)硬件會(huì)變得更快。我認(rèn)為這些東西將在未來三四年內(nèi)繼續(xù)發(fā)揮作用。如果沒有架構(gòu)創(chuàng)新，它們會(huì)變得更貴；如果有架構(gòu)創(chuàng)新，它們會(huì)變得更便宜。

但是，即使計(jì)算成本保持不變，模型級(jí)別的效率提升似乎也是不可避免的，尤其是在眾多人才擁入該領(lǐng)域的情況下，AI本身可能是我們改進(jìn)AI工作方式的最強(qiáng)大工具。另外，我認(rèn)為最有前途的研究領(lǐng)域之一是針對(duì)特定用例微調(diào)大模型，而無需運(yùn)行整個(gè)模型。

阿里·戈德西，Databricks：

如果你制作了一千個(gè)在一千種不同事物上都擅長(zhǎng)的LLM版本，并且你必須將每一個(gè)加載到GPU并提供服務(wù)，那成本將變高。所以，現(xiàn)在大家都在尋找一項(xiàng)只對(duì)模型進(jìn)行小幅度修改，就能達(dá)到非常好的結(jié)果的技術(shù)。目前，確實(shí)也出現(xiàn)了很多技術(shù)，例如前綴調(diào)優(yōu)、LoRA、CUBE LoRA等，但還沒有一個(gè)真正完美無缺的解決方案被證實(shí)有效。不過，總會(huì)有人找到的。

14. 如何衡量通用AI的進(jìn)展？

當(dāng)我們擴(kuò)展這些模型時(shí)，我們?nèi)绾闻袛郃I何時(shí)成為AGI（通用人工智能）？AGI其實(shí)是一個(gè)很難定義的東西，部分原因是它難以測(cè)量。

諸如GLUE和SuperGLUE（評(píng)估自然語(yǔ)言理解模型性能的基準(zhǔn)測(cè)試集）之類的定量基準(zhǔn)，長(zhǎng)期以來一直被用作評(píng)估AI模型性能的標(biāo)準(zhǔn)化度量。但與我們給人類進(jìn)行的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試一樣，AI基準(zhǔn)測(cè)試也會(huì)引發(fā)一個(gè)問題：在多大程度上衡量一個(gè)LLM的推理能力，以及在多大程度上衡量它的測(cè)試能力？

阿里·戈德西，Databricks：

AGI最初的定性測(cè)試是圖靈測(cè)試（對(duì)機(jī)器展示人類級(jí)別智能的定性測(cè)試，最初的測(cè)試是評(píng)估計(jì)算機(jī)是否能夠讓人類相信它是人類），但讓人類相信AI是人類并不是難題，讓AI去做人類在現(xiàn)實(shí)世界中所做的事情是一個(gè)難題。那么，我們可以使用哪些測(cè)試來了解這些系統(tǒng)的功能呢？

狄蘭·費(fèi)爾德，F(xiàn)igma：

我們現(xiàn)在從這些系統(tǒng)中看到，讓人相信你是人類很容易，但要真正創(chuàng)造出好的東西卻很困難。我可以讓GPT-4制定一個(gè)商業(yè)計(jì)劃并向你推銷，但這并不意味著你會(huì)投資。當(dāng)你真正面對(duì)兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)的企業(yè)，其中一個(gè)由AI運(yùn)營(yíng)，另一個(gè)由人類運(yùn)營(yíng)—而你選擇投資AI企業(yè)時(shí)，那就令我擔(dān)憂了。

15. 未來是否還需要人類參與？

新技術(shù)通常會(huì)取代一些人的工作和職位，但它們也會(huì)開辟出全新的領(lǐng)域，提高生產(chǎn)力，使更多類型的工作對(duì)更多人來說變得可行。雖然很容易想象AI會(huì)自動(dòng)化現(xiàn)有的工作，但想象AI帶來的下一個(gè)問題和可能性要困難得多。

馬丁·卡薩多，a16z：

杰文斯悖論指出：如果需求是彈性的，那么當(dāng)價(jià)格下降，需求將會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過下降的幅度。但我個(gè)人認(rèn)為，在任何創(chuàng)造性資產(chǎn)或工作自動(dòng)化方面，需求都是彈性的，即我們制造得越多，人們消費(fèi)得就越多。我們非常期待生產(chǎn)力的大規(guī)模擴(kuò)展、大量新崗位以及許多新事物的出現(xiàn)，就像我們?cè)谖⑿酒突ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代所見到的一樣。

凱文·斯科特，Microsoft：

我在弗吉尼亞州中部的農(nóng)村長(zhǎng)大，那里曾經(jīng)以煙草種植、家具制造和紡織業(yè)為經(jīng)濟(jì)支撐。但在我高中畢業(yè)時(shí)，這三個(gè)行業(yè)都已崩潰。隨后，當(dāng)當(dāng)?shù)厝藗兡軌蚴褂闷渌墓ぞ邥r(shí)，他們創(chuàng)造出了能為自己、家人和社區(qū)創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)的卓越成就。要知道，他們解決了你我無法解決的問題，因?yàn)樗麄兛吹搅耸澜绲恼麄€(gè)問題格局。

AI同理，AI工具現(xiàn)在變得比以前更加容易使用，你可以使用這些工具做有趣的事情，并且可以在弗吉尼亞州小鎮(zhèn)成為一名企業(yè)家。關(guān)鍵是，你無需擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位或AI專業(yè)知識(shí)，你只需要保持好奇心和創(chuàng)業(yè)精神。

狄蘭·費(fèi)爾德，F(xiàn)igma：

迄今為止的每一次技術(shù)轉(zhuǎn)變或平臺(tái)轉(zhuǎn)變，都會(huì)導(dǎo)致更多需要設(shè)計(jì)的東西。比如移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，你可能會(huì)認(rèn)為“手機(jī)中的拍照像素少了，設(shè)計(jì)師也就少了。”但事實(shí)并非如此，那時(shí)我們看到了設(shè)計(jì)師數(shù)量最大的爆炸式增長(zhǎng)。

16. 建議所有創(chuàng)業(yè)者傾力投身

現(xiàn)在是創(chuàng)建AI初創(chuàng)公司的最激動(dòng)人心的時(shí)刻：基礎(chǔ)模型正在迅速擴(kuò)展，經(jīng)濟(jì)最終向有利于初創(chuàng)公司的方向傾斜。另外，AI行業(yè)面臨的很多問題需要解決，而這些問題需要極大的耐心和毅力。所以，作為一個(gè)發(fā)展迅速的年輕領(lǐng)域，現(xiàn)在是構(gòu)建AI的最佳時(shí)機(jī)。

達(dá)里奧·阿莫迪，Anthropic：

在任何特定時(shí)刻，都有兩種類型的領(lǐng)域：一種是經(jīng)驗(yàn)和積累知識(shí)非常豐富的領(lǐng)域，需要多年時(shí)間才能成為專家，比如生物學(xué)—如果你只從事生物學(xué)6個(gè)月，很難做出突破性或者諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)別的工作；另一種是非常年輕或發(fā)展速度非?？斓念I(lǐng)域，比如AI，其過去和現(xiàn)在都仍然是一個(gè)年輕且發(fā)展迅速的領(lǐng)域。

而真正的通才往往可以超越那些在該領(lǐng)域已經(jīng)待了很長(zhǎng)時(shí)間的人，因?yàn)槭虑樽兓锰炝?。并且，在年輕或發(fā)展迅速的領(lǐng)域擁有大量先前知識(shí)可能會(huì)成為一個(gè)劣勢(shì)。

米拉·穆拉蒂，OpenAI：

從數(shù)學(xué)的理論空間中可以得出一個(gè)要點(diǎn)，那就是你需要花很長(zhǎng)時(shí)間來思考問題。有時(shí)你睡了一覺，醒來后就有了新的想法，或者在幾天或幾周的過程中，你會(huì)得到最終的解決方案。這幾乎是一種不同的思考方式，你需要建立“直覺”和“堅(jiān)持”去面對(duì)問題，并相信自己能夠解決它。

達(dá)芙妮·科勒，insitro：

隨著時(shí)間的推移，我們所依賴的工具也隨著時(shí)間的推移變得越來越好。比如生物工具，從過去的siRNA技術(shù)到CRISPR基因編輯技術(shù)，再到現(xiàn)在的可以替換整個(gè)基因組區(qū)域的CRISPR prime技術(shù)。這些生物工具可以為我們解決更多疾病提供可能性，為我們所生活的世界帶來重大的改變。

凱文·斯科特，Microsoft：

如果你思考過去發(fā)生的一些重大平臺(tái)轉(zhuǎn)變，那么就會(huì)發(fā)現(xiàn)在平臺(tái)上創(chuàng)造的最有價(jià)值的東西并不是在平臺(tái)變化的頭一兩年中部署的東西。以智能手機(jī)為例，讓你在智能手機(jī)上花費(fèi)大部分時(shí)間的并不是短信應(yīng)用程序、網(wǎng)頁(yè)瀏覽器或郵件客戶端，而是在平臺(tái)推出后幾年中創(chuàng)建的新功能、新App。

所以，人們應(yīng)該思考過去不可能實(shí)現(xiàn)但現(xiàn)在變得可能的困難事物，并且不要追求瑣碎的事物。