奥特曼斯坦福演讲:专注当前AI局限性没用,GPT-5让一切努力过时

人工智能 新闻
斯坦福辍学出道的 OpenAI CEO 奥特曼,受到了大量在校生的追捧和欢迎。

昨天,黄仁勋亲自为 OpenAI 送来了全球第一台 Nvidia DGX H200 超级计算机,三人合影(老黄、奥特曼、Greg Brockman )引得大家津津乐道。

大合影后,奥特曼也没闲着,现身斯坦福大学的 Nvidia 礼堂发表演讲,大约超过 1000 名学生排起了长队。

图片

来源:X 用户 Allen Naliath

从现场图片来看,整个演讲过程座无虚席,一些没占到位的同学甚至站在了走廊上:

斯坦福大学计算机科学硕士生 Wanrong He 总结了奥特曼演讲的重点内容。机器之心进行了翻译整理。

图源:https://twitter.com/WanrongHe/status/1783434182150283656

奥特曼分享了他对 AI 未来发展的洞见,主要包括以下三个方面:

首先是 AI 进展迅速

GPT-4 之后的下一个 AI 模型(如 GPT-5)将更加强大,这表明该领域的进展速度惊人。奥特曼认为,GPT-5 会比GPT-4更聪明,GPT-6又会比GPT-5更聪明。我们远没有达到曲线的顶部。

  • 虽然复刻 GPT-4 等现有模型已经很简单了,但真正的创新在于定义 AI 能力的下一个范式转变。
  • 奥特曼将 AI 的潜力与 iPhone 对移动计算的变革性影响进行了比较。

其次是通向 AGI 之路

  • OpenAI 的使命是实现 AGI,开源 AI 可能不是实现这一目标的最佳方法。
  • 免费、无广告的 ChatGPT 是 OpenAI 追求其目标的同时积极影响社会的方式。为了让所有人都能用上 AI,重点应该是让 AI 计算变得更易承担并在全球范围内广泛使用,从而消除不平等。
  • 作为一种旨在增强人类能力的工具,向 ChatGPT 注入情感是没有必要的。
  • 无需担心超级 AI,因为与未来的模型相比,每个新模型都被认为是不足的,这样才能持续进步。

最后谈到了创新与创业公司的机会

  • 仅仅专注于解决当前 AI 的局限性可能会被证明是徒劳的,因为 GPT-5 和 GPT-6 等未来模型可能会让这些努力变得过时。
  • 像 Sora 这样的突破可以重新定义娱乐,产生融合电影和游戏质感的个性化互动体验。
  • AI 创业公司潜力巨大,但仅仅依靠 AI 并不能保证他们的成功。他们仍然必须坚持商业基础原则。
  • 虽然 AI 可能在国际象棋等某些领域超越人类,但人们仍然更喜欢观看人类玩家竞技。然而,奥特曼指出了反例,比如青少年更喜欢与 AI 治疗师交谈而不是与人类治疗师交谈。

总之,奥特曼这场发人深省的演讲为 AI 的未来发展提供了变革性的愿景,强调了 AI 进展迅速、追求 AGI、在应对社会挑战的同时利用 AI 潜力的创新性方法以及人类与 AI 之间不断演化的动态。

此外,Stanford Daily 也总结了奥特曼演讲的一些重点内容。

左为 MS&E 讲师 Ravi Belani,右为奥特曼。

奥特曼告诉大家,从 2015 年 OpenAI 成立以来,OpenAI 的使命没有改变,始终坚持着确保通用人工智能造福全人类,但公司架构一直在调整,并将继续调整。OpenAI 目前的架构包括一个营利性子公司,该子公司发行股来筹集资金,但仍受非营利组织使命的约束。

由于 OpenAI 研究所需的算力和人才成本很高,奥特曼表示每年无论烧掉 5 亿美元,还是 50 亿美元或 500 亿美元,他都不在乎 —— 他认为 AI 最终为社会创造的价值会比这多得多,只要能找到支付账单的方法。

自发布以来,大家都对 ChatGPT 评价很高,但奥特曼表示 ChatGPT 充其量只是有点尴尬,GPT-4 是所有人以后不得不使用的最愚蠢的模型,但是他们相信迭代部署的力量。

奥特曼相信要为技术进步做好准备,这依赖于负责任的开发和迭代部署,即使模型不完美。

尽管 AGI 的前景令人恐惧,但奥特曼相信它会成为让社会实现更高高度的支架。「人们会用更好的工具给生活带来惊喜。所有的历史都表明,当给人类更多杠杆时,他们会做出更多令人惊奇的事情。」

奥特曼相信 AGI 能够为社会带来高质量的教育、疾病治疗、娱乐和太空探索。他相信 AGI 可以取代律师和医生,让人们更容易获得法律和医疗服务,从而帮助世界上最贫穷的人,而不是世界上最富裕的人。

奥特曼认为,尽管新技术最初可能会令人震惊,但社会很快就会适应。奥特曼表示一年前他们推出的 GPT-4 曾引发了人们两周的恐慌,人们认为这是一件疯狂的事,世界被永远改变了。但现在人们最关心的是 GPT-5 在哪里?

责任编辑:张燕妮 来源: 机器之心
相关推荐

2024-04-28 00:00:00

GPT-5GPT-6GPT-4

2024-04-26 00:00:00

OpenAIGPT-5超算

2024-03-21 06:56:03

2024-04-26 11:37:18

OpenAI人工智能奥特曼

2024-03-20 12:43:57

2024-01-22 13:57:00

模型训练

2023-07-21 14:47:24

AI训练

2021-08-09 11:07:44

数据安全算法互联网

2023-01-10 10:11:50

GPU计算

2019-12-16 14:33:01

AI人工智能斯坦福

2022-12-30 08:26:43

基线预警局限性

2018-04-26 13:41:57

深度学习人工智能机器学习

2010-08-26 10:57:35

2022-06-16 12:51:48

工业机器人机器人

2021-04-20 08:31:13

Kubernetes局限性容器

2019-11-06 11:34:53

人工智能机器学习工具

2010-08-06 11:04:11

RIP路由协议

2010-01-12 15:04:01

VB.NET异常处理

2024-06-05 13:48:04

2017-10-09 19:12:52

AI深度学习局限性
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号