奥特曼：假如给我一千倍算力，我会这样做

完美的人工智能是 " 一个拥有超人推理能力、1 万亿个上下文标记并可以使用你能想到的所有工具的微型模型 "。

这是奥特曼在最新的访谈中对下一代模型的展望。

他表示，理想中的 AGI 不需要包含知识——只需要思考、搜索、模拟和解决任何问题的能力。

它应该成为一个能够自主发现新科学，或者成为人类强大工具，使全球科学发现速度提升数倍的系统。

也许到那时，我们可能要反过来问问 AI 我们应该怎么做。

此话一出，有网友表示，奥特曼对 AGI 的理想倒是始终没有变过：系统能自主探索新的科学发现。

但也有网友对此表示怀疑，" 询问 AI 该怎么做 " 就好像把我们手中的钥匙交了出去，令人不安。

访谈中，奥特曼还对一个一千倍算力的假设性问题给出了极具概念性的回答。

一起来看看具体内容。

平稳、快速的进步更重要

AGI 的定义其实并不重要，重要的是平稳地快速进步。

在主持人问到对 AGI 的定义时，奥特曼表示，不同的人在不同的时期都会对此有不一样的理解。

可能在 2020 年，人工智能领域的发展还不像如今这样繁荣的时候，如果出现 ChatGPT，大多数人可能会认为这就是 AGI。

就像这位网友说的，自己对 AGI 所有的期望都已经被 OpenAI 实现了。

不过，人类很擅长调整预期，在快速发展的今天，大家对 AGI 就有了更高的期待。

如今，有人认为 AGI 必须具备自我改进能力，还有很多人觉得带有记忆功能的 ChatGPT 就已经很接近 AGI 了。

甚至有人认为如今的 LLMs 会成为未来 AGI 调用的工具之一！

以奥特曼自己来说：

一个能够自主发现新科学，或者成为人类强大工具，使全球科学发现速度提升数倍的系统，就符合我理想中的 AGI。

然而，在他看来，这些定义都不重要。

相比之下，究竟是在 2026 年还是 2028 年宣布实现 AGI，或者在 2028 年、2030 年还是 2032 年宣布实现超级智能，这些时间节点远不如持续、快速的发展趋势重要。

也就是说，重要的并不是单一的突破，而是持续、平稳的指数级进步。

下一代模型

当被问到对下一代模型的展望时，奥特曼则表示：

未来一到两年推出的模型将令人惊叹，产品还有很大的进步空间和改进潜力。

就像从 GPT-3 到 GPT-4 的巨大跨越一样，企业将能够利用新一代模型完成上一代模型完全无法实现的任务。

比如，芯片设计公司可以要求模型设计出比以往更优秀的芯片；生物科技公司，能够让模型专注于攻克某种疾病。

这些模型将能够理解企业提供的所有背景信息，连接各种工具和系统，进行深入、出色的推理，并给出答案。

同时，它们还将具备足够的稳定性，企业可以放心让其自主完成部分工作。

奥特曼还说：

这应该是一个小型模型，却具备超越人类的推理能力，运行速度极快，能够处理一万亿个标记的上下文信息，并可以访问所有能想到的工具。

如果将这些模型仅当作数据库使用其实并不高效。

但如果将其视为推理引擎，就可以将企业的所有信息、个人生活的各种背景，以及所需的任何工具（如物理模拟工具等）都输入其中，人类就能够借此完成许多不可思议的事情。

OpenAI 正在朝着这个方向发展。

接着，主持人又问了一个更具假设性的问题：

如果计算资源增加一千倍，你们会如何利用这些资源？

奥特曼先给出了一个比较概念性的回答：

让模型决定如何利用计算资源。

他认为最合理的做法是利用这些资源大力开展人工智能研究，探索如何构建更强大的模型，然后再让新模型来决定如何利用这些计算资源。

当然他也给出了更实用的回答：

在 ChatGPT 或企业使用最新模型的过程中发现，增加测试阶段的计算资源能带来显著回报。

也就是说，

如果让模型进行更多推理，在难题上多尝试几次，就能得到更好的答案。

虽然现实中企业不会真的这样做，也很难拥有千倍的计算资源，但这种可能性也为企业指明了方向——

可以为最棘手、最有价值的问题尝试投入更多计算资源。

访谈中聊了很多对 AI 未来的展望，可以肯定的是，如今的大模型已经是百科全书了。

随着算力的发展以及科技的进步，AI 在未来或许真的可以成为一个伟大的思考者。

参考链接：

[ 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  —

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