劃重點
01OpenAI CEO山姆奧爾特曼預測，可能在幾千天內(nèi)擁有超級智能，但強調(diào)這可能需要更長時間。
02OpenAI發(fā)布o1系列模型，強化了大模型進行復雜推理任務的能力，使其性能類似于博士生在物理、化學、生物學中完成具挑戰(zhàn)性基準任務時的能力。
03奧爾特曼展望人工智能將帶來的變化，如為人們解決難題提供工具，幫助人們在“腳手架”上繼續(xù)添加新支柱。
04然而，關(guān)于超級智能或AGI的實現(xiàn)時間，業(yè)內(nèi)仍有不同討論，預計可能在10年或20年內(nèi)實現(xiàn)。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
OpenAI CEO山姆奧爾特曼（Sam Altman）于當?shù)貢r間9月23日發(fā)布長篇博客，談及對智能時代的判斷。“這可能是歷史上最重要的事，即我們可能在幾千天內(nèi)擁有超級智能（superintelligence），這可能需要更長時間，但相信我們會達到那里。”奧爾特曼稱。
不久前，OpenAI發(fā)布o1系列模型，針對此前大模型數(shù)學能力弱的問題，該系列模型強化了大模型進行復雜推理任務的能力，使其性能類似于博士生在物理、化學、生物學中完成具挑戰(zhàn)性基準任務時的能力。該系列模型發(fā)布后，久違地引起了業(yè)界對于人工智能范式的討論。不過，對于要實現(xiàn)超級智能乃至AGI（通用人工智能），業(yè)內(nèi)并沒有十分確切的時間表。
“深度學習有效”
奧爾特曼在這篇博客里展望了人工智能將帶來的變化。他表示，在接下來的幾十年里，我們將能做一些對祖父母一輩而言像是“魔法”一樣的事情。
具體而言，人工智能將為人們解決難題提供工具，幫助人們在“腳手架”上繼續(xù)添加新支柱。最終每個人都能擁有由不同領(lǐng)域虛擬專家組成的人工智能團隊，人們的下一代將會有虛擬導師，虛擬導師將會在任何科目、用任何語言為孩子提供個性化指導。此外，人工智能模型很快將能代表人類完成特定任務，如協(xié)調(diào)醫(yī)療護理，人工智能還能創(chuàng)造更好的下一代系統(tǒng)。
“未來每個人的生活都可以比現(xiàn)在的任何人更好，如果從今天快進到100年后，未來的繁榮將難以想象。” 奧爾特曼展望，憑借近乎無限的智慧和豐富的能源，人類可以將許多想法變?yōu)楝F(xiàn)實。令人震驚的成就將變得司空見慣，例如解決氣候問題、建立太空殖民地、發(fā)現(xiàn)所有物理法則。
奧爾特曼談及回顧人類歷史的一個狹義視角：經(jīng)過數(shù)千年的科學發(fā)現(xiàn)和技術(shù)進步，人類學會熔化沙子、添加雜質(zhì)并以極小的尺度和令人驚訝的精度排列到計算機芯片中，隨后通電后形成日益強大的人工智能系統(tǒng)。
2006年，杰弗里辛頓等人提出了深度學習的概念，深度學習成為此后大模型的基矗奧爾特曼認為，要如何實現(xiàn)下一次繁榮飛躍，還可以用幾個字概括，即“深度學習有效”。人們發(fā)現(xiàn)了一種算法（深度學習），能真正學習任何數(shù)據(jù)分布，隨著計算和數(shù)據(jù)量增多，能更好幫助人們解決難題。“無論我花多少時間思考這個問題，我都無法真正意識到它有多么重要。”奧爾特曼強調(diào)。
回到技術(shù)層面的挑戰(zhàn)和人工智能的負面影響，奧爾特曼則稱，現(xiàn)在還有很多細節(jié)需要弄清楚，但深度學習是有效的，我們將解決剩下的問題。人工智能也會有危害，人們現(xiàn)在就需要減少其危害。預計人工智能技術(shù)在未來幾年可能會對勞動力市場帶來重大影響，但大多數(shù)工作的變化速度比人們想象的更慢，他并不擔心人們會無事可做，社會將重新關(guān)注于積極和共贏的游戲。
奧爾特曼也提到關(guān)于算力限制的問題，他表示，如果希望把人工智能交到盡可能多的人手里，就需要降低計算成本，這需要大量能源和芯片。如果不建設充足的基礎設施，人工智能將成為非常有限的資源，引發(fā)爭奪并主要成為富人的工具。
人工智能的范式改變了
奧爾特曼此時發(fā)布博客長文并提及算力的重要性，不排除是OpenAI將在算力層面加大發(fā)力的信號。
大模型公司為了購買算力而“燒錢”并非秘密。近日OpenAI已多次傳出將有新融資的消息，消息稱OpenAI正在進行一輪巨額融資的相關(guān)談判，籌集資金65億美元，公司估值或達1500億美元。OpenAI希望利用融資獲得更多計算能力并為運營提供資金。在此之前，奧爾特曼曾抱怨英偉達GPU（圖形處理器）短缺。雖然OpenAI還沒有公開的實質(zhì)性動作，但今年OpenAI已數(shù)次傳出自行造芯或?qū)ふ液献鞣皆煨镜南ⅰ?/p>
此外，不僅奧爾特曼表達了對人工智能未來的信心，OpenAI本月發(fā)布o1系列模型，推動大模型迭代的“齒輪”繼續(xù)轉(zhuǎn)動，在業(yè)內(nèi)也久違地帶來了關(guān)于人工智能范式的討論，一定程度上也為人工智能從業(yè)者帶來信心。
此前，隨著大模型迭代進展放緩，大模型數(shù)學能力弱的問題被公眾發(fā)現(xiàn)，GPT-5則遲遲未有面世時間表，業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了不少質(zhì)疑大模型Scaling Law（縮放定律，即算力、數(shù)據(jù)、模型參數(shù)增大以持續(xù)產(chǎn)生更多的智能）面臨失效的聲音。近期面世的o1系列不僅依賴Scaling Law，還使用了大規(guī)模強化學習技術(shù)來訓練算法，讓模型利用思維鏈進行較長時間的高效思考，提高了模型推理能力。奧爾特曼認為o1標志著一個新范式的開始，即AI能進行通用復雜推理。
將強化學習、推理環(huán)節(jié)“慢思考”引入大模型，在人工智能業(yè)內(nèi)引發(fā)了熱烈討論。月之暗面創(chuàng)始人楊植麟提到，o1發(fā)布標志著人工智能的范式從“預測下一個token（詞元）和Scaling”遷移到“強化學習和Scaling”。這種范式轉(zhuǎn)變的一個背景是Scaling Law所需的天然訓練數(shù)據(jù)面臨越來越少的瓶頸，而強化學習能讓AI轉(zhuǎn)向“自己跟自己玩”創(chuàng)造數(shù)據(jù)，推動AI能力繼續(xù)提升。原來大部分Scaling發(fā)生在訓練階段，而現(xiàn)在大部分計算轉(zhuǎn)移到推理階段。
階躍星辰創(chuàng)始人姜大昕近日也表示，AI發(fā)展正在經(jīng)歷關(guān)鍵的技術(shù)范式迭代。OpenAI的o1探索出通過強化學習讓AI具備人類慢思考能力的方式，接下來提升強化學習模型的泛化能力和加速推進多模態(tài)理解生成一體化，是AI技術(shù)進一步突破的關(guān)鍵。
“人工智能繼續(xù)迭代的道路是明確的，只不過并非所有工作都已經(jīng)完成，OpenAI 的o1也說明了這一點。”一名機器學習資深研究者向第一財經(jīng)記者表示，有自學習和自我改進能力的高級智能系統(tǒng)在短時間內(nèi)不會出現(xiàn)，但從業(yè)內(nèi)進展看長期仍有信心。
不過，更長遠看，關(guān)于超級智能或AGI（通用人工智能）何時實現(xiàn)，業(yè)內(nèi)仍有不同討論。此前OpenAI一篇論文里提到超級智能時未有明確定義，但上下文描述了人工智能在各領(lǐng)域認知能力超過人類。AGI則沒有被廣泛認同的定義，一般可以指擁有與人類相當智能水平的人工智能系統(tǒng)。在這篇博客中，奧爾特曼對于何時實現(xiàn)超級智能也并不確信，保留了可能需要等待幾千天以上的可能性。
英偉達CEO黃仁勛此前預計，在他基于工程學的定義里，AGI可能在未來5年內(nèi)實現(xiàn)，但人們可能不會認同到時的AI已是AGI。在近期的業(yè)內(nèi)探討中，Alpha Intelligence Captal聯(lián)合創(chuàng)始人兼管理合伙人Antoine Blondeau表示實現(xiàn)AGI可能是在10年或20年內(nèi)。英偉達人工智能技術(shù)中心全球主管Simon See則認為要達到AGI，或許能在這10年內(nèi)實現(xiàn)這一進程的80%，但最后的20%將非常具有挑戰(zhàn)性且需要更長時間。
(本文來自第一財經(jīng))
