譚鐵牛:GPT-5遲遲出不來(lái)說(shuō)明蠻力發(fā)展不可持續(xù)
在4月初,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman在社交平臺(tái)公開(kāi)表示,GPT-5發(fā)布暫緩,可能在幾個(gè)月之后才發(fā)布。
譚鐵牛分析,首先堆算力、堆數(shù)據(jù)的模式對(duì)AI性能的提升不可持續(xù)。GPT-5遲遲出不來(lái),也就是說(shuō)明,投入同樣的數(shù)據(jù),同樣的算力,性能的提升沒(méi)有以前那么大了,所以性能提升不可持續(xù)。
此外,譚鐵牛認(rèn)為,能耗也不可持續(xù)。“智能”要多少“智”,就得消耗多少“能”,這顯然與可持續(xù)發(fā)展道路背道而馳。
“第三是數(shù)據(jù)支撐不可持續(xù)。數(shù)據(jù)用完了怎么辦?用生成式數(shù)據(jù)?大家都知道生成式數(shù)據(jù)有幻覺(jué),有錯(cuò)誤的信息,帶來(lái)的不是額外的知識(shí),而是噪聲。大家可以想象,用這樣的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練大模型會(huì)是一個(gè)什么結(jié)果。”
所以譚鐵牛認(rèn)為,AI發(fā)展路徑要從“蠻力”向“靈巧”轉(zhuǎn)移,發(fā)展高效、輕量級(jí)的人工智能至關(guān)重要,通過(guò)算法創(chuàng)新、理論創(chuàng)新、工程創(chuàng)新等實(shí)現(xiàn)這一路徑。
“當(dāng)然,推進(jìn)人工智能的發(fā)展也不能一葉障目,大模型等生成式人工智能不是AI的全部,AI賦能不限于大模型,所以我覺(jué)得人工智能研究,應(yīng)該回歸本源,在熱潮的背后,冷靜下來(lái),看一看到底應(yīng)該怎么發(fā)展。”譚鐵牛表示。
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