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Ilya 斯坦福訪談:AI意識(shí),開源和 OpenAI 商業(yè)化,AI研究的未來
GPT 之父,OpenAI 首席科學(xué)家 Ilya 伊利亞最近連線斯坦福大學(xué)做了一小時(shí)的深度訪談,回答了相當(dāng)廣泛的內(nèi)容,包括對AI意識(shí)的認(rèn)知,AI的開源和閉源,OpenAI 的商業(yè)化,AI 研究的發(fā)展和未來等等。伊利亞在訪談里體現(xiàn)出頂級AI專家的絕對嚴(yán)謹(jǐn)和理性思考。非常值得一看。
本文整理了訪談內(nèi)容, 并同時(shí)提供了訪談視頻(見文中四段視頻)
1. 大型語言模型的核心概念是訓(xùn)練一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來準(zhǔn)確預(yù)測文本中的下一個(gè)詞。如果網(wǎng)絡(luò)足夠大且訓(xùn)練得當(dāng),它可以達(dá)到人類級別的語言理解,就像 ChatGPT。
2. 盡管這些模型性能驚人,但它們的學(xué)習(xí)能力仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于人類。它們需要大量數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí),而人類可以從很少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)很多。所以,要達(dá)到人類的學(xué)習(xí)速度,這些模型還需要做大量工作。
3. 鑒于目前的進(jìn)步速度和差異,很難給出一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)字來說明這些模型相對于人類的學(xué)習(xí)速度有多快。它們在某些方面已經(jīng)超過人類,但在其他方面仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后。很難預(yù)測這些模型何時(shí)會(huì)達(dá)到與人類相當(dāng)?shù)姆夯瘜W(xué)習(xí)能力。這可能需要幾年,也可能更長時(shí)間。進(jìn)步速度存在很大不確定性。
4. 不認(rèn)為意識(shí)必然會(huì)在機(jī)器中出現(xiàn)。傾向于將意識(shí)視為生物過程的產(chǎn)物,這方面的科學(xué)還不夠清晰,需要更深入地理解。意識(shí)存在程度差異,而不是非此即彼的分類。它在不同物種以不同程度出現(xiàn)。這似乎表明它可能是一個(gè)連續(xù)的生物學(xué)現(xiàn)象。
5. 伊利亞認(rèn)為自己對 OpenAI 的責(zé)任不僅限于推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步。作為創(chuàng)始人之一,他非常關(guān)心公司的總體影響。然而,在日常工作中,他的主要角色仍然是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步。
6. 關(guān)于開源與閉源:
    · 開源有好處,可以防止AI建設(shè)者手中集中太多權(quán)力。
    · 但隨著模型變得更強(qiáng)大,安全考量會(huì)成為不開源這些模型的直接驅(qū)動(dòng)力。
    · 當(dāng)前模型的能力還不足以引起這種擔(dān)憂,但如果繼續(xù)提高,安全考量最終將成為不開源的主要原因。
7. 整體而言,伊利亞試圖在開源與閉源以及非營利性與營利性之間找到平衡。他認(rèn)為兩端各有危險(xiǎn),理想情況是根據(jù)具體情況采取適當(dāng)立場。安全考量說至關(guān)重要,但目前來說,競爭和商業(yè)需求也同樣重要。
8. OpenAI 的公司結(jié)構(gòu)是獨(dú)一無二的,它是一家限制利潤的公司而不是一家正常的營利公司。這意味著一旦它向投資者和員工完成義務(wù),它最終會(huì)再次成為一家非營利組織。這是一個(gè)獨(dú)特的結(jié)構(gòu),旨在讓OpenAI以非營利的方式實(shí)現(xiàn)其使命。
9. OpenAI 的關(guān)鍵績效指標(biāo)主要圍繞技術(shù)進(jìn)步,對系統(tǒng)有更好的理解和控制,有效執(zhí)行研究和安全計(jì)劃等。產(chǎn)品也很重要,但核心在于技術(shù)。
10. OpenAI 的未來方向還不確定。它可能成為一個(gè)獨(dú)立的目的地,也可能成為支持其他應(yīng)用程序的后端基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。這還需要觀察,但兩種可能性都存在。
11. 如果是一個(gè)對人工智能和創(chuàng)業(yè)感興趣的學(xué)生,伊利亞的建議是:
    · 利用獨(dú)特的傾向、技能和天賦。找到最適合的方向。
    · 專注于核心技術(shù),如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。這些技能在未來將變得越來越重要。
    · 跟上快速變化的行業(yè)。人工智能是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,你需要跟上最新進(jìn)展。
    · 如果對創(chuàng)業(yè)也感興趣,找到正確的創(chuàng)業(yè)點(diǎn)子并把握機(jī)會(huì)。
12. 要信任自己的直覺和獨(dú)特視角。如果你有一種感覺,覺得自己看到其他人沒有看到的東西,這可能是一個(gè)好跡象,值得探索。這在研究和創(chuàng)業(yè)中都同樣重要。
13. 深度學(xué)習(xí)在未來5-10年繼續(xù)取得進(jìn)展。雖然規(guī)?;M(jìn)展可能會(huì)放緩,但深度學(xué)習(xí)的其他方面,如新發(fā)現(xiàn)的屬性,將帶來穩(wěn)定進(jìn)展。未來的系統(tǒng)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們現(xiàn)在擁有的系統(tǒng)。
14. 專業(yè)訓(xùn)練與廣義訓(xùn)練都可能有成果。擁有專業(yè)數(shù)據(jù)集和更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型都有幫助。這取決于特定的任務(wù),最佳方法是綜合考慮。
15. OpenAI 有一個(gè)學(xué)術(shù)訪問計(jì)劃,允許研究人員研究他們的模型。這是促進(jìn)競爭和創(chuàng)新的一種方式。完全開放可能不可行,但提供模型訪問是一個(gè)可行的中間方法。


01

深度學(xué)習(xí)的原理解釋

Ravi:我想首先就技術(shù)方面問一個(gè)簡單的問題:OpenAI 及生成AI 的核心技術(shù)是大型語言模型。你能簡單描述一下這項(xiàng)技術(shù)嗎?現(xiàn)在站在技術(shù)最前沿,有什么技術(shù)結(jié)果讓你驚訝,你當(dāng)初沒料到的?
Ilya:是的,我可以解釋這項(xiàng)技術(shù)是什么,以及為什么它起作用。
我認(rèn)為它起作用的解釋既簡單又極其美妙,原因如下:人腦是我們在世界上最好的智能例子。我們知道人腦由大量神經(jīng)元組成,非常之多的神經(jīng)元。神經(jīng)科學(xué)家研究神經(jīng)元幾十年,試圖精確理解它們的工作原理。
盡管我們的生物神經(jīng)元的運(yùn)作仍然神秘,但最早的深度學(xué)習(xí)研究者在 20 世紀(jì) 40 年代提出了一個(gè)相當(dāng)大膽的推測:人工神經(jīng)元(我們在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用的)與生物神經(jīng)元有點(diǎn)相似。這是一個(gè)假設(shè)。我們現(xiàn)在可以采用這個(gè)假設(shè)。這些人工神經(jīng)元的好處是,它們更簡單,可以從數(shù)學(xué)上研究。
深度學(xué)習(xí)先驅(qū)取得的一項(xiàng)非常重要的突破就是發(fā)現(xiàn)了反向傳播算法。這是一條數(shù)學(xué)方程,說明人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該如何學(xué)習(xí)。它提供了一種方法,使用大型計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼,然后有一條方程可以編程,告訴我們這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該如何調(diào)整其連接以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。
進(jìn)一步的進(jìn)步需要理解這個(gè)學(xué)習(xí)過程有多好和有多強(qiáng)大,以及在何種精確條件下這個(gè)學(xué)習(xí)過程效果最佳。盡管我們使用計(jì)算機(jī),但這有點(diǎn)像生物學(xué)實(shí)驗(yàn)。
深度學(xué)習(xí)的大部分進(jìn)展歸結(jié)為:我們可以在大型計(jì)算機(jī)上構(gòu)建這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并可以在某些數(shù)據(jù)上訓(xùn)練它們,使這些大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做數(shù)據(jù)要求它們做的任何事情。
大型語言模型的想法是:如果有一個(gè)非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可能現(xiàn)在離人腦不遠(yuǎn)了,我們可以訓(xùn)練它來從文本中的前面幾個(gè)單詞猜測下一個(gè)詞。這就是大型語言模型的概念:訓(xùn)練一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來從先前的詞猜測文本中的下一個(gè)詞,你希望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盡可能準(zhǔn)確地猜測出下一個(gè)詞。
現(xiàn)在發(fā)生的事情是,回到我們最初的假設(shè),人工神經(jīng)元與生物神經(jīng)元可能沒太大不同。所以,如果有一個(gè)像這樣的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以很好的猜測下一個(gè)詞,那么它可能與人們說話時(shí)所做的事情沒什么不同。這就是我們得到的結(jié)果。
現(xiàn)在,當(dāng)你與這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對話時(shí),它具有極佳的對下一個(gè)詞的理解,它可以縮小范圍,它看不到未來,但它可以根據(jù)其理解正確縮小可能性范圍。能夠非常準(zhǔn)確地預(yù)測下一個(gè)詞,這是AI理解運(yùn)作的方式。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解意味著什么?難以給出一個(gè)清晰的答案,但很容易測量和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)對下一個(gè)詞的預(yù)測錯(cuò)誤。我們不一定理解(內(nèi)部發(fā)生了什么),但我們可以優(yōu)化預(yù)測,這就是我們所做的。這就是目前大型語言模型如何產(chǎn)生的:它是大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用非常強(qiáng)大的反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。
如果你愿意想象人工神經(jīng)元與生物神經(jīng)元沒有太大不同,那么是的,像我們的大腦一樣,它們可以做得非常好,能夠猜測下一個(gè)詞。

02

GPT 很強(qiáng)

但和人類比學(xué)習(xí)能力很差

Ravi:所以,如果我理解正確,只是為了使這個(gè)比喻在生物大腦和這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間更加具體,如果人類是1倍學(xué)習(xí)速度,你了解最新的 ChatGPT 模型,你會(huì)把最新的 ChatGPT 模型與人類相比,比例是多少?如果人類是 1 倍,ChatGPT 是多少?
Ilya:有點(diǎn)難以直接比較我們?nèi)祟惡腿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò),因?yàn)槟壳叭祟惸軓母俚臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)更多。這就是為什么像 ChatGPT 這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要如此多的數(shù)據(jù)來補(bǔ)償它們最初學(xué)習(xí)能力緩慢的原因。
隨著我們訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使它們變得更好,學(xué)習(xí)能力開始出現(xiàn)。但總的來說,人類學(xué)習(xí)的方式與這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始的方式截然不同。例如,這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅僅在數(shù)學(xué)或編程方面非常精通,但要達(dá)到一定的水平,比如精通微積分,需要大量的教科書,人可能只需要兩本教科書和 200 多個(gè)練習(xí)題就可以了。
Ravi:所以,如果放松數(shù)據(jù)約束,讓機(jī)器消耗盡可能多的數(shù)據(jù),你認(rèn)為它現(xiàn)在的運(yùn)作水平是人類的十分之一左右,還是更多或更少?
Ilya:要回答這個(gè)問題仍然很難。讓我解釋為什么我猶豫給出一個(gè)這樣的數(shù)字可能會(huì)誤導(dǎo)。因?yàn)槟壳?,任何這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在知識(shí)范圍和規(guī)模方面肯定都超越人類。例如,它們在詩歌和任何話題上發(fā)言都很流暢,它們可以談?wù)摎v史事件和許多事情;但另一方面,人類可以進(jìn)行深入研究。一個(gè)專家會(huì)對某個(gè)話題有深入的理解,盡管可能只讀過少量文檔。
由于這種差異,我真的猶豫給出一個(gè)像「某個(gè)數(shù)字」的答案。
Ravi:你認(rèn)為會(huì)有一個(gè)奇點(diǎn),機(jī)器會(huì)超過人類在學(xué)習(xí)和適應(yīng)速度方面的進(jìn)步嗎?你認(rèn)為這個(gè)時(shí)間點(diǎn)會(huì)是什么時(shí)候?
Ilya:我不知道這個(gè)時(shí)間點(diǎn)會(huì)是什么時(shí)候。我認(rèn)為需要一些更進(jìn)一步的進(jìn)展,但我絕對不會(huì)對這個(gè)時(shí)間點(diǎn)的出現(xiàn)下注。
Ravi:你能給出一個(gè)范圍嗎?是下個(gè)月,明年,還是更長時(shí)間?
Ilya:我認(rèn)為這些事情的不確定性相當(dāng)大,因?yàn)檫@些進(jìn)步可能需要相當(dāng)長的時(shí)間,也可能在某些年內(nèi)出現(xiàn)。有很多推動(dòng)力,但很難給出一個(gè)校準(zhǔn)的答案。

03

ChatGPT 沒有意識(shí),

但可以設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)去測試未來的 AI
Ravi:我知道有報(bào)道說,當(dāng)你還是個(gè)孩子時(shí),意識(shí)的概念讓你感到不安。我不確定「不安」這個(gè)詞的意思,但我很好奇,你是否將意識(shí),感知或自我意識(shí)視為學(xué)習(xí)的延伸?你認(rèn)為這也是必然會(huì)發(fā)生的事情嗎?
Ilya:是的,在意識(shí)的問題上,小時(shí)候我會(huì)看看我的頭,我會(huì)想我怎么會(huì)看到我的手,我怎么能看到自己?我不知道如何解釋得更清楚,所以這是我感到好奇的事情。意識(shí)是棘手的,如何定義它?它長期以來一直難以定義,那么你如何在一個(gè)系統(tǒng)中測試它?也許有一個(gè)系統(tǒng)可以完美地運(yùn)行,完美地按你的預(yù)期運(yùn)行,但是由于某種原因,它可能并沒有自主意識(shí)。
我確實(shí)認(rèn)為有一個(gè)非常簡單的方法,有一個(gè)實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證AI系統(tǒng)(是否有意識(shí)),但我們現(xiàn)在還不能運(yùn)行。但也許在未來,當(dāng)AI能從更少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得非??鞎r(shí),我們可以做如下實(shí)驗(yàn):我們可以非常仔細(xì)地整理訓(xùn)練數(shù)據(jù),永遠(yuǎn)不會(huì)(在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里)提到意識(shí)的任何事情,我們只會(huì)說「這里有一個(gè)球,這里有一個(gè)城堡,這里有像一個(gè)小玩具」,你可以想象這種類型的數(shù)據(jù),它會(huì)非常受控,可能會(huì)有幾年的這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
這樣的 AI 系統(tǒng)會(huì)與許多不同的教師互動(dòng),從他們那里學(xué)習(xí),非常仔細(xì),但永遠(yuǎn)不會(huì)談?wù)撘庾R(shí),人們不會(huì)和 AI 談?wù)摮俗畋韺拥慕?jīng)驗(yàn)概念之外的任何事情。
然后在某個(gè)時(shí)候,和這個(gè) AI 坐下來,說好的,我想告訴你意識(shí),這是人所描述但不是很清楚的現(xiàn)象,人們對此有不同的看法。
想象一下,如果 AI 說「天哪,我也有同樣的感覺,但我不知道如何表達(dá)」,那就有意思了,這肯定是值得(研究人員)考慮的事情:
如果AI只是被訓(xùn)練來處理非常平凡的數(shù)據(jù),關(guān)于物體和移動(dòng),或者你知道的某些非常狹隘的概念。我們不提意識(shí),但 AI 最終還是以我們能認(rèn)出來的方式雄辯和正確地談?wù)?,? AI 擁有意識(shí))將是令人信服的。
Ravi:你認(rèn)為意識(shí)是某種程度上的事情還是更加二元的?
Ilya:我認(rèn)為這更多是一個(gè)程度的問題。我認(rèn)為,假設(shè)一個(gè)人非常疲倦,或者也許喝醉了,那么也許有人在那個(gè)狀態(tài)下時(shí),他們的意識(shí)可能已經(jīng)在某種程度上減弱了。我可以想象動(dòng)物有一個(gè)更加減弱的意識(shí)形式,如果你想象(意識(shí))從類人猿,到狗和貓,然后到老鼠,甚至到昆蟲,我會(huì)說意識(shí)是相當(dāng)連續(xù)的(發(fā)展過程)。

04

開源和閉源,

OpenAI轉(zhuǎn)向盈利性公司的故事

Ravi:雖然我很想繼續(xù)在技術(shù)方面提出更多問題,但我想轉(zhuǎn)而談?wù)揙penAI的任務(wù),以及您如何看待道義的任何問題;作為首席科學(xué)家,道義在什么程度上影響您,如何看待您的角色。
讓我先提出幾點(diǎn)基礎(chǔ),然后讓您發(fā)言。你知道,OpenAI 的任務(wù)是確保人工智能的進(jìn)步使全人類受益,它最初是一個(gè)非營利性和開源的機(jī)構(gòu),現(xiàn)在是一個(gè)營利性和閉源的機(jī)構(gòu)。
我相信最初是馬斯克招募您加入 OpenAI,并在它還是非營利組織時(shí)捐贈(zèng)了1億美元。這表明最初的愿景是為了抵制谷歌和企業(yè)界,他不希望只由營利性企業(yè)控制的世界中存在AI構(gòu)成人類存在威脅?,F(xiàn)在,OpenAI 既不開放,也不完全是非營利性的,它也是一個(gè)與微軟有密切關(guān)系的營利性企業(yè)。看起來世界可能朝著微軟和谷歌之間的私人壟斷發(fā)展。
您能夠解釋從非營利性轉(zhuǎn)向營利性的過程嗎?
您在做出這一決定時(shí)是否考慮了道義問題?
您如何看待自己作為首席科學(xué)官的角色起到的作用?
或者您是否更多地把它視為其他人應(yīng)該處理的事情,而您主要只是負(fù)責(zé)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步?
Ilya:這個(gè)問題有很多部分。讓我想想最好的方法來處理它。
有幾個(gè)部分:開源與閉源的問題;非營利性與營利性的問題;與微軟的關(guān)系;以及如何看待伊隆·馬斯克最近的評論;然后是關(guān)于我如何看待這件事的問題。也許我會(huì)從這里開始,我認(rèn)為這更容易。
我這樣看待我所擔(dān)任的角色:我對 OpenAI 所做的事情感到直接責(zé)任,盡管我的角色主要是推進(jìn)科學(xué)進(jìn)步,但事實(shí)上,我仍然是公司的創(chuàng)始人之一,最終,我非常關(guān)心 OpenAI 的總體影響。
現(xiàn)在,我想繼續(xù)談?wù)撻_源與閉源,和非營利與營利,我想從開源與閉源開始。
我認(rèn)為 AI 面臨的挑戰(zhàn)是全方位的,涵蓋了許多不同的挑戰(zhàn)和危險(xiǎn),這些挑戰(zhàn)和危險(xiǎn)彼此矛盾。我認(rèn)為開源與閉源是一個(gè)很好的例子。為什么開源是理想的?讓我這么說吧,開源 AI 有什么好處?答案是:防止 AI 建設(shè)者手中集中權(quán)力。
如果你生活在一個(gè)世界上,比如只有少數(shù)公司控制這種非常強(qiáng)大的技術(shù),你可能會(huì)說這是一個(gè)不理想的世界,AI 應(yīng)該是開放的,任何人都可以使用 AI。這是開源的論點(diǎn)。
當(dāng)然也有因?yàn)樯虡I(yè)激勵(lì)反對開源,但還有另一個(gè)長期的論點(diǎn)也反對開源:那就是如果我們相信,AI 最終會(huì)變得無與倫比的強(qiáng)大,如果我們達(dá)到一個(gè) AI 如此強(qiáng)大的程度,你可以簡單地告訴它:“你能主動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)生物學(xué)研究實(shí)驗(yàn)室嗎?主動(dòng)完成所有的文書工作,運(yùn)營工作空間,招聘技術(shù)人員,聚合實(shí)驗(yàn),主動(dòng)完成所有這些事情'。
當(dāng) AI 開始變得令人難以置信的強(qiáng)大,難道這也應(yīng)該開源嗎?
所以我對開源問題的立場是:我認(rèn)為可以考慮這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。它們有多智能,能做多少事情。當(dāng)能力較低時(shí),我認(rèn)為開源是一件好事,但在某個(gè)時(shí)候,(具體是哪個(gè)時(shí)候)可以辯論一下,但我會(huì)說,在某個(gè)時(shí)候,能力會(huì)變得如此巨大,以至于開源 AI 模型是明顯不負(fù)責(zé)任的。
Ravi:閉源的決定是出于這個(gè)考量嗎?還是出于與微軟或其他人達(dá)成妥協(xié)以支持業(yè)務(wù)可行性的必要性?決定實(shí)際上是由這一理由驅(qū)使的,還是更多出于需求?
Ilya:我要表達(dá)的意思是,在我看來,當(dāng)前 AI 的能力水平還不高,不至于因?yàn)榘踩剂慷]源模型。這種研究目前確實(shí)是競爭階段。我認(rèn)為,這些模型的能力如果繼續(xù)增強(qiáng),將有一天,安全考量會(huì)成為不開源這些模型的明顯和直接的驅(qū)動(dòng)力。
這是開源與閉源的問題,但您的問題還提出了另一個(gè)方面,即非營利性與營利性。我們也可以討論這個(gè)問題。
事實(shí)上,從某種意義上講,如果 OpenAI 能夠一直保持非營利狀態(tài),直到完成使命,那將是更可取的。
然而,值得指出的一點(diǎn)是,這些數(shù)據(jù)中心的成本非常高昂。我相信你讀過各種 AI 初創(chuàng)公司籌集的資金數(shù)額,其中的絕大部分都流向云計(jì)算提供商。為什么會(huì)這樣?原因是訓(xùn)練這些大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,這是很明顯的。
你可以看到目前學(xué)術(shù)界和 AI 公司之間正在發(fā)生的分化。長期以來,許多十年里,人工智能領(lǐng)域的尖端研究都在大學(xué)的學(xué)術(shù)部門進(jìn)行。這一情況一直持續(xù)到 2010 年代中期。但在某個(gè)時(shí)候,這些項(xiàng)目的復(fù)雜性和成本開始變得非常高昂,大學(xué)無法與業(yè)界競爭,現(xiàn)在大學(xué)需要找到其他方式來獲得(資源)。這些方式確實(shí)存在,只是和當(dāng)前公司獲得資源的方式不同。
在這種背景下,非營利組織的問題是,向非營利組織捐款的人永遠(yuǎn)不會(huì)看到任何回報(bào),這是真正的捐贈(zèng)。不管你信不信,讓人向非營利組織捐款實(shí)際上要困難得多。
所以,我們在想,解決方案是什么,可以好的可以采取的行動(dòng)?所以我們想出了一個(gè)我所知世界上所有公司結(jié)構(gòu)中獨(dú)一無二的主意。OpenAI 的公司結(jié)構(gòu)是絕對獨(dú)一無二的。OpenAI 不是一家營利性公司,它是一家限制利潤的公司。
我想解釋這意味著什么。這意味著 OpenAI 的股權(quán)更像債券而不是正常公司的股權(quán)。債券的主要特征是一旦支付就消失了。換句話說,OpenAI 對其投資者的義務(wù)是有限的,而不是正常公司對其投資者的無限義務(wù)。
Ravi:這是否包括創(chuàng)始人?創(chuàng)始人是否持有 OpenAI 的股權(quán)?
Ilya:薩姆·奧爾特曼沒有股權(quán),但其他創(chuàng)始人有。
Ravi:它是有限的還是無限的?
Ilya:它是有限的。
Ravi:這種限制是什么?因?yàn)閯?chuàng)始人我假設(shè)不是以名義股份價(jià)值入股的。
Ilya:我不確定我是否精確理解這個(gè)問題,但我可以回答我理解的部分,就是肯定有不同。它與正常的創(chuàng)業(yè)公司股權(quán)不同,但也有一定相似之處,比如越早加入公司,限制越高,因?yàn)樾枰叩南拗苼砦跗谕顿Y者。隨著公司繼續(xù)成功,限制會(huì)降低。
這為什么重要?這是因?yàn)檫@意味著當(dāng)公司向投資者和員工支付完所有義務(wù)后,OpenAI 會(huì)再次成為一家非營利組織。
你可能會(huì)說這完全瘋狂,這不會(huì)改變?nèi)魏问虑椤5档每紤]的是我們期望什么,更重要的是考慮我們認(rèn)為 AI 將成為什么。
我認(rèn)為 OpenAI 實(shí)現(xiàn)其使命,向投資者和員工支付義務(wù),在計(jì)算機(jī)變得更強(qiáng)大的時(shí)期成為非營利組織,這時(shí)經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩會(huì)很大,這種轉(zhuǎn)變將非常有益,這并不令人難以置信。這是限制利潤與非營利的答案。
你的問題還有最后一部分,我知道我講了一會(huì)兒,但最后一部分是與微軟的關(guān)系。
在這里,非常幸運(yùn)的是,微軟正在以正確的方式思考這些問題,他們理解人工普遍智能的潛力和嚴(yán)重性。例如,在 OpenAI 的任何投資人簽署的所有投資文件上,包括微軟在內(nèi),微軟是 OpenAI 的投資者,這與谷歌 DeepMind 的關(guān)系非常不同,任何簽署任何投資文件的人都會(huì)在投資文件頂部看到一個(gè)紫色的長方形,說明 OpenAI 的信托責(zé)任是 OpenAI 的使命,這意味著如果使命與之相悖,你就有可能損失所有的錢。但這是所有投資者都簽署的內(nèi)容。
Ravi:讓我向大家清楚說明,因?yàn)楣雀枋召徚?DeepMind,所以 DeepMind 只是谷歌內(nèi)的一項(xiàng)資產(chǎn),但是 OpenAI,微軟是投資者,所以對 OpenAI 使命的信托責(zé)任,這一責(zé)任由非營利組織持有,是有限合伙人還是普通合伙人?
Ilya:我不能告訴你具體細(xì)節(jié),但這就是總體圖景。

05

對暫停 AI 實(shí)驗(yàn)的回應(yīng)

Ravi:有人說,現(xiàn)在包括蘋果公司聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克和埃隆·馬斯克,簽署了一份著名的公開請?jiān)笗?,說我們正在接近或者越過關(guān)鍵時(shí)刻,如果現(xiàn)在不停止它們,到那時(shí)已經(jīng)不可能控制人工智能及其產(chǎn)生的后果,他們呼吁停止人工智能。
我很好奇,你是一個(gè)世界公民,伊利亞,你出生在俄羅斯,在以色列長大,你是加拿大人。OpenAI 對這份公開請?jiān)笗幕貞?yīng)是,我知道薩姆基本上說這不是解決問題的正確方法,但與此同時(shí),薩姆也與許多國家進(jìn)行全球巡回演講,這些國家也可能對西方持?jǐn)硨B(tài)度。
你認(rèn)為將技術(shù)傳播到世界各地方面,有任何公民義務(wù)或道德義務(wù)嗎?現(xiàn)在通過 OpenAI,你認(rèn)為這應(yīng)該受到監(jiān)管或某種監(jiān)督嗎?
Ilya:讓我想想,這個(gè)問題再次有許多部分。
的確,AI 將變得極其強(qiáng)大和極其變革性。我確實(shí)認(rèn)為,我們將要走向一個(gè)有明智政府監(jiān)管的世界,這里有幾個(gè)維度。
我們希望生活在一個(gè)有明確規(guī)則的世界,例如訓(xùn)練更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們希望對這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)今天能做什么,以及我們預(yù)期在一年內(nèi)或訓(xùn)練完成時(shí)能做什么進(jìn)行仔細(xì)的評估和預(yù)測。
理性地,我不會(huì)用「放慢進(jìn)步」這一詞,我會(huì)用「使進(jìn)步合理」來描述。
這樣,在每一步中,我們都做了功課,事實(shí)上,我們可以作出一個(gè)可信的說法,即“我們訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)正在做這件事,這里是所有的步驟,它已經(jīng)被驗(yàn)證或認(rèn)證。”我認(rèn)為這就是我們要走向的世界,這也是正確的。
至于公民義務(wù),我會(huì)這樣回答,有兩個(gè)答案。顯然,我住在美國,我真的很喜歡這里,我想要這個(gè)地方盡可能繁榮興旺。我當(dāng)然關(guān)心這個(gè);當(dāng)然,世界遠(yuǎn)不止美國,這些國家之間的關(guān)系將如何解決,我認(rèn)為這些問題有點(diǎn)超出我的專業(yè)知識(shí),但我相信也會(huì)有很多討論。

06

OpenAI 的 KPI

Ravi:是的,非常感謝你,伊利亞。我可以稍微談?wù)劜呗詥??我很好奇,就你們?nèi)部而言,你們追蹤什么指標(biāo)?目前,OpenAI 成功的最神圣的關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)是什么?
Ilya:最神圣的關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo),我認(rèn)為這也是不同人會(huì)給你不同答案的問題類型。
但如果我真的要縮小范圍,我會(huì)說,有幾個(gè)真正重要的 KPI,其一無疑是技術(shù)進(jìn)步。
我們做了好研究嗎?我們對我們的系統(tǒng)有更好的理解嗎?我們能更好地訓(xùn)練它們嗎?我們能更好地控制它們嗎?我們的研究計(jì)劃得到很好的執(zhí)行嗎?我們的安全計(jì)劃得到很好的執(zhí)行嗎?我們對此多么滿意?我會(huì)說這將是我對主要KPI的描述,做一項(xiàng)很好的技術(shù)工作。
當(dāng)然,還有產(chǎn)品方面的事情,我認(rèn)為這很酷,但我會(huì)說,核心技術(shù)才是 OpenAI 的心臟,關(guān)于這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā),控制和操縱。
Ravi:你現(xiàn)在將 OpenAI 視為目的地嗎?你認(rèn)為 OpenAI 未來會(huì)成為人們前往的目的地嗎,像谷歌一樣;或者它將為其他應(yīng)用程序提供動(dòng)力,成為后端的一部分,或者成為后端基礎(chǔ)設(shè)施的一部分?在五到十年內(nèi),它是一個(gè)目的地還是更加幕后?
Ilya:嗯,事情變化得如此之快,我不能對五到十年內(nèi)的正確產(chǎn)品形態(tài)做出任何斷言。我想到的可能有點(diǎn)兩者兼有的意思,但這種問題還有待觀察。我想有可能兩種情況都有,但這些事情還很新。

07

給年輕人的建議

Ravi:好的,我會(huì)問一個(gè)最后的問題,然后我會(huì)跳到學(xué)生的問題。如果你今天是斯坦福大學(xué)的學(xué)生,對人工智能感興趣,如果你想成為伊利亞,你會(huì)把時(shí)間集中在什么地方?如果你也對創(chuàng)業(yè)感興趣,你會(huì)給對人工智能和創(chuàng)業(yè)感興趣的斯坦福本科工程師什么建議?

Ilya:我認(rèn)為在第一個(gè)方面,總是很難給出通用的建議。但我仍然可以提供一些通用建議。
我認(rèn)為,一般來說,最好利用自己獨(dú)特的傾向。你知道,每一個(gè)人,如果你想想人可能擁有的一系列傾向、技能或天賦的組合,這樣的組合非常罕見。不管你選擇何種方向,利用這一點(diǎn)都是非常好的主意。
關(guān)于人工智能研究,我可以說一些東西,但是你要傾向于你自己的想法,真正問自己你能做什么,是否有些對你來說完全明顯的東西,讓你覺得為什么其他人都沒有理解。如果你有這種感覺,這是一個(gè)好跡象,這意味著你可能(可以做些事情) 我們要傾向于這一點(diǎn),探索它,看看你的直覺是真是假。
我的導(dǎo)師 Jeff Hinton 說過這么一件事,我真的很喜歡,他說你應(yīng)該信任你的直覺,因?yàn)槿绻愕闹庇X很好,你會(huì)走得很遠(yuǎn),如果不好,那也沒辦法(笑)。
至于創(chuàng)業(yè)來說,我覺得這是一個(gè)你的獨(dú)特視角是否更有價(jià)值甚至至關(guān)重要的地方。也許我會(huì)解釋為什么我認(rèn)為在研究中(這種獨(dú)特視角)更有價(jià)值,在研究中它也非常有價(jià)值;但是在企業(yè)中,需要利用你獨(dú)特的生活經(jīng)歷,你看到了哪些東西,看到哪些技術(shù),看看你是否可以聚焦在某個(gè)方面,然后真的去做。
所以這就是我通用建議的結(jié)論。

08

深度學(xué)習(xí)的未來五到十年:

訓(xùn)練模型見頂,

垂直模型蓬勃發(fā)展

Ravi:我會(huì)過渡到學(xué)生的問題。最受歡迎的問題之一是,你如何看待深度學(xué)習(xí)在未來五到十年的發(fā)展?
Ilya:我預(yù)期深度學(xué)習(xí)會(huì)繼續(xù)取得進(jìn)展。有一段時(shí)間,很多進(jìn)展來自規(guī)模化,我們在從 GPT-1 到 GPT-3 的過程中看到這一點(diǎn)最為明顯。但是事情會(huì)有一點(diǎn)變化。規(guī)?;M(jìn)展如此迅速的原因是因?yàn)槿藗冇羞@些數(shù)據(jù)中心,因此,僅通過重新分配現(xiàn)有資源,就可以取得很大進(jìn)展。重分配現(xiàn)有資源不一定需要很長時(shí)間,只需要某人決定這樣做。
現(xiàn)在不同了,因?yàn)橛?xùn)練規(guī)模太大了,規(guī)?;倪M(jìn)展不會(huì)像以前那么快,因?yàn)榻ㄔO(shè)數(shù)據(jù)中心需要時(shí)間。
但與此同時(shí),我預(yù)計(jì)深度學(xué)習(xí)會(huì)從其他方面繼續(xù)取得進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)的技術(shù)棧非常深,我預(yù)計(jì)會(huì)有許多層面的改進(jìn),結(jié)合在一起,仍然會(huì)帶來非常穩(wěn)健的進(jìn)展。我猜想可能會(huì)有新的,目前未知的深度學(xué)習(xí)屬性被發(fā)現(xiàn),這些屬性將被利用,我完全預(yù)期未來五到十年的系統(tǒng)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于目前我們擁有的系統(tǒng)。但具體怎么樣,我認(rèn)為這有點(diǎn)難以回答。因?yàn)楦倪M(jìn)可能只有一小部分重大改進(jìn),還有大量小改進(jìn),都集成在一個(gè)大型復(fù)雜的工程產(chǎn)物中。
Ravi:你的聯(lián)合創(chuàng)始人 Sam Altman 說我們已經(jīng)達(dá)到通過擴(kuò)大語言模型規(guī)模能取得的最大限度(進(jìn)展)。你同意嗎?如果是這樣,那么下一個(gè)創(chuàng)新前沿是什么,你正在關(guān)注什么?
Ilya:我想也許,我不記得他說了什么,但也許他的意思是輕易擴(kuò)展的時(shí)代結(jié)束了,或者類似的意思,比如更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然會(huì)更好,但要做起來需要很多努力和成本。但我認(rèn)為會(huì)有很多不同的創(chuàng)新前沿,一些可能被其他人忽略的前沿會(huì)非常有成果。
Ravi:我可以進(jìn)一步問嗎?現(xiàn)在有這種爭論,應(yīng)該垂直聚焦還是廣義訓(xùn)練?你認(rèn)為通過特定數(shù)據(jù)集訓(xùn)練可以在某些領(lǐng)域如法律或醫(yī)學(xué)取得更好的性能,還是廣泛的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練會(huì)更受益?
Ilya:到一定程度,我們應(yīng)該期待專業(yè)訓(xùn)練產(chǎn)生巨大影響,但是我們進(jìn)行廣義訓(xùn)練的原因僅僅是為了達(dá)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至能理解我們提出的問題的程度;只有當(dāng)它有極其扎實(shí)的理解力時(shí),我們才能進(jìn)入專業(yè)訓(xùn)練,真正從中受益。我認(rèn)為所有這些都是可能有成果的方向。
Ravi:但你覺得我們什么時(shí)候會(huì)達(dá)到專業(yè)訓(xùn)練的重點(diǎn)?
Ilya:如果你看看開源工作的人,在開源模型的工作里,他們做了不少這種專業(yè)訓(xùn)練,因?yàn)樗麄冇幸粋€(gè)相對較弱的模型,試圖從中獲得任何一點(diǎn)性能提升。所以我會(huì)說這是一個(gè)例子,一定程度上,如何訓(xùn)練模型這不是非此即彼的,你可以把它看作是一個(gè)連續(xù)的過程。
Ravi:當(dāng)涉及 AI 應(yīng)用到垂直領(lǐng)域時(shí),你認(rèn)為獲勝的優(yōu)勢是擁有這些專有數(shù)據(jù)集,還是擁有一個(gè)性能更高的大型語言模型?
Ilya:所以我認(rèn)為也許把 AI 看作多因素的組合會(huì)更有成效,每個(gè)因素都做出貢獻(xiàn)。擁有幫助你在一系列任務(wù)中提高AI的專業(yè)數(shù)據(jù)當(dāng)然更好,擁有更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型當(dāng)然更好,從具體任務(wù)的角度來看,這也許就是答案。
Ravi:我要轉(zhuǎn)到其他問題。有一個(gè)問題是訓(xùn)練和開發(fā) GPT 3/4 的成本。
Ilya:你知道,由于顯而易見的原因,我不能評論這個(gè)。
Ravi:好的,我理解。我們的研究社區(qū)有強(qiáng)烈的愿望希望能訪問 OpenAI 各個(gè)方面的技術(shù)。有任何計(jì)劃向研究人員或其他初創(chuàng)公司提供并鼓勵(lì)更多的競爭和創(chuàng)新嗎?我聽到的一些要求是沒有限制地交互,以了解模型的性能,包括訓(xùn)練詳情和模型本身的參數(shù)。你想對此評論嗎?
Ilya:我認(rèn)為這與我們早先關(guān)于開放與封閉的問題有關(guān)。我認(rèn)為有一些具有成效的中間方法,例如,可以訪問的模型和各種組合都可以非常有生產(chǎn)力,因?yàn)檫@些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有如此大且復(fù)雜,僅僅研究這一點(diǎn)就可以極其有趣。
我們有一個(gè)學(xué)術(shù)訪問計(jì)劃,我們提供各種形式的模型訪問,事實(shí)上,許多學(xué)術(shù)研究實(shí)驗(yàn)室確實(shí)以這種方式研究它們。所以我認(rèn)為這種方法是可行的,這是我們正在做的事情。
Ravi:我只想最后問一個(gè)問題,你能分享一些一般人不知道的但令人信服的ChatGPT的使用案例嗎?
Ilya:我不會(huì)說這是未知的,但我真的很喜歡它的詩歌創(chuàng)作能力。你可以寫詩,說唱,它可以很有趣。
Ravi:我好奇,在團(tuán)隊(duì)工作中你們使用它嗎?它如何改變團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài),當(dāng)你有AI深度融入人類團(tuán)隊(duì)的工作時(shí),有什么是我們現(xiàn)在可能不知道的?
Ilya:現(xiàn)在最好的描述是,在AI影響下每個(gè)人的生產(chǎn)力都略有提高,人們對事情更在行。我不會(huì)說現(xiàn)在對團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)有明顯影響,但可以說,已經(jīng)開始發(fā)生一些轉(zhuǎn)變。
Ravi:我好奇它是否使對話非人類化,因?yàn)樗茿I機(jī)器人,或者也許我們現(xiàn)在還沒有達(dá)到那個(gè)程度……
Ilya:絕對不會(huì)那樣,我預(yù)測不會(huì)那樣,但我們拭目以待。
Ravi:非常感謝 Ilya 進(jìn)行了這樣迷人的討論,時(shí)間總是太短暫了,你隨時(shí)歡迎回來,無論是虛擬的還是親自的。非常感謝你。
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