黄仁勋,克里森对话(6)

克里森：近期，Meta发布的Llama 3模型引起了广泛关注，其作为开源模型具有显著的影响力。你如何看待开源模型的发展趋势？

黄仁勋：如果你问我，过去几年里最重要的事件是什么，我会告诉你，首先就是 ChatGPT，它采用了强化学习和人类反馈来优化模型，使其更加符合人类价值观，并推动了技术的普及。ChatGPT让每个人都成为了潜在的程序员，推动了无数创新应用的诞生。我对此深感钦佩，对OpenAI团队的贡献表示敬意。另一个重要事件是Llama模型的发展，特别是Llama 2的发布。Llama 2激活了几乎所有行业，让他们开始研究生成式人工智能。它为各行业提供了接触和利用生成式人工智能的机会，从医疗保健、金融服务到制造业、客户服务和零售业，几乎覆盖了所有领域。Llama 2和Llama 3作为开源模型，吸引了研究机构、初创公司和整个行业的广泛参与，推动了生成式人工智能技术的普及和发展。我认为这是一项伟大的成就，它让生成式人工智能变得更加触手可及。

克里森：达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei，Anthropic公司的CEO）在最近的播客节目中预测，相对近期不会出现AGI（通用人工智能），可能要等到几年后，比如2027年等。你对此有何看法？
黄仁勋：关于AGI的定义和实现，我认为我们需要明确一些基本概念。作为工程师，我们知道只有在能够衡量问题的情况下才能有效地解决问题。因此，AGI的定义必须是可测量的。如果我们以现有的基准测试清单来定义AGI，包括数学测试、英语阅读理解测试、推理测试、医学考试和律师考试等，那么我确信在不久的将来，我们将会在这些测试中取得出色的成绩。如果这就是AGI的定义，我猜测它可能在未来5年内实现。因为目前我们用来测量这些模型准确性的方法，其错误率每六个月就减半一次，这是一个令人振奋的趋势。所以我们有理由相信，它们很快就会超越人类水平。因此，我要再次强调，当我们谈论AGI时，必须明确其定义和标准。如果AGI的定义不符合我们所设定的这些可衡量的基准测试标准，那么它就不符合正常人对AGI的期待。对于普通人而言，他们可能并不完全理解或期望一个完全意义上的AGI。我所提到的AGI定义更多是基于工程视角，以便我们能够更具体地讨论这个问题。当然，如果AGI的定义是模糊或不可定义的，那么我们就很难给出一个确切的实现时间表。
克里森：在座的各位都经营着企业，面临着人工智能带来的各种变化。在面对这些变化时，你们是否做出了适当的、足够的、正确的反应？对此，你有什么建议？
黄仁勋：对于每一个企业而言，积极参与人工智能的发展是至关重要的。人工智能不会让你失去工作，但如果你不使用它，别人会利用它来取代你。你的公司不会因为人工智能而倒闭，但如果你未能及时利用它，其他使用人工智能的公司可能会让你陷入倒闭的风险。因此，我强烈建议所有企业尽快投入人工智能的研究和应用中。利用人工智能，你可以做一些以前认为成本过高而无法实现的事情。例如，智能的边际成本接近于零，这使得你可以更频繁地使用它来处理各种任务，包括搜索和询问问题。我经常会使用人工智能来回答我的疑问，即使我知道答案，我也会尝试看看它如何回答。这种低成本的使用方式让我们能够更广泛地应用人工智能。此外，如果你能够更加高效地使用人工智能，就能帮助提高生产力，进而带来更高的收入、创造更多的就业机会、带来更多的社会增长。


贴主:laosanjie于2024_07_01 22:55:28编辑