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人工智能裁员已开始?证据表明AGI并非迫在眉睫

www.creaders.net | 2024-06-23 10:26:05  AI研习社 | 0条评论 | 查看/发表评论

导读:美国心理学家、认知科学家和作家马库斯表示尽管近年来 AI 技术取得了显著进展,但创造真正的通用人工智能(AGI)仍然是一个遥远的目标。

这些因素共同导致了行业的调整,即所谓的 “AI 大裁员”。

——————

在 Gary Marcus 的最新文章中,他指出了人工智能领域目前面临的现实问题。

过去 18 个月,随着 ChatGPT 等大规模语言模型的兴起,对这些技术的期望达到了前所未有的高度。然而,这些期望很快就被证明是不切实际的。Yann LeCun,一位曾经支持 LLMs 的知名人工智能专家,后来将其视为通往 AGI 的 “偏离路线”。

OpenAI 的 CTO Mira Murati 在一次采访中承认,目前并没有一个突破性的 GPT-5 模型存在。此外,Ray Kurzweil 曾经预测人工通用智能将在 2029 年实现,但最近在一个采访中将这一预测推迟到了 2032 年,并且降低了 AGI 的标准。

Marcus 预计,随着行业领袖对 LLMs 和 AGI 的期望调整,2024 年和 2025 年将会有更多的预期调整和期望下降。

文章中还提到了一些评论者对 Marcus 的支持和对 AGI 未来的讨论。

人工智能裁员已开始?证据表明AGI并非迫在眉睫

证据1:OpenAI 的首席技术官 Mira Murati 刚刚公开承认了我长期以来的怀疑:到目前为止,幕后还没有令人兴奋的 GPT-5。在接受《财富》杂志采访时,她无意中透露,“在实验室里,我们拥有这些功能强大的模型,但它们并没有那么遥遥领先”。

人工智能裁员已开始?证据表明AGI并非迫在眉睫

证据2:

多年来,雷·库兹韦尔 (Ray Kurzweil) 在他的 TED 演讲中,曾预测 AGI 将在 2029 年到来。但在《连线》杂志刚刚发表的一篇采访中,库兹韦尔(我相信他仍然在 Alphabet 工作,因此知道)让他的预测第一次回到 2032 年。(他似乎还放弃了 AGI 的标准,从一般智能转向写一流的诗歌)。

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证据3:

许多知名的AI公司和科技巨头,如Google、Meta(前Facebook)和Microsoft,近年来都进行了大规模的裁员。特别是在AI相关部门,裁员人数显著增加。例如,Google在2023年初宣布裁员约12,000人,其中相当一部分来自其AI部门。Meta也在同年削减了超过11,000个岗位,影响了多个AI研究项目。

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证据4:

除了大型科技公司,许多AI初创企业也面临资金短缺和市场压力,不得不裁员或关闭。例如,曾获得大量融资并被视为前景广阔的AI公司Element AI,在2022年宣布大幅裁员并最终被ServiceNow收购。其他类似的AI初创企业也纷纷经历了类似的困境,显示出市场对AI的期望与现实之间存在显著差距。

人工智能裁员已开始?证据表明AGI并非迫在眉睫

证据5:

虽然AI技术在某些领域取得了成功,但整体市场需求并未如预期般快速增长。许多企业在初期投入巨资研发AI技术后,发现实际应用和商业回报并未达到预期,这导致了对AI投资的重新评估和相应的裁员。例如,IBM在2023年宣布裁减其Watson Health部门,反映出其在医疗AI市场上的挫折。

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证据6:

尽管AI技术在某些领域表现出色,但在实现AGI方面仍存在巨大挑战。目前的AI系统在处理特定任务时表现优异,但在应对广泛和复杂的任务时仍显不足。此外,AI的发展还面临伦理和法律问题,增加了技术推广的难度。例如,OpenAI和其他机构在推出新技术时,不得不考虑其潜在的社会影响,这也在一定程度上影响了技术的快速应用和推广。

人工智能裁员已开始?证据表明AGI并非迫在眉睫

AGI 并非迫在眉睫的分析

  • 技术发展的局限当前的AI技术主要依赖于深度学习和大数据,这些技术虽然在特定领域表现优异,但在通用智能方面仍有很大不足。AGI需要具备像人类一样的综合智能和学习能力,这不仅需要突破现有的算法和模型,还需要解决计算资源和数据获取的瓶颈。

  • 科学界的共识许多AI专家和研究人员认为,AGI的实现仍需几十年的时间。Gary Marcus等学者多次指出,目前的AI技术远未达到通用智能的水平,当前的进展更多的是在特定领域的应用,而非全面智能的突破。

  • 伦理和法律挑战AGI的实现不仅是技术问题,更是伦理和法律的巨大挑战。如何确保AGI的安全和可靠,如何应对其带来的社会和经济影响,都是必须解决的重要问题。这些问题的复杂性决定了AGI的实现不会一蹴而就。

小编观点:

  • 大规模语言模型(LLMs)并非是人工通用智能(AGI)的前身,单纯通过扩展规模无法实现 AGI 的目标。

  • 行业领袖开始调整对 LLMs 和 AGI 的期望,这表明了对当前技术局限性的认识。

  • AGI 的实现预测被推迟,标准也有所降低,这反映了实现 AGI 的难度和复杂性。

  • 预计未来几年,人工智能领域将继续经历对过高期望的修正和下调。

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