大多数 AI 专家表示，用更多计算来追逐 Agi 是一种失败的策略
快速阅读: 《技术点》消息，调查显示，多数AI研究人员对单纯依靠增加算力实现通用人工智能表示怀疑。尽管巨额投资涌入，顶级AI模型性能提升有限。研究人员更关注风险可控的AI系统，而非直接追求AGI，同时呼吁AGI成为公共资源。尽管如此，行业领袖仍对规模化发展持乐观态度。
为什么这很重要：近年来，主要的科技公司一直在押注，认为只要给人工智能增加更多的计算能力，就能实现人工通用智能（AGI），即达到或超越人类认知水平的系统。但最近一项针对AI研究人员的调查显示，越来越多的人开始怀疑这种不断扩展现有方法是否正确。最近一项涉及475名AI研究人员的调查显示，76%的人认为给现有的AI模型增加更多的计算能力和数据“不太可能”或“非常不可能”带来AGI。这项由美国人工智能促进协会（AAAI）进行的调查显示了日益增长的怀疑态度。尽管投入了数十亿美元用于建设大型数据中心并训练更大规模的生成模型，但研究人员指出，这些投资的回报正在减少。加州大学伯克利分校的计算机科学家、报告的合著者斯图尔特·拉塞尔告诉《新科学家》：“在没有相应努力去理解发生了什么的情况下，大量资金投入到规模扩展上，这在我看来是不合理的。”
数字说明了一切。根据TechCrunch的一份报告显示，仅去年一年，面向生成式人工智能的风险投资据称就超过了560亿美元。这一趋势也导致了对人工智能加速器的巨大需求，一份二月份的报告指出，半导体行业在2024年达到了惊人的6260亿美元。运行这些模型一直需要大量的能源，随着它们的扩展，需求也在上升。因此，微软、谷歌和亚马逊等公司正在签订核能协议以满足其数据中心的需求。然而，尽管有这些巨大的投资，顶尖人工智能模型的性能已经趋于平稳。例如，许多专家认为，OpenAI最新的模型与其前身相比只显示出微小的进步。
除怀疑之外，该调查还突显了人工智能研究人员优先事项的变化。虽然77%的研究人员优先考虑设计具有可接受风险收益比的人工智能系统，但只有23%的人专注于直接追求AGI。此外，82%的受访者认为，如果私人实体开发出AGI，它应该成为公共财产，以减轻全球风险和伦理问题。然而，70%的人反对在完全安全机制到位之前停止AGI研究，这表明采取谨慎但向前推进的方法。正在探索更便宜、更高效的替代方案来取代扩展。OpenAI已经尝试了“测试时间计算”，其中人工智能模型在生成响应之前会花费更多的时间“思考”。这种方法在不需要大规模扩展的情况下提高了性能。不幸的是，普林斯顿大学的计算机科学家阿尔文德·纳拉亚南告诉《新科学家》，这种方法“不太可能是灵丹妙药”。
另一方面，像谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊这样的技术领袖仍然保持乐观，他断言行业可以“继续扩大规模”——即使他暗示人工智能收益的低垂果实时代已经结束。
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近年来，科技巨头们纷纷押注，认为只要为人工智能注入更多的算力，就能实现人工通用智能（AGI），即一种能够与人类认知相媲美的系统。然而，最新的一项调查显示，越来越多的研究人员开始质疑这种单纯依赖扩展现有方法的路径是否正确。这项由美国人工智能促进协会（AAAI）进行的调查显示，有76%的受访者认为，单纯通过增加计算能力和数据量，很难实现AGI。
尽管数十亿美元被投入到建设大型数据中心和训练更大规模的生成模型中，但研究者指出，这些投资的回报正在逐渐减少。加州大学伯克利分校的计算机科学家斯图尔特·拉塞尔直言：“在没有深入理解这些技术内部机制的前提下，盲目投入巨资扩展规模，这显然是不合理的。”
从数据上看，去年一年面向生成式人工智能的风险投资便高达560亿美元。这一趋势推动了对人工智能加速器的巨大需求，预计到2024年，全球半导体行业将达到6260亿美元的规模。然而，训练这些模型不仅耗费巨资，还需要消耗大量能源，因此微软、谷歌和亚马逊等企业不得不签署核能协议以支撑其数据中心运转。令人遗憾的是，尽管投入了如此庞大的资源，顶级人工智能模型的性能却已趋于停滞。不少专家认为，OpenAI的最新模型相较于前代产品，进步空间极为有限。
与此同时，这项调查也揭示了研究人员优先级的变化。77%的研究人员更倾向于设计风险收益比合理的AI系统，而仅有23%的人选择直接追逐AGI。此外，82%的受访者认为，若私人机构率先研发出AGI，应将其转化为公共资源，以降低全球性风险和伦理隐患。尽管如此，仍有70%的人支持继续推进AGI研究，前提是必须建立完善的安全保障体系。
值得注意的是，一些研究人员正积极探索成本更低、效率更高的替代方案。例如，OpenAI提出了“测试时间计算”的策略，在模型生成回应时给予更多时间进行深度思考，从而提升性能，而无需大幅扩展规模。不过，普林斯顿大学的阿尔文德·纳拉亚南警告说，这种方法恐怕难以成为解决所有问题的万能药。
另一方面，技术领军人物如谷歌CEO桑达尔·皮查伊依旧抱持乐观态度。他坚信，只要行业持续加大投入，规模化的探索仍大有可为，即便“低垂的果实”已经被摘尽。
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