旧金山——对硅谷的一种悄然增长的信念可能会产生巨大的影响：大型人工智能模型的突破——有望在不久的将来带来人类水平的人工智能——可能正在放缓。

自两年前ChatGPT疯狂推出以来，人工智能的信徒们一直认为，随着科技巨头不断以数据的形式为训练和计算肌肉火上浇油，生成式人工智能的改进将呈指数级增长。

其理由是，实现这项技术的承诺只是一个资源问题——投入足够的计算能力和数据，人工通用智能（AGI）就会出现，能够达到或超过人类水平的表现。

人工智能的发展速度如此之快，以至于包括埃隆·马斯克（Elon Musk）在内的行业领军人物呼吁暂停人工智能研究。

然而，包括马斯克自己的公司在内的主要科技公司都在向前推进，花费了数百亿美元以避免落后。

OpenAI， ChatGPT的开发者，微软支持，最近筹集了66亿美元用于进一步发展。

据CNBC报道，马斯克的人工智能公司xAI正在筹集60亿美元，用于购买10万个英伟达芯片，这是为大型车型提供动力的尖端电子元件。

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然而，在通往AGI的道路上似乎存在一些问题。

业内人士开始认识到，大型语言模型（llm）在拥有更多功能和数据的情况下，并不能以惊人的速度无限扩展。

尽管进行了大量投资，但业绩改善正显示出停滞的迹象。

“OpenAI和微软等公司的天价估值很大程度上是基于这样一种观念，即法学硕士将随着规模的不断扩大而成为人工通用智能，”人工智能专家、经常批评的加里·马库斯（Gary Marcus）说。“正如我一直警告的那样，这只是一种幻想。”

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“没有墙”

一个基本挑战是可用于人工智能训练的基于语言的数据数量有限。

人工智能法律事务公司Spellbook的首席执行官斯科特·史蒂文森（Scott Stevenson）与OpenAI和其他供应商合作，他认为，仅依靠语言数据来扩展规模注定会碰壁。

史蒂文森解释说：“一些实验室过于专注于输入更多的语言，认为它会变得越来越聪明。”

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初创公司hug Face的研究员兼人工智能主管萨沙•卢奇奥尼（Sasha Luccioni）认为，鉴于公司在模型开发中更关注规模而非目的，进展停滞是可以预见的。

她对法新社表示：“追求人工智能一直是不现实的，‘越大越好’的人工智能方法最终必然会达到极限——我认为这就是我们在这里看到的。”

人工智能行业对这些解释提出了质疑，认为人类水平的人工智能的进展是不可预测的。

OpenAI首席执行官萨姆•奥特曼周四在X上发文称：“没有墙。

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Anthropic公司的首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）与亚马逊（Amazon）合作开发了克劳德聊天机器人，他仍然很乐观：“如果你观察一下这些功能的增长速度，你就会觉得我们将在2026年或2027年实现这一目标。”

是时候思考了

尽管如此，OpenAI还是推迟了期待已久的GPT-4继任者的发布，因为它的能力增长低于预期，据the Information引用的消息来源称，GPT-4是ChatGPT的动力模型。

现在，该公司正专注于更有效地利用其现有能力。

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这种策略的转变反映在他们最近的01模型中，该模型旨在通过改进推理而不是增加训练数据来提供更准确的答案。

史蒂文森表示，OpenAI向教导其模型“花更多时间思考而不是回应”的转变，带来了“根本性的改进”。

他把人工智能的出现比作火的发现。与其以数据和计算机能力的形式投入更多燃料，不如将这一突破用于特定任务。

斯坦福大学（Stanford University）教授沃尔特•德布劳威尔（Walter De browwer）将高级法学硕士比作从高中升入大学的学生：“人工智能婴儿是一个聊天机器人，做了很多即兴表演”，而且容易出错。

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“智人在跳跃前思考的方式即将到来，”他补充说。