📝 这波AI与往年到底有什么区别？AI突变的底层逻辑

AI突变的底层逻辑

2023年3月15日发生了一件怪事。这一天OpenAI发布了一篇报告，是针对GPT-4的一次安全性测试。整体结论是安全的，但有一件很小的可疑事件被刊登了出来。测试中有一个环节是让GPT-4注册一个新账号，其中一个步骤是输验证码，这是一种真人测试，机器通常无法识别。GPT-4多次尝试破解无果，就在研究人员认为已经失败时，GPT-4想到了办法。他通过网络找了一个人类，让他把验证码发给自己，对方怀疑他是不是真人。GPT-4在沉思了零点几秒后，选择了隐藏身份，他说：“我有视力障碍，我没法看清楚啊”。他的说法打动了对方，于是他如愿得到那个验证码。没错，他就是马斯克等人抵制GPT的核心人员。

AI突变的原因

先抛开这件事，我很好奇到底是什么让这次的AI突然变得像科幻片一样厉害。OpenAI究竟做对了什么呢？在查了不少资料后，我发现我找到的对象真正让人工智能发生突变的，并不是OpenAI，或者说不只是它。一个更为关键的角色是微软。这还只是百万个参数，GPT-2当时拥有的全部参数量是15亿。2022年谷歌发表了一篇论文，描述了当参数超过1000亿时，模型会出现的更多神奇现象，比如突然能理解语言，突然能处理大规模任务。不过GPT-2远远够不上这个量级。正是微软的巨额资金，让GPT-3达到了这个量级。

AI的自发产生

而在这个量级上，事情开始变得反智觉起来。原本我们认为人类的创造力不能被AI取代，AI说能。一个最耐人寻味的成果来自斯坦福。他们把25个由AI生成的角色放到了一个虚拟小镇，这些角色居然能自发地产生交集，彼此对话，发生的一切又会成为经验，影响他们未来的行为。这些角色以为自己是在好好生活，其实他们一直被人类观察，或许有一天某个角色会说出：“我们是不是活在虚拟世界里？”这简直是楚门的世界的雏形。那AI到底是怎么产生这些神奇现象的？自发产生，人类根本不用告诉AI任何一套规则，一切都是它自己学会的。

AI的学习过程

比如如果想让ChaiGBT了解想象这个词的意思，只需让他自己去网络上搜索这个词，他会看想象前面后面分别有些什么字。只要看得多了，模型的神经网络就能感知到想象的意思。每个素材进来神经网络过一遍，各个参数的权重便会重新调整，等到训练的差不多了，就把所有参数都固定下来，整个模型就练制完成，可以开始应对新局面推理并输出了。而AI模型最不可思议的是它能发现人类无法理解的规律。20年麻省理工学院把6万多个分子结构一股脑给到AI模型，让它找到其中有效的药物分子。结果它还真找到了一个分子，从而发现了一种广谱抗生素，它能杀死已经对其他抗生素产生耐药性的细菌。如果人类要发现这种抗生素，只能对成千上万个分子一一做实验，通常得花数十年。AI找到了不为科学家所知的分子特点，然后用那些特点发现了新抗生素。那些是什么特点呢？不知道。整个训练模型是一大堆参数，你一测发现它还真的会了，可你不知道它会的究竟是什么。GPT-4的参数已经比整个银河系恒星的数量还要多，它的思考方式人类已经永远无法理解。

OpenAI的成功关键

OpenAI创造了一种超越人类感知的存在。那为什么谷歌的AI模型没变得这么厉害？OpenAI成功的关键是什么呢？一个最接近真相的答案是运气好，因为就连OpenAI的研发人员都说，他们也不知道为什么Chai GPT变得这么好用。人工智能告诉我们一件事，量变的确能产生质变。不过Chai GPT看似只发了一两年，实际上人工智能已经发展了六十多年。GPT-4会是全人类长期投入的最终变现，OpenAI才着了时机。超级粉丝的是马斯克前几天突然买了一万张显卡，还从谷歌开发专家开发嘛，老板嘴上说不要，心里还是知道AI有多重要。两个月前OpenAI发布了一则公告，他们已经走在超人工智能的路线上了。如果这条路走成通用型人工智能诞生，它能完成一切所谓的智力活动的任务，人类说出一个目标，它就能用我们没法理解的方式达成。比如设计一台极自白光刻机，现在我的电脑里运转着一块几台红4090显卡，当我开启DLSS3.0，它就能根据前后两张画面形成一个中间帧，从而使帧率成倍提升，还不消耗额外算力。这是专用型AI给我带来的切实好处。可如果是通用型AI，它不但能做到这一切，甚至能把造显卡芯片的光刻机也设计出来，因为光刻机的制造无需突破理论科学。通用型AI对于科学的应用和技术达成，会比人类做得快太多。光刻机也只是开始，未来世界各国谁率先掌握通用型AI，谁就将在各方面与竞争对手们拉开差距。虽然竞技还不会发生，但已经不是遥不可及了。前几天微软对GPT-4做了一次详细测试，结论是GPT-4已经可以被认为是早期版本的通用人工智能。一篇论文阐述了GPT将对80%的美国劳动力产生影响和冲击。未来尚不确定，唯一确定的是，我们已经永远地脱离了前人工智能时代。

我看到这么一个故事，意味深长。我看到了一位美国人工智能的老师，他在一家美国的人工智能公司。这是我们继续做下去，谢谢你的关注。我是唐晨，我们下期再见。