GPT之父Ilya的最新斯坦福访谈全文：AI模型规模见顶，数据都不够用了

简介：
1）大型语言模型的基本原理是通过训练一个复杂的神经网络来精确预测文本中的下一个词。当网络结构足够庞大且经过充分优化时，其表现足以达到接近人类水平的语言理解能力（如ChatGPT等实例所示）。 2）尽管这些模型展现出非凡的能力，但它们的学习效率仍然远低于人类水平。与人类相比，即使提供海量数据也无法显著提升模型的学习效果。因此，在短时间内模仿人类学习的高效性方面，现有模型仍需付出大量努力才能企及。 3）鉴于当前的进步速度和领域差异，目前尚无法准确量化大型语言模型相对于人类的学习速率。在某些认知任务上已超越人类水平，但在其他关键领域仍存在显著差距。预测这些模型何时能达到与人类相当的泛化学习能力充满不确定因素，可能需要数年甚至更长时间。 4）并不相信智能或意识会自然产生于机器之中。倾向于将意识视为生物进化过程中的产物，并认为现有科学理论尚不足以对其进行全面解释。此外，意识的表现形式并非非此即彼的存在与否，而是以程度差异的方式呈现，在不同物种中呈现出不同的适应性特征。这种特性似乎表明其可能是一种连续的生物学现象。 5）伊利亚在其任期内对OpenAI的发展贡献不仅限于推动科技创新。作为联合创始人之一，他对公司的整体社会责任持有高度关注，并致力于促进其积极影响。然而，在日常运营中，他的核心职责仍集中于技术进步的实现。 6）关于开源与闭源： • 开源