深度學習奏效了，而且隨着規模的擴大，效果可以預見會更好。

作者：Sam Altman

編譯：學術君

【編者按】當前，通用人工智能（AGI）是國內外衆多大模型公司都競相希望實現的目標，這是一種假想的技術，可以在執行許多任務時與人類智能相媲美，而無需經過專門訓練。相比之下，超級智能則超越了通用人工智能，它可以被看作是機器智能的一個假想水平，在任何智力任務上都能大幅超越人類。

今日凌晨，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在一篇題爲“智能時代”（The Intelligence Age）的個人博文中概述了他對人工智能驅動的未來科技進步和全球繁榮的願景。

文章描繪了一幅人工智能（AI）加速人類進步的圖景，他認爲“超級智能”可能會在未來幾千天內出現。

他寫道：“我們有可能在幾千天內（!）就擁有超級智能（ASI）；也許需要更長的時間，但我相信我們會到達那裏。”

他認爲，人工智能模型很快就會成爲自主的個人助理，代表我們執行特定任務，比如替你協調醫療服務。在未來的某一天，人工智能系統將變得如此出色，以至於能夠幫助我們製造出更好的下一代系統，並在科學上取得全面進步。

他將他描述的人類社會的下一次繁榮飛躍歸功於深度學習，他寫道，“深度學習奏效了，而且隨着規模的擴大，效果可以預見會更好，我們爲此投入了越來越多的資源。”

Altman 認爲，如果我們想讓儘可能多的人掌握人工智能，就必須降低計算成本，使其變得豐富（這需要大量能源和芯片）。如果我們不建設足夠的基礎設施，人工智能將成爲一種非常有限的資源，人們會爲了爭奪這種資源而爭鬥，人工智能也將主要成爲富人的工具。

當然，沒有人能真正預測人工智能的未來，儘管飽受批評，但作爲 OpenAI 的首席執行官，Altman 或許已經看過尚未爲公衆廣泛知曉的人工智能進展。因此，即使給出了一個相當寬泛的時間，這一說法也備受關注。

事實上，並非所有人都與奧特曼一樣樂觀和熱情。計算機科學家 Grady Booch 在 X 上寫道：“我對所有的人工智能炒作都感到非常厭倦：它沒有任何現實基礎，只是爲了擡高估值、煽動公衆、博取頭條新聞，以及分散對計算機領域正在進行的真正工作的注意力。”

“人與生俱來就有創造和相互利用的慾望，而人工智能將讓我們前所未有地放大自己的能力。” Altman 在文章中寫道，“我們今天所做的許多工作，在幾百年前的人們看來都是浪費時間的瑣事，但沒有人會在回顧過去時，希望自己是一名點燈人。”

學術頭條在不改變原文大意的情況下，做了簡單的編譯。

內容如下：

智能時代

在接下來的幾十年裏，我們將能夠做到在我們的祖輩看來像魔術一樣的事情。

這種現象並非剛剛出現，但將會加速發展。隨着時間的推移，人們的能力大幅提高；我們現在已經可以完成前人認爲不可能完成的事情。

我們之所以更有能力，不是因爲基因的改變，而是因爲我們受益於社會的基礎設施，這些基礎設施比我們任何一個人都要聰明和有能力；從一個重要的意義上說，社會本身就是一種高級智能。我們的祖輩--以及他們的前輩--創造併成就了偉大的事業。他們爲人類的進步做出了貢獻，而我們所有人都從中受益。人工智能將爲人類提供解決困難問題的工具，幫助我們在腳手架（scaffolding）上添加新的支柱，而這些是我們自己無法解決的。進步的故事還將繼續，我們的後代將能做我們做不到的事情。

這不會一蹴而就，但我們很快就能與人工智能合作，它能幫助我們完成比沒有人工智能時更多的工作；最終，我們每個人都能擁有一個由不同領域的虛擬專家組成的個人人工智能團隊，共同創造幾乎任何我們能想象到的東西。我們的孩子將擁有虛擬家庭教師，他們可以用任何語言、以任何速度提供任何學科的個性化指導。我們可以想象，類似的想法還能改善醫療保健，創造出人們能想象到的任何軟件，以及更多。

有了這些新能力，我們就能實現今天看來難以想象的共同繁榮；在未來，每個人的生活都會比現在更好。繁榮本身並不一定會讓人幸福--有很多悲慘的富人--但它會切實改善全世界人民的生活。

我們可以從一個狹義的角度來看待人類歷史：經過數千年的科學發現和技術進步，我們已經知道如何熔化沙子，加入一些雜質，以驚人的精度和超小的規模將其排列成計算機芯片，通過它運行能量，最終形成能夠創造出越來越強大的人工智能系統。

這可能是迄今爲止所有歷史中最重要的事實。我們有可能在幾千天后（！）就擁有超級智能；也許需要更長的時間，但我相信我們一定會達到這個目標。

我們是如何實現下一次繁榮飛躍的？

三個字：深度學習奏效了。

用 15 個字來概括：深度學習奏效了，而且隨着規模的擴大，效果可以預見會更好，我們爲此投入了越來越多的資源。

就是這樣；人類發現了一種算法，它可以真正地學習任何數據分佈（或者說，產生任何數據分佈的基本“規則”）。精確到令人震驚的程度，可用的計算和數據越多，它就越能幫助人們解決棘手的問題。我發現，無論我花多少時間思考這個問題，我都無法真正理解它有多麼重要。

我們還有很多細節問題需要解決，但被任何特定挑戰所困擾都是錯誤的。深度學習是有效的，我們會解決剩下的問題。關於接下來可能發生的事情，我們可以說很多，但最主要的一點是，人工智能將隨着規模的擴大而變得更好，這將給全世界人民的生活帶來有意義的改善。

人工智能模型很快就會成爲自主的個人助理，代表我們執行特定任務，比如替你協調醫療服務。在未來的某一天，人工智能系統將變得如此出色，以至於能夠幫助我們製造出更好的下一代系統，並在科學上取得全面進步。

科技將我們從石器時代帶入農業時代，然後又帶入工業時代。從這裏開始，通往智能時代的道路由計算、能源和人類意志鋪就。

如果我們想讓儘可能多的人掌握人工智能，就必須降低計算成本，使其變得豐富（這需要大量能源和芯片）。如果我們不建設足夠的基礎設施，人工智能將成爲一種非常有限的資源，人們會爲了爭奪這種資源而爭鬥，人工智能也將主要成爲富人的工具。

我們需要明智而堅定地行動。智能時代的到來是一個重大的發展，面臨着非常複雜和極其嚴峻的挑戰。這不會是一個完全正面的故事，但其積極意義是如此巨大，以至於我們有責任爲自己和未來想出辦法來應對我們面前的風險。

我相信，未來將是如此光明，以至於沒有人能夠在現在就對它進行描述；智能時代的一個顯著特徵將是大規模繁榮。

儘管這一切都將逐步發生，但令人震驚的勝利——恢復氣候、建立太空殖民地和發現所有物理學——終將成爲司空見慣的事情。憑藉近乎無限的智慧和充沛的能量——產生偉大想法的能力和實現這些想法的能力——我們可以做很多事情。

正如我們在其他技術中看到的那樣，人工智能也會有弊端，我們需要從現在開始努力，最大限度地發揮人工智能的優勢，同時將其危害降到最低。舉例來說，我們預計這項技術會在未來幾年給勞動力市場帶來重大變化（有好有壞），但大多數工作崗位的變化會比大多數人想象的要慢，而且我並不擔心我們會無事可做（即使這些工作在今天看來並不像“真正的工作”）。人與生俱來就有創造和相互利用的慾望，而人工智能將讓我們前所未有地放大自己的能力。作爲一個社會，我們將回到一個不斷擴大的世界，我們可以再次專注於玩正和遊戲。

我們今天所做的許多工作，在幾百年前的人們看來都是浪費時間的瑣事，但沒有人會在回顧過去時，希望自己是一名點燈人。如果一個點燈人能夠看到今天的世界，他會覺得周圍的繁榮是難以想象的。如果我們能從今天快進一百年，我們周圍的繁榮景象也會讓人覺得難以想象。