當?shù)貢r間5月30日，在2024年人工智能向善全球峰會（AI for Good Global Summit）上，OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·阿爾特曼（Sam Altman）通過視頻連線的方式，與主持人深入討論了人工智能的影響及未來前景等問題。在討論人工智能全球化時，阿爾特曼特別指出，中國會誕生有自身特色的大模型，預計會有10到20個大模型“存活”下來。
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核心內(nèi)容
1、關于中國大模型的發(fā)展預測
目前中國正有大量模型在被訓練，這種趨勢會持續(xù)下去。我預計中國會有自己不同于世界其他地方的大語言模型。預計會有少數(shù)大模型，數(shù)量大概在10到20個，會得到大量用戶使用，并能獲得最多資源進行訓練
2、關于對OpenAI前董事批評的回應
我尊重但非常不同意她對事件的回憶。當我們發(fā)布ChatGPT時，當時只是一個低調(diào)的研究預覽版。我們沒有預料到會發(fā)生什么。
3、關于AI的積極影響
我認為在生產(chǎn)力方面，人工智能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。人們可以更快、更有效地完成工作，更多地專注于他們想做的部分。
4、關于AI的潛在威脅
網(wǎng)絡安全問題，我不知道它是否會是第一個，但這是我認為可能會成為潛在問題的一個方面。
5、關于AI是否會加劇收入不平等
人工智能在很多方面對最貧困的人們幫助更大，而不是最富有的人們。
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當主持人詢問人工智能將如何開始改變世界時，阿爾特曼回應道：“我認為在生產(chǎn)力方面，人工智能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。”他以軟件開發(fā)人員為例，說明AI如何使他們能夠更快、更有效地完成工作，并預計這種效率提升將擴展到更多領域，包括教學、學習和醫(yī)療保健，“我們會看到不同的行業(yè)變得比以前更高效，因為他們可以使用這些工具”。
然而，他也提到了人工智能可能帶來的負面影響，尤其是網(wǎng)絡安全問題。阿爾特曼坦言：“我會特別提到網(wǎng)絡安全問題，我不知道它是否會是第一個，但這是我認為可能會成為大問題的一個方面。”
在探討AI發(fā)展的速度時，阿爾特曼表達了對未來發(fā)展樂觀的態(tài)度：“我們不認為我們接近某種漸近線。”他認為，盡管業(yè)內(nèi)對此存在爭論，但最好的方法是通過實際成果來證明進步，而不是僅僅依靠預測。
關于全球化問題，阿爾特曼對中國的AI發(fā)展做出了具體預測：“我預計中國會有自己不同于世界其他地方的大語言模型。”他進一步指出：“我猜他們會訓練成百上千個大語言模型，我猜會有少數(shù)大模型，數(shù)量大概在10到20個，會得到大量用戶使用，并能獲得最多資源進行訓練。”
當主持人問道，OpenAI前董事海倫·托納（Helen Toner）此前對他的批評是否屬實時，阿爾特曼回應稱：“我尊重但非常不同意她對事件的回憶。”他進一步解釋說：“當我們發(fā)布ChatGPT時，當時只是一個低調(diào)的研究預覽版。我們沒有預料到會發(fā)生什么，但我們當然與董事會討論了很多關于我們正在推進的研究計劃和發(fā)布計劃。”他強調(diào)，OpenAI在發(fā)布GPT-4的訓練版本時已經(jīng)與董事會進行了充分的溝通，并在制定一個逐步發(fā)布的計劃。
阿爾特曼還提到，盡管他不想在這里逐條反駁托納的觀點，但他確實認為托納是真心希望通用人工智能有一個好的結(jié)果，對此他表示感激，并祝愿托納一切順利。他強調(diào)，OpenAI致力于負責任地推進AI研究，并確保其成果能夠惠及整個社會。
最后，關于互聯(lián)網(wǎng)的未來，他表達了樂觀的看法：“我認為我們使用互聯(lián)網(wǎng)的方式可能會有所改變，但我不擔心它會變得無法理解。”他預期AI將使互聯(lián)網(wǎng)更加個性化，為用戶帶來更有效的信息獲取方式。
以下為阿爾特曼與主持人對話節(jié)選：
主持人：
現(xiàn)在，大家都認識到了到人工智能的力量和潛力，但它還沒有真正改變世界，也沒有真正改變?nèi)魏慰沙掷m(xù)發(fā)展目標和我們討論的事情。你認為當人工智能真正開始產(chǎn)生影響時，我們首先會看到的一個好的變化是什么？以及第一個不好的變化是什么？
阿爾特曼：
我認為在生產(chǎn)力方面，人工智能已經(jīng)產(chǎn)生了影響。軟件開發(fā)人員是最常被提到的例子，我認為這仍然是最好的例子，人們可以更快、更有效地完成工作，更多地專注于他們想做的部分。像其他技術工具一樣，人工智能成為工作流程的一部分，然后很快就難以想象沒有它們的工作。因此，我預計這種模式會在更多領域發(fā)生，我們會看到不同的行業(yè)變得比以前更高效，因為他們可以使用這些工具，這將對從編寫代碼到教學、學習和醫(yī)療保健的運作產(chǎn)生積極影響。我們會看到效率的提升，我認為這將是第一個真正可感受到的積極變化。
而我認為我們已經(jīng)在經(jīng)歷第一個負面影響了。顯然，已經(jīng)有一些負面的事情在發(fā)生。我會特別提到網(wǎng)絡安全問題，我不知道它是否會是第一個，但這是我認為可能會成為潛在問題的一個方面。
主持人：
當他們說“漸近”時，他們指的是，我們在訓練人工智能時，是否正在接近某種速度的極限或瓶頸？你認為我們可能會看到怎樣的改進？是線性改進，還是漸近改進？或者我們可能會看到某種指數(shù)級的、非常令人驚訝的改進？
阿爾特曼：
這是個好問題。我們不認為我們接近某種漸近線。你知道，這在業(yè)內(nèi)是一個爭論的話題。我認為我們最好的做法就是用實際成果來證明，而不是口頭解釋。很多人都在做各種預測，我認為我們要做的就是盡可能進行最好的研究，然后負責任地發(fā)布我們能創(chuàng)造的任何成果。我預計在某些領域會有巨大的改進，而在其他領域可能沒有那么大的進步，這在之前的每個模型中都是如此。
但這感覺像是我們每次發(fā)布新模型時都會有的討論，比如從3到3.5，再從3.5到4，總是有很多爭論，是否真的會有那么大的改進？如果有，會在哪些方面？答案是，似乎仍有很多提升空間。我預計我們會在一些人們認為不可能的領域取得進展。順便提一下，請原諒我插一句。我確實相信，Omni模型的全面發(fā)布，包括語音綜合等功能，將是我們向構(gòu)建時間匿名的AI代理邁出的重要一步。如果你對此感興趣，可以考慮加入我的小組Natural 20，我們可能會在接下來的幾周內(nèi)討論這個話題。
主持人：
你的兩位前董事會成員，Tosha McColley和Helen Toner，剛剛在《經(jīng)濟學人》上發(fā)表了一篇評論文章，他們說在OpenAI的失望經(jīng)歷之后——這些是投票解雇你然后你又被重新任命為CEO的董事會成員——他們說不能信任AI公司的自我監(jiān)管。然后本周早些時候，Toner在Ted AI播客中接受了一個相當嚴厲的采訪，她說整個監(jiān)督過程完全失效，事實上她和董事會是在Twitter上了解到ChatGPT的發(fā)布。這準確嗎？
阿爾特曼：
我尊重但非常不同意她對事件的回憶。但我要說的是，我認為Toner是真心關心AGI（通用人工智能）有一個好的結(jié)果，我對此表示感謝。我祝她一切順利。我可能不想在這里逐條反駁。當我們發(fā)布ChatGPT時，當時只是一個低調(diào)的研究預覽版。我們沒有預料到會發(fā)生什么，但我們當然與董事會討論了很多關于我們正在推進的研究計劃和發(fā)布計劃。在那時，我們已經(jīng)有了3.5版本，ChatGPT就是基于這個版本的，已經(jīng)發(fā)布了大約8個月左右。我們早已完成了GPT-4的訓練，并在制定一個逐步發(fā)布的計劃。但我確實不同意她對事件的回憶。
主持人：
我想問你一些關于人工智能的更大問題。我剛剛參加了一個關于人工智能和人文主義的活動，其中一個參與者提出了一個非常有趣的觀點，他說，人類創(chuàng)造出比人類更強大的東西可能不會讓我們變得更自負，反而會讓我們變得更謙卑。我們會像照鏡子一樣，看到自己赤裸的樣子。我們會對機器產(chǎn)生敬畏之情，并對我們的生活產(chǎn)生一種謙卑感，這將教會我們一種新的生活方式。你認為這會發(fā)生嗎？你有沒有過這樣的經(jīng)歷？
阿爾特曼：
就我個人而言，是的，我真的有這種感覺，我認為這種情況會更廣泛地發(fā)生。我敢打賭，很多人都會產(chǎn)生敬畏感。我不會說每個人都會這樣，但會有一些人對這件事有自負的反應。但總體上，我認為會有更多的人對世界和我們在宇宙中的位置產(chǎn)生敬畏感，并對人類視角產(chǎn)生一種謙卑感，我認為這將是非常積極的。
我最近在反思，某種意義上，科學史就是人類變得越來越不以自己為中心。你可以看到很多例子，比如我們曾經(jīng)相信太陽圍繞地球旋轉(zhuǎn)，這是非常以人為中心的思維方式。然后我們意識到，實際上是地球圍繞太陽旋轉(zhuǎn)。實際上，那些小白點是許多恒星，還有許多星系。如果你愿意繼續(xù)這個類比，你可以說，好吧，還有多重宇宙的概念，這真的很奇怪，我們幾乎什么都不是。人工智能可能是另一個例子，讓我們獲得更多的視角，使我們更加謙卑，并對我們所處的更大事物產(chǎn)生敬畏感。我認為這是一個持續(xù)的、非常積極的過程。
主持人：
我們來談談人工智能的全球化問題：你認為未來世界會如何發(fā)展？你認為三年后會有很多基礎大型語言模型，還是只有很少幾個？更重要的是，你認為中國是否會有一個單獨的大語言模型，或者一個專供尼日利亞使用的模型，一個專供印度使用的模型？這方面的發(fā)展方向是什么？