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田淵棟:關于GPT-4的一些感想


  新智元報道  

作者:田淵棟
編輯:桃子
【新智元導讀】對于研究者們而言,GPT-4的出現意味著什么呢?

OpenAI昨天發布了GPT-4,試用了一下確實很不錯。

在我主要關心的故事生成方面,與ChatGPT生成出來的故事相比,GPT-4文筆更佳細節更多,更擅長生動具體的描繪,情節也開始出現一些有趣的轉折。當然,ChatGPT有的問題,比如說缺乏整體布局謀篇能力,角色不突出,敘事展開比較無聊,續寫段落會很快歸于一個平庸的結尾等等,在GPT-4上面仍然存在。

從它的性能報告上來看,與GRE verbal接近滿分相比,GRE寫作只有4分,大學預修英語寫作也只有2分(3分及格),而且從GPT-3到4沒有進步,不知道是不是和這些問題有關聯。

但不管怎么說,GPT-4已經能幫我們干很多日常工作了。自從2013年深度學習開始爆發以來,僅僅過了十年,我們就有了如此強力的工具,其進化速度可以說是超出想象。

2017年我在為什么有些學數學的看不慣甚至鄙視 Deep Learning?這個回答里面寫了一些大膽的猜測,比如說“漫漫長夜里瞎摸,太陽還沒有露頭”,現在看起來這些預測還是大體正確的,只是想不到,這一天會那么快到來。

一個技術,一旦變成像微積分一樣的通用工具,那接下來帶來的巨大變革,是可以預期的。

如果再把眼光放得長遠些,將來會發生什么事呢?

我在2020年左右也有一些思考,放在自己的科幻小說里了。總的來說,如果這樣的趨勢發展到極致,再加上連實物產品的制造都可以就地取材完全自動化,那最后的結果就是「所思即所得」:只要能構思出一個東西,它就會以極低的成本出現在自己的面前。

大部分重復性勞動,只要可以被機器無限制復制,其價值就會降到近乎為零,成為和水和空氣一樣無所不在的公共品。

在這種條件下,「獨一無二」就會成為大家所珍視的價值和意義。也許以后,判斷人才的主要因素,不再是完成學位,考試過關,而是看個人的經歷和成就。

「同樣的目標下比別人做得更好」是一種獨一無二,「去往從未有人去過的方向」也是一種獨一無二。這不僅包括同行認可的學術成就,比如解開無人能解的難題,開創并探索一個新的學術方向,更包括獨一無二的經驗、見解、思考方式,乃至三觀,比如說一個拄著拐杖徒步探險過南極的程序員,他/她對這個世界會有什么樣的觀點,見解和感悟?一個曾自制火箭去往月球但中途失控,又奇跡被救的歷史系學生,將在自傳里如何講述這段經歷?

這些與個人特質緊密結合的話語權,會讓每個人都能占據人類社會中的一個獨特生態位,成為「人之為人」最終的定海神針。即便是將來意識能夠上傳,數字孿生能夠實現,這種獨特人格仍然是無法復制的——完全相同的個體,只要變成了兩個并開始各自接受不同的外界信號刺激,他們內部的狀態就會因更新而不同,軌跡就會開始分叉,從而再次變得獨一無二。

總的來說,每個人都通過自身的「道」來證明自己的選擇,又因為過去的選擇,來累計自己獨一無二的特質。無法預先判斷誰比誰更優秀,因為計算這個判定函數本身,就需要個體踐行自己的道路。而無數的,堅持各自方向的人聚在一起,就會不斷涌現出各種奇妙的想法,有一些被實踐證明正確的,就會影響到他人并且吸引到追隨者。而包含這些所有個體的,一個多元包容的世界,就會充滿前進的動力。

扯遠了。

對于研究者們而言,GPT-4的出現意味著什么呢?

我們有兩種極端的選擇,其一是關起門來,不聽不看,沿用舊的思維慣性去構思研究路線,繼續發表下一篇文章;也可以從此百分百拋棄以前的研究思路,撕掉所有課本,相信算力為王,大模型大數據就是一切。

我覺得這兩種態度都不可取。研究的范式要有變化,不再是發現特定的知識,而是研究模型學習的機制,尋求其學習能力的本源。比如說通過海量的數據訓練,現有的模型可以自動學會很多概念。

但模型是如何學會這個概念的,為什么大模型會學得更快更好,它怎樣從數據中被發現,被模型抓住并且在訓練中不斷被強化?高級的概念是如何形成的?現有的模型如何抓住這些概念,以什么樣的機制抓住它們?我覺得這些可能是在長遠上來看,真正有意義的基礎研究方向,也是把”人工智能“這個玄學,真正轉化成科學的最終出口。

當然了,這些應該說是幾十年的尺度上看的,要做這些研究,需要大量的基礎知識,充足的耐心,擅長接受超出自己認知范圍內的新生事物,又能把它融入原本的工作流和研究思路中去。

這可以算是自己在研究上獨一無二的「定海神針」吧,希望能夠繼續走下去。

參考資料:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/614458786

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