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回頭來看，ChatGPT的橫空出世驗(yàn)證了Ilya Sutskever此前預(yù)想的AI發(fā)展方向。

在OpenAI成立早期，強(qiáng)化學(xué)習(xí)大牛Pieter Abbeel曾與Ilya共事，在他看來，Ilya對(duì)AI的思考總是走在他人的前面，而為了驗(yàn)證自己的想法，他總是在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間更換自己的工作處境，并做出了領(lǐng)域內(nèi)最具開創(chuàng)性的工作。

Ilya出生于俄羅斯，五歲隨家人搬到以色列讀書、生活，本科時(shí)轉(zhuǎn)學(xué)至多倫多大學(xué)，攻讀數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，并在此取得了計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，師從深度學(xué)習(xí)“教父”Geoffrey Hinton。2012年，在Hinton的指導(dǎo)下，他與Alex krizhevsky提出了AlexNet網(wǎng)絡(luò)，開啟了新一輪深度學(xué)習(xí)革命。隨后，Ilya加入Hinton的三人組公司DNN-research，并在2013年被Google收購(gòu)，Ilya也隨即入職。2015年，Ilya離開Google，與馬斯克、Sam Altman、Greg Brockman等人創(chuàng)立了OpenAI，至今，他一直擔(dān)任公司首席科學(xué)家。

從AlexNet開始，AlphaGo、GPT、CLIP、DALL-E和Codex這些業(yè)內(nèi)開山之作都有他的身影。不過，將這位科學(xué)家推到世界舞臺(tái)中央的是2022年11月發(fā)布的ChatGPT，而他正是GPT系列模型背后的奠基人和總設(shè)計(jì)師。

以ChatGPT為代表的大型語(yǔ)言模型在全世界范圍內(nèi)產(chǎn)生了巨大影響，被視為科技領(lǐng)域的革命性進(jìn)展。

不過，面向未來，當(dāng)前的大型語(yǔ)言模型發(fā)展不會(huì)是AI進(jìn)步的全部。Ilya對(duì)此有一個(gè)比喻：如果把AI看作是身體，那還需要肌肉、骨骼和神經(jīng)系統(tǒng)，你只擁有其中一個(gè)部件也不錯(cuò)，但那不會(huì)是真正的進(jìn)展，你需要集齊所有的部件。

AI的發(fā)展還將繼續(xù)。近期，在與斯坦福大學(xué)客座講師Ravi Belani的線上對(duì)話中，Ilya分享了關(guān)于大型語(yǔ)言模型、深度學(xué)習(xí)以及OpenAI的未來發(fā)展的思考。

他預(yù)計(jì)，深度學(xué)習(xí)和大型語(yǔ)言模型會(huì)繼續(xù)發(fā)展：這個(gè)領(lǐng)域的未來可能會(huì)有一小部分重大突破，加之許多細(xì)微改進(jìn)，所有這些都將融入到一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程體系。他還給出了一些有趣、可執(zhí)行的思想實(shí)驗(yàn)。

大型語(yǔ)言模型與人類智能

Ravi Belani：大型語(yǔ)言模型是生成式AI的關(guān)鍵技術(shù)，OpenAI目前正處于這一技術(shù)的最前沿，對(duì)這一技術(shù)有什么是你未曾預(yù)料到的？

Ilya Sutskever：大型語(yǔ)言模型的工作原理簡(jiǎn)單且迷人。眾所周知，人腦由大量神經(jīng)元組成，是世界上智能程度最高的東西。幾十年來，神經(jīng)科學(xué)家們一直在研究神經(jīng)元，試圖弄清它的工作原理，雖然生物神經(jīng)元的工作之謎仍待揭開，但在上世紀(jì)四十年代早期，通過仔細(xì)觀察，深度學(xué)習(xí)研究人員們做了一個(gè)大膽設(shè)想：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的人工神經(jīng)元其實(shí)和生物神經(jīng)元有點(diǎn)相似。我們可以在這一設(shè)想的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究。

相比生物神經(jīng)元，人工神經(jīng)元要簡(jiǎn)單得多，并且我們可以對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)研究。在這一領(lǐng)域被命名為深度學(xué)習(xí)之前，早期，深度學(xué)習(xí)先驅(qū)們?nèi)〉昧艘粋€(gè)非常重要的突破——反向傳播算法。這個(gè)算法是關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)方程，提供了一種在計(jì)算機(jī)中實(shí)現(xiàn)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并編寫代碼的方法，并告訴我們神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該如何根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來調(diào)整連接。

對(duì)學(xué)習(xí)過程以及學(xué)習(xí)過程運(yùn)行條件的了解關(guān)系到我們所能取得的進(jìn)一步進(jìn)展。雖然我們用的是計(jì)算機(jī)去操作學(xué)習(xí)過程，但這卻更像是實(shí)驗(yàn)科學(xué)或生物實(shí)驗(yàn)。大多數(shù)深度學(xué)習(xí)進(jìn)展都可以歸結(jié)為：在大型計(jì)算機(jī)中建構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，讓這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練數(shù)據(jù)要求它們完成的任務(wù)。

大型語(yǔ)言模型的理念是：如果有一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練，讓它根據(jù)前面的文本內(nèi)容預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞。再看最初的猜想：也許生物神經(jīng)元和人工神經(jīng)元極為類似，沒有太大區(qū)別。那么，如果有一個(gè)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的運(yùn)轉(zhuǎn)方式也許類似于人們談話時(shí)生物神經(jīng)元的運(yùn)轉(zhuǎn)方式。如果我們和這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)話，因?yàn)樗軌驕?zhǔn)確預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞，所以可以在理解對(duì)話的基礎(chǔ)上，準(zhǔn)確地縮小生成對(duì)話的可能性范圍。

精確猜測(cè)下一個(gè)單詞需要進(jìn)行預(yù)測(cè)，這也是理解的方式。我們很難清楚定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“理解“，但我們可以輕易測(cè)量和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)對(duì)下一個(gè)單詞的預(yù)測(cè)誤差。

我們想要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有“理解”能力，但能做的是優(yōu)化預(yù)測(cè)，而這也正是我們目前在做的事。通過優(yōu)化預(yù)測(cè)得到了目前的大型語(yǔ)言模型，它們都是用強(qiáng)大的反向傳播算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此可以想象，人工神經(jīng)元和生物神經(jīng)元并沒有太大區(qū)別，如果留心觀察，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)人腦很擅長(zhǎng)猜測(cè)下一個(gè)單詞。

Ravi Belani：此前，我們認(rèn)為機(jī)器是無法進(jìn)行學(xué)習(xí)的，但現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)機(jī)器可以學(xué)習(xí)，對(duì)即將發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。如果人類處于1X學(xué)習(xí)階段，那么與人類相比，ChatGPT等模型處于何種階段？

Ilya Sutskever：我們很難在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人類之間做直接對(duì)比，因?yàn)槿祟惪梢詮妮^少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)很多知識(shí)，但大型語(yǔ)言模型卻無法做到這點(diǎn)，所以ChatGPT等模型才需要用更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以彌補(bǔ)它們?cè)趯W(xué)習(xí)方面的先天不足。隨著不斷進(jìn)行訓(xùn)練，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)變得越來越優(yōu)秀，學(xué)習(xí)速度也越來越快。

總體上看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人腦還是有很大差異，學(xué)習(xí)方式大有不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)十分擅長(zhǎng)數(shù)學(xué)和編程，為了掌握數(shù)學(xué)或編程等能力，它們需要學(xué)習(xí)吸收大量數(shù)學(xué)書籍，但對(duì)人類而言，做同樣的事情，可能只需要看一兩本數(shù)學(xué)書，再做一兩百道練習(xí)題就夠了。

Ravi Belani：如果不考慮數(shù)據(jù)方面的限制，讓模型吸收盡可能多的數(shù)據(jù)，那它現(xiàn)在的學(xué)習(xí)能力是否達(dá)到了人類的十分之一？

Ilya Sutskever：這個(gè)問題給任何回答都具有誤導(dǎo)性。顯然，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所儲(chǔ)備的知識(shí)量以及所掌握的技術(shù)都遠(yuǎn)超人類水平，比如這些模型十分擅長(zhǎng)詩(shī)歌創(chuàng)作，它們可以就任何話題發(fā)表長(zhǎng)篇大論，還可以談?wù)摎v史等等。但從另一角度，人類可以對(duì)這些問題進(jìn)行更深層次的探討，比如人類專家可以在只讀了少量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)某個(gè)話題發(fā)表深入見解。

Ravi Belani：機(jī)器的學(xué)習(xí)和適應(yīng)速度是否會(huì)超過人類？這樣的奇點(diǎn)是否存在？

Ilya Sutskever：會(huì)的。在這方面我們還會(huì)取得進(jìn)展，但距離奇點(diǎn)的發(fā)生還要很久，我不能給出一個(gè)確切時(shí)間。

Ravi Belani：現(xiàn)在，有人對(duì)AI的發(fā)展表示擔(dān)憂，特別是蘋果的聯(lián)合創(chuàng)始人Steve Wozniak和埃隆·馬斯克，兩人曾公開簽署過一份請(qǐng)?jiān)笗暦Q人類已經(jīng)接近甚至可能越過了技術(shù)發(fā)展紅線，如果現(xiàn)在不中止AI的發(fā)展，將無法控制其帶來的后果。不過，Sam Altman（OpenAI CEO）對(duì)此基本持反對(duì)意見，在你看來，AI發(fā)展是否應(yīng)該受到一些監(jiān)管或監(jiān)督的限制？

Ilya Sutskever：人工智能將變得非常強(qiáng)大，并具備真正的變革力量，我們確實(shí)需要朝著一個(gè)制定政府監(jiān)管的世界前進(jìn)，其中有以下幾個(gè)方面需要考慮。

首先，我們希望生活在一個(gè)制定明確規(guī)則的世界，例如對(duì)訓(xùn)練更強(qiáng)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)制定規(guī)范。其次，我們需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練進(jìn)行謹(jǐn)慎評(píng)估，預(yù)測(cè)其當(dāng)前和未來能夠?qū)崿F(xiàn)的能力，比如在一年之后或者訓(xùn)練完成時(shí)達(dá)到的能力。這些措施必不可少，以確保人工智能的發(fā)展合理并可靠。

我們追求的是一個(gè)每一步都經(jīng)過充分準(zhǔn)備、驗(yàn)證和認(rèn)證的世界。我相信，這是我們應(yīng)該致力于發(fā)展的正確方向。

機(jī)器“意識(shí)”的思想實(shí)驗(yàn)

Ravi Belani：你小時(shí)候曾困惑于“意識(shí)”這個(gè)概念，你是否認(rèn)為“意識(shí)”、“感覺”或“自我意識(shí)”等是學(xué)習(xí)的延伸？“意識(shí)”是否無可避免，注定會(huì)產(chǎn)生？

Ilya Sutskever：小時(shí)候，看著自己的雙手，我會(huì)好奇為什么眼前這個(gè)東西是我的手呢？“意識(shí)”仿佛是自然而然產(chǎn)生的，我不知道該如何更好地對(duì)“意識(shí)”進(jìn)行解釋。

舞臺(tái)設(shè)備模型_舞臺(tái)模型制作_舞臺(tái)模型設(shè)計(jì)

眾所周知，“意識(shí)”是很棘手的問題，它沒有明確的定義，并且我們也沒有“意識(shí)”檢測(cè)系統(tǒng)。有時(shí)對(duì)于完美運(yùn)行的系統(tǒng)，我們會(huì)猜測(cè)它也許具有“意識(shí)”，但出于某些原因，這個(gè)系統(tǒng)其實(shí)并沒有“意識(shí)”。

將來，當(dāng)AI系統(tǒng)能夠快速?gòu)纳倭繑?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)時(shí)，我們也許可以用一種簡(jiǎn)單的方式在AI系統(tǒng)上做實(shí)驗(yàn)：在實(shí)驗(yàn)中，我們要非常謹(jǐn)慎地整理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)未包含任何與“意識(shí)”有關(guān)的內(nèi)容。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)只陳述客觀事實(shí)，比如這里有一個(gè)球，那里有一座城堡，另一邊有一個(gè)玩具等等，這類數(shù)據(jù)具有高度可控性。接下來幾年，我們就用這類數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。

或者，我們還可以讓模型與許多不同的老師進(jìn)行互動(dòng)，讓老師幫助它們學(xué)習(xí)，但在整個(gè)訓(xùn)練過程中，我們要十分小心，不能提及任何與“意識(shí)”相關(guān)的內(nèi)容，只告訴模型最表層的概念。當(dāng)訓(xùn)練達(dá)到一定程度時(shí)，我們?cè)俑嬖VAI與“意識(shí)”相關(guān)的內(nèi)容。

試想一下，AI會(huì)有何種反應(yīng)，它們會(huì)不會(huì)早就感受到了“意識(shí)”，然后說“天啦，我早就有這種感覺了，只是不知道該如何形容”，AI的這種反應(yīng)是可以接受和預(yù)料的。

如果AI只有一些非常單調(diào)狹窄的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，那么它可能永遠(yuǎn)不會(huì)有意識(shí)，但如果AI能以人類可理解的方式，正確且頭頭是道地談?wù)摗耙庾R(shí)”，那么它可能真的有“意識(shí)”了。

Ravi Belani：“意識(shí)”是程度問題還是二元問題？

Ilya Sutskever：“意識(shí)”是分程度的。比如當(dāng)一個(gè)人非常累或者喝醉了，他的“意識(shí)”可能會(huì)在某種程度降低。在我看來，不同的動(dòng)物擁有不同的“意識(shí)”程度，比如從狗到貓到老鼠再到昆蟲的“意識(shí)”程度應(yīng)該呈連續(xù)的下降趨勢(shì)。

開源與閉源，營(yíng)利與非營(yíng)利

Ravi Belani：眾所周知，OpenAI的使命是確保通用人工智能造福全人類。最初，馬斯克招募你加入OpenAI，并捐贈(zèng)了1億美元，當(dāng)時(shí)OpenAI還是一個(gè)非營(yíng)利性的開源機(jī)構(gòu)。馬斯克表示，創(chuàng)辦OpenAI最初的愿景是創(chuàng)建一股與谷歌和業(yè)界相抗衡的研究力量，考慮到AI對(duì)人類可能存在的潛在威脅舞臺(tái)設(shè)備模型，他不希望AI行業(yè)完全由企業(yè)和營(yíng)利性組織掌控。如今，OpenAI卻成為營(yíng)利性的閉源組織，與微軟關(guān)系密切，似乎正朝著微軟和谷歌兩家獨(dú)大的壟斷方向發(fā)展。

作為OpenAI的首席科學(xué)家，你如何看待這一轉(zhuǎn)變？在做出這一決策時(shí)，你是否考慮了道德因素？還是說道德準(zhǔn)則是其他人的責(zé)任，你的主要任務(wù)是推動(dòng)技術(shù)發(fā)展？

Ilya Sutskever：我對(duì)OpenAI的一切事務(wù)都負(fù)有直接責(zé)任，即便我的角色主要是推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，但作為公司創(chuàng)始人之一，我十分關(guān)心OpenAI的整體影響。在這一背景下，再來討論開源與閉源、非營(yíng)利與營(yíng)利。

AI的挑戰(zhàn)在于它能夠包羅萬象，因而面臨眾多不同的挑戰(zhàn)和利益沖突。開源與閉源之爭(zhēng)就是一個(gè)很好的例子，為什么提倡AI開源？首先，開源AI能夠防止權(quán)力過度集中于構(gòu)建AI的人手中，如果只有少數(shù)幾家公司掌控這項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)，顯然是不合理的，AI應(yīng)當(dāng)是開源的，任何人都可以使用。以上是支持AI開源的論點(diǎn)。

但顯然，短期來看，出于商業(yè)利益，有人會(huì)反對(duì)AI開源。同時(shí)，長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，若有人相信最終AI將變得十分強(qiáng)大，如果未來某天你僅僅是告訴AI：“嘿！你能自主創(chuàng)建一個(gè)生物研究實(shí)驗(yàn)室嗎？”它就能夠自行處理所有的文書工作，找到合適的場(chǎng)所，雇傭技術(shù)人員，整合實(shí)驗(yàn)等，一切就開始變得難以置信。在這種情況下，AI是否也應(yīng)該開源？

因此，關(guān)于開源問題，可能存在一種層級(jí)，來根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力、智能程度和可執(zhí)行任務(wù)的范圍來衡量其能力。當(dāng)AI能力處于較低水平時(shí)，開源是一件好事，但在某一時(shí)刻（關(guān)于何時(shí)達(dá)到這一時(shí)刻可能會(huì)引發(fā)爭(zhēng)論），AI的能力將變得無比強(qiáng)大，這時(shí)公開源代碼顯然是不負(fù)責(zé)任的行為。

我認(rèn)為，目前AI的能力水平還不夠高，不足以成為推動(dòng)閉源模式的安全考慮因素。換句話說，這個(gè)問題可以分階段來看。當(dāng)前，我們正處于競(jìng)爭(zhēng)階段，但隨著模型能力的不斷增強(qiáng)，總有一天安全會(huì)成為一個(gè)顯著而緊迫的因素，促使我們不再開源這些模型。

Ravi Belani：這是否是OpenAI后來選擇閉源的決策動(dòng)機(jī)，還是出于某種契約或商業(yè)上的考量，以獲得來自微軟或其他公司的資金支持，來支撐業(yè)務(wù)的發(fā)展，或是另有原因？

Ilya Sutskever：在某種意義上，如果OpenAI能夠成為一個(gè)非營(yíng)利組織，并一直保持這種狀態(tài)直到完成使命，這種方式十分可取。然而，值得強(qiáng)調(diào)的是，這些數(shù)據(jù)中心成本十分昂貴，其中絕大部分都流向了云服務(wù)提供商。

為什么會(huì)出現(xiàn)這種局面？之所以需要這么多資金，是因?yàn)榇笮蜕窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)決定了它們需要大量的計(jì)算資源，再無其他。

可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界和人工智能公司之間正發(fā)生分化。幾十年來，人工智能的前沿研究一直由大學(xué)的學(xué)術(shù)部門推進(jìn)。直到2010年代中期，這種情況一直存在。但在某個(gè)時(shí)刻，當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目的復(fù)雜性提升，成本增加時(shí)，大學(xué)就失去了競(jìng)爭(zhēng)力，如今，大學(xué)進(jìn)行人工智能方面的研究需要尋求其他的方式，與過去和當(dāng)前企業(yè)進(jìn)行的方式截然不同。

基于以上原因，非營(yíng)利組織的運(yùn)轉(zhuǎn)會(huì)出現(xiàn)問題，因?yàn)榻M織資助者難以從中獲取回報(bào)，這就成了一場(chǎng)徹頭徹尾的捐贈(zèng)，而且很難說服人們?yōu)榉菭I(yíng)利組織籌集資金。

那么，有沒有解決辦法或行動(dòng)方針？我們想到了一個(gè)方法，據(jù)我所知，OpenAI的這種開放式企業(yè)架構(gòu)在世界上獨(dú)一無二。

OpenAI不是營(yíng)利性公司，而是一家有限營(yíng)利公司，這意味著，OpenAI的股權(quán)更像是債券，而不是普通公司的股份。債券的主要特點(diǎn)是一旦支付完畢，整個(gè)流程就結(jié)束了。換句話說，與普通公司相比，OpenAI對(duì)投資者負(fù)有限責(zé)任。

Ravi Belani：創(chuàng)始人是否持有OpenAI的股份？

Ilya Sutskever：除了Sam Altman（OpenAI首席執(zhí)行官）沒有股份，其他創(chuàng)始人持有有限股份。

Ravi Belani：股份是如何設(shè)定上限的（capped）？我推測(cè)創(chuàng)始人不會(huì)購(gòu)買OpenAI的股份，除非股份上限設(shè)定為名義股價(jià)（nominal share value）。

Ilya Sutskever：OpenAI這一機(jī)制與普通的初創(chuàng)公司股份制確實(shí)不同，但也存在一些相似之處，即加入公司的時(shí)間越早，股份上限就越高，因?yàn)樾枰叩纳舷迊砦畛跬顿Y者。隨著公司業(yè)務(wù)持續(xù)取得成功，上限會(huì)逐漸降低。這一點(diǎn)十分重要，這意味著，一旦向投資者和員工了卻全部義務(wù)，OpenAI將再次成為一個(gè)非營(yíng)利組織。

你可能會(huì)覺得這一機(jī)制不知所云，好像并沒有改變什么，但還需要考慮人工智能未來的發(fā)展預(yù)期。我認(rèn)為，OpenAI完全有可能在履行對(duì)投資者和員工的義務(wù)之后，成為一個(gè)非營(yíng)利組織。當(dāng)計(jì)算機(jī)變得十分強(qiáng)大，帶來的經(jīng)濟(jì)破壞十分嚴(yán)重時(shí)，這一轉(zhuǎn)變將大有裨益。

Ravi Belani：怎么看待OpenAI與微軟的關(guān)系？

Ilya Sutskever：幸運(yùn)的是，微軟對(duì)這些問題的考慮方式十分正確，他們真正理解了人工智能的潛力及其重要性。

舉個(gè)例子，微軟是OpenAI的投資者，和谷歌與DeepMind之間的關(guān)系截然不同。所有投資OpenAI的人都簽署了一份投資文件，在這個(gè)文件的頂部有一個(gè)紫色的方框，里面寫著OpenAI的首要責(zé)任是履行自身的使命。

這意味著，如果出現(xiàn)該使命與其他利益發(fā)生沖突的情況，投資者有可能損失所有的投資。由此證明舞臺(tái)設(shè)備模型，微軟和其他投資者都同意將OpenAI的使命置于首位。

舞臺(tái)模型制作_舞臺(tái)模型設(shè)計(jì)_舞臺(tái)設(shè)備模型

專業(yè)化訓(xùn)練 vs 通用訓(xùn)練

Ravi Belani：在特定領(lǐng)域，比如法律或醫(yī)學(xué)，使用專業(yè)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練能夠獲得更好性能，還是使用所有可用數(shù)據(jù)進(jìn)行通用訓(xùn)練更加有益？

Ilya Sutskever：在某些情況下，專業(yè)化訓(xùn)練肯定能發(fā)揮巨大作用。我們進(jìn)行通用化訓(xùn)練的原因僅僅是為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠理解我們所提出的問題。只有當(dāng)它具有非常強(qiáng)大的理解能力時(shí)，我們才能進(jìn)行專業(yè)化訓(xùn)練，并真正從中受益。所以，這兩種訓(xùn)練方向都有前景。

Ravi Belani：什么時(shí)候會(huì)達(dá)到需要重點(diǎn)進(jìn)行專業(yè)化訓(xùn)練的階段？

Ilya Sutskever：在開源領(lǐng)域，人們已經(jīng)開始進(jìn)行專業(yè)化訓(xùn)練，因?yàn)樗麄兪褂玫哪Ｐ托阅茌^弱，所以要盡可能地提升模型的性能。所以，需要專業(yè)化訓(xùn)練的階段已經(jīng)到來，不過這種趨勢(shì)是循序漸進(jìn)的，而不是絕對(duì)的選擇。

我們可以將AI看成是由多個(gè)元素組成的集合，每個(gè)元素都能對(duì)其性能作出貢獻(xiàn)。在特定任務(wù)中，專業(yè)數(shù)據(jù)集可以使AI表現(xiàn)得更好；從所有任務(wù)角度出發(fā)，性能更強(qiáng)的基礎(chǔ)模型無疑也更有用。所以答案就是：我們不必非要二選一，也可以將兩者結(jié)合起來。

OpenAI與深度學(xué)習(xí)的未來

Ravi Belani：OpenAI的重要發(fā)展指標(biāo)是什么？衡量公司發(fā)展?fàn)顩r的KPI（關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)）有哪些？

Ilya Sutskever：對(duì)于KPI，這也是一個(gè)見仁見智的問題，每人衡量OpenAI是否成功的標(biāo)準(zhǔn)可能都有所不同，不過技術(shù)進(jìn)步無疑是指標(biāo)之一。但簡(jiǎn)單來說，針對(duì)重要問題，我們主要有以下KPI：

我們的研究做得如何？能否很好地了解自己的系統(tǒng)？有沒有能力將其訓(xùn)練得更好？能否很好對(duì)其進(jìn)行控制？研究計(jì)劃執(zhí)行得怎樣？安全計(jì)劃施行得好嗎？我們對(duì)此的滿意程度如何？這些問題都是衡量技術(shù)發(fā)展的重要KPI。雖然我們的產(chǎn)品本身也很酷，但核心技術(shù)和對(duì)技術(shù)的控制與引導(dǎo)才是OpenAI的重心所在。

Ravi Belani：即使在科研界，人們也很想獲取OpenAI在技術(shù)方面的資料，包括模型的性能、規(guī)格及其訓(xùn)練方式的詳細(xì)信息，同時(shí)希望能不受限制地與模型互動(dòng)、訪問訓(xùn)練參數(shù)。你們是否準(zhǔn)備將其開放給研究人員或其他初創(chuàng)企業(yè)，以鼓勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)和創(chuàng)新？

Ilya Sutskever：我認(rèn)為，可以采取一些折中的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為空間非常廣闊且復(fù)雜，所以模型訪問（model access）及其各種組合可能非常有生產(chǎn)力。如果研究者在學(xué)術(shù)方面遇到問題，我們可以提供各種形式的模型訪問，這也是許多學(xué)術(shù)研究實(shí)驗(yàn)室采用的方法。

Ravi Belani：有沒有不為他人所知但你個(gè)人非常喜歡的ChatGPT功能或用例嗎？

Ilya Sutskever：我個(gè)人非常喜歡它的作詩(shī)能力，但不能確定別人是否知道這個(gè)功能。它可以作詩(shī)、唱rap，非常有意思。

Ravi Belani：你們團(tuán)隊(duì)工作也會(huì)使用ChatGPT嗎？當(dāng)AI深度融合到人類團(tuán)隊(duì)中時(shí)，你們的工作動(dòng)態(tài)會(huì)發(fā)生怎樣的變化？這種融合會(huì)不會(huì)帶來什么外界不知道但將會(huì)出現(xiàn)的情況？

Ilya Sutskever：ChatGPT提升了每個(gè)人的工作效率。我不能說對(duì)團(tuán)隊(duì)的工作動(dòng)態(tài)有翻天覆地的影響，但確實(shí)有所變化。

Ravi Belani：Sam Altman曾表示，我們可能無法繼續(xù)通過擴(kuò)大語(yǔ)言模型規(guī)模獲得進(jìn)一步發(fā)展。你是否同意該觀點(diǎn)？如果贊同，你們關(guān)注的下一個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)是什么？

Ilya Sutskever：我不太清楚他具體談了些什么，可能他的意思類似于“易于擴(kuò)展的時(shí)代已經(jīng)結(jié)束”。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然是越大越好，但構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要很大精力和成本。

我認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)中有很多不同的前沿領(lǐng)域可供探索，而識(shí)別出這樣的前沿領(lǐng)域也是為深度學(xué)習(xí)做貢獻(xiàn)的一種方式。也許，在某個(gè)被他人所忽視的前沿領(lǐng)域中就會(huì)產(chǎn)出非常重要的成果。

Ravi Belani：你如何看待深度學(xué)習(xí)在未來五到十年的發(fā)展？

Ilya Sutskever：我預(yù)計(jì)，深度學(xué)習(xí)將得到進(jìn)一步發(fā)展。在過去的一段時(shí)間里，大規(guī)模擴(kuò)展帶來了巨大進(jìn)步，這在GPT-1到GPT-3的迭代中表現(xiàn)得尤為明顯，但將來這種情況會(huì)有所改變。

規(guī)?；阅苋〉萌绱搜该偷倪M(jìn)展，是因?yàn)榇饲坝性S多閑置的數(shù)據(jù)中心資源，可以通過重新分配這些資源實(shí)現(xiàn)快速進(jìn)展。但今后的情況將會(huì)有所不同，一方面，建設(shè)數(shù)據(jù)中心需要時(shí)間，另一方面，模型訓(xùn)練所需的計(jì)算規(guī)模和資源變得非常龐大，通過規(guī)?；瘉砣〉贸晒粫?huì)像以前那么快。

如果非要預(yù)測(cè)的話，我認(rèn)為，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些目前尚未知曉的深度學(xué)習(xí)新屬性，并加以利用。我堅(jiān)信，五到十年后，我們將擁有比目前更先進(jìn)的系統(tǒng)，具體形態(tài)將如何演變還未可知，因?yàn)槲磥砜赡軙?huì)有一小部分重大突破，加之許多細(xì)微改進(jìn)，所有這些都將融入到一個(gè)龐大而復(fù)雜的工程體系中。

Ravi Belani：在此期間，OpenAI的定位是成為像谷歌那樣人們主動(dòng)尋求的平臺(tái)或服務(wù)提供商？還是會(huì)作為后端基礎(chǔ)架構(gòu)的一部分，為其他應(yīng)用程序提供技術(shù)支持？

Ilya Sutskever：事物發(fā)展變換得太快了，現(xiàn)在這些技術(shù)還很新，或許你說的這兩種形態(tài)都有可能，具體還有待觀察。

給學(xué)生的建議

Ravi Belani：假如你是一位對(duì)AI感興趣的斯坦福大學(xué)學(xué)生，目標(biāo)是成為像你一樣的人，那么你會(huì)把時(shí)間和精力放在什么事情上？如果你同時(shí)也對(duì)創(chuàng)業(yè)感興趣，又會(huì)做些什么？

Ilya Sutskever：首先，通常情況下，無論你選擇哪個(gè)方向，結(jié)合自己的個(gè)人獨(dú)特傾向、技能或天賦總是個(gè)好主意。

其次，在AI研究方面，要探索自己的靈感。問問自己有沒有什么對(duì)你來說顯而易見，但其他人沒有意識(shí)到的東西。如果有，則繼續(xù)在這個(gè)方向追尋，看看你的直覺是否準(zhǔn)確。雖然有時(shí)可能會(huì)有誤，但我的導(dǎo)師Geoffrey Hinton曾說過：你應(yīng)該相信自己的直覺，因?yàn)槿绻庇X準(zhǔn)確，你就會(huì)取得巨大成功；即使不準(zhǔn)確，你也無能為力。

最后是創(chuàng)業(yè)。相比于研究領(lǐng)域，個(gè)人的獨(dú)特觀點(diǎn)在創(chuàng)業(yè)時(shí)更具價(jià)值，因?yàn)槟阈枰獜淖约邯?dú)特的生活經(jīng)歷中汲取靈感。你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很多可能性，但需要在廣闊的選擇里聚焦一個(gè)方向，并采取行動(dòng)為之努力。

新疆拓豐舞臺(tái)設(shè)備工程有限公司主要從事舞臺(tái)機(jī)械、舞臺(tái)幕布的生產(chǎn)安裝。其中舞臺(tái)機(jī)械包括：臺(tái)上機(jī)械、臺(tái)下機(jī)械、升降舞臺(tái)、伸縮舞臺(tái)、旋轉(zhuǎn)舞臺(tái)、活動(dòng)假臺(tái)口、燈光吊籠、燈光吊片、對(duì)開幕布系統(tǒng)、電影銀幕架、升降系統(tǒng)、電動(dòng)吊桿機(jī)、多層纏繞吊桿機(jī)、單點(diǎn)吊桿機(jī)、單層纏繞吊桿機(jī)、一次排繩臥式、立式滾筒式電動(dòng)吊桿機(jī)、變頻調(diào)速拉幕機(jī)、電動(dòng)對(duì)開拉幕機(jī)；阻燃舞臺(tái)幕布有：大幕、二幕、會(huì)幕、紗幕、天幕、橫側(cè)條幕等，是國(guó)內(nèi)較早規(guī)模較大的舞臺(tái)設(shè)備制造企業(yè)。