核心话题
- OpenAI前首席科学家首次系统阐述AI发展路径的根本思考
- AI发展的三个时代:研究时代(2012-2020)→规模化时代(2020-2025)→新研究时代(2025至今)
- 核心论断:"简单扩大数据、算力和参数的范式已经到达瓶颈"
- 关键问题:"为什么人类几小时能学会的事,万卡集群却做不到?"
关键亮点
- 规模化的终结:边际收益递减,无法通过简单堆砌资源解决核心问题
- 根本性挑战:模型的泛化能力远不如人类,样本效率低下,难以持续学习
- 新研究时代的特点:重视基础创新,拥有巨大计算资源,关注泛化、样本效率、持续学习
- 5-20年窗口期:Ilya首次公开预测超级智能可能在此期间出现,安全对齐是最大挑战
深度思考
- AGI的实现路径:还需要多久,需要什么样的突破
- AI对齐问题的本质:技术问题还是哲学问题
- 大公司vs独立研究机构:哪种模式更适合AI前沿探索
- 人类在超级智能时代的角色:乐观还是悲观
适合人群
AI研究者、技术创业者、科技行业观察者、对AI前沿感兴趣的听众
