【新智元导读】通往AGI的路上,只靠「大」已经不够了,我们正站在寻找「下一把钥匙」的十字路口。
2. 要搞定AGI/ASI,还需要更多的研究突破(「持续学习」和「样本效率」就是研究人员常提的两个例子)。
Ilya表示血仇:2020最新战争电影《前哨》,科学家们曾发现,一个因为脑损伤失去情绪能力的人,智力没变、语言没变、逻辑没变,却变得极其不会做决定。
这让我们不得不重新思考:人类与生俱来的情绪,在多大程度上是在帮我们成为一个在世界中「能正常运作的智能体」?
再来看今天的AI,虽有类得价值函数的训练方式,比如模型打分器,但比较脆弱、粗糙,还不是内置的。
此外,他还提到了当前技术路线后劲不足——模型虽持续改进,但无法实现AGI,我们至今尚未掌握构建真正可行的系统架构的方法。
他坚信AI进步的步伐并未放缓,Scaling仍在持续。同时,他也提到通往AGI道路上的动力源泉永远是创新。
在Koray眼中,Gemini3不仅仅是一个模型架构,更像一种开放式的探索,需要持续地寻求新架构、新想法、新方式。
在没有进一步突破的前提下,仅凭当前的AI技术范式,也足以对既有的经济结构与社会秩序造成深远冲击。
据微软、Alphabet、Meta、亚马逊表示,它们2025年的资本支出总额将达到约3700亿美元,并预计这一数字在2026年还将继续攀升。
哈佛大学经济学家Jason Furman估计,2025年上半年,数据中心和软件处理技术的投资几乎贡献了美国全部的GDP增长。
正如此前互联网泡沫破裂后,很多公司都死得很惨,但光纤留下了,服务器留下了,互联网真的改变了世界。
换句话说,就像修铁路。疯狂投资时期,可能因为铺了太多铁轨,很多铁路公司破产了。但铁路网最终建成了,它确实开启了工业时代。
最近,MIT与橡树岭国家实验室合作开发的「Iceberg Index」(冰山指数)模拟工具指出:AI目前已具备取代美国11.7%劳动力的能力。
Anthropic CEO Dario Amodei是最激进的「吹哨人」,他告说,未来5年内50%的入门级白领工作可能会消失。
他认为,取代你的不是AI,而是「会用AI的人」。公司用了AI效率提高,会赚更多钱,然后雇更多人来干新项目。

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