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閱讀OpenAI執行長山姆·阿特曼 (Sam Altman)對於通用人工智慧的《三個觀察》

閱讀OpenAI執行長山姆·阿特曼 (Sam Altman)對於通用人工智慧的《三個觀察

AGI 定義為何?其重要性為何?

AGI(通用人工智慧,全稱為Artificial General Intelligence)是指具備與人類相似的廣泛智能的人工智慧系統。與目前常見的狹義人工智慧(Narrow AI)不同,狹義AI僅能在特定領域執行特定任務,例如語音識別、圖像分類或下棋,而AGI則能夠理解、學習並執行任何人類智能所能完成的任務,且不限於單一領域。

具體來說,AGI的特徵包括:

  1. 泛用性:能夠跨領域解決問題,例如同時擅長語言處理、數學推理、創意寫作甚至社交互動。
  2. 自主學習:不需要針對每個新任務重新編程,而是能像人類一樣通過經驗或觀察自我學習。
  3. 適應性:能夠應對未知或未預設的情境,具有靈活的問題解決能力。
  4. 自我意識(爭議性):部分理論認為AGI可能具備一定程度的自我認知,但這一點尚未有共識。

對於通用人工智慧的《三個觀察》

  1. 人工智慧模型的智慧程度大致等於訓練和運行該模型所用資源的對數
  2. AI使用成本每12個月下降10倍(遠超摩爾定律的18個月2倍),例如從 2023 年初的 GPT-4 到 2024 年中期的 GPT-4o 的token成本下降了約 150 倍
  3. 智力線性成長的社會經濟價值本質上是超指數的(super-exponential)

第三點比較抽象,意思是目前AI的智能水平是穩定上升,且增長速度快得驚人,一般的指數增長是像2^x(例如2, 4, 8, 16),而超指數可能像是x^x(例如1^1=1, 2^2=4, 3^3=27, 4^4=256)。

因為智能的提升會帶來更多應用場景、更高效的解決方案,進而創造更多價值。比如,稍微聰明一點的AI可能不僅能翻譯文字,還能寫文章、做決策,這些新能力會觸發更大的經濟回報,形成一個正向循環。

這種超指數的價值回報,人們和公司會覺得投入更多資金開發AI是值得的。既然回報這麼大,而且還在加速,他們沒有理由停下這種指數級的投資(比如每年投入翻倍)。


你好,我是蔡至誠PG,任職於《阿爾發證券投顧》法人金融處,《我畢業五年,用ETF賺到400萬》作者,《提早五年退休:PG 財經個人財務調配術》講師。

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