2月20日消息，在接受《連線》雜志采訪時(shí)，Google DeepMind首席執(zhí)行官戴米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）表示，盡管人工智能領(lǐng)域已取得了顯著的進(jìn)展，但真正的突破尚未到來(lái)。他強(qiáng)調(diào)，簡(jiǎn)單地?cái)U(kuò)大規(guī)模無(wú)法推進(jìn)行業(yè)的發(fā)展。
在過(guò)去一年中，OpenAI通過(guò)ChatGPT等項(xiàng)目在業(yè)界獨(dú)占鰲頭。然而，在哈薩比斯的帶領(lǐng)下，Google DeepMind并未因此氣餒，而是在人工智能模型研發(fā)上展現(xiàn)了強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新精神。
自從Alphabet去年4月合并了其兩個(gè)人工智能部門為Google DeepMind后，哈薩比斯一直專注于整合資源，應(yīng)對(duì)OpenAI的崛起及其與微軟的深度合作，后者被Alphabet視為對(duì)其核心業(yè)務(wù)——搜索引擎的潛在威脅。
哈薩比斯透露，谷歌研究人員在ChatGPT發(fā)布前已有類似想法，但由于擔(dān)心濫用和誤用，決定暫不商業(yè)化該技術(shù)。
隨著多模態(tài)人工智能模型Gemini的迅猛發(fā)展，Google DeepMind在研究和發(fā)布速度上發(fā)生了巨大變化。Gemini不僅提升了谷歌在與ChatGPT競(jìng)爭(zhēng)中的實(shí)力，也強(qiáng)化了多個(gè)谷歌產(chǎn)品。Gemini發(fā)布兩個(gè)月后，谷歌推出了更為強(qiáng)大的免費(fèi)版Gemini Pro 1.5，該模型能同時(shí)分析大量文本、視頻和音頻數(shù)據(jù)。
隨著科技巨頭們紛紛開發(fā)和推出更強(qiáng)大、實(shí)用的人工智能系統(tǒng)，Alphabet推出的Gemini Ultra模型無(wú)疑為行業(yè)樹立了新標(biāo)桿，并可能促使競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手如OpenAI加速研發(fā)。
最近，哈薩比斯在倫敦家中接受了《連線》雜志資深作家威爾·奈特（Will Knight）的專訪，深入探討了Gemini Pro 1.5的技術(shù)細(xì)節(jié)和未來(lái)發(fā)展，及人工智能領(lǐng)域的趨勢(shì)。
全文如下：
問(wèn)：Gemini Pro 1.5能接收更多數(shù)據(jù)作為輸入，并采用了名為“專家混合”的架構(gòu)，這兩者之間是什么關(guān)系？
哈薩比斯：Gemini Pro 1.5能處理適中大小的短片。想象你在學(xué)習(xí)某主題，有一個(gè)小時(shí)的視頻講座，你需要找到特定事實(shí)或內(nèi)容，這非常有用。我相信這將帶來(lái)許多令人驚嘆的用例。
在Google DeepMind首席科學(xué)家杰夫·迪恩（Jeff Dean）的領(lǐng)導(dǎo)下，我們發(fā)明了“專家混合”架構(gòu)，并不斷優(yōu)化改進(jìn)。盡管Gemini Pro 1.5還未廣泛測(cè)試，但性能已與上一代最大模型相當(dāng)。這表明我們有能力利用這些技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)建更大的模型，這正是我們的努力方向。
問(wèn)：計(jì)算能力增強(qiáng)和用于訓(xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)量增加，是否推動(dòng)了人工智能進(jìn)步？據(jù)說(shuō)，奧特曼打算籌集高達(dá)7萬(wàn)億美元資金提高AI芯片產(chǎn)量，更強(qiáng)的計(jì)算能力會(huì)開啟超級(jí)AI之門嗎？
哈薩比斯：確實(shí)，這些因素推動(dòng)了人工智能巨大進(jìn)步。這也是為何像英偉達(dá)這樣的公司如此成功，以及OpenAI提高芯片產(chǎn)量加速AI發(fā)展的原因。然而，我認(rèn)為DeepMind與其他組織有所不同，始終將基礎(chǔ)研究放在首位。在Google Research、Brain和DeepMind等部門，我們?cè)谶^(guò)去10年的開創(chuàng)性工作中發(fā)明了多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這是我們的核心競(jìng)爭(zhēng)力，我們擁有大量其他機(jī)構(gòu)可能不具備的資深研究科學(xué)家。相較之下，其他公司更注重工程研究以推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步。
問(wèn)：你認(rèn)為擴(kuò)展規(guī)模不再是AI發(fā)展唯一途徑？
哈薩比斯：我堅(jiān)信，實(shí)現(xiàn)通用AI（AGI）需要更多技術(shù)創(chuàng)新和規(guī)模擴(kuò)展。雖然規(guī)模擴(kuò)展仍在繼續(xù)，并且沒(méi)有看到任何停止的跡象，但我們不能僅依賴它獲得新能力，如規(guī)劃、工具使用或類主體行為，這需技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)。我們還需在計(jì)算本身探索。我們希望在小型問(wèn)題上實(shí)驗(yàn)，這只需幾天訓(xùn)練。但發(fā)現(xiàn)小型規(guī)模上有效的方法在擴(kuò)展時(shí)不適用，所以我們需找到平衡點(diǎn)，推斷可能適用于更大規(guī)模的方法時(shí)進(jìn)行擴(kuò)展。
問(wèn)：這是否意味著未來(lái)AI公司競(jìng)爭(zhēng)是否將圍繞工具使用和智能體展開，即AI可以做很多事，不僅限于聊天？據(jù)稱OpenAI正在研究這個(gè)問(wèn)題。
哈薩比斯：可能。我們?cè)谶@條路上探索了很長(zhǎng)時(shí)間。自AlphaGo以來(lái)，智能體、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和規(guī)劃一直是我們的主要工作。2016年，DeepMind開發(fā)了一種突破性算法，能解決復(fù)雜問(wèn)題和玩復(fù)雜游戲。我們正在重新審視很多想法，并考慮將AlphaGo的能力與這些大模型結(jié)合。內(nèi)省和規(guī)劃能力將有助于消除幻覺(jué)等問(wèn)題。
問(wèn)：如何引導(dǎo)模型使其更具邏輯性？
哈薩比斯：這是一個(gè)大領(lǐng)域，我們投入了大量時(shí)間和精力。我們認(rèn)為，當(dāng)系統(tǒng)開始變得更像智能主體時(shí)，這將是它們能力的重大進(jìn)步。我們?cè)谶@方向投入了大量資金，其他公司也一樣。我一直在安全論壇和會(huì)議上說(shuō)，這是一個(gè)大改變。一旦我們讓類似智能體的系統(tǒng)工作起來(lái)，人工智能就會(huì)與目前系統(tǒng)（基本上是被動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)）大不同，因?yàn)樗鼈儠?huì)變成主動(dòng)型學(xué)習(xí)者。當(dāng)然，它們也會(huì)更有用，因?yàn)槟軒湍阃瓿扇蝿?wù)。但我們將不得不更加小心。
我一直主張把智能體放到網(wǎng)上之前，用強(qiáng)化的模擬沙盒測(cè)試它們。我認(rèn)為行業(yè)應(yīng)認(rèn)真考慮這些系統(tǒng)的出現(xiàn)，并采取措施確保安全性。也許要幾年，也許更早，但這是另一類不同的系統(tǒng)。
問(wèn)：你提到需要更多時(shí)間來(lái)測(cè)試你們最強(qiáng)模型Gemini Ultra。這是因?yàn)槟Ｐ烷_發(fā)進(jìn)度過(guò)快，還是因?yàn)檫@類大型模型存在潛在問(wèn)題？
哈薩比斯：實(shí)際上兩方面都有。模型規(guī)模越大，微調(diào)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)越復(fù)雜，所需時(shí)間越長(zhǎng)。更大模型具備更多功能，意味著我們需更全面測(cè)試。
值得一提的是，隨著Google DeepMind變成更成熟穩(wěn)定的組織，我們開始嘗試新的發(fā)布策略。我們會(huì)提前發(fā)布實(shí)驗(yàn)性功能或模型，并邀請(qǐng)少部分受信任的早期測(cè)試者體驗(yàn)。這樣，我們可以在正式發(fā)布前收集反饋并進(jìn)行必要的調(diào)整。
問(wèn)：關(guān)于安全性問(wèn)題，你們與英國(guó)人工智能安全研究所等政府機(jī)構(gòu)合作進(jìn)展如何？
哈薩比斯：合作非常順利。雖然我不能透露太多細(xì)節(jié)，因?yàn)檫@是保密的，但可以確認(rèn)，他們正在對(duì)我們的前沿模型包括Gemini Ultra進(jìn)行測(cè)試。我們將繼續(xù)與他們保持密切合作。
此外，美國(guó)也在建立類似人工智能安全機(jī)構(gòu)。這些機(jī)構(gòu)都是在布萊切利公園人工智能安全峰會(huì)推動(dòng)下成立的，旨在審查和監(jiān)管人工智能系統(tǒng)，特別是涉及敏感領(lǐng)域如化學(xué)、生物、放射性和核武器等。目前系統(tǒng)還沒(méi)有強(qiáng)大到足以引發(fā)實(shí)質(zhì)性安全擔(dān)憂的程度。但加強(qiáng)政府、行業(yè)和學(xué)術(shù)界在人工智能安全方面的合作和投入仍非常必要。隨著智能體系統(tǒng)等新型人工智能技術(shù)出現(xiàn)，我們可能面臨更多新挑戰(zhàn)和變化。我們會(huì)看到漸進(jìn)式改進(jìn)，可能有很酷的大改進(jìn)，但會(huì)感覺(jué)不同。（小?。?/p>
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