11 月 13 日消息，據(jù)彭博社報(bào)道，包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在內(nèi)的人工智能巨頭公司在開發(fā)更先進(jìn)的 AI 模型方面遇到了瓶頸，面臨著“收益遞減”的困境。
據(jù)報(bào)道，OpenAI 的最新模型 Orion 在處理編碼任務(wù)方面表現(xiàn)不佳，與 GPT-4 相比，Orion 并沒有顯著的進(jìn)步。谷歌即將推出的 Gemini 軟件也面臨類似的挑戰(zhàn)，而 Anthropic 則推遲了其備受期待的 Claude 3.5 Opus 模型的推出。
業(yè)內(nèi)專家指出，這些挑戰(zhàn)源于難以找到“新的、未開發(fā)的高質(zhì)量人類生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)”以及同時(shí)開發(fā)和運(yùn)營新舊模型的巨大成本。硅谷長(zhǎng)期以來一直認(rèn)為，更多的計(jì)算能力、數(shù)據(jù)和更大的模型將必然帶來更好的性能，甚至實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI），但這種觀點(diǎn)可能基于錯(cuò)誤的假設(shè)。
為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)正在探索替代方法，包括模型初步訓(xùn)練完成后進(jìn)行額外的訓(xùn)練（通過人類反饋改進(jìn)回答和優(yōu)化語氣）和開發(fā)能夠執(zhí)行特定任務(wù)的 AI 工具（稱為代理），如預(yù)訂航班或代表用戶發(fā)送電子郵件。
AI 初創(chuàng)公司 Hugging Face 首席倫理科學(xué)家 Margaret Mitchell 表示，“AGI 泡沫正在逐漸破裂，可能需要不同的訓(xùn)練方法才能使 AI 模型在各種任務(wù)上表現(xiàn)出色。”其他專家也表達(dá)了類似的觀點(diǎn)。
