據美國有線電視新聞網網站11月19日報道，兩年前，美國開放人工智能研究中心(OpenAI)的聊天生成預訓練轉換器(ChatGPT)問世，掀起了人工智能(AI)領域的“淘金熱”。大量資金涌入專注研發AI及其相關產品的公司，因為這項技術將加速(也可能摧毀)現代生活的方方面面。

  硅谷的說法是，AI的列車已經出站，聰明的投資者最好在這些產品變得“超級智能”并開始解決世界上所有問題之前上車。(對于真正的支持者來說，這并非夸張，正是這些期望助推芯片制造商英偉達等曾經的小眾公司成為全球估值最高的資產之一。)當然，這種說法的關鍵之處在于，像ChatGPT這樣的大語言模型有望以指數級的速度不斷升級。

  對AI持懷疑態度者多年來一直在警告人們注意“尺度定律”(又譯“規模定律”)，即只要向模型輸入更多數據并提升其算力，就可以不斷完善模型的輸出。不過，“尺度定律”與其說是定律，不如說是有根據的猜測。事實上，即便是創建大語言模型的科學家也無法完全了解它們是如何運作的。

  撞上“天花板”

  最近，目前一些領先的語言模型似乎正在遭遇瓶頸。且看：

  美國信息網援引不愿透露姓名的OpenAI員工的話說，該公司一些研究人員認為，該公司下一個旗艦AI模型Orion“在處理特定任務方面不一定優于前一版本”。

  彭博新聞社援引兩名匿名消息人士的話說，Orion“沒有達到標準”，而且“到目前為止，人們認為它相對OpenAI現有模型取得的進步不如GPT-4對GPT-3.5的進步那么大”。

  路透社報道稱，“據三名知情人士透露，各大AI實驗室的研究人員力爭發布一款性能超過GPT-4模型的大語言模型，但進度一拖再拖，取得的結果也令人失望。而GPT-4模型已經推出了近兩年”。

  路透社還援引今年5月離開OpenAI的聯合創始人伊利亞·蘇茨克韋爾的話說：“本世紀10年代是規模迅速擴張的時代，而現如今，我們又回到了驚奇與發現的時代。每個人都在尋找下一個突破點。”蘇茨克韋爾還說：“找對擴張方向比以往任何時候都更重要。”

  就連曾寫過一篇名為《為什么AI將拯救世界》的文章的風險投資家馬克·安德烈森最近也在播客上表示，現有模型“在能力方面也撞上了類似的天花板”。

  轉折點來臨

  OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼似乎對這些報道進行了反駁，他上周在社交平臺X上稱“不存在瓶頸”。

  不管是瓶頸、山峰、平臺期，或是其他什么說法，即便是看好AI的人也表示，根據目前發布的產品來看，我們可能已經來到一個轉折點。

  美國投資集團D.A.戴維森公司的常務董事吉爾·盧里亞說：“我們已經有一段時間沒看到突破性模式了。部分原因是我們已經用完人類全部數據，對同樣的數據進行更多計算可能不會帶來更好的結果。”

  這是一個偏技術的問題，但它對了解模型的局限性十分重要：為了讓這些AI機器聽起來像人類，我們必須用人類的數據來訓練它們——大概就是用互聯網上的一切文本或音頻。一旦一個模型攝取所有數據，就沒有什么“實際”的東西可以繼續訓練它了。

  需要明確的是，平臺期未必是AI行業的喪鐘。但當華爾街已經開始對投資者何時(或是否)能指望這些光鮮亮麗、費用極高的產品帶來實際收益感到不安時，肯定大事不妙。

  泡沫或破裂

  估值近3.5萬億美元的芯片巨頭英偉達公司和其他各大AI公司可能不必馬上擔心“規模”問題。

  盧里亞說：“就上季度和本季度對英偉達(產品)的需求而言，毫無疑問，需求已經超過了其供應能力。”但如果我們真的遇到了尺度瓶頸，“可能意味著擁有超高市值的科技企業進行了過度投資”，它們可能在不久的將來縮減規模。

  這是AI樂觀主義者的觀點。

  為了聽到不那么樂觀的觀點，我采訪了曾經直言批評AI熱的紐約大學名譽教授加里·馬庫斯。

  馬庫斯本月早些時候在“訂閱堆棧”網站上寫道：“經濟情況可能變得嚴峻。即使大語言模型的提升空間有限，未來它們也不會消失，可這在經濟效益層面永遠行不通……當人們認識到這一點，金融泡沫可能迅速破裂；甚至英偉達也可能受到沖擊，只要人們意識到該公司的估值在很大程度上是基于錯誤的前提。”（編譯/胡廣和）