OpenAI 的联合创始人伊利亚·苏茨克维尔近日指出，人工智能研究界需探索新途径以拓展机器智能，以突破现有障碍。
在2024年神经信息处理系统（NeurIPS）大会上，苏茨克维尔于加拿大温哥华发表演讲，他预言人工智能预训练时代行将落幕，并展望了人工智能超级智能的崛起。
苏茨克维尔认为，尽管计算能力通过更先进的硬件、软件和机器学习算法得到提升，但其增速已超越可用于AI模型训练的数据总量。他将数据比作有限的化石燃料，指出数据终将耗尽。苏茨克维尔表示：
“数据不会无限增长，因为我们只有一个互联网。可以说，数据就是AI的化石燃料。它以某种形式产生，我们现在正在使用它，并且已经接近数据的高峰，未来不会有更多的数据——我们必须充分利用现有数据。”
这位OpenAI联合创始人预测，智能体AI、合成数据和推理时间计算将是人工智能发展的新方向，并最终促成人工智能超级智能的诞生。
AI智能体有望颠覆传统模式
AI智能体的功能超越了现有的聊天机器人，它们能在无需人工干预的情况下自主决策。随着AI模因币和Truth Terminal等大型语言模型（LLM）的兴起，AI智能体在加密货币领域备受关注。
Truth Terminal在推广名为Goatseus Maximus（GOAT）的模因币后迅速走红，该币市值一度达到10亿美元，吸引了众多散户投资者和风险投资者的目光。
谷歌DeepMind人工智能实验室推出了Gemini2.0，这是一种将为AI智能体提供动力的人工智能模型。
据谷歌介绍，基于Gemini2.0框架构建的智能体将能够协助完成复杂任务，如网站间的协调和逻辑推理。
具备独立行动和推理能力的AI智能体的进步，将为AI克服数据幻觉打下基础。
AI幻觉的产生源于不恰当的数据集，以及AI预训练越来越依赖于使用旧LLM训练新LLM，这可能导致性能随时间下降。
数据瓶颈与AI的未来发展
苏茨克维尔的观点凸显了AI发展面临的挑战：AI模型规模不断扩大，对数据的需求也随之增长。然而，现实情况是，可用数据量的增长速度远远跟不上模型对数据需求的增长。这迫使研究人员必须寻找新方法，以克服数据瓶颈。
AI智能体、合成数据和推理时间计算可能成为AI未来发展的新路径。这些技术有望减少AI模型对大量数据的依赖，并提升其推理和决策能力。AI超级智能的出现预示着AI技术可能进入一个全新时代，它可能会彻底改变我们的生活方式和工作模式。
然而，AI超级智能的出现也引发了人们对AI伦理和安全的担忧。如何在享受AI技术带来的便利的同时，确保AI技术的可控性和安全性，是我们必须认真考虑的问题。
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