1.scale什么意思

过去5年,全世界都在信奉「大力出奇迹」(Scaling Law)即Ilya Sutskever所说的「扩展时代」(Age of Scaling)想要AI更聪明?那就喂更多的数据,堆更多的算力,把模型做得更大。

2.scale up

事实证明,这个办法极其有效。但就在最近,Ilya却突然说:单纯的「大力」,可能再也出不了那种「奇迹」了!哪怕你现在拥有比以前多100倍的资源,也未必能像以前那样看到AI的能力产生质的飞跃。

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3.scaler是什么品牌衣服

我们正从Scaling时代,走向研究时代这番话一出,AI圈直接炸锅。网上纷纷开始传:「完了,Scaling要终结了!」

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4.scalp是啥意思

就在昨天,Ilya赶紧出来做了一个非常关键的澄清——扩展(Scaling)确实还能带来进步,它没有停滞。但是,即便我们继续扩大规模,有些至关重要的东西,依然是缺失的。

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5.scale back

德扑之父Noam Brown,第一时间就转了Ilya的帖子他认为,如今的社交媒体往往会把AI辩论简化成两种夸张的刻板印象:(A)怀疑派,认为大语言模型没戏,AI纯属炒作(B)狂热派,认为万事已经俱备,ASI指日可待。

6.scale怎么读

但如果抛开那些标题党,去看看顶尖研究人员实际上说了什么,就会发现他们的观点有着惊人的共识:1. 光靠现在的技术范式,就足以给经济和社会带来巨大的冲击,即使没有进一步的突破;2. 要搞定AGI/ASI,还需要更多的研究突破(「持续学习」和「样本效率」就是研究人员常提的两个例子);

7.scaling law什么意思

3. 我们很可能在20年内搞定这些问题,并实现目标:Demis Hassabis说也许5-10年François Chollet最近说大概5年Sam Altman说ASI可能在几千天之内到来Yann LeCun说大约10年

8.scale

Ilya Sutskever说5-20年Dario Amodei最乐观,认为可能2年内就行,不过他也承认可能要久点换句话说没人觉得ASI是天方夜谭,或者得等100多年才能实现其中的分歧主要在于那些「突破」会是什么,以及它们来得会有多快。

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9.scalability

对此,图灵奖得主Yann LeCun表示完全赞同。

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10.scaling law

如何补上「重要的东西」?那么问题来了,Ilya所说的「重要的东西」,又是什么呢?

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情绪价值函数从Ilya此前的播客对话中,或许我们也可以得出一些有关「重要的东西」的线索他在对话中谈到了一个问题:人类的「天赋」是什么?为什么比模型泛化更强?在对话中,有一段核心观点非常发人深省——人类的学习能力,不仅仅来自经验,还来自自进化硬编码的「价值函数」。

Ilya表示,科学家们曾发现,一个因为脑损伤失去情绪能力的人,智力没变、语言没变、逻辑没变,却变得极其不会做决定甚至,连穿袜子都要想半天也就是说,情绪并不是「多余的噪音」,而是决策系统的一部分这让我们不得不重新思考:人类与生俱来的情绪,在多大程度上是在帮我们成为一个在世界中「能正常运作的智能体」?。

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情绪,就是一种「价值函数」它会告诉你「这条路可以走」「那条路很危险」「这个方向不靠谱」……再来看今天的AI,虽有类似价值函数的训练方式,比如模型打分器,但比较脆弱、粗糙,还不是内置的这也就解释了,「情绪价值函数」之于预训练的重要性。

此外,他还提到了当前技术路线后劲不足——模型虽持续改进,但无法实现AGI,我们至今尚未掌握构建真正可行的系统架构的方法前不久,Google DeepMind CTO、谷歌新任首席AI架构师Koray Kavukcuoglu也谈到了自己对于当前AI技术发展的看法。

他坚信AI进步的步伐并未放缓,Scaling仍在持续同时,他也提到通往AGI道路上的动力源泉永远是创新在Koray眼中,Gemini3不仅仅是一个模型架构,更像一种开放式的探索,需要持续地寻求新架构、新想法、新方式。

或许,在这些未来的新架构、新想法、新方式中,可能包含着Ilya所提到的「重要的东西」泡沫会破吗?饭碗会丢吗?不难发现,这段时间围绕「AI引发失业潮」以及「AI泡沫论」的争辩,已然愈演愈烈而这恰好印证了Noam Brown在开篇所强调的核心观点:。

在没有进一步突破的前提下,仅凭当前的AI技术范式,也足以对既有的经济结构与社会秩序造成深远冲击。

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此前,曾有媒体报道,AI基础设施投资已成为推动美国经济增长的关键因素据微软、Alphabet、Meta、亚马逊表示,它们2025年的资本支出总额将达到约3700亿美元,并预计这一数字在2026年还将继续攀升。

哈佛大学经济学家Jason Furman估计,2025年上半年,数据中心和软件处理技术的投资几乎贡献了美国全部的GDP增长或许,你已经感觉到了,现在的AI热得发烫随便一家公司沾上AI,股价或估值就能起飞。

泡沫之争在以奥特曼、盖茨和贝佐斯为首的人看来,这种狂热之下,泡沫肯定是有的,但这未必是坏事和炒作郁金香不同,这是一种「产业泡沫」正如此前互联网泡沫破裂后,很多公司都死得很惨,但光纤留下了,服务器留下了,互联网真的改变了世界。

换句话说,就像修铁路疯狂投资时期,可能因为铺了太多铁轨,很多铁路公司破产了但铁路网最终建成了,它确实开启了工业时代现在的AI投资,就是在铺设未来的「数字铁路」不过,黄仁勋,这位英伟达的掌门人,则坚决反对这种「泡沫论」。

在他看来,我们现在所进行的,是计算方式的根本转型——以前用通用芯片(CPU)算东西,现在要用加速芯片(GPU)来推理和生成智慧只要AI能持续产出「值得付费的智能」,这就不是泡沫,而是实打实的供需关系同样,只要数据中心里的芯片真的在干活,而不是空转,这就不是纯粹的金融游戏。

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饭碗之战如果说泡沫只是影响投资者的钱包,那么第二个话题则关乎我们每个人的午餐最近,MIT与橡树岭国家实验室合作开发的「Iceberg Index」(冰山指数)模拟工具指出:AI目前已具备取代美国11.7%劳动力的能力。

这次不一样,白领真的要遭殃。

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Anthropic CEO Dario Amodei是最激进的「吹哨人」,他警告说,未来5年内50%的入门级白领工作可能会消失马斯克则表示,只要是「坐在电脑前处理数字」的工作都可能被AI迅速接管相形之下,反而是厨师、水管工这些需要和物理世界打交道的「体力活」,则成了最安全的避风港。

这可能正应了「AI教父」Geoffrey Hinton的扎心建议:去当个水管工吧。因为AI很擅长写法律文书、做表格,但它很难修好你家漏水的水管。

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面对这样的悲观论调,黄仁勋再次站了出来,直接点名反对Amodei的观点他认为,取代你的不是AI,而是「会用AI的人」公司用了AI效率提高,会赚更多钱,然后雇更多人来干新项目LeCun的态度则是,「人类是老板,AI是超级助手」。

它越强,你越轻松摩根大通CEO则是描绘了一幅美好的职场乌托邦景象:也许以后我们一周只需要工作3.5天,就能过上好日子最后,无论这些大佬们怎么吵,他们实际上都承认一点:海啸要来了悲观者眼中看到的是被淹没的风险,而乐观者则从中看到了冲浪的机会。

而我们唯一能做的,就是在AI浪潮之下,别站在海滩上发呆,赶紧下海学会游泳。

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