LeCun再爆金句:ChatGPT?连条狗都比不上!语言模型喂出来的而已
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LeCun再爆金句:ChatGPT?连条狗都比不上!语言模型喂出来的而已

编辑:拉燕 【新智元导读】LeCun昨天在一场辩论中再贬ChatGPT!形容这个AI模型的智力连狗都不如。 图灵三巨头之一的LeCun昨日又爆金句。 「论聪明程度,ChatGPT可能连条狗都不如。」 这句话来自本周四LeCun在Vivatech上和Jacques Attalie的一场辩论,可谓精彩纷呈。 CNBC甚至直接把这句话放到了标题里,而LeCun也在之后火速转推。 “ChatGPT和狗:比不了一点” LeCun表示,当前的AI系统,哪怕是ChatGPT,根本就不具备人类的智能水平,甚至还没有狗聪明。 要知道,在AI爆炸发展的今天,无数人已经为ChatGPT的强大性能所折服。在这种情况下,LeCun的这句话可谓惊世骇俗。 不过,LeCun一贯的观点都是——不必太过紧张,如今的AI智能水平远远没到我们该担忧的地步。 而其他的科技巨头则基本和LeCun持截然相反的意见。 比如同为图灵三巨头的Hinton和Bengio,以及AI届人士由Sam Altman挑头签的公开信,马斯克的危机言论等等。 在这种大环境下,LeCun一直「不忘初心」,坚定认为现在真没啥可担心的。 LeCun表示,目前的生成式AI模型都是在LLM上训练的,而这种只接受语言训练的模型聪明不到哪去。 「这些模型的性能非常有限,他们对现实世界没有任何理解。因为他们纯粹是在大量文本上训练的。」 而又因为大部分人类所拥有的知识其实和语言无关,所以这部分内容AI是捕捉不到的。 LeCun打了个比方,AI现在可以通过律师考试,因为考试内容都停留在文字上。但AI绝对没可能安装一个洗碗机,而一个10岁的小孩儿10分钟就能学会怎么装。 这就是为什么LeCun强调,Meta正尝试用视频训练AI。视频可不仅仅是语言了,因此用视频来训练在实现上会更加艰巨。 LeCun又举了个例子,试图说明什么叫智能上的差别。 一个五个月大的婴儿看到一个漂浮的东西,并不会想太多。但是一个九个月大的婴儿再看到一个漂浮的物体就会感到非常惊讶。 因为在九个月大的婴儿的认知里,一个物体不该是漂浮着的。 LeCun表示,如今我们是不知道如何让AI实现这种认知能力的。在能做到这一点之前,AI根本就不可能拥有人类智能,连猫猫狗狗的都不可能。 Attali:我也要签公开信 在这场讨论中,法国经济和社会理论家Jaques Attali表示,AI的好坏取决于人们如何进行利用。 然而他却对未来持悲观态度。他和那些签公开信的AI大牛一样,认为人类会在未来三四十年内面临很多危险。 他指出,气候灾难和战争是他最为关注的问题,同时担心AI机器人会「阻挠」我们。 Attali认为,需要为AI技术的发展设置边界,但由谁来设定、设定怎么样的边界仍是未知的。 这和前一阵子签的两封公开信所主张的内容相同。 当然,公开信LeCun也是压根没搭理,发推高调表示哥们儿没签。 LeCun炮轰ChatGPT——没停过 而在此之前,LeCun针对ChatGPT不止讲过过一次类似的话。 就在今年的1月27日,Zoom的媒体和高管小型聚会上,LeCun对ChatGPT给出了一段令人惊讶的评价—— 「就底层技术而言,ChatGPT并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中,它是革命性的,但是我们知道,它就是一个组合得很好的产品,仅此而已。」 「除了谷歌和Meta之外,还有六家初创公司,基本上都拥有非常相似的技术。」 此外,他还表示,ChatGPT用的Transformer架构是谷歌提出的,而它用的自监督方式,正是他自己提倡的,那时OpenAI还没诞生呢。 当时闹得更大,Sam Altman直接在推上给LeCun取关了。 1月28日,LeCun梅开二度,继续炮轰ChatGPT。 他表示,「大型语言模型并没有物理直觉,它们是基于文本训练的。如果它们能从庞大的联想记忆中检索到类似问题的答案,他们可能会答对物理直觉问题。但它们的回答,也可能是完全错误的。」 而LeCun对LLM的看法一以贯之,从未改变。从昨天的辩论就可以看出,他觉得语言训练出来的东西毫无智能可言。 今年2月4日,LeCun直白地表示,「在通往人类级别AI的道路上,大型语言模型就是一条歪路」。 「依靠自动回归和响应预测下一个单词的LLM是条歪路,因为它们既不能计划也不能推理。」 当然,LeCun是有充分的理由相信这一点的。...
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近日,联想集团CTO芮勇博士在接受《中国计算机学会通讯》专访时,分享了对 ChatGPT 等大模型的看法。他表示,联想新IT架构将在 AI 新范式加速智能化变革中继续发挥重要作用,不仅在基础架构上,还在考虑 AIGC 技术在产品和业务中的应用。尽管大模型在内容理解和生成领域取得显著成就,但通往 AGI 的道路仍充满挑战。芮勇认为,AI 范式的转变是从 small models fine-tuning 到 large models in-context learning,大模型能否催生 AI 新范式及实现多任务、多模态、多化身的一体化仍存在争议。此外,联想在新 IT 架构中还将推动 AI 模型的自适应学习和知识驱动方法的研究。