目前还没有看到阻止 AGI 出现的硬性限制，我们距离 AGI 只有几年的距离。和大脑相比，现在的模型虽使用了比人脑多得多的数据，但效果仍有差距，“自我对弈”可让模型精炼数据向大脑能力靠拢，其与人脑的“想象力”有相似之处。大模型的“想象力”“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟，多模态大爆发证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性，深度压缩是大模型的核心能力，端上智能越来越近，中美 AI 生态各自发展，2023 年技术差距没有缩小。但目前大多数的“AI 应用/AI 转型”还在走“数字化转型”的老路，AI 的力量应更多用于对未来业务的重新定义，而非仅优化现有业务流程。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01335v1和大脑相比，现在的模型本身使用了比人脑接受得多得多数据，但效果和人脑还有差距。那么，最自然的观点就是模型并没有充分使用这些数据。我们可以认为，“自我对弈”就是一种让模型不断精炼数据，向大脑能力靠拢的方式。再做一个更大胆的猜想：“自我对弈”和人脑的“想象力”是有相似之处的——大脑也是通过“想象”自己创造出合成数据，用于自我学习。综合来讲，目前还没有看到阻止AGI出现的硬性限制，而且我们距离AGI只有几年的距离。之后，跑步进入硅基文明的碳基生物会活得怎么样呢？Image:"Crumble of Liberty"with Dall-E
原创Lian et Zian普通人的AI自由2024-02-18 16:38链接：https://mp.weixin.qq.com/s/LVgcoT_aZwANscLpRqTg5w[heading2]太长不看版[content]2023年大众对AI的看法：这是啥->好像也没那么厉害->和我没太大关系目前还没有看到阻止AGI出现的硬性限制，且我们距离AGI只有几年距离大模型的“想象力”、“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟应用层没有独角兽；创业者最大的敌人是GPT官方技术加速迭代是常态，不能等到“技术稳定”再出手多模态大爆发：再次证明了AGI相对“窄AI”的代际优越性Agent/代理暂时还没出现，记忆仍是瓶颈；核心问题是还没有“人的模型”深度压缩是大模型的核心能力，端上智能越来越近中美AI生态各自发展，2023年技术差距没有缩小Image:"Explosion of AGI",with Dall-E[作者]Lian,MK
现在的AI不仅仅是流量密码，也是股价密码；于是，是个公司都会想方设法往AI上沾边。私下也有很多朋友问我：美妆/白酒/奢侈品如何联动AI？AI如何赋能农业/传统制造业?AI如何赋能HR/行政/采购/公关？……其实，大多数都有点难。因为AI也并不是万能的，以及我们和AGI还差的很远。像我去年12月份的文章[《AI原生公司|未来打工人》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTY1MTM4Mw==&mid=2247483844&idx=1&sn=3adfc54f294c53fdf51105cdb4e23ec3&chksm=c181101cf6f6990af5116997115fdfcf95360bb55a14f05ea9aed00239c88dfb440d03055533&scene=21#wechat_redirect)写的，目前大多数的"AI应用/AI转型”还在走“数字化转型”的老路：把AI往现有流程上一套，还在讲“固化流程”、“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的今天，这样做基本就等于“做出来就是过时的”：把企业的业务模式凝固在今天，同时又剥夺了企业主动进化的能力。现在这种情况下反映出来的，更多是人们对于AI的焦虑：所以才会希望AI拿来就能用，马上能起效果。但我们不能止于焦虑：AI的力量并不应该只用在现有业务流程的优化上，而更应该用在对于未来业务的重新定义之上。这才是“AI原生公司”应该的做法。就像在电力发明的时候，我们不应该从“如何让电力赋能马车”出发，而应该从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。