黄仁勋表示 Nvidia 再次实现了 AGI——但这并不重要

在英伟达周三的财报电话会议上，首席执行官黄仁勋漫不经心地宣布该公司已经“实现了通用人工智能”，这是科技行业一些最大的参与者多年来追逐的最终目标之一。黄几乎立刻就驳斥了这一令人垂涎的里程碑，称其“毫无意义”。他是对的。对于人工智能竞赛的假定终点线，通用人工智能的含义尚未达成共识，更不用说我们如何知道何时真正到达终点了，这使得实现终点线同样具有任意性。当被问及OpenAI对AGI的追求时，黄仁勋表示，对于Nvidia来说，“对于很多任务，我们可以说我们已经实现了AGI。”他没有提供精确的定义或基准，但补充道，“我认为所有这些里程碑以及所有这些，你知道，在这一点上它们有点毫无意义。”他还指出，人工智能已经超越了对简单提示的响应，而是能够学习新技能并“递归地”自我改进的自主代理。黄说，真正重要的是人工智能正在“做富有成效和有用的工作”并“产生可盈利的代币”，更多的计算会产生更多的代币——并且不可避免地会产生更多的利润。 “这正是我们所处的阶段。这就是每个人都在努力的原因。” “......对于许多任务，我们可以说我们已经实现了 AGI。”这并不是黄第一次说我们已经达到了 AGI。今年 3 月，他在 Lex Fridman 播客上露面时坦率地说：“我认为我们已经实现了 AGI。”黄没有具体说明 AGI 的含义。弗里德曼提出了他自己奇怪的具体定义：一个能够“基本上完成你的工作”的人工智能系统，例如创办、发展和运营一家价值超过 10 亿美元的成功科技公司。黄仁勋反驳了他之前的说法，他表示“10 万名代理商打造 Nvidia 的可能性为零。”多年来，其他科技领导者利用这个术语的模糊性，制定了一系列名副其实的定义和基准，所有这些都围绕着同一个模糊概念：人工智能能够在广泛的领域匹配或超越人类智能，尽管“智能”也没有一个普遍认可的定义。对于通用人工智能的含义还没有达成共识，更不用说我们如何知道我们何时真正实现了这一目标，这使得实现它同样具有任意性。 OpenAI（一家以构建 AGI 为明确目标而成立的公司）对 AGI 的定义留下了很大的解释空间。 OpenAI 在其章程中将 AGI 定义为“在最具经济价值的工作中超越人类的高度自治系统”。奥特曼本人也承认，这几乎不是一个可衡量的标准，他去年承认通用人工智能“不是一个超级有用的术语”。让事情变得复杂的是 OpenAI 与微软共同制定的不同的、经济驱动的 AGI 定义——据报道，该系统可以产生至少 1000 亿美元的利润。在《时代》杂志最近的一篇报道中，首席研究官 Mark Chen 估计 OpenAI 已经“完成了 80%”的 AGI，而 Altman 表示，到今年年底，该公司将拥有他称之为 AGI 的东西。 AGI 及其阈值仍未定义的事实已不是什么秘密：技术领导者自己也这么说，即使他们以此为基础做出预测。 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 称 AGI“不精确”，甚至是一个“营销术语”，而更愿意谈论“强大的人工智能”。其他人也同样使用了自己的术语来描述大致相似的想法。从理论上讲，它们之间应该是有区别的，但实际上它们都是融合在一起的。 Meta 谈论“个人超级智能”、微软“人文主义超级智能”和亚马逊“有用的通用智能”。谷歌 DeepMind 的 Demis Hassabis 开始谈论我们如何到达“奇点的山麓”。据报道，OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 带领员工高呼“感受 AGI”，现在经营着一家名为 Safe Superintelligence 的公司。新术语并没有使含义变得更加明确。新术语并没有使含义变得更加明确。只要 AGI 的定义不明确且使用不慎，整个事情就毫无意义。好吧，除非你想要一个方便的工具来宣传进步。因此，预计整个行业（包括黄仁勋）将继续谈论 AGI。也许 AGI 最终会出现并告诉我们 AGI 的真正含义。