主要观点总结
Ilya Sutskever在神经信息处理系统大会(NeurIPS)上发表演讲，总结了当前AI模型的预训练方式的局限性，并指出数据资源如同化石燃料般正在枯竭。他通过引用哺乳动物的脑重与体重比例的数据，暗示AI也可能发现新的进化路径。他认为AI系统未来将具备真正的推理能力，而越具备推理能力的系统行为越难预测。同时，他也提到了智能体、合成数据等未来可能的发展方向。此外，他强调了超级智能与当前AI系统的不同，并提到推理是超级智能的核心特点之一。对于未来AI的发展，他提出了自我意识的可能性和AI权利的问题。
关键观点总结
关键观点1: AI模型的预训练方式将不可避免地走向终结，因为数据资源正在枯竭。
Ilya Sutskever指出，互联网数据资源如同化石燃料般正在逐渐枯竭，虽然计算能力不断提升，但数据增长速度已见顶。他强调了预训练时代虽然带来了重大突破但也暴露了局限，下一个阶段可能出现新的发展方向，如智能体、合成数据等。
关键观点2: AI可能发现新的进化路径。
Ilya Sutskever通过引用哺乳动物的脑重与体重关系的数据，发现人工智能也可能如同生物界一样发现新的进化路径。他暗示当前AI系统的进化可能类似于人脑的发展曲线。
关键观点3: 未来的AI系统将具备真正的推理能力。
Ilya Sutskever认为，未来的AI系统将会突破模仿人类直觉的局限，具备真正的推理能力。具备推理能力的系统行为将更加不可预测，如同国际象棋AI的表现一样。
关键观点4: 超级智能与当前AI系统存在本质不同。
Sutskever指出超级智能与当前AI系统的本质不同，超级智能将具备推理能力、自我意识等特性。对于未来AI的发展，他提出了自我意识的可能性和AI权利的问题。
文章预览
在温哥华举行的神经信息处理系统大会(NeurIPS)上，OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 发表公开演讲。 Ilya 指出，当前 AI 模型预训练方式将不可避免地走向终结。 他还将 AI 训练数据比作「化石燃料」，认为互联网上的人类生成内容是有限的，业界已经达到了数据峰值，「我们只有一个互联网，必须适应现有的数据资源」。 根据他的预测，下一代 AI 系统将突破当前局限，具备真正的主动性和类人推理能力，但他也警告，随着 AI 推理能力的提升，其行为将变得愈发难以预测，就如同即便是顶尖棋手也无法准确预判高级象棋 AI 的走法。 演讲中，他将 AI 的发展规模与生物进化过程进行了对照。 通过引用数据，他指出在对数坐标下，虽然绝大多数哺乳动物的脑重与体重比例都遵循着相似的规律，但人类祖先却展现出一条截然不同的发展曲线。 基于此，他推
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