某人

LLM 最大的突破就是模拟了人类的语言，而外行会以为它模拟了人类的智能。

这个信息差能够催生出一波虚假繁荣的泡沫。

我

最开始, AlphGo 也只是用人类历史上所有的名局进行训练, 最后还是让李世石赢了一盘棋, 那也是人类顶尖棋手赢下的唯一一盘棋.

之后, AlphaGo 变成了 AlphaZero, 把训练用的棋谱, 变成了自动生成的. 开始自我博弈. 最后把当今最强棋手柯洁打得躲在厕所里哭.

柯洁说: “原来这么多年我们学的, 都是错的. "

某人

围棋的本质和神经网络是类似的，简单的规则加上巨大的计算量。这和真实世界的复杂性不可同日而语，甚至可以说本质上就是完全不一样的。

我

同意围棋和生成式大语言模型有本质上的不同.

可当深蓝战胜卡斯特罗夫时, 也有人说象棋与围棋有本质的不同.

技术在进步.

openAI 的大牛说过一段话, 大意是: 生成式大语言模型, 本质上是猜测后面的一个字符的概率. 当这个模型的准确度达到一定程度, 也可以说, 这个模型懂得了现实世界的客观规律.

某人

Ilya 说的。你最后这句话是不对的，首先，LLM 学会了语言生成的规律，和人类智能间还存在鸿沟，其次，人类智能和宇宙的客观规律间，也有鸿沟。

有生之年都不一定能看到 AI 迈过第一个和人类间的鸿沟。

我

以前我们有各种精美的竹篾外壳热水瓶(年轻一代需要想像), 后来被塑料制品取代, 难免与老一代的手艺"存在鸿沟”, 可世界还是把竹篾外壳淘汰了. 现在, 水银玻璃内胆热水瓶也淘汰了.

人类社会不需要靠工业化生产逼真的竹篾外壳热水瓶.

同理 LLM 并不需要 1:1 高仿今天的人类智能.

世界没有用算盘以后也不错.