在这次采访中,OpenAI前CEO Sam Altman提供了一些关于该公司努力提高其语言模型数据效率的见解。Altman暗示了一种新的架构或方法的开发,可能有助于OpenAI克服获取高质量数据来训练其模型的局限性。

Altman承认,尽管他们已经生成了大量合成数据进行实验,但他们的目标是找到方法"从较少的数据中学习更多"。他暗示,"训练模型的最佳方式"可能不是简单地生成大量合成数据,而是开发使模型能够更有效地从较小的数据集中学习的技术。

这与之前一篇文章中的信息一致,该文章称Altman的"突破"使OpenAI克服了获取足够高质量数据来训练新模型的限制。Altman的评论表明,该公司在这一领域取得了进展,可能是通过开发新的架构或数据效率技术。

尽管Altman没有提供关于这种新方法性质的具体细节,但他的陈述表明OpenAI正专注于提高其语言模型的数据效率,这可能会导致其未来模型(如GPT-5)的性能和功能出现重大进步。

Sam Altman承认,先进AI系统的出现,可能达到AGI(人工通用智能)水平,将需要长期内对社会契约进行改变。他预计,当前以劳动为基础的经济模式,人们用劳动换取收入,将需要在这些强大技术更加普及时进行重新配置。

Altman指出,随着技术进步使世界变得更富裕,社会安全网和社会组织方式已经发生了转变。他预计,随着AGI成为现实,类似的辩论和重新配置将由这项技术的领先企业主导。

Altman提到的一个潜在概念是"通用基础计算"的想法,每个人可能会从AGI级别的系统获得一定的计算资源分配,而不仅仅依赖于货币收入。这种转变可能会从根本上改变经济和社会的运作方式,因为这些计算资源的价值可能会比传统货币更加重要。

Altman承认很难设想这种转变将如何发生,因为这代表着一种前所未有的社会转变。他认为,AI系统本身可能会帮助设计和组织新的社会结构,因为社会正在努力应对AGI对工作性质和社会契约的影响。

总的来说,Altman的评论突出了先进AI系统的发展可能对我们的经济和社会体系的基础产生深远影响,需要进行重大的重新思考和重新配置,以适应这种技术转型。

OpenAI的CEO Sam Altman在最近的一次采访中提供了一些关于该公司下一代语言模型计划的见解。以下是关键要点:

1. 数据效率:Altman暗示在使语言模型更加数据高效方面取得了突破,使它们能够从较少量的高质量数据中学习,而不是依赖于大量的合成数据。这可能会显著提高模型的性能。

2. 架构创新:尽管Altman谨慎地没有透露具体细节,但他暗示OpenAI正在研究一种新的架构或方法,可以进一步提高其模型的数据效率。

3. 定性改进:Altman预计下一代模型将在之前被认为不可能的领域显示出令人惊讶的改进。他警告不要过于依赖标准基准,因为真正的进步可能在于难以衡量的更定性的方面。

4. 社会和经济影响:Altman承认,语言模型不断增强的功能可能需要对社会契约进行改变,因为基于劳动的传统经济模式可能需要重新配置。他建议探索"通用基础计算"等概念来应对可能的disruption。

5. 负责任的发展:Altman强调负责任的研究和开发的重要性,在发布更强大的系统之前,关注于理解模型的内部工作原理和安全考虑。

总的来说,Altman的评论表明OpenAI在推进语言模型功能方面取得了重大进展,同时也在应对这些进步带来的更广泛的社会影响。下一代模型预计将突破当前的局限性,但同时也会关注负责任的发展和对经济和社会结构长期影响的考虑。

Sam Altman对Helen Toneis关于他离开OpenAI的事件回忆的说法表示尊重但明显不同意。虽然Toneis是一个真诚关心AI良好结果的人,但Altman祝她好运,但不想逐一为自己辩护。

当OpenAI发布ChatGPT时,它被称为"低调的研究预览",他们没有预料到它会引起如此大的反响。Altman表示,他们已经与董事会讨论过发布计划,因为他们在大约8个月前就有了GPT-3.5,并且早已完成了GPT-4的训练,正在制定渐进式的发布计划。

总的来说,Altman不同意Toneis对事件的回忆,并认为鉴于围绕他离开OpenAI的重大戏剧性,提供他的一面是很重要的。

Sam Altman就Scarlett Johansson的丑闻事件作出了回应,该女演员声称OpenAI未经许可使用了她的声音。Altman澄清,使用的声音并非Johansson的,OpenAI在选择五个声音之前进行了多位演员的试听,并邀请Johansson成为第六位。但是,Altman承认围绕使用的声音与Johansson声音相似而产生的混淆。

Altman还讨论了OpenAI在可解释性研究方面的工作,旨在了解其AI模型的决策过程。他表示,尽管他们还没有解决可解释性问题,但他们已经取得了进展,并认为这是确保模型安全的重要部分。Altman强调,即使我们可能无法完全理解人脑的内部工作原理,但我们仍然可以开发出理解和验证AI系统行为的方法。他认为,我们越能了解这些模型内部的情况,就越能做出并验证安全性声明。