在這次採訪中,OpenAI 前 CEO Sam Altman 提供了一些關於公司努力提高其語言模型數據效率的見解。Altman 暗示了開發新架構或方法的可能性,這可能有助於 OpenAI 克服獲取高質量數據以訓練其模型的限制。

Altman 承認,儘管他們已經生成了大量合成數據進行實驗,但他們的目標是找到方法「從更少的數據中學習更多」。他暗示,「訓練模型的最佳方式」可能不是簡單地生成大量合成數據,而是開發使模型能夠更有效地從較小的數據集中學習的技術。

這與之前一篇文章中的信息一致,該文章指出 Altman 的「突破」使 OpenAI 克服了獲取足夠高質量數據來訓練新模型的限制。Altman 的評論表明,該公司在這個領域取得了進展,可能是通過開發新的架構或數據效率技術。

雖然 Altman 沒有提供關於這種新方法性質的具體細節,但他的陳述表明 OpenAI 正專注於提高其語言模型的數據效率,這可能會導致其未來模型(如 GPT-5)的性能和功能取得重大進步。

Sam Altman 承認,先進 AI 系統的出現,可能會達到 AGI(人工通用智能)水平,這將需要長期內對社會契約進行改變。他預計,目前以勞動為基礎的經濟模式,人們用勞動換取收入,將需要在這些強大技術更加普及的情況下進行重新配置。

Altman 指出,隨著技術進步使世界變得更富裕,社會安全網和社會組織方式已經發生了轉變。他預計,隨著 AGI 成為現實,類似的辯論和重新配置也將發生,這將由處於這一技術前沿的大型語言模型公司主導。

Altman 提到的一個潛在概念是「普遍基本計算」的想法,每個人可能都會從 AGI 級別的系統獲得一定的計算資源分配,而不完全依賴於貨幣收入。這種轉變可能會從根本上改變經濟和社會的運作方式,因為這些計算資源的價值可能會比傳統貨幣更加重要。

Altman 承認很難預見這種轉變將如何發生,因為這代表著一種前所未有的社會轉變。他認為,AI 系統本身可能會幫助設計和組織出現的新社會結構,因為社會正在努力應對 AGI 對工作性質和社會契約的影響。

總的來說,Altman 的評論突出了先進 AI 系統發展可能對我們的經濟和社會體系的基礎產生深遠影響,需要進行重大的重新思考和重新配置以適應這一技術轉型。

OpenAI 的 CEO Sam Altman 在最近的一次採訪中提供了一些關於公司下一代語言模型計劃的見解。以下是關鍵要點:

1. 數據效率: Altman 暗示在使語言模型更加數據高效方面取得了突破,使它們能夠從較少量的高質量數據中學習,而不是依賴大量的合成數據。這可能會導致模型性能的顯著提升。

2. 架構創新: 雖然 Altman 對透露具體細節保持謹慎,但他暗示 OpenAI 正在研究一種新的架構或方法,可能進一步提高其模型的數據效率。

3. 質量改進: Altman 預計下一代模型將在之前被認為不可能的領域顯示出令人驚訝的改進。他警告不要過於依賴標準基準,因為真正的進步可能在於難以衡量的更多質量方面。

4. 社會和經濟影響: Altman 承認語言模型不斷增強的能力可能需要對社會契約進行改變,因為傳統以勞動為基礎的經濟模式可能需要重新配置。他建議探索「普遍基本計算」等概念來應對潛在的disruption。

5. 負責任的發展: Altman 強調負責任的研發的重要性,在發布更強大的系統之前,重點關注理解模型的內部工作原理和安全考慮。

總的來說,Altman 的評論表明 OpenAI 在推進語言模型能力方面取得了重大進展,同時也在應對這些進步所帶來的更廣泛的社會影響。下一代模型預計將突破目前的局限,但同時也會關注負責任的發展和對經濟和社會結構長期影響的考慮。

Sam Altman 對 Helen Toneis 關於他離開 OpenAI 的事件回憶提出了尊重但明顯的不同意見。儘管 Toneis 是一個真正關心 AI 良好結果的人,但 Altman 祝她好運,但不想逐行地為自己的聲譽辯護。

當 OpenAI 發布 ChatGPT 時,它被稱為「低調的研究預覽」,他們沒有預料到它會引起如此大的反響。Altman 表示,他們已經與董事會討論過發布計劃,因為他們已經有 GPT-3.5 可用了約 8 個月,並且早已完成了 GPT-4 的訓練,正在實施漸進式的發布計劃。

總的來說,Altman 不同意 Toneis 的事件回憶,並認為在 OpenAI 離職引起的重大爭議中,提供他的一面是很重要的。

Sam Altman 解決了 Scarlett Johansson 的風波,該女演員聲稱 OpenAI 未經許可使用了她的聲音。Altman 澄清,使用的聲音並非 Johansson 的,而是 OpenAI 在試聽多位演員後選擇的五個聲音之一,並邀請 Johansson 成為第六位。不過,Altman 承認了聲音與 Johansson 的相似度引起的混淆。

Altman 還討論了 OpenAI 在可解釋性研究方面的工作,旨在了解其 AI 模型的決策過程。他表示,雖然他們尚未解決可解釋性問題,但他們已經取得了進展,並將其視為確保模型安全的重要部分。Altman 強調,即使我們可能無法完全理解人腦的內部工作原理,但我們仍然可以開發出理解和驗證 AI 系統行為的方法。他建議,我們越能了解這些模型內部的情況,就越能做出並驗證安全性聲明。