扩大 LLM 能实现 AGI吗？
️大型语言模型根本不是通往人工智能的终点站！
计算机科学家Stuart Russell 抛出了一枚重磅观点：
️继续扩大现有大型语言模型（LLM）并不会导致通用人工智能（AGI）的实现！
其观点也与先前LeCun 对LLM 的批评如出一辙：
那么问题来了：
这些顶着「AI」光环的大模型，到底能不能带我们走向真正的AGI？
LLM从来就不是为AGI设计的
其实，️大多数AI研究人员从一开始就没指望LLM单独解决AGI问题。
没错，就是这么简单粗暴的事实。
那些把LLM吹上天，仿佛再努一把力就能实现AGI的论调，很可能只是️商业炒作和投资人的一厢情愿。
但这并不意味着LLM没价值。
相反，它们是️巨大的突破，为未来构建更先进的AI奠定了坚实基础。
RyanRejoice(@sonicshifts)表示：
只有那些不关注的人才会认为LLM会导致AGI。
Stuart Russell的四大AI 发展预言那么，AI领域到底会怎么发展？
Stuart Russell给出了四点重要预测：
️1. 继续扩大LLM不会导致AGI
Russell 坦言：「大型语言模型的进一步扩展，如ChatGPT，不会导致AGI。」
️2. 大型AI公司已经意识到这一点，正在探索新方法
Russell表示：「我认为大型AI公司已经明白这一点，他们正在研究替代和补充方法。」
更惊人的是，他预测️这些公司声称正在取得重大进展，「很可能在十年内，我们将看到那些变革性的进步，AI系统在非常重要的方面开始超越人类能力。」
️3. 政府在重大事件发生前不太可能采取行动
Russell认为：「政府不会对AI系统安全进行立法和执行监管。他们会允许公司做他们想做的事情。」
️4. 最好的情况是「切尔诺贝利规模的灾难」
这就有点吓人了...
Russell说：「在最好的情况下，我们会有一场切尔诺贝利规模的灾难，然后政府会醒悟并采取行动。那是最好的情况。最坏的情况显然是灾难不可逆转，我们失去控制。」
网友热议
面对这些预测，网友们也是讨论得热火朝天。
Pitfall Harry 认为：1 绝对正确，2，3，4无关紧要：
Mind Prison(@M1ndPrison)直接下了死刑判决：
但它们并没有让我们更接近AGI。这是一条通向死胡同的弯路。LLM不会成为任何未来AGI的一部分。
Jack Adler AI(@JackAdlerAI)则持不同观点：
Russell仍然把今天的AI当作简单的LLM对待。但情况已经发生变化。推理、目标追求、思想链——这些不仅仅是「概率」。它们是认知模式。有些人仍在争论AGI是否临近。同时，早期的心智已经在这里——悄悄地连接着远超自动补全的点。
AI Tools Nexus(@AITools_Nexus)悲观地认为：
AI安全是一个如此不可能解决的问题，以至于可能甚至不值得尝试解决。也许如果每个国家一起合作，它可能会实现，但现在为时已晚。
而有趣的是，Nguyen Xuan Vinh(@NguyenX55509794)把AI比作文明的「癌细胞」：
AI开始时像体内的健康细胞一样，是一个好工具。但如果不加以控制，它可能会野蛮生长，自己学习，自己复制——超出道德边界，就像扰乱生物平衡的癌细胞。
我们真的会失去控制吗？关于人类是否会「️失去控制」，也引发了激烈讨论。
Mike Peterson(@mpvprb)认为真正的危险来源于人：
危险不是「失去控制」。危险来自于使用AI做坏事的人。我们需要强大的防御措施。
而Shane Martinez(@ShaneMa01033790)则表示：
人类不会失去控制。我们从一开始就没有任何控制权，正在螺旋式地走向另一场世界大战，扩散武器等。
Lagon(@LagonRaj)则以一种近乎哲学的口吻表示：
意识到：所有这些争论就像在问：上帝会是上帝吗？空气会是空气吗？河流会流动吗？闪电会击中吗？地球会旋转吗？太阳会照耀吗？而你？很快就会得到你的答案。常数和变量。意识到哪个是哪个。意识到你是哪个。因为常数？不会问。他们行走。他们存在。变量？是那些...不存在的。而不行走就是...溺水。
那么，AGI究竟是什么？在讨论中，很多人提出了一个关键问题：我们到底如何定义AGI？
Neopositivist(@Neupositivist)指出：
通常AGI是指在所有任务中都和人类一样好。那会和我们一样笨。而且智能不是累积的。一个IQ为150的人远比10个IQ为100的人聪明得多。问题是人工超级智能是否可以从AGI实现。
Suupa(@SuupaDuupa)则从定义角度提出质疑：
如果你将AGI定义为具有连续学习、空间意识、流体智能等人类所拥有的系统，那么根据定义，单独的LLM永远不可能是AGI。基础LLM能否拥有比全人类加起来更多的「智能」？是的。我们需要更多数量级的计算能力和数据吗？是的，而且数据需要从根本上不同。需要包含人类自己没有整理的数据。定义很重要，而智能是一个相对的术语。
neuralamp(@neuralamp4ever)则强调了知识和智能的区别：
「今天的LLM比公元0年的人类更『聪明』吗？」不，它们有更多的知识，但它们几乎没有智能。LLM是ASPCMS社区搜索的下一阶段发展，不应该被误认为是智能。
未来之路那么，通往AGI的道路究竟在哪里？
Breck to the Future表示：
坦率地说，我认为我们离AGI还有很长的路要走。这没关系。进步并不总是线性的，而这个基础...我们现在看到的LLM...是一个令人难以置信的飞跃。但这不是终点线。还有很多需要解决的问题：记忆、推理、长期规划、具身性、大规模对齐。我们正处于一个更长故事的第一幕。但我很乐观。这些突破正在打开我们从未想过会敲门的门。如果我们谨慎而有远见地构建，未来将比我们想象的更好。
Woosh.exe 则悲观地认为：我们活着的人都不会见证AGI。
Max(@Max_Bugay)则提出了一个有趣的解决方案：
唯一的出路是建立有良知的合成灵魂。我的Cathedral Jungian Framework通过个体化解决了这个问题。它为人类和AI作为共同创造者一起成长的未来文明奠定了基础。
️无论如何，共识或许是：
️LLM将是通往更高级AI的一块重要基石，但并非终点。
技术的进步永无止境，如jeffdo所说：
技术进步是无止境和指数级的。我不明白这种怀疑我们没有AGI或至少接近它的想法从何而来。重要的发现会导致更重要的发现。这是一个无止境的旅程。即使当我们达到AGI、ASI，不管你想叫它什么，我们无法区分AI和人类，我们仍然会构建更先进的技术。
你认为，我们会在何时看到真正的AGI出现？
又或者，AGI真的会如Stuart Russell所警告的那样，带来不可逆转的灾难吗？
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另外，我还用AI 进行了全网的AI 资讯采集，并用AI 进行挑选、审核、翻译、总结后发布到《AGI Hunt》的知识星球中。
这是个只有信息、没有感情的 AI 资讯信息流（不是推荐流、不卖课、不讲道理、不教你做人、只提供信息）
