人工智慧 (Artificial intelligence, AI) 已從理論概念迅速發展成一股切實的力量，正在重塑各行各業。在這場技術革命的最前沿是 OpenAI，這家公司以其開創性的 AI 模型而聞名，包括廣受讚譽的 ChatGPT。Jakub Pachocki 是 OpenAI 的首席科學家，在引導公司開發先進 AI 系統方面發揮著關鍵作用。在最近的一次採訪中，Pachocki 分享了他對 AI 未來的見解，強調其在進行新穎研究、推動自主能力和轉變各學科方面的潛力。
推理模型的崛起
推理模型是 AI 模型的一個子集，旨在透過採用逐步邏輯推理來解決複雜任務，從而模仿類似人類的思維過程。這些模型在各個領域都展現了卓越的能力，包括：
- 潤飾文章： 推理模型可以完善和增強書面內容，確保清晰度、連貫性和語法準確性。
- 編寫程式碼： 這些模型可以生成程式碼片段、完成整個程式，並協助開發人員調試現有程式碼。
- 文獻綜述： 推理模型可以有效地分析大量的研究論文，找出關鍵發現，並從多個來源綜合資訊。
- 產生假設： 這些模型可以根據現有資料和科學知識提出新的假設，加速科學發現的步伐。
Pachocki 設想，在未來，AI 模型將超越其僅僅作為助手的角色，成為能夠獨立調查和解決問題的自主研究人員。他預計在以下領域會有重大進展，例如：
- 自主軟體工程： AI 模型將自動化軟體開發流程，從設計和編碼到測試和部署。
- 自主硬體元件設計： 這些模型將優化硬體元件的設計，從而提高性能、效率和功能。
強化學習：推理的催化劑
強化學習 (Reinforcement learning, RL) 是一種機器學習類型，其中代理程式學習在環境中做出決策以最大化獎勵。這種反覆試驗、錯誤和獎勵的過程有助於創建 OpenAI 的推理模型。
ChatGPT 的開發包括一個非監督式預訓練階段，在這個階段，模型暴露於大量資料，使其能夠建立一個「世界模型」——對語言、概念和關係的全面理解。隨後，使用帶有人工回饋的強化學習從這個世界模型中提取有用的助手。本質上，人類向模型提供回饋，引導其生成有幫助、資訊豐富且無害的回應。
推理模型的最新進展更加強調強化學習階段，使模型能夠獨立探索和發展自己的思維方式。這種轉變使模型能夠超越簡單地提取資訊，並積極參與解決問題和做出決策。
Pachocki 認為，預訓練和強化學習之間的傳統區隔在未來可能會變得不那麼明顯。他認為，這些學習階段是緊密相連的，並且全面理解它們的相互作用對於提高 AI 能力至關重要。推理模型不是孤立地學習的；他們的推理能力根植於預訓練期間獲得的知識。Pachocki 的大部分精力都投入到探索這種聯絡以及開發結合這些方法的方法上。
模型真的能「思考」嗎？
AI 模型是否真的能「思考」的問題一直是一個激烈的爭論主題。儘管 AI 模型可以執行需要推理和解決問題的任務，但它們的底層機制與人腦有很大不同。
預訓練模型會獲得關於世界的知識，但它們缺乏對如何學習這些資訊或學習這些資訊的時間順序的全面理解。本質上，AI 模型缺乏構成人類思想特徵的自我意識和意識。
此外，重要的是要意識到 AI 模型的局限性和潛在偏見。儘管這些模型可以分析大量資料並識別模式，但如果它們訓練的資料反映了這些偏見，它們也可能會延續現有的社會偏見。
駕馭 AI 的倫理考量
AI 的快速發展提出了許多倫理考量，必須加以解決，以確保其負責任的發展和部署。這些考慮包括：
- 偏見和公平： 如果 AI 模型在有偏見的資料上進行訓練，則可能會延續和放大現有的社會偏見。至關重要的是，開發方法來減輕 AI 模型中的偏見，並確保其應用中的公平性。
- 隱私和安全： AI 系統通常需要訪問大量個人資料，從而引發對隱私和安全的擔憂。必須實施強有力的保障措施，以保護敏感資料並防止未經授權的訪問。
- 問責制和透明度： 必須為 AI 系統的決策和行動建立明確的問責制。AI 開發和部署中的透明度對於建立信任並確保負責任地使用 AI 至關重要。
- 工作崗位流失： AI 的自動化潛力引發了對工作崗位流失的擔憂。政策制定者和教育工作者必須為 AI 對勞動力的潛在影響做好準備，並制定策略來減輕負面後果。
開放權重模型：民主化 AI 研究
OpenAI 決定發佈開放權重模型，這意味著對民主化 AI 研究的承諾。開放權重模型允許研究人員訪問和修改底層程式碼和資料，從而促進創新和協作。
這種方法與其他一些 AI 公司採用的專有模型方法形成對比，在專有模型方法中，對底層技術的訪問受到限制。OpenAI 認為，開放權重模型可以通過使更廣泛的研究人員能夠為該領域做出貢獻來加速 AI 的進展。
然而，發佈開放權重模型也存在風險。如果管理不當，這些模型可能會被用於惡意目的，例如生成虛假資訊或創建有害應用程式。OpenAI 正在積極努力透過實施保障措施和促進開放權重模型的負責任使用來減輕這些風險。
結論
AI 的未來充滿潛力。隨著 AI 模型變得越來越複雜和自主，它們將在我們生活的各個方面發揮越來越重要的作用。雖然必須解決倫理考量和潛在風險，但 AI 提供的機會是巨大的。在 Jakub Pachocki 的領導下，OpenAI 準備繼續突破 AI 的界限，推動創新，並塑造這項變革性技術的未來。