OpenAI下周要出什么大招?奥特曼在这个访谈里剧透了

奥特曼：我不确定推理能力最终能否成为一种广泛适用的功能。我有这样的预感，并且希望它是，如果真的能够实现，那将是非常理想的。不过，我并不确定它是否真的会如此。

问：让我们以蛋白质结构预测为例。存在大量蛋白质图像和序列数据，研究人员利用这些数据构建了一个预测模型，并且遵循一系列流程和步骤来实现这一点。可以设想，未来可能会有一种人工通用智能或具备高级推理能力的模型，它能够自主地构建出解决这一问题的子模型，通过搜集必要的数据并进行处理来解决蛋白质结构预测的问题吗？

奥特曼：存在许多可能性，例如，它可能为特定任务训练一个专门的模型；或者，它可能依赖于一个大型模型，该模型能够识别出它所需的其他训练数据，然后主动查询这些数据，并据此更新自身的知识库。

问：我想知道，是否真的所有这些初创公司都会失败？目前许多初创公司都在采取这样的策略：收集特定的数据，接着基于这些数据全新训练一个模型，该模型专门针对某一任务进行优化，并且在这一任务上的表现超过了其他所有解决方案。

奥特曼：某种程度上，正如我们在讨论生物学和那些复杂的系统网络时所指出的，我已经能够窥见一二。我之所以会笑，是因为最近我经历了一场严重的疾病，现在已大致康复，但整个过程就像是身体系统逐一受到打击。你真的可以明确指出，比如，这是消化系统的问题。这让我想起了我们之前讨论的，你不知道这些系统之间相互作用的复杂性，直到出现问题，这本身是一个非常有趣的现象。同时，我尝试使用ChatGPT来理解我的病情。我可能会说，我对某个问题不太确定。接着，我会在没有阅读的情况下，把相关的论文链接放入上下文中，然后发现，哦，这就是我不确定的那个问题，现在我认为应该是这样。这就是你之前提到的一个例子，你可以说，我不知道这个信息，然后你可以添加更多的上下文信息，而不是重新训练整个模型，你只需要即时地增加上下文，然后你就能得出一个结论。

问：这些用于预测蛋白质结构的模型，比如说，构成了这个领域的基石。现在，我好奇的是，Alpha3是否能够处理其他分子类型的预测？如果可以，那么理论上最好的通用模型将能够接入、学习训练数据，并自主解决问题。或许你可以为我们举一个例子来阐释这个过程。你能和我们谈谈Sora吗？你的视频模型能够生成令人惊叹的动态图像和视频。你愿意分享的话，能不能告诉我们它的架构有何独特之处，以及它是如何区别于其他模型的？

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奥特曼：确实，对于一般性问题，我们显然需要专业的模拟器、连接器和各种数据片段等工具。我有一种直觉--尽管我得强调这并没有科学依据--如果我们能够理解通用推理的精髓，并将这一原理应用到新的问题领域，类似于人类的通用推理能力，我认为这是可以实现的。这可能会是一个快速的突破过程，至少我是这么认为的。至于Sora，它并不是以语言模型为基础，而是专门针对视频处理而设计的模型。

问：显而易见，我们还未能完全实现那样的技术境界，对吧？以构建高效视频模型为例，你们可能是从零开始，采用独特的架构和特定的数据集进行开发。然而，展望未来，一个具备通用推理能力的系统--也就是我们所说的人工通用智能--理论上应该能够通过自我学习和逻辑推理，掌握渲染视频的方法。

奥特曼：我想说的是，以一个例子来看，据我所了解，目前全球最优秀的文本模型大多还是基于回归的方法构建的。与此同时，顶尖的图像和视频模型则采用了扩散模型技术，这种情况在某种程度上显得有些不寻常。

对训练数据的使用存在差异性，暂时不会进入音乐产业

问：围绕训练数据的使用，存在广泛争议。你们一直采用合理使用原则和尊重创作者权利的方式来处理问题。为何OpenAI选择不涉足音乐产业？相较于其他公司，你们的做法显得更加审慎。目前，你们已经建立了一些授权协议，但据我所知，你们与纽约时报的诉讼并未达成和解，我猜想这背后涉及的是训练数据的使用问题。你们是如何看待和平衡公平使用原则的？我们在播客中对此有过激烈的讨论。你们通过签订授权协议的行动表明了你们追求公平的决心。对于创作美妙音乐、歌词、书籍的艺术家的权利，你个人是如何看待的？当你们使用了他们的作品，创造了衍生产品，并将其商业化，这其中的公平性应如何定义？我们应如何构建一个世界，让艺术家们能够创作内容，并能够控制他人对其作品的使用？我对你个人的看法很好奇，因为我知道你在这个问题上一直思考得很深入，而我们行业中的许多人对内容创作者的权利并没有给予足够的考虑。

奥特曼：我认为不同类型的情况之间存在着显着差异。以公平使用为例，我认为根据现行法律，我们的立场是合理的。但人工智能的特殊性意味着，对于艺术等创造性工作，我们需要用新的角度来考虑这些问题。举个例子，如果有人通过阅读网上的数学资料学会了数学，我想大多数人会认为这是无可非议的。然而，对于其他情况，可能会有不同的看法……但为了避免回答过于冗长，我就不深入讨论了。