黃金熱潮：大型科技公司和風險投資家對產生式人工智慧的投資和合作
加速的研究和產品整合
大型語言模型的發展
在最近幾年，大型語言模型（LLM）的發展取得了令人印象深刻的成果，其中得益於大型科技公司對人工智慧實驗室的投資。作為回報，這些科技公司可以將最新的模型整合到產品中，為使用者帶來全新的體驗。它們還可以為開發者提供使用最新人工智慧模型的工具，而無需擔心建立大型計算叢集的技術問題。這種反饋迴圈將有助於實驗室和公司處理這些模型所面臨的挑戰，並以更快的速度解決問題。
更少的透明度和更多的保密性
知識分享的變化
然而隨著大型科技公司之間對產生式人工智慧市場份額的競爭加劇，人工智慧實驗室可能不再願意共享知識。以前，人工智慧實驗室會合作並發表他們的研究成果。現在他們有動機保守他們的研究結果，以保持競爭優勢。這種轉變表現在他們不再發布模型結構、權重、資料、程式碼和訓練方法等完整的論文，而是只發布提供有關模型很少訊息的技術報告。模型不再以開源方式發布，而是透過 API 介面發布。人們對於用於訓練模型的資料理解很少。這種透明度的減少和保密性的增加將使研究的速度變慢。不同機構可能祕密地進行相似的專案，而不是在對方的成就基礎上進行工作，這樣只會浪費資源而不必要地重複工作。訊息公開的減少也使獨立研究者和機構更難對模型進行韌性和有害性的審核，因為他們只能透過黑盒 API 介面與模型進行互動。
AI 研究的多樣性的減少
感興趣的研究領域
隨著人工智慧實驗室受到投資者和大型科技公司利益的束縛，他們可能被激勵更多地關注具有直接商業應用的研究。這種關注可能會犧牲其他可能在短期內無法獲得商業成果，但可能對計算科學、行業和人類產生長期突破的研究領域。人工智慧研究商業化的現象顯而易見，新聞報導中對研究實驗室的關注越來越多地集中於它們的估值和收入生成能力。這是與最初以推進科學前沿、服務人類、降低人工智慧風險和傷害為宗旨的使命背道而馳的情況。實現這一目標需要在各個領域進行研究，其中有些領域可能需要幾年甚至幾十年的努力。例如，深度學習在 2010 年代初期變得主流，但它是幾代研究者數十年努力的結晶，直到最近才獲得投資者和商業界的廣泛關注。當前的環境有可能使其他可能在長期內提供有希望結果的研究領域變得相形見絀。大型科技公司還更有可能資助依賴海量資料集和計算資源的人工智慧技術的研究，這將使它們在小型參與者面前佔有明顯優勢。
大型科技公司吸引 AI 人才
對 AI 人才的影響
對商業人工智慧的日益關注將推動大型科技公司利用他們的財富來吸引有限的 AI 人才到自己的組織中。大型科技公司和它們資助的 AI 實驗室可以給頂尖的 AI 研究人員提供高薪，而非營利的 AI 實驗室和學術機構無法承擔這樣的負擔。雖然不是每個研究者都有興趣與營利組織合作，但許多人將被這些組織吸引，這將再次以科學價值很高但商業用途有限的 AI 研究付出代價。這也將使大量財富集中在少數非常富有的公司手中，並使新創公司在爭奪 AI 人才方面變得非常困難。
風光和陰雲點評
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
大型語言模型的發展
在最近幾年，大型語言模型（LLM）的發展取得了令人印象深刻的成果，其中得益於大型科技公司對人工智慧實驗室的投資。作為回報，這些科技公司可以將最新的模型整合到產品中，為使用者帶來全新的體驗。它們還可以為開發者提供使用最新人工智慧模型的工具，而無需擔心建立大型計算叢集的技術問題。這種反饋迴圈將有助於實驗室和公司處理這些模型所面臨的挑戰，並以更快的速度解決問題。
更少的透明度和更多的保密性
知識分享的變化
然而隨著大型科技公司之間對產生式人工智慧市場份額的競爭加劇，人工智慧實驗室可能不再願意共享知識。以前，人工智慧實驗室會合作並發表他們的研究成果。現在他們有動機保守他們的研究結果，以保持競爭優勢。這種轉變表現在他們不再發布模型結構、權重、資料、程式碼和訓練方法等完整的論文，而是只發布提供有關模型很少訊息的技術報告。模型不再以開源方式發布，而是透過 API 介面發布。人們對於用於訓練模型的資料理解很少。這種透明度的減少和保密性的增加將使研究的速度變慢。不同機構可能祕密地進行相似的專案，而不是在對方的成就基礎上進行工作，這樣只會浪費資源而不必要地重複工作。訊息公開的減少也使獨立研究者和機構更難對模型進行韌性和有害性的審核，因為他們只能透過黑盒 API 介面與模型進行互動。
AI 研究的多樣性的減少
感興趣的研究領域
隨著人工智慧實驗室受到投資者和大型科技公司利益的束縛，他們可能被激勵更多地關注具有直接商業應用的研究。這種關注可能會犧牲其他可能在短期內無法獲得商業成果，但可能對計算科學、行業和人類產生長期突破的研究領域。人工智慧研究商業化的現象顯而易見，新聞報導中對研究實驗室的關注越來越多地集中於它們的估值和收入生成能力。這是與最初以推進科學前沿、服務人類、降低人工智慧風險和傷害為宗旨的使命背道而馳的情況。實現這一目標需要在各個領域進行研究，其中有些領域可能需要幾年甚至幾十年的努力。例如，深度學習在 2010 年代初期變得主流，但它是幾代研究者數十年努力的結晶，直到最近才獲得投資者和商業界的廣泛關注。當前的環境有可能使其他可能在長期內提供有希望結果的研究領域變得相形見絀。大型科技公司還更有可能資助依賴海量資料集和計算資源的人工智慧技術的研究，這將使它們在小型參與者面前佔有明顯優勢。
大型科技公司吸引 AI 人才
對 AI 人才的影響
對商業人工智慧的日益關注將推動大型科技公司利用他們的財富來吸引有限的 AI 人才到自己的組織中。大型科技公司和它們資助的 AI 實驗室可以給頂尖的 AI 研究人員提供高薪，而非營利的 AI 實驗室和學術機構無法承擔這樣的負擔。雖然不是每個研究者都有興趣與營利組織合作，但許多人將被這些組織吸引，這將再次以科學價值很高但商業用途有限的 AI 研究付出代價。這也將使大量財富集中在少數非常富有的公司手中，並使新創公司在爭奪 AI 人才方面變得非常困難。
風光和陰雲點評
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
知識分享的變化
然而隨著大型科技公司之間對產生式人工智慧市場份額的競爭加劇，人工智慧實驗室可能不再願意共享知識。以前，人工智慧實驗室會合作並發表他們的研究成果。現在他們有動機保守他們的研究結果，以保持競爭優勢。這種轉變表現在他們不再發布模型結構、權重、資料、程式碼和訓練方法等完整的論文，而是只發布提供有關模型很少訊息的技術報告。模型不再以開源方式發布，而是透過 API 介面發布。人們對於用於訓練模型的資料理解很少。這種透明度的減少和保密性的增加將使研究的速度變慢。不同機構可能祕密地進行相似的專案，而不是在對方的成就基礎上進行工作，這樣只會浪費資源而不必要地重複工作。訊息公開的減少也使獨立研究者和機構更難對模型進行韌性和有害性的審核，因為他們只能透過黑盒 API 介面與模型進行互動。
AI 研究的多樣性的減少
感興趣的研究領域
隨著人工智慧實驗室受到投資者和大型科技公司利益的束縛，他們可能被激勵更多地關注具有直接商業應用的研究。這種關注可能會犧牲其他可能在短期內無法獲得商業成果，但可能對計算科學、行業和人類產生長期突破的研究領域。人工智慧研究商業化的現象顯而易見，新聞報導中對研究實驗室的關注越來越多地集中於它們的估值和收入生成能力。這是與最初以推進科學前沿、服務人類、降低人工智慧風險和傷害為宗旨的使命背道而馳的情況。實現這一目標需要在各個領域進行研究，其中有些領域可能需要幾年甚至幾十年的努力。例如，深度學習在 2010 年代初期變得主流，但它是幾代研究者數十年努力的結晶，直到最近才獲得投資者和商業界的廣泛關注。當前的環境有可能使其他可能在長期內提供有希望結果的研究領域變得相形見絀。大型科技公司還更有可能資助依賴海量資料集和計算資源的人工智慧技術的研究，這將使它們在小型參與者面前佔有明顯優勢。
大型科技公司吸引 AI 人才
對 AI 人才的影響
對商業人工智慧的日益關注將推動大型科技公司利用他們的財富來吸引有限的 AI 人才到自己的組織中。大型科技公司和它們資助的 AI 實驗室可以給頂尖的 AI 研究人員提供高薪，而非營利的 AI 實驗室和學術機構無法承擔這樣的負擔。雖然不是每個研究者都有興趣與營利組織合作，但許多人將被這些組織吸引，這將再次以科學價值很高但商業用途有限的 AI 研究付出代價。這也將使大量財富集中在少數非常富有的公司手中，並使新創公司在爭奪 AI 人才方面變得非常困難。
風光和陰雲點評
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
感興趣的研究領域
隨著人工智慧實驗室受到投資者和大型科技公司利益的束縛，他們可能被激勵更多地關注具有直接商業應用的研究。這種關注可能會犧牲其他可能在短期內無法獲得商業成果，但可能對計算科學、行業和人類產生長期突破的研究領域。人工智慧研究商業化的現象顯而易見，新聞報導中對研究實驗室的關注越來越多地集中於它們的估值和收入生成能力。這是與最初以推進科學前沿、服務人類、降低人工智慧風險和傷害為宗旨的使命背道而馳的情況。實現這一目標需要在各個領域進行研究，其中有些領域可能需要幾年甚至幾十年的努力。例如，深度學習在 2010 年代初期變得主流，但它是幾代研究者數十年努力的結晶，直到最近才獲得投資者和商業界的廣泛關注。當前的環境有可能使其他可能在長期內提供有希望結果的研究領域變得相形見絀。大型科技公司還更有可能資助依賴海量資料集和計算資源的人工智慧技術的研究，這將使它們在小型參與者面前佔有明顯優勢。
大型科技公司吸引 AI 人才
對 AI 人才的影響
對商業人工智慧的日益關注將推動大型科技公司利用他們的財富來吸引有限的 AI 人才到自己的組織中。大型科技公司和它們資助的 AI 實驗室可以給頂尖的 AI 研究人員提供高薪，而非營利的 AI 實驗室和學術機構無法承擔這樣的負擔。雖然不是每個研究者都有興趣與營利組織合作，但許多人將被這些組織吸引，這將再次以科學價值很高但商業用途有限的 AI 研究付出代價。這也將使大量財富集中在少數非常富有的公司手中，並使新創公司在爭奪 AI 人才方面變得非常困難。
風光和陰雲點評
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
對 AI 人才的影響
對商業人工智慧的日益關注將推動大型科技公司利用他們的財富來吸引有限的 AI 人才到自己的組織中。大型科技公司和它們資助的 AI 實驗室可以給頂尖的 AI 研究人員提供高薪，而非營利的 AI 實驗室和學術機構無法承擔這樣的負擔。雖然不是每個研究者都有興趣與營利組織合作，但許多人將被這些組織吸引，這將再次以科學價值很高但商業用途有限的 AI 研究付出代價。這也將使大量財富集中在少數非常富有的公司手中，並使新創公司在爭奪 AI 人才方面變得非常困難。
風光和陰雲點評
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
並不全是陰雲
開源社區的進步
在大型科技公司推動的產生式人工智慧的黃金熱潮中，並不是一切都令人悲觀。開源社區與封閉原始碼的人工智慧服務同時取得了令人印象深刻的進步。現在有一系列開源語言模型，它們的大小不同，可以在自定義硬體上執行，包括雲端 GPU 和筆記型電腦。使用引數高效微調等技術，組織可以以很小的預算和資料集定制 LLM。除了語言模型之外，還有其他領域的有希望的研究，例如麻省理工學院科學家開發的液態神經網路，它提供理解決深度學習一些基本挑戰的有希望的解決方案，包括缺乏解釋性和對大量資料集的依賴。與此同時神經符號 AI 社區繼續研究可能在未來帶來有希望結果的新技術。有趣的是如何看待研究社區如何適應大型科技快速推進的產生式人工智慧的挑戰。
結語
在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
結語 在大型科技公司之間進行的產生式人工智慧黃金熱潮正在重新塑造人工智慧研究的格局。在這個過程中，一些事情變得不那麼令人樂觀，例如知識分享減少、研究多樣性減少和 AI 人才集中化。然而仍存在一些令人鼓舞的方面，例如開源社區的進步和其他研究領域的潛力。 正確處理這些挑戰將是實現長期目標的關鍵，在其中科學前沿的推進能夠為人類帶來更大的益處，而不僅僅是為了追求商業利益。
Technology-產生式人工智慧,黃金熱潮,深遠影響
