AI 创始人预言：人类只剩下 2-3 年，AI 完全超越【Claude 创始人】

AI 引领未来：人类进入全新时代

　　 我有信心，未来 2-3 年内各领域将出现比人类强的 AI 系统。

　　 在最近的一次访谈中，Claude厂家Anthropic的首席执行官Dario Amodei分享了他对AI未来的展望。他认为，未来的人工智能系统将更加注重透明度和安全性，以确保技术的发展能够真正造福人类社会。这一观点不仅反映了当前AI领域面临的挑战，也指出了未来发展的方向。随着AI技术的不断进步，如何平衡技术创新与伦理责任将成为一个重要的议题。我们期待看到更多像Dario Amodei这样的行业领导者，能够在推动技术发展的同时，积极倡导负责任的AI实践，共同构建一个更加安全和可持续的未来。

　　 他认为，AI技术的发展确实可能在短时间内替代一些人类的工作岗位，但这并不意味着我们应该担心或排斥这种趋势。相反，我们应该积极寻求如何将AI技术与人类的优势相结合，从而形成一种互补的关系。这样不仅可以提高生产效率，还能创造出更多新的就业机会和发展空间。 在我看来，关键在于如何引导AI技术的发展方向，使其更好地服务于社会和经济的发展。同时，我们也需要加强教育和培训，帮助劳动力市场中的人员掌握新技能，以便适应未来的工作环境。只有这样，我们才能真正实现人机协同工作，共同推动社会的进步。

　　 针对当前的年轻人，Amodei提出了他的建议，激励他们掌握AI工具的使用，并提升自身的批判性思维能力。

　　 同时，对于 Claude 近期的一些更新，Amodei 也进行了剧透。

　　 注：本文内容整合了华尔街日报Joanna Stern的文章以及CNBC“Squawk Box”栏目对Amodei的访谈。

　　 自OpenAI的o1发布以来，推理模型便成为备受瞩目的新产品，许多人还认为o1引领了大模型的新潮流。

　　 但Amodei对此持有不同见解，他指出推理模型与“测试时计算”并不是全新的范式，而是大规模强化学习发展的自然结果。这一观点强调了技术演进中的连续性，而非突变。这提醒我们，在面对新技术时，应更多地关注其在现有框架下的发展脉络，而不仅仅是将其视为颠覆性的新事物。这样的视角有助于更全面地理解技术进步，并合理评估其潜在影响。

　　 一直以来大家都在谈论推理模型和测试时计算，好像有普通模型和推理模型，有完全不同的工作方式。

　　 这并非我们的观点。我们认为这更像是一种连续的谱系，模型具备思考和反省自己思考过程的能力，最终得出一个结论。

　　 但我认为我们将看到的变化是，我们将看到更大规模地使用强化学习，让模型更多地思考和反思。

　　 推理或测试时的计算能力并不是一种全新的技术，更像是在大规模训练过程中自然涌现的一种特性。这种能力的提升并非刻意设计，而是在不断优化和迭代中逐渐显现出来的。当我们在构建更复杂的模型架构和采用更大的数据集进行训练时，这些模型似乎自然而然地获得了更强大的计算和推理能力。 这样的现象表明，深度学习领域的发展正在进入一个新阶段，即我们不再单纯依靠算法的改进来提升模型性能，而是通过不断增加数据量和扩大模型规模来实现这一目标。这或许意味着未来的研究重点可能会转向如何更高效地利用资源，以及如何在不牺牲性能的前提下简化模型结构。此外，这也引发了对于现有计算资源分配的思考，是否需要更多的投入来支持更大规模的训练项目，从而进一步推动人工智能技术的进步。

　　 Amodei 强调了在大模型竞争中，模型差异化的重要性。他认为，仅仅拥有强大的计算能力和海量数据并不足以在市场中脱颖而出，每个模型都需要有其独特之处。他特别提到了自家的产品——Claude，称其最大的卖点在于拥有独特的性格特征，这使得用户在使用时能够获得更加个性化的体验。 这种差异化策略不仅有助于产品在市场上找到自己的定位，也增加了用户的粘性，因为用户可能会因为喜欢某个特定模型的性格而选择长期使用。这也提醒其他开发者和企业，在追求技术先进性的同时，也不应忽视产品的个性化和用户体验，这样才能在激烈的市场竞争中占据一席之地。

　　 关于 Claude，我们听到的反馈是人们非常喜欢它的性格。

　　 人们乐于与Claude交流，经常向Claude咨询关于人际关系的建议，或是寻求解决各种问题的帮助，在这方面，Claude的表现远超其他模型。

　　 不仅是模型有个性，对于包括隔壁 OpenAI 在内的厂商特别喜欢提及的 AGI，Amodei 的看法同样与众不同。

　　 对我来说，AGI（人工通用智能）从来不是一个定义明确的术语，我个人一直认为它更像是一个营销术语。随着技术的发展，AGI的概念被广泛用于吸引公众和投资者的注意力。尽管许多公司和个人都在追求这一目标，但目前尚无统一的标准来界定什么才算得上真正的AGI。这使得AGI在很大程度上成为一个模糊且充满想象力的概念，而非具体的技术指标。

　　 但你知道，我的想法是，在某个时候，我们将获得在几乎所有任务上都比几乎所有人类都更好的人工智能系统。

　　 当然，对于 AI 未来的发展，Amodei 的看法还是非常乐观的。

　　 他认为，未来 2-3 年内，各个领域都将出现比人类强的 AI 系统。

　　 而且他认为，这样的发展步伐与公众的认知是相符的。

　　 当我初涉人工智能领域时，我认为我们很快就能开发出在大多数方面超越绝大多数人类的智能模型。 这样的观点反映了一个普遍的认知：随着技术的迅速发展，人工智能正在以前所未有的速度逼近甚至超越人类的能力。然而，这种观点也提醒我们，尽管人工智能在某些特定任务上可能表现出色，但在情感理解、道德判断和社会互动等方面，它依然面临巨大的挑战。因此，未来的重点或许不在于单纯追求技术上的超越，而是在于如何更好地融合人机优势，以促进社会的整体进步。

　　 我估计这会在2020年代的某个时刻实现，或许是在2020年代的中后期，但我也经常强调，我不确定、我没有把握。我们可能是错误的。

　　 直到大约三到六个月前，我仍然认为存在相当大的不确定性，现在这种不确定性虽有所减少，但依然存在。在我看来，这表明我们正在逐步接近一个更清晰的理解，尽管过程比预期的要缓慢。这种渐进式的认知进步为我们提供了更多的信心，但也提醒我们在面对复杂问题时需要保持耐心和谨慎。

　　 我相信在未来两到三年内，我们将见证这些模型的发展——它们将成为人类的得力助手，并在几乎所有的领域逐渐超越人类的能力。 这种技术的进步无疑令人振奋，同时也带来了不少挑战与思考。随着这些智能模型在各个领域的应用越来越广泛，我们必须认真考虑如何确保它们的使用符合伦理规范，以及如何为可能出现的工作岗位变化做好准备。此外，透明度和责任归属也将成为重要议题，我们需要建立相应的机制来监管这些先进的系统，确保它们能够安全、可靠地服务于社会。

　　 但是超越并不等同于替代，Amodei认为，在短期内真正提升生产力的关键在于将AI作为人类工作的补充，而不是取代人类。

　　 大约一年前，经济学家Eric Bernolfsson进行了一项有趣的研究，他表示，通常情况下，AI公司在推出产品时更倾向于采取替代模式。

　　 然而，当这些企业进行更深入的思考时，他们通常能够发现采用互补方式应用人工智能的机会，从而实现更大的生产效率提升。

　　 因此，我们也可以从产品的角度来思考如何设计我们的产品，以实现互补而不是替代。

　　 但从长远来看，Amodei认为，一旦人工智能在大多数领域超越人类，许多基本假设，如经济结构和个体自我认知，都将面临挑战。

　　 长期来看，我深感AI系统将在诸多领域超越人类。

　　 当这种情况发生时，我们如何组织我们的经济？人类如何找到意义？

　　 当人类自认为是地球上最具智慧的物种时，我们形成了许多假设，这些假设将随着人工智能的进步逐渐变得不再成立。

　　 此外，Amodei 还对年轻人给出了建议，建议他们学会使用 AI 工具，并培养批判性思维能力，学会分辨信息真伪。

　　 在访谈中，Amodei 还剧透了 Claude 近期的一些产品计划，他表示企业级服务是重点的开发方向。

　　 正如人们所期待的联网功能，Amodei表示“即将推出，但具体时间未定”；双向语音也在研发中，不过目前优先级不是很高。

　　 同时，他披露Anthropic正在研发若干全新大型模型，预计在接下来的3至6个月之内推出。

　　 据介绍，这些模型将采用与众不同的策略，以实现推理能力与其他能力之间的更好协同与整合。

　　 正在开发的开发还有一个“虚拟协作者”（Virtual Collaborator）。

　　 这是一款功能强大的AI系统，它能够在计算机上支持多种任务的执行，比如编程、测试、沟通以及撰写文档等。用户可以与它进行深入且具有方向性的互动，以完成复杂的任务。我个人认为，这样的工具极大地提高了工作效率和创造力。通过这种先进的技术，我们可以更快地解决问题，并在多个领域取得突破性进展。这不仅为专业人士提供了极大的便利，也使得更多的人能够参与到创新活动中来。

　　 对于图像和视频生成领域，这并不是Anthropic的主要研发方向。若将来确实有此需求，他们更倾向于采取合作的方式，与专注于图像生成的专业公司联手。

　　 本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：克雷西