关乎当红炸子鸡DeepSeek奥特曼最新观点出炉:

对DeepSeek的出现并不意外,而且类似的情况会越来越多。

这就是奥特曼在最新一期《泰晤士报》科技播客节目中所提及的内容之一。

并且在被问及是否担心OpenAI会成为AI界的Napster(首个P2P音乐共享平台,后因商业压力以失败告终)时,他表示:

唯一不让这种事发生的方法就是每天都为此担心

我觉得这种事不会发生在我们身上的原因就是我们一直都在为此感到压力。

是有一种没有压力就没有动力的感觉了。

而在这场长达半个小时的采访中,奥特曼除了DeepSeek,也聊了聊关于AI发展前景AI影响与挑战等多方面的最新见解。

接下来,我们就一同完整了解一下。

谈未来:人们能完成远超当下最有影响力者的工作

主持人提出的第一个问题,是关于奥特曼前两天在自己博客中发布的一句话:

十年后,也许每个人都能比今天最有影响力的人取得更多的成就。

对此,奥特曼进一步做了详细地阐述。

他认为,目前AI已在实际应用中展现出强大效能。以OpenAI新推出的Deep Research为例,它能在极短时间内完成过去需数天甚至数周的任务:

27个月前做不到的事情,现在都可以做到了。

这种效率的飞跃意味着,借助AI工具,普通人能够突破时间和知识储备的限制,高效地获取信息、分析问题和解决难题。

随着AI技术在未来十年的持续升级,它将成为每个人手中的 “超级助手”,大幅提升工作效率和创造力,让人们能够涉足更广泛的领域,完成更复杂的任务,从而创造出远超当下的价值。

紧接着,主持人向奥特曼询问**“AGI对于你来说意味着什么”**。

奥特曼诙谐地表示:

我曾经试图让自己ban(禁用)掉AGI这个词,但最后我还是放弃了。

而之所以如此,是因为奥特曼认为AGI的定义过于模糊,但它确实是AI发展的重要方向。

AGI的发展虽不会像ChatGPT诞生那样有明显的标志性节点,而是以渐进的方式融入人们的生活:

有人说Deep Research是AGI时刻,但对我而言,它并不是。

AI对就业结构的改变也为个人发展带来新机遇。

奥特曼预计,未来两年半,AI将承担约5%的经济任务,涉及研究总结、产品推荐、报告撰写和金融分析等知识型工作。

这看似会对就业造成冲击,但换个角度看,也为人们提供了转型和提升的契机。

谈DeepSeek:不意外,但每天都有压力

接下来的一个重头戏,就是关于DeepSeek

奥特曼对此直言不讳地表示:

早预料到会有能力出众的模型出现,只是不确定具体时间。

所以对于DeepSeek的出现,我并不感到意外。

虽然奥特曼认为从研究的角度来看,DeepSeek并不算是重大的突破,但还是对它的工作给予了肯定。

例如他认为DeepSeek所展示出来的思维链、免费且大规模可用等显然也是人们想要的。

摩尔定律改变了世界,芯片上的晶体管数量每18个月翻倍。

我们在这个领域的观察是,一旦达到特定的智能水平,实现这一水平的成本每年会下降约10倍,过去两年下降了 100 倍。

从这个角度看,我们应该预料到会出现更多像DeepSeek这样的情况,我们也会尽力降低成本。

而谈到DeepSeek给行业带来的冲击时,主持人问了一个犀利的问题——

是否担心OpenAI会成为AI界的Napster,虽然OpenAI开创了一个新技术引领的时代,但将来有可能会被后来者居上

对此,奥特曼直言不讳地表示会担心

避免这种情况发生的唯一办法,就是每天醒来都为此担忧。我希望这种事不会发生在我们身上,因为我们一直都在为它操心。

除此之外,主持人还问了奥特曼,在看到DeepSeek这么便宜之后,是否还坚持构建大规模计算集群时,他表示 OpenAI会尽力降低成本,强调持续投资AI基础设施的重要性。

例如正在推进“星际之门”项目计划打造大规模训练和推理系统,虽然当前规模听起来庞大,但未来可能还会扩大:

现在听起来这个规模大得离谱,但我打赌几年后就不会觉得那么夸张了。

如果我们有机会再来一次,我可能会为一个计算集群筹集5万亿美元,到时候人们会更惊讶,但我们必须不断向前推进。

谈芯片:除英伟达外会出现更多优秀制造商

提到算力,奥特曼还聊了聊英伟达等芯片制造商。

奥特曼首先是对英伟达做出了高度评价,认为它是一家极为出色的公司,在行业中表现卓越。

以ChatGPT持续发展为例,说明人们虽常预测其竞争对手会带来冲击,但它依然保持优势,借此类比英伟达在芯片领域的稳固地位。

他指出,英伟达目前在芯片行业的地位如同强大的堡垒,想要挑战其主导地位并非易事。

那些认为英伟达会很快被竞争对手取代的观点,往往只是旁观者的看法,实际操作中,想要撼动其业务非常困难。

但与此同时,奥特曼也相信会有更多企业致力于研发优秀的芯片产品。

谈马斯克:他变了

正值马斯克这两天轰轰烈烈的称要收购OpenAI,主持人顺便也问了问奥特曼关于马斯克的问题。

奥特曼先是表示对于马斯克起诉OpenAI这件事,诉讼版本太多,自己都有点数不清具体情况了。

至于奥特曼和马斯克之间的个人关系,主持人直接灵魂三连问:

问:你还跟他说话吗?

奥特曼:不多了。

问:你最后一次跟他当面或发短信交流是什么时候?

奥特曼:I don’t, I mean, yeah……

问:作为朋友你会想他吗?

奥特曼:不,他变了,我很难过。

当然,奥特曼还是认可马斯克所取得的卓越成就的,视其为令人钦佩的激励人物。

而关于马斯克打算收购OpenAI这件事,在巴黎举行的AI峰会中,奥特曼现身接受采访明确表态:

不出售。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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