5 月 14 日消息，《自然》杂志采访了 OpenAI 首席科学家雅库布・帕乔茨基，讨论了人工智能能否生成原创科研成果、人工通用智能（AGI）的前景，以及公司即将推出的开源模型。
附问答内容大意如下：
Q：越来越多的科学家开始使用推理模型。这些模型在五年内可能带来哪些变化？
A：
如今，你与模型互动时，它更像是一个需要不断引导的助手。我预计，这种状况会发生重大变化。
我们已经看到了像 OpenAI 的 Deep Research（一个能够整合大量信息的工具）能够在没有监督的情况下工作 10 到 20 分钟，并且能产生有用的结果。但解决这些问题所需要的计算资源相对较少。
如果你有开放的研究问题，值得在这类问题上投入更多的计算。我预计，我们会拥有能够进行原创研究的 AI。例如，在自动化软件工程和硬件组件的自主设计等领域，将会有很多进展，其他学科也会出现类似的应用。
Q：在 OpenAI 推理模型的开发中，基于试错和奖励的“强化学习”有多重要？
A：
最初的 ChatGPT 版本包括一个无监督的预训练阶段，模型通过摄取大量数据构建“世界模型”。然后，我们通过强化学习的过程，借助人工反馈，提炼出一个实用的助手。
最新的推理模型进展可以看作是更重视强化学习阶段，这样我们不仅仅是提取信息，还让模型能够找到自己的思维方式。
一个问题是，是否应该继续将这些学习阶段分开看待。推理模型不是在空白中学习思考，它们是基于预训练模型的基础进行的。我的工作重点之一就是研究这个阶段，并融合不同方法，理解它们的相互作用。
Q：你提到模型在“思考”。那么，模型是否真的在推理？还是它们只是在模拟推理的过程？
A：
我们需要明确一点：模型的工作方式和人类大脑的工作方式不同。预训练模型学到了世界的一些知识，但它并不真正理解自己是如何学到这些的，也没有时间顺序感。
我相信，我们已经有足够证据表明，模型能够发现新的见解。我认为这可以算作是一种推理，但这并不意味着它与人类的推理方式完全相同。
Q：奥尔特曼曾表示，OpenAI 将很快发布开源模型，这是自 2019 年 GPT-2 以来的首次。你能告诉我这些计划的详细情况吗？
A：
我对此非常兴奋，尤其是能够为研究人员提供一个开源模型的机会，让他们能够下载并进行进一步训练。随着这些模型的不断进步，我们需要承担更多责任，了解它们的部署方式如何影响人类。
我认为，要发布具有开源权重的前沿模型会非常困难，主要是出于安全考虑。我希望能够发布一个比现有开源模型更好的版本。
Q：你对 AGI 的定义是什么？你认为我们何时能够实现它？
A：
我（对 AGI）的时间表和定义都发生了很大的变化。刚进入研究生院时，我看到了 AGI 的一个重要里程碑 —— 围棋，之前我认为还需要几十年。显然，围棋在 2016 年就被攻克了，那一刻让我感到震撼。
2017 年加入 OpenAI 时，我还是公司内最大的怀疑者之一，但里程碑的突破比我预期的要快。在图灵测试方面，我们已经取得了显著进展。接下来，问题是数学和问题解决能力呢？我们在这些方面也取得了很大进展，我预计最具挑战性的基准测试将很快被超越。
因此，我目前在关注的下一个重要里程碑是，人工智能能否在经济上产生实际的、可量化的影响，尤其是能否创造原创的科研成果。对我而言，这接近我以前对 AGI 的情感定义。我们现在正专注于这个方向，预计到本十年结束时，我们将取得非常显著的进展。甚至今年，我也预计 AI 将能几乎自主地生成有价值的软件，尽管可能不会解决重大的科学难题。
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