人工智能放缓是其他人的机会 - 彭博社

人工智能工具的发展速度放缓，为企业提供了一些急需的喘息空间，以便弄清楚如何实现那至关重要的投资回报。

摄影师：安德烈·鲁达科夫/彭博社数万亿美元的人工智能热潮建立在生成模型将不断以指数级增长的确定性之上。剧透：它们并没有。

简单来说，“规模法则”表示，如果你向一个人工智能模型投入更多的数据和计算能力，它的能力将不断增长。但最近的一系列新闻报道表明情况不再如此，人工智能的主要开发者发现他们的模型并没有像以前那样显著改善。

根据彭博社的报道，OpenAI的Orion在编码方面并没有比该公司的上一款旗舰模型GPT-4好多少，而Alphabet Inc.的谷歌则看到仅有渐进式的改进其Gemini软件。与这两家公司竞争的Anthropic在其期待已久的Claude模型发布上落后了。

彭博社观点富有成效的知识工作者由好奇心驱动更多树木无法抵消您的SUV排放特朗普的2800亿美元住房奖杯会保持遥不可及吗？乌克兰和俄罗斯可以通过非军事区找到和平OpenAI、Anthropic和谷歌的高管们在最近几个月毫不犹豫地告诉我，人工智能的发展并没有停滞。但他们 会这么说。事实是，长期以来对生成性人工智能收益递减的担忧， 甚至被比尔·盖茨预测，正在变为现实。人工智能偶像伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）最近 告诉路透社，它已经趋于平稳。“2010年代是扩展的时代，”他说。“现在我们再次回到了奇迹和发现的时代。”

“奇迹和发现”对“我们不知道接下来该做什么”进行了相当积极的解读。这也可能会让投资者和企业感到焦虑，他们被期望 花费1万亿美元来建设实现人工智能承诺所需的基础设施。华尔街的银行、对冲基金和私募股权公司正在花费数十亿美元来 资助大规模数据中心的建设，根据最近的彭博新闻 调查。

这一切加起来是一个可怕的赌博吗？并不完全是。

毫无疑问，人工智能繁荣的主要受益者是全球最大的科技公司。微软公司、谷歌和亚马逊的季度云存储收入稳步增长，连同英伟达、苹果和Meta平台的市值在过去两年中总共飙升了8万亿美元。其他所有人的投资回报——他们的客户——则需要更长时间才能显现。

然而，围绕人工智能的市场炒作的破裂可能是有益的，就像之前的创新一样。这是因为技术通常不会撞上墙壁而死去，而是经历一个S曲线。S曲线的概念是，初期进展需要数年时间，然后迅速加速，正如我们在过去两年中看到的生成式人工智能一样，之后又开始减缓，关键是，演变。

多年来，批评者们例如，常常在芯片制造突破之前宣称摩尔定律已经死去。飞机的发展进展缓慢，直到1950年代末从螺旋桨过渡到喷气式飞机，导致了飞跃——然后技术似乎又停滞不前。但就像芯片制造一样，航空的发展并没有停滞，而是转变；即使客机的速度仅比1960年代略快，但它们的燃油效率、安全性和运营成本都大大提高了。

AI及其扩展法则的类似平台可能意味着一种新的开发和成功衡量方法，直到现在，这种方法过于关注能力，而对安全等其他领域关注不足。根据最近的一项学术 研究，一些最先进的生成性AI模型在安全性和公平性等关键领域 表现不佳，这项研究测量了它们遵循欧洲即将出台的AI法律的程度。

在今年的大部分时间里，AI研究人员一直在寻找改进模型的新路径，这些路径不仅仅涉及向模型投入更多的数据和计算能力。一种方法是专注于在模型 训练后 的推理阶段增强模型。这可能涉及给模型额外的时间来处理多个可能性，然后再确定答案，这也是OpenAI将其最新模型o1描述为 更擅长 “推理”的原因。

S曲线的美在于，它可以给其他人一些喘息的空间，而不是争先恐后地追求最新的技术，以便在竞争中占据优势。那些一直在实验生成性AI并 努力 寻找提高生产力的方法的公司，现在有一些时间来重新设计他们的工作流程和业务流程，以更好地利用当前已经强大的AI模型。（记住，在1980年代，企业花了数年时间围绕计算机进行重组。）

斯坦福大学教授埃里克·布林约尔夫森的著作关于“生产力悖论”指出，当重大新技术出现时，产出往往会停滞或下降，然后再激增。人工智能的暂停为企业在这一重要的投资阶段提供了更多空间。

这也为监管者提供了设计更有效的保护措施的时间。欧盟的人工智能法案将于2026年开始适用于公司，需要在如何定义危害方面更加具体。当标准机构进行这项工作时，新奇的模型导致一系列意想不到的问题不会迅速涌入市场，这一点是有帮助的。

在过去两年中，生成式人工智能如同乘坐子弹头列车，势头显然为科技巨头带来了丰厚的利润。在车站的放缓为其他所有人提供了急需的休息。

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