具有推理能力的人工智能将变得不那么可预测，伊利亚·苏茨凯弗表示 | 路透社

温哥华，12月14日（路透社） - Ilya Sutskever，前OpenAI首席科学家以及人工智能领域的重要人物之一，做出了一个预测：推理能力将使技术变得更加不可预测。

在与谷歌的Oriol Vinyals和Quoc Le共同获得2014年“时间考验”奖时(GOOGL.O)，Sutskever在周五表示，人工智能的重大变化即将到来。他表示，十年前他的团队探索的一个想法，即增加数据以“预训练”人工智能系统将使其达到新的高度，正开始达到其极限。更多的数据和计算能力导致了OpenAI在2022年推出的ChatGPT，受到了全球的赞誉。

“但我们所知道的预训练无疑将结束，”Sutskever在温哥华的NeurIPS会议上对数千名与会者表示。“随着计算能力的增长，”他说，“数据并没有增长，因为我们只有一个互联网。”

Sutskever提供了一些方法来扩展这一边界，尽管面临这一难题。他表示，技术本身可以生成新的数据，或者人工智能模型可以在选择最佳答案之前评估多个答案，以提高准确性。其他科学家则将目光投向现实世界的数据。

但他的演讲以对未来超智能机器的预测结束，他认为这些机器“显然”在期待这一点，而一些人对此并不赞同。Sutskever在经历了Sam Altman短暂离开OpenAI后，今年共同创立了Safe Superintelligence Inc，他在几天后表示对此感到后悔。

在他看来，人工智能代理经过长时间的研究，将在未来的时代中结出硕果，它们将有更深刻的理解并具备自我意识。他表示，人工智能将像人类一样推理问题。

但有一个问题。

“推理越多，越不可预测，”他声称。

通过数百万种选择进行推理可能会使任何结果变得不明显。”举个例子，AlphaGo，一个由Alphabet的DeepMind创建的系统，以其不可捉摸的第37步惊艳了围棋这一复杂棋类游戏的专家，最终在2016年击败了李世石。

Sutskever也表示了类似的观点：“真正优秀的国际象棋人工智能对于最顶尖的人类棋手来说是不可预测的。”

他说，人工智能将会“截然不同”。

杰弗里·达斯廷和安娜·汤在温哥华的报道；由里卡多·菲戈雷亚编辑成西班牙语

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