作为一名长期关注人工智能发展的研究者，我深感目前关于AI的炒作已经远远超出了实际技术的水平。最近，加里·马库斯教授提出了对现有AI技术的严厉批评，他认为当前的人工智能进展充其量只是技术上的小步伐，而非突破性的飞跃。马库斯教授对OpenAI等机构的乐观预测表示怀疑，认为这些预测更多的是为了营销而非真实技术进展。

参考消息网8月14日报道 据德国《商报》网站7月15日报道，现年54岁的认知科学家加里·马库斯是人工智能(AI)圈子里最具争议的人物之一。围绕所谓的大型语言模型的能力，马库斯与开放人工智能研究中心(OpenAI)首席执行官萨姆·奥尔特曼以及特斯拉首席执行官埃隆·马斯克争论不休。奥尔特曼和马斯克预计，人工智能将很快发展出类人的能力。马库斯却看到了另一种危险：他认为，新的人工智能模型只是一场炒作，“很快就会破灭”。《商报》记者问：马库斯先生，您可能是最著名的OpenAI批评者。奥尔特曼公司的哪一点让您不满？马库斯答：我并不反对OpenAI或奥尔特曼本人。我反对的是虚假承诺。问：虚假承诺是指？答：OpenAI宣布，其使命是开发能造福全人类的通用人工智能。人们可以向它提出任何问题，它会理性地给出正确答案。但实际上，OpenAI的软件既不安全也不可靠，且忽视了公众利益。问：奥尔特曼说，OpenAI离实现通用人工智能可能只差一两次突破。答：我认为，这是炒作和无稽之谈。问：为什么？答：看看新模型GPT-4o，我认为它是构建GPT-5的一次失败尝试。OpenAI曾多次暗示，即将推出GPT-5，然后通用人工智能就会到来。事实却是，人工智能的发展速度最近一直在放缓。OpenAI走错了方向。问：走错方向？随着聊天机器人ChatGPT的推出，OpenAI引发了前所未有的人工智能热潮。答：ChatGPT或许很受欢迎，但并不可信。我对精明的企业家没什么意见，但必须指出当下流行的人工智能模型的技术局限性。只有克服这些局限性，人工智能的发展才能进入值得信赖的轨道。问：具体是什么让您不安？答：我不认为大型语言模型(生成式人工智能的一个子集)真的是一个好的解决方案，尽管它们很受欢迎。它们包藏了太多风险，其中最严重的是错误信息，另一个则是幻觉。问：也就是说，这些模型会编造答案和结果。答：正是。什么是大型语言模型？它是一种概率模型，可以计算出句子中最有可能出现的下一个词。其结果是，系统拥有惊人的模仿能力，但并不真正聪明。它们或许可以很好地解答80%的问题，却对剩下的20%几乎束手无策。人们可以和聊天机器人谈论几乎任何事情。有时答案是对的，有时是错的。但我们无法预测何时会出错，这是一个大问题。问：人类不会犯错吗？答：人类当然会犯错，但人的错误与机器的错误截然不同。此外，人类在某些领域非常出色，当今的机器则不然。以人工智能辅助驾驶为例：我们看到，很多事故都是由人类驾驶员高估机器的能力造成的。他们看到机器正确驾驶了45分钟，于是就认为“太好了,我能信任它”。从统计学角度看，这种想法很愚蠢。一辆在95%的场景中自动驾驶的汽车，会在20种情况中的某一种中做出错误决定。这可能会要了我们的命。这是不可接受的。问：马斯克认为，更多的数据将完善自动驾驶。OpenAI也提出，数据越多，语言模型越强。答：这是误入歧途。我们看到，新推出的模型变体带来的回报逐渐减少。进步速度放缓。我们不会因为模型越来越大而实现通用人工智能。问：您怎么能如此确定呢？答：没有什么是确定的。但在我看来，用越来越多的数据“喂养”模型，从而实现通用人工智能，这种可能性微乎其微。一方面，根本没有足够的好数据。OpenAI已经搜刮了互联网上的人类文本，现在又在转录优兔(YouTube)视频，但仍然不够。另一方面，目前还不清楚更多的文本是否真的有助于人工智能的发展。就拿我的孩子们来说：他们比任何人工智能都要聪明，但他们并没有翻阅整个互联网。为什么？因为他们能更高效地分析数据，并从更多渠道获取数据：通过眼睛、耳朵和感觉从现实生活获取数据。人类构建了世界运行的因果模型，但生成式人工智能做不到这一点，所以我们无法真正信任它。问：许多人都希望用所谓的合成数据，即人工智能生成的数据，来训练他们的模型。答：这是主流人工智能抓住的下一根救命稻草，其背后的想法非常糟糕。人工智能系统会产出满是幻觉的糟糕数据，然后它们又被用来训练其他系统。结果就是，越来越多的虚假信息污染了互联网。人类已经在用生成式人工智能来快速炮制不可靠的产品，例如未经研究、未经核查的传记。这样一来，人工智能不会让世界变得更聪明，而是变得更愚蠢。问：ChatGPT通过了图灵测试。这是数学家艾伦·图灵在1950年提出的一项测试：如果人类认为一台机器的回答是人类的回答，那么这台机器就是智能的。答：拜托，图灵测试太可怕了。也许这曾是个伟大的想法，但它已经有74年历史了，经不起时间的考验。图灵测试更适用于验证人类有多么容易上当受骗。我们现在就能建立一个系统，在短期内骗过一个没有受过心理学或人工智能训练的天真的人。但这并不能证明什么。图灵测试的确提出了一个正确的问题：什么是智能？但我们仍未找到答案。

总的来看，马库斯教授的观点提醒我们在面对人工智能技术的宣传时保持谨慎。虽然AI技术在某些领域取得了显著进展，但我们不能忽视其存在的风险和局限性。未来的AI发展需要更多实际有效的突破，而非依赖于炒作和虚假承诺。我们应理性看待AI的发展，避免被技术热潮所迷惑。