AI智力不如貓？AI科學家楊立昆試圖打破AGI迷思

（首圖來源：Meta）

【文‧陳冠榮】

儘管許多 AI 產業人士說，人類即將擁有超越人類智慧的系統，甚至可能取代人類，但圖靈獎得主、主導 Meta AI 研究的首席科學家楊立昆（Yann LeCun）卻抱持相反態度。

楊立昆認爲，AI 模型雖然有用處，但無法與寵物的智力相比，更比不上人類。被問到人類是否應該擔心 AI 變得越來越強大，甚至構成威脅，他說這完全是胡說八道。

許多人相信，現今以大型語言模型爲基礎的 AI 正在創造所謂通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）。像是特斯拉和 xAI 的執行長馬斯克（Elon Musk）表示，通用人工智慧最快可能會在 2026 年實現；OpenAI 執行長奧特曼（Sam Altman）撰文預測，超級人工智慧（Artificial Super Intelligence）「再過幾千個日子」就會問世。

楊立昆表示這樣的說法恐怕還太早，今年 5 月當 OpenAI 前安全負責人萊克（Jan Leike）談論學習如何控制超級智慧的必要性時，楊立昆發文抨擊，「在我看來，急着弄清楚如何控制比我們聰明的 AI 系統前，我們需要開始設計一個比貓咪聰明的系統」，他在 X 這麼說。

楊立昆喜歡用貓比喻，他說畢竟貓科動物擁有物質世界的心理模型、持久的記憶、一定程度的推理能力和規劃能力，這些能力具備的水準在現今的先進 AI 還達不到，就連 Meta 自身開發的 AI 也一樣。

「未來，當人們與 AI 系統、智慧眼鏡或任何東西交談時，這些 AI 系統基本上需要具有人類層級的特徵，真正具有常識，表現得像人類助理一樣」，楊立昆說。但創造一個具有這種能力的 AI 需要幾十年時間，現今主流方法無法讓人類達成此一目標。

生成式 AI 的蓬勃發展由大型語言模型和相似系統推動所致，這些系統透過大量資料進行訓練來模仿人類表達。隨着每一代模型變強大，一些專家得出結論，認爲只需投入更多晶片和資料來開發未來的 AI，它將變得更強大，最終甚至超越人類智慧。這就是大量投資、生產越來越多專用晶片來訓練 AI 背後的邏輯。

楊立昆則認爲，現今 AI 系統的問題在於它們的設計方式、而非規模。無論科技巨頭將多少顆 GPU 塞進世界各地的資料中心進行運算，都不會爲人類帶來通用人工智慧。

楊立昆說，現今的模型實際只是預測文字內容中的下一個單字，它們太擅長這一點。由於它們有龐大的記憶容量，看起來像是推理，但實際上只是反芻接受過的訓練資料，以至於愚弄了人類。

於是楊立昆帶領 Meta FAIR（Fundamental AI Research）團隊投身其中，研究以不同方式運作的 AI 開闢通往人類智慧水準的道路。這些假設的未來 AI 可能呈現多種形式，而 FAIR（Fundamental AI Research）正在摘錄來自現實世界的影片，是目前令他感到興奮的研究專案之一。這個想法是建立一個模型，該模型的學習方法類似小動物的學習方法，透過接收到的視覺資訊建立一個世界的模型。

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