Nicholas Carlini 谈大语言模型的未来：误差棒应该很宽
My Thoughts on the Future of "AI"
AI 导读
Nicholas Carlini 撰文主张对大语言模型的未来应持宽广的不确定性预期，他认为三到五年内语言模型可能胜任大多数超出人类专家水平的经济上有用的认知任务，也可能仅沿成本下降和能力渐进改善的正常路径发展而不发生根本范式转变。他以自身从 2018 年至 2021 年低估语言模型潜力为例说明预测者的易错性，并指出当前模型已能解决早期博士生水平的数学问题、达到顶尖竞赛程序员的编码水准，且基准不断被刷新，因此两种极端可能性都不容忽视。