说实话,生成式人工智能进展并不顺利。
Let's be honest, Generative AI isn't going all that well

原始链接: https://garymarcus.substack.com/p/lets-be-honest-generative-ai-isnt

一些最近的新闻,这封邮件读者们一直期待:大型语言模型仍然不可信赖:LLM所做的大部分工作仅仅是记忆(而且Hinton在这方面的观点是错误的):它们仍然没有为世界增加很多可量化的价值:更新:这与《华盛顿邮报》最近报道的远程劳动力指数的发现一致,即人工智能只能完成大约2.5%的工作。规模扩大不再进展顺利,而且可能无法解决这些问题。围绕这种粗糙的技术(特别是基于它将大幅改善的未经验证的希望)来调整我们的经济和地缘政治政策是一个错误。

## 生成式人工智能:炒作与现实 - Hacker News 讨论 Hacker News 上一篇帖子链接到一篇文章,声称生成式人工智能“进展并不顺利”,引发了争论。作者 Gary Marcus 以过去不准确的 AI 预测而闻名,导致一些人驳斥了他的批评。 虽然一些人同意人工智能未能达到革命性的说法,但许多用户报告了显著的实际好处。 几位评论员强调了人工智能能够大幅缩短编码时间、协助设计任务以及加速项目搭建的能力——即使需要审查和完善。 一个关键的争论点是人工智能是工具还是通往通用人工智能(AGI)的道路。 一些人认为,目前的局限性并不排除未来的突破,而另一些人则认为它只是一种有用的,但并非变革性的技术。 还有关于生成代码质量的讨论,人们担心“粗糙编码”以及需要经验丰富的开发人员来监督人工智能辅助工作。 最终,这场讨论揭示了各种观点,从彻底的怀疑论到谨慎的乐观主义,许多人承认人工智能正在迅速改进,同时也质疑过高的期望。
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原文

Some recent news, all long anticipated by this newsletter:

  1. LLMs can still cannot be trusted:

  1. A large fraction of what LLMs do is mostly just memorization (and Hinton was on the wrong side of this argument):

  1. They still aren’t adding a lot of quantifiable value to the world:

Update: This is consistent with the finding of the Remote Labor Index that AI could only do about 2.5% of jobs, reported recently by the Washington Post.

  1. Scaling isn’t going all that well, anymore, and probably won’t cure these problems.

Trying to orient our economy and geopolitical policy around such shoddy technology — particularly on the unproven hopes that it will dramatically improve– is a mistake.

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