原贴链接

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讨论总结

这是一个围绕Ilya在加拿大温哥华NIPS 2024上关于“Sequence to sequence”演讲展开的讨论。评论者从不同角度发表看法，包括对演讲内容涉及的AI未来特性（如自我意识等）、存在的数据问题等进行探讨，也有对演讲本身质量（未达预期、无实质内容等）的评价，还有涉及名称变更、模型扩展等相关话题的讨论。

主要观点

  1. 👍 Ilya对未来AI的一些特性进行了展望
    • 支持理由：noless15k总结了Ilya演讲中的相关观点，如未来AI会有自我意识等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 演讲未提及AI达到超智能状态的方式和时间
    • 正方观点：noless15k指出这是演讲中的缺失部分。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 存在数据耗尽的问题
    • 解释：noless15k提到这一问题并做了相关推测。
  4. 💡 大科技公司和初创企业通过推出AI收集数据存在信任问题
    • 解释：noless15k认为这种方式收集数据但数据使用信任存疑。
  5. 💡 对演讲的内容感到失望，认为演讲没有达到自己预期的水平
    • 解释：“vegetablestew”直接表达了这种感受。

金句与有趣评论

  1. “😂 So Ilya thinks future AI will become self - aware, won’t become confused like they often get now (even the highest scoring models on the evaluations we currently have easily get confused), and will be unpredictable in the same way that the best Chess AIs are unpredictable to grand masters in how they beat them.”
    • 亮点：形象地总结了Ilya对未来AI特性的看法。
  2. “🤔 Just call it NeurIPS, Elon.”
    • 亮点：提出了对NIPS 2024名称变更的有趣呼吁。
  3. “👀 that’s it? I expected more.”
    • 亮点：简洁地表达出对演讲的失望。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对Ilya演讲中关于AI未来展望的理性探讨，也有对演讲本身质量不满的负面情绪。主要分歧点在于对演讲内容价值的判断，一部分人觉得Ilya提出了一些值得思考的观点（如AI未来特性），另一部分人则认为演讲未达到预期或没有实质内容。可能的原因是不同人对演讲的期望不同，以及关注的重点不同，有些人关注AI发展的宏观问题，有些人更在意演讲本身传达的信息完整性。

趋势与预测

  • 新兴话题：计算功能主义与AI自我意识的关系可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI发展的讨论可能影响人们对AI未来走向的看法，进而影响相关领域的研究方向或者公众对AI的态度。

详细内容：

标题：Ilya 在温哥华举行的 NIPS 2024 上关于“序列到序列”的演讲引发热烈讨论

在 Reddit 上，一个关于 Ilya 在加拿大温哥华举行的 NIPS 2024 上关于“序列到序列”的演讲的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了视频链接（https://www.youtube.com/watch?v=1yvBqasHLZs），获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向包括对未来 AI 发展的预测、训练数据的作用以及 AI 是否会达到超级智能状态等。核心问题在于 AI 未来是否会自我觉醒、训练数据的有限性以及如何突破这些限制等。

在讨论中，有人认为 Ilya 觉得未来 AI 会自我觉醒且不会像现在这样容易困惑，还将像最出色的国际象棋 AI 一样难以预测，并称训练数据是 AI 的“化石燃料”，当互联网数据用尽时，需要寻找其他扩展方式。但他并未提及 AI 何时以及如何达到这种超级智能状态，也未提及如何解决数据耗尽的问题。

有人指出，仅依靠合成数据进行训练只有在由更优模型生成时才有效，使用实际人类进行 RLHF 虽能解决部分问题但无法大规模扩展，且最多只能达到人类水平。也有人认为，如果使用常规计算过滤合成数据，或者通过仔细计算得到更简洁准确的结果，合成数据可能会比生成模型更智能。

对于 AI 是否自我觉醒以及是否有意识的问题，有人认为如果系统产生的结果和行为与有意识的系统无异，即使没有感知痛苦的能力，是否真正有意识也无关紧要。但也有人认为不能简单断言其无关紧要。

有人觉得 Ilya 说目前还没有通用人工智能，最终 AI 会有意识。还有人认为他只是提及数据壁垒的存在，并非说扩展会停止，计算规模仍在增加，未来可能会依靠合成数据等方式继续进步。有人甚至期待看到 5 年后参数达到 10 万亿的模型能有何能力。

总之，这场讨论展现了人们对 AI 未来发展的种种思考和争议，也反映了该领域的复杂性和不确定性。