OpenAI首席：2年内AI将“剧烈突破”数字开物

近日，OpenAI首席研究员、Transformer论文八位作者之一Łukasz Kaiser接受海外播客Jon Hernandez AI的深度访谈。作为GPT-4长上下文研发负责人和o1推理模型研究领导者，Kaiser在这次对话中深入探讨了智能的本质定义、Transformer 的发明细节、推理模型的底层逻辑、AGI 的现实距离、算力瓶颈与 Scaling Law 的延续，以及 AI 对科学研究、社会就业和人类未来的深远影响。

Kaiser指出，AI不会进入寒冬，反而将在未来一两年迎来“令人恐惧的剧烈突破”。他认为旧的Transformer扩展范式虽已接近经济瓶颈，但推理模型范式才刚刚开启，正处于能力爆发的陡峭上升期。

关于推理模型的革命性意义，Kaiser透露，OpenAI在ChatGPT发布前、甚至GPT-4之前就已开始研究推理模型，领先公开发布约两年半。他将推理模型与Transformer相提并论，称其为“继Transformer之后最大的技术突破"，并强调推理模型所需数据量比传统LLM少一个数量级。

在技术路径上，Kaiser明确指出GPU和能源是当前AI发展的终极瓶颈，而非创意或算法。他透露即使算力增加十倍，OpenAI仍有广阔的应用空间。关于模型训练，他说明GPT-4演进到GPT-4o就是完整重训，主版本更新通常需要半年到一年周期。

对于AGI的定义，Kaiser表示，他不喜欢AGI这个词，认为AI与人类截然不同，在数学、编程等领域远超人类，但在物理世界中仍然笨拙。他预测推理模型将在未来一两年内自动化大部分办公任务，编程领域的进展"神速"，但物理世界的替代在技术和经济上还不划算。