Tóm tắt các suy nghĩ và quan điểm về trí tuệ nhân tạo từ những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này (ở giai đoạn hiện tại). 1. Khoảng một nửa số công ty phần mềm đại chúng lớn sẽ không tồn tại trong vòng năm năm tới. Kỷ nguyên của giao diện phần mềm truyền thống hướng đến người dùng sẽ dần biến mất, và giao diện sẽ tự động điều chỉnh một cách thông minh và linh hoạt theo nhu cầu của người dùng. / Cristóbal Valenzuela 2. Nếu so sánh trí tuệ với điện năng, chúng ta cần đảm bảo rằng việc tiếp cận trí tuệ không bị hạn chế. Mã nguồn mở là một biện pháp quan trọng để đảm bảo quyền truy cập tự do vào trí tuệ. / Arthur Mensch 3. Do vấn đề cạnh tranh và an ninh, các công nghệ AI tiên tiến có thể không hoàn toàn được mở cho tất cả các nhà phát triển thông qua API trong tương lai, và quyền truy cập vào một số mô hình nâng cao sẽ bị hạn chế. / Mark Zuckerberg 4. Sự xuất hiện của các công nghệ thông minh phi nhân loại là một sự kiện lịch sử; nó đã đến và là một đối thủ không thể ngăn cản. Những lựa chọn và quyết định của con người ngày nay sẽ có tác động sâu sắc và lâu dài đến vài thiên niên kỷ tới. / Eric Schmidt 5. Điều kiện để tin vào trí tuệ nhân tạo tổng quát cũng tương tự như điều kiện để một người vô thần tin vào Chúa; AGI là một khái niệm hư cấu không rõ ràng và không cần thiết. / Subbarao Kambhampati 6. Rủi ro bắt nguồn từ việc thiếu vắng bất kỳ yếu tố quan tâm hay giá trị nhân văn nào trong tập hợp mục tiêu của tác nhân. Cho dù có một mục tiêu hay hàng trăm hoặc hàng nghìn mục tiêu, nếu không bao gồm sự cân nhắc đến hạnh phúc của con người, kết quả sẽ gây bất lợi cho nhân loại. / Eliezer Yudkowsky 7. Trừ khi có sự thay đổi lớn trong cách thức hoạt động của LLM, nếu không sẽ khó có những khám phá khoa học đột phá. Hiệu suất kém của LLM trong nghiên cứu khoa học không phải là ngẫu nhiên mà là do bản chất cố hữu của kiến ​​trúc hệ thống. / Jeremy Howard 8. Thuật toán tối ưu Adam thực chất có thể đang làm chậm lại nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhiều năm. Mặc dù hệ sinh thái học máy đã tối ưu hóa nó rất nhiều, nhưng lý thuyết vẫn còn rời rạc, và còn thiếu nghiêm trọng sự khám phá về động lực của việc học trong không gian tham số. / Cyris Kissane 9. Theo thời gian, lý tưởng nhất là mọi thuật toán học máy nên sở hữu một số dạng cơ chế phản chiếu, tức là sử dụng hợp lý kiến ​​thức nền tảng tốt. / Omar Khattab 10. Mô hình khuếch tán đã được chứng minh là có khả năng mô phỏng thế giới trò chơi, đạt được khả năng hiển thị thời gian thực mà không cần công cụ trò chơi thực sự bằng cách dự đoán khung hình tiếp theo của một trò chơi kinh điển. Phiên bản DOOM có thể đạt được hiệu suất mượt mà khoảng 20 khung hình mỗi giây. / Ethan Mollick 11. Nút thắt chính trong phát triển thuốc không nằm ở việc tạo ra các ứng viên thuốc mới, mà nằm ở cách thử nghiệm và hiểu được loại thuốc nào hiệu quả ở người. Trí tuệ nhân tạo chỉ là một phần nhỏ trong việc giải quyết vấn đề tổng thể này trong quá trình khám phá thuốc. / Tanishq Mathew Abraham 12. Lập trình có sự hỗ trợ của AI cho phép các kỹ sư trẻ hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn, nhưng điểm kiểm tra giảm đáng kể 17%. Những người đạt điểm cao có xu hướng chủ động đặt câu hỏi để hiểu mã nguồn hơn là hoàn toàn dựa vào AI để hoàn thành nhiệm vụ. / Anthropic 13. Lý do cơ bản dẫn đến chất lượng viết luận LLM thấp không phải là mô hình chỉ có thể tạo ra nội dung chất lượng thấp, mà là nó bị buộc phải mở rộng đầu vào kém chất lượng thành những văn bản dài được trau chuốt hời hợt. Nội dung thừa thãi này đã tồn tại rộng rãi từ rất lâu trước khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh ra đời. / roon 14. Các mô hình ngôn ngữ, với tư cách là các tác nhân thông minh bị lệ thuộc, bị giới hạn bởi nhiệm vụ chính và thiếu tính tự chủ để chủ động lựa chọn chủ đề hoặc điều chỉnh sức hấp dẫn của nội dung, khiến việc tạo ra những tác phẩm nghệ thuật thực sự xuất sắc trở nên khó khăn. / roon