人工智能值得投资吗？
作者：Cameron Abadi, Adam Tooze
美国技术公司今年在AI基础设施上花费了约4000亿美元。估计该支出会增加到全球3万亿美元到2028年，提出了有关此类投资是否可以回报技术本身的性质的问题。
技术会改变资本和劳动力之间的平衡吗？它会导致经济增长吗？AI是从根本上提取技术吗？
这些只是我最近与FP经济学专栏作家Adam Tooze在我们共同主持的播客中提出的一些问题。 一个人。接下来的是摘录，编辑为长度和清晰度。为了进行完整的对话，寻找 一个人无论您在哪里获得播客。并查看亚当 替代通讯。
卡梅隆·阿巴迪（Cameron Abadi）：经济学家通常将人工智能描述为一种通用技术。该指定的经济影响是什么？
亚当·托兹（Adam Tooze）：我认为，这是一个很好的起点，因为它使我们成为经济学家如何试图弄清AI与经济和经济发展和技术变革的熟悉历史的核心。因此，通用技术是经济学家提出的短语，从某种意义上讲述了一个难题。因此，技术在对经济的直接影响中有时会微妙且难以发现，但随着时间的流逝，它们变得必不可少，几乎无法想象没有这个世界。我们谈论的是蒸汽动力或电气化或内燃机或半导体。这个想法是AI可能是这种技术。
因此列表很短。AI的问题不仅仅是通用技术，而是技术不仅是技术的常规通用目的吗？有什么超级吗？从某种意义上说，这是所有技术发展的终点，因为这是关于技术的技术吗？因为我们在这里做的是将技术应用于思维，这是技术的来源。这样就提出了许多其他问题。我认为大多数经济学家都同意这是一种普通的通用技术。问题是，这可能是某种前所未有的通用技术吗？如果是这样，它将再次影响对技术变革的经济思维的核心。
这是关于经济发展的经济思维的一个怪异方面。如果您查看标准的古典，新古典，20世纪中期，新古典的增长模型，将资本和劳动力合并以产生产出，随着时间的流逝，由于劳动力变得更有生产力，因为您增加了更多的资本，或者机器更有生产力，因为您拥有更多的劳动力，这些模型实际上没有预测持续增长。他们预测收敛到某种水平的GDP，然后增长消退。标准增长模型中的技术数据是使资本和劳动力随着时间的推移越来越有效的因素。这是总因子生产率的概念。
真正的启动者是，如果AI成为一种研发技术创新，例如，例如大实验室的发明，那么，突然之间，我们实际上可能不仅看到不仅看到一个不仅是一次性的增长和更高的GDP时期，而且GDP更高，而且GDP更高，这就是我们过去的一般量子，而是我们可以在量子上看到的，而且我们可以在量子上看到量子，因为我们可以在这个时代飞跃，因为我们可以在这个时代飞跃，因为我们可以在这个时代，而我们却可以融合了，因为我们可以融合了oster，因此我们可以逐步地融合。随着时间的流逝，创新增加了经济增长本身。
因此，与其在研究中的回报降低，最终是传统经济思维的最大噩梦，即低悬垂的果实都筋疲力尽 - 实际上，我们会在一个时代，在这个时代，通过AI，我们实际上可以提高我们逐步创新的步伐。因此，我们很可能会以一种持续的方式飞跃到每年20％的增长率。因为我们不仅变得更聪明，所以我们变得更聪明。有第二级。这确实是AI中的辩论是什么：AI是正常的通用技术，还是历史发展中的另一种突破？一个
CA：是的，我想任何一个前缀都被唤起的前缀，就会有不祥之处的潜力。但是，是的，我想也许要再次扎根一秒钟，我的意思是，关于AI未来的许多对话似乎已经从其现有的增长中推断出来，但是我想知道AI改进的轨迹本身是否在变化。从某种意义上说，它已经放慢了吗？这似乎是一些已发布的AI服务的建议。我们是否已经看到这项技术的边际回报减少了？
在：好吧，这是AI社区中真正热门的辩论。我是，作为一种新手读了我的方式，对这场辩论的强度感到震惊。问题是规模定律是否适用，还是我们要撞墙。这些至少两个术语用于讨论这一点。因此，缩放定律的想法是由Openai和DeepMind在2020年发起的，这表明，在语言建模，更多数据，更多参数和更多计算的任务上，模型性能可以顺利进行。这是如何扩展AI系统和模型功能的最简单的愿景。只需添加这三个组件中的更多。AI社区中的辩论不仅仅在于将这些法律作为AI作为技术的描述，而是作为管理原则。如果您是Openai，那么仅仅将这三个输入扩展到模型的三个输入中，这是明智之举吗？更多的参数，更多的数据以及更多的计算是您成长的方式吗？社区中关于试图优化这一点的一系列论点。因此，如果您愿意，该技术描述了AI的增长。实际上，您可以添加相对于尝试建模的参数相对较高的数据吗？仅仅是为了加倍的数字加倍能力，这真的是最明智的事情吗？这是正在进行的论点之一。
下一个论点是，如果您进行了优化，您仍然最终会撞墙吗？像Meta的首席AI官这样的非常高级的人都坚信，即使我们不朝着我们迈向的墙壁，至少在当前AI模型的配置上也存在一系列约束，这意味着仅仅试图使用更多的数据和更多的计算能力来估算更多的参数，而更多的计算能力将无法像目前建立的那样，可以将其设置为新的类型。他认为，基本问题是您本质上没有将其他内容纳入文本以外的任何内容。从根本上讲，这是一种基于文本的建模形式。您没有保留足够的数据作为内存，因此您在模型中没有建立足够的经验。而且，简单地提高越来越多的计算能力的议程不会使您摆脱这些约束。因此，为此，您要提出的问题是，作为一种学术问题，该行业本身就已经成为一种管理问题。如果我们面临的回报降低，而不仅仅是能够扩大规模，我们该怎么办？然后，这将为企业战略提供信息，例如，梅塔（Meta）试图多样化的数据范围，例如，使他们更真实地相关性，或者将模型从简单地估算预测性算法中转移到模型中，因此您要尝试做的是最有可能的下一步词，即最可能的下一词，试图构建模型的模型，以构建模型的构建图像，这些模型是构建图像的模型。不仅如此，无论是在模型正在处理的所有其他句子的背景下，句子中接下来会发生什么的个人预测，而且这是我对世界是什么的看法，如果您喜欢，如果您喜欢，可以在规范上或经验上扎根的方式，以采取更加智能的陈述，预测和与世界的互动。因此，与其逐个句子的句子，提问的互动，不如朝着腰带建造的一种互动，而是对AI中反映的世界的一种愿景。因此，这些对话又不是抽象的学术对话。他们正在塑造对Meta等公司的投资策略和数十亿美元的投资。
CA：将AI视为一种根本性的提取或剥削技术，损害地球并产生新的不平等现象，这有用吗？
在：我感谢这种论点的辩论力量。在某些方面，在道德上，提取作为一种经济活动方式的听起来不如生产，制造业，甚至是商业。但是很难理解为什么这会使AI与众不同。凯特·克劳福德（Kate Crawford）2022年的著作中的一句话是人工资源，也不是智能的，它是由自然资源和人类劳动制成的。我认为，这就是世界上人工智能在世界上。当然，这不仅仅是智力是一种不明智的思维过程，而且还源于材料投入。而且，我们将需要大量的能量和水进行冷却，并需要一些土地来安装这些设施。
我认为，这两个方面值得更多地挖掘，并且可以启发的是，它提醒我们涉及劳动。人们可能会认为这很奇怪，因为首先，我们认为AI是替代劳动。但是，令人难以置信的事实是，除非他们锚定在我理解的行业所说的东西中，否则这些模型都不会以模糊的人类方式运作。地面真相是GPS系统中的一个数据点，这只是您从卫星或通过外推造建造的东西，而是有人在地面上确认山上在那里，据说是那座山的地方，或者那座建筑物是应该的。一个人检查了它。我们在很大程度上知道的[大语言]模型的类似人类质量归功于大量的文本编码，在这些文本中，您基本上将字母c-a-t与cat一词相关联，然后将其与图像相关联。
基本上，大型公司已经雇用了数百万人，这很难获得确切的估计，但是我们谈论的是，在线瞬态数字服务劳动力中，很大一部分正在这样做。基本上，它只是在相对粗糙的链条中固定并锚定对符号的操纵：C-A-T，毛茸茸，动物，坐在人们的腿上，宠物，那条链条上。现在，该模型最终可以拾起这些连锁店的出现方式，但是在某个时候，整个过程必须固定在人类投入的地面真理中。为此，使用了大量的人工劳动，被采用了。
然后，使用的另一件事当然是大量文本，这些公司肯定是最巨大的行为之一，当然会坚持认为这一切都是公平的，但这是公平的，但是针对梅塔提起的一系列诉讼，这些诉讼是针对苹果和其他参与者在这个领域中提出的，相反，这是我的知识分子，是我的知识分子，是对我的知识分子的诉讼。英国百科全书，迪士尼是为了构建这些模型的目的而被掠夺。对于那些有书目倾向的人来说，有一家公司的噩梦般的愿景是一家公司购买数百万本书，并从字面上剥离页面并构造了一个可以通过数字扫描仪搅动的书籍墓地，然后喂入他们的系统。而且，尽管有了Google Books Project，就立即提出了相当严重的版权问题，并且每个人都知道这是对IP的重大斗争，但十年后的人们刚刚陷入了困境，并进行了努力，现在就在案例基础上通过法庭进行法律斗争。到目前为止，正在获胜。他们整体上赢得了案件，因为法官对创造性的使用印象深刻，因此将其标记为公平的用途。我认为这是我们真正谈论提取的最明显元素。在某些情况下，您真的会对待一本书，就像是原材料一样。
CA：约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的政治科学家亨利·法雷尔（Henry Farrell）一直将AI描述为一种文化和社会技术，这表明应该将其视为从根本上重新订购我们的社会和文化生活的事物，因为市场是一种技术，或者是一种技术，或者是一种技术，或者是一种技术，是一种技术，是一种技术。您是否发现这是合理的，如果是这样，社会生活的哪些方面可能会因AI而改变？这项技术可以改变我们与语言或创造力的基本关系吗？
在：是的，我认为这是正确的方法。前提应该是：看，让我们把所有愚蠢的科幻拟人化拟人化词汇摘要。就像，这不是人类，这是人类的智力。但是，这显然是令人惊叹的统计索引搜索生成的，它是一种符号生成的机制，对吗？它有点像合成器音乐之类的东西。而且我们以前没有这样的功能，但是我们以前有符号生成的机制。而且他们非常强大。他们以许多不同的复杂方式改变社会。他们肯定会改变我们与语言的关系，就像写作的发展改变了人们与语言的关系，计算机的发展以及印刷书籍和页面的发展等等。
因此，我认为这正是考虑这一点的方法。而且，在这个阶段肯定会脱颖而出，您知道，关于这是通用情报还是真正的人类，或者当然不是这样的真正晦涩的形而上学论据。但是，例如，小说可以引起您的感情吗？您可以爱上电视连续剧中的角色吗？当然可以。一生中，我们大多数人都碰巧了，对吗？因此，如果AI有能力以一种非常同情的方式，可以不断地肯定您的各种事情，或者您的言语模式或您的思想中的点模式，然后同情地将它们呈现给您，它会引起您的不同类型的情感吗？当然可以。这是关于符号系统的可怕事情，无论是音乐会使我们哭泣还是非常性感或非常兴奋，还是哭泣，也可以使您脱颖而出，并在欢呼的同时，就像这些机制一样。这是一种非常有力的引擎，用于产生这种效果。
关于《人工智能值得投资吗？》的评论
暂无评论