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诺姆·布朗，一位领先的研究科学家在开放人工智能基金会，登上了的舞台Ted人工智能大会周二前往旧金山发表关于人工智能未来的强大演讲，特别是聚焦于OpenAI的新o1模型及其通过战略推理、高级编码和科学研究改变行业的潜力。Brown此前曾在人工智能系统如Libratus，扑克游戏人工智能，和CICERO，掌握了《外交》这款游戏的AI现在构想了一个未来，在这个未来中，人工智能不再只是一个工具，而是跨行业创新和决策的核心引擎。
“过去五年里AI取得的惊人进展可以用一个词概括：“变迁”（原文中的总结词没有给出，如果原句意指用某一个特定词汇来高度概括这一时期的发展，而该词未在句子中出现，则可以理解为要求填充的是一个高度概括性的词语，在缺乏具体语境的情况下，“变迁”是一个可能的翻译选择，但更准确的内容依赖于原文的具体指示或上下文）。根据指令只输出翻译结果且没有提供需要填入的关键总结词汇，直接呈现原句：“过去五年里AI取得的惊人进展可以用一个词概括：”。如果严格按照形式要求，则输出： “过去五年里AI取得的惊人进展可以用一个词概括：“变迁”（如需具体词语，请参照原文指示）。尺度，布朗开始说，面向一群着迷的开发者、投资者和行业领袖。“是的，虽然上行传输有所进步，但当今前沿的模型仍然基于2017年引入的变压器架构。主要的区别在于用于训练的数据量和计算资源规模。”
布朗，作为OpenAI研究工作的核心人物，迅速强调尽管扩大模型规模是推动人工智能进步的关键因素，但现在是时候进行范式转变了。他指出，需要将人工智能从单纯的数据处理转向他所称的“系统二思维“——一种更慢、更有条理的推理方式，与人类解决复杂问题的方式相类似。”
AI下一重大突破背后的心理学：理解系统二思维
为了强调这一点，布朗分享了他在攻读博士学位时的一个故事，当他正在从事某项工作时Libratus，那个在2017年击败顶尖人类玩家的扑克游戏人工智能。
“结果表明，一个机器人在一个扑克牌局中仅仅思考20秒就能获得相当于将模型放大10万倍并训练时间延长10万倍的性能提升，”布朗说。“当我得到这个结果时，我简直以为是程序出错了。在我博士研究的前三年里，我一直致力于将这些模型扩大100倍。我对这项工作感到自豪。我写过多篇论文关于如何进行那种扩展，但我很快意识到，所有那些都会与这种将系统思维从一扩大到二的扩展相比显得微不足道。”
布朗的演讲介绍了系统二思维作为解决传统扩展局限性的解决方案。心理学家丹尼尔·卡内曼在其著作中普及了这一概念。快思慢想第二种思维指的是人类用来解决复杂问题的更慢、更谨慎的思考模式。Brown认为，将这种方法融入AI模型中可能会带来重大的性能提升，而不需要指数级更多的数据或计算能力。
他回忆说，允许黎伯拉图斯在做出决定前思考20秒会产生深远的影响，相当于将模型放大了100,000倍。“结果令我震惊，”布朗说道，说明了企业如何通过专注于系统二思维来用更少的资源实现更好的成果。
OpenAI的o1内部：这款革命性模型需要时间来思考
布朗的演讲紧随OpenAI发布的消息之后o1系列模型这些模型引入了系统二思维到人工智能中。于2024年9月推出，这些模型被设计为比其前身更仔细地处理信息，使其成为科学研究、编码和战略决策等领域复杂任务的理想选择。
“我们现在不再局限于只通过一次训练来扩展系统。现在我们可以同时进行两次思考的扩展，而这种方向上的扩展美妙之处在于它几乎是一片未被开发的领域。”布朗解释说。“这不是一个十年后或甚至两年后才会发生的革命。这是一个正在发生的革命。”
o1模型已经展示了强大的性能在各种基准测试例如，在国际数学奥林匹克资格考试中，o1模型达到了83%的准确率——这比OpenAI的GPT-4获得的13%有了显著的进步。Brown指出，通过复杂的数学公式和科学数据进行推理的能力使o1模型对于依赖数据驱动决策的行业特别有价值。
缓慢AI的商业案例：为什么耐心在企业解决方案中有所回报
对于企业而言，OpenAI的o1模型提供的益处不仅仅是学术性能上的。Brown强调，扩展系统二思维可以改善医疗、能源和金融等行业中的决策过程。他以癌症治疗为例，问观众：“如果有一种新的癌症治疗方法，你们中有愿意支付超过1美元的人请举手……那么1000美元呢？或者一百万美元？”
布朗建议，o1模型可以帮助研究人员加快数据收集和分析的速度，让他们能够专注于解释结果和生成新的假设。在能源领域，他指出该模型可以加速更高效太阳能板的研发，有可能带来可再生能源领域的突破。
他承认人们对较慢的AI模型存在怀疑。“当我向人们提到这一点时，我经常得到的回答是，人们可能不愿意等待几分钟来获得回复，或者愿意支付几美元来获取问题的答案，”他说。但他认为，对于最重要的问题来说，这种成本是非常值得的。
硅谷的新一轮人工智能竞赛：为什么计算能力并非一切
OpenAI转向系统二思维可能会重塑人工智能的竞争格局，特别是在企业应用方面。虽然目前大多数模型都优化了速度，但o1背后的深思熟虑的推理过程可以为商业提供更准确的洞察力，尤其是在金融和医疗等行业。
在科技行业，像这样的公司们谷歌以及元数据都在大力投资人工智能，但OpenAI在深度推理上的专注使其脱颖而出。谷歌的双子星AI例如，它针对多模态任务进行了优化，但它的问题解决能力如何与OpenAI的模型相比仍有待观察。
话说回来，实施o1的成本可能限制其广泛采用。该模型比之前的版本运行速度更慢且成本更高。据报道，o1-preview模型的成本为每百万输入令牌15美元和每百万输出令牌60美元比GPT-4要多得多。仍然，对于那些需要高精度输出的企业来说，这种投资可能是值得的。
布朗在结束演讲时强调，人工智能的发展正处于一个关键的十字路口：“现在我们有一个新的参数，在这个参数下，我们可以扩展系统二思维——而我们现在只是在这个方向上刚刚开始扩展。”