奇月 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
語言模型的發(fā)展已很難有大的突破了。
這是LeCun最新訪談中給出的斷言。
頭戴Meta爆火智能眼鏡，LeCun再次表示人類距離AGI的時間沒有那么近，“大約在5-10年”，對語言模型發(fā)展的判斷更是不樂觀。
未來在哪？還是得看世界模型。
未來AI需要情感、視覺訓(xùn)練，能夠理解物理環(huán)境的世界模型。
而AI發(fā)展的關(guān)鍵是啥？開源，Llama之于AI就像是Linux之于互聯(lián)網(wǎng)。
如果Llama未來可以發(fā)展成一個全球的、分布式的AI計算平臺，可以大大促進(jìn)AI的發(fā)展。
此次訪談在約翰霍普金斯大學(xué)布隆伯格中心進(jìn)行，主持人是Vox Media的卡拉斯威舍（Kara Swisher）。
在不改變原意的前提下，量子位對訪談的重點內(nèi)容進(jìn)行了梳理。
更智能的AI需要情感和視覺能力Q：你獲得了2024年Vn未來獎，在獲獎感言中你提到，AI的學(xué)習(xí)方式不像人類或動物，它們沒有從物理世界中獲取大量的視覺觀察，但你一直在努力實現(xiàn)這一點。
LeCun：我們將會有一些系統(tǒng)，它們會像人類和動物一樣高效地學(xué)習(xí)新技能和新任務(wù)，目前我們還無法用機器復(fù)制這一點。
我們無法制造出足夠聰明的家用機器人，原因很簡單，因為我們訓(xùn)練的LLM和機器人都是基于所有公開可用的文本，大約有20萬億個單詞，每個單詞大約由三個字節(jié)表示，所以大約是6乘以10的14次方個單詞。
心理學(xué)家會告訴你，一個四歲的孩子總共醒著的時間是16000小時，視覺信息以每秒大約2兆字節(jié)的速度進(jìn)入孩子的大腦。我們來算一下，我們有100萬到200萬根視神經(jīng)纖維，每根每秒大約攜帶一個字節(jié)，我們有兩只眼睛，所以大約是每秒2兆字節(jié)。
這樣計算，16000小時就是10的14次方字節(jié)，這與最大的LLM通過文本看到的數(shù)據(jù)量相同。我們要花上幾萬年才能讀完這些文本。這告訴我們，我們永遠(yuǎn)不會僅僅通過訓(xùn)練文本達(dá)到人類水平的AI，我們必須訓(xùn)練感官輸入。
基本上，視覺輸入是無限的，16000小時的視頻大約是YouTube上30分鐘上傳的視頻總時長。我們擁有的視頻數(shù)據(jù)比我們能處理的要多得多。因此，未來幾年AI要取得下一個級別的進(jìn)步，最大的挑戰(zhàn)就是讓系統(tǒng)通過觀看視頻并互動來理解世界是如何運作的。
這個問題還沒有解決，但我認(rèn)為在接下來的五年里，很有可能取得重大進(jìn)展，這就是為什么你會看到所有這些公司開始制造人類機器人。他們還造不出足夠聰明的機器人，但他們相信在未來五年內(nèi)AI會取得足夠的進(jìn)步，到時候這些機器人就可以賣給公眾了。
我們設(shè)想在未來幾年的構(gòu)建藍(lán)圖中，AI系統(tǒng)將具有情感，這是這些系統(tǒng)設(shè)計的基本組成部分。為什么它們會有情感呢？因為它們將由目標(biāo)驅(qū)動，你給它們一個必須完成的任務(wù)，它們的目的是在硬編碼到它們設(shè)計中的約束條件下完成這個任務(wù)。
為了做到這一點，它們需要幾個組件。首先，它們需要一種方法來確定我們給它們的目標(biāo)是否已經(jīng)完成。此外，它們還需要一個我們稱之為世界模型的東西，這是我們所有人在前額葉皮層中都有的東西，它允許我們想象我們行為的后果是什么，它讓我們能夠規(guī)劃一系列行動來完成一個特定的目標(biāo)。
如果你有能力提前預(yù)測一系列行動將產(chǎn)生什么，那么你就可以預(yù)測一個目標(biāo)是否會得到滿足，以及預(yù)測結(jié)果會是好是壞。如果你預(yù)測結(jié)果會很糟糕，你會感到恐懼；如果你預(yù)測結(jié)果會很好，你會感到興奮。所以，預(yù)測然后行動以完成這些預(yù)測的能力，產(chǎn)生了相當(dāng)于情感的東西。
因此，足夠聰明的AI系統(tǒng)，能夠推理和規(guī)劃并擁有世界模型的AI系統(tǒng)，將具有情感。
Q：這將產(chǎn)生廣泛的影響，可能會改變學(xué)習(xí)方式，改變一切，讓每個人都相處得更好。但是，仇恨、功能障礙、孤獨等問題仍然存在，你怎么看待這些事情？
LeCun：我不是億萬富翁，我首先是一名科學(xué)家，如果沒有某種程度的科學(xué)誠信，我無法面對鏡子中的自己。科學(xué)的全過程就是你必須接受你可能會錯的事實，正確的想法來自于多種觀點的碰撞和不同意的人。
我們看看現(xiàn)實，人們說AI會摧毀社會，因為我們會充斥著虛假信息和生成的仇恨言論等等，但我們根本沒有看到這種情況。事實上，人們制造仇恨言論，制造虛假信息，他們試圖以各種方式傳播，但我們最好的防御措施就是AI系統(tǒng)。
我們需要的是更多的AI技術(shù)掌握在好人手中，而不是壞人手中。
語言模型很難再提升，未來每個人都會有AI助手Q：你剛才說自回歸LLM正在達(dá)到性能上限，下一代人工智能系統(tǒng)和大語言模型有什么不同？
LeCun：過去有些人認(rèn)為，像GPT這樣的LLM，只要擴大規(guī)模，在更多的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，用更多的計算能力，人類水平的智能就會從中產(chǎn)生。我從來不相信這個概念。llya曾經(jīng)是這個概念的著名信徒，不過他也放棄了。
這些系統(tǒng)的性能已經(jīng)達(dá)到了上限，因為我們基本上已經(jīng)用盡了所有公開可用的文本數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這些LLM，不可能再得到比這更多的數(shù)據(jù)了。所以人們開始生成合成數(shù)據(jù)之類的東西，但這樣不可能將性能提高10倍或100倍。
LLM被稱為大型語言模型，因為它基本上是被訓(xùn)練來預(yù)測文本中的下一個單詞，這些系統(tǒng)實際上是在預(yù)測單詞的概率分布，你可以用它來生成文本。這就是自回歸部分。
但無法保證所產(chǎn)生的單詞序列會有意義，有可能會產(chǎn)生胡言亂語或編造東西。所以很多行業(yè)都在努力尋找一種方法，基本上是通過人類參與來訓(xùn)練系統(tǒng)，讓它們執(zhí)行特定任務(wù)而不產(chǎn)生無意義的內(nèi)容。
我們正在研究的是下一代人工智能系統(tǒng)，它不僅僅基于預(yù)測下一個單詞。
當(dāng)它們不知道答案時，它們可以查詢數(shù)據(jù)庫或搜索引擎。你需要有能夠檢測系統(tǒng)是否知道答案的系統(tǒng)，然后可能生成多個答案，然后你知道挑選哪些答案是好的。
Q：上周Meta發(fā)布了MetaMotivo，它可以制造看起來更像活人的數(shù)字人。這好像是在嘗試讓元宇宙再次成為現(xiàn)實，你能告訴我它到底是什么嗎？因為你們在這些事情上投入了大量資金。
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LeCun：我現(xiàn)在正戴著智能眼鏡，我們最終將圍繞智能眼鏡或其他智能設(shè)備展開工作，它們將配備人工智能助手，我可以通過它跟AI交流。這些設(shè)備將在我們的日常生活中協(xié)助我們，我們希望這些系統(tǒng)具有人類水平的智能水平，甚至在許多方面具有超人的智能水平。
但我們離那個目標(biāo)還很遠(yuǎn)。不是幾個世紀(jì)，也可能不是幾十年，但可能是幾年。LLM可以通過律師考試，或者通過一些大學(xué)考試。但家用機器人還不能完全打掃房子，清理餐桌，洗碗。我們不是不能制造機器人，而是無法讓它們足夠聰明、讓它們理解物理世界。事實證明，物理世界對AI系統(tǒng)來說要復(fù)雜得多。
這些系統(tǒng)最終將能夠規(guī)劃一系列行動以實現(xiàn)特定目標(biāo)，這就是我們所說的Agent。一個Agent系統(tǒng)是一個可以規(guī)劃一系列行動以達(dá)到特定結(jié)果的系統(tǒng)。現(xiàn)在大家談?wù)摰拇硐到y(tǒng)實際上并沒有這樣做。
Q：Meta還在開發(fā)AI搜索引擎，我猜你們是想超越谷歌搜索？
LeCun：一個智能助手的重要組成部分當(dāng)然是搜索。你搜索事實，并鏈接到這些事實的來源。這樣，與你交談的人就會信任這個結(jié)果。所以搜索引擎是完整AI系統(tǒng)的一個組成部分。
但歸根結(jié)底，目標(biāo)不是直接與谷歌競爭，而是服務(wù)于那些想要AI助手的人。
未來每個人都會隨時有一個AI助手，這將成為一個新的計算平臺。以前我們稱之為元宇宙，但這些眼鏡最終會有顯示器，增強現(xiàn)實顯示器。已經(jīng)有了這方面的演示，比如獵戶座項目。我們現(xiàn)在可以把它做得足夠便宜，可以出售了。
Q：現(xiàn)在人力助手的成本要低得多。目前，Meta預(yù)計將花費380億至400億美元，谷歌表示將超過510億美元，分析師預(yù)測，微軟的支出將接近900億美元。你會擔(dān)心被超越嗎？你認(rèn)為這是一項值得的投資嗎？
LeCun：我不這么認(rèn)為。我沒有在Facebook成立之初就接受這份工作，所以不要問我這個問題。但這是一個長期的投資，你需要基礎(chǔ)設(shè)施才能以合理的速度為越來越多的人運行這些AI助手。
目前有6億人使用Meta AI，開源引擎Llama已經(jīng)被下載了6.5億次，這是一個驚人的數(shù)字。在世界各地有85000個項目衍生自Llama，都是公開可用的，大部分都是開源的。很多這些項目基本上都是在訓(xùn)練Llama說一種特定的語言，比如來自印度的語言。
我不認(rèn)為這筆投入是冤枉的，因為將來會有很多人每天使用這些AI系統(tǒng)，在一兩年內(nèi)會有很大增長。而這些系統(tǒng)如果更強大，就會更有用，同時計算成本就越高。所以這項投資是基礎(chǔ)設(shè)施的投資。
Llama就像AI界的LinuxQ：Meta最近發(fā)布了Llama3.3，你覺得它的主要作用是什么？和其他公司的封閉模型對比起來有什么特點？
LeCun：Llama和大多數(shù)其他模型的主要區(qū)別在于它是免費的和開源的。從技術(shù)上來說，開源軟件就是帶有源代碼的軟件，你可以修改它、自己編譯，你可以免費使用。而且，在大多數(shù)許可證下，如果你對它做了一些改進(jìn)，并且你想在一個產(chǎn)品中使用它，你必須以源代碼的形式發(fā)布你的改進(jìn)，這樣就使得開源項目能夠非�？焖俚匕l(fā)展，多年來這一直是一種成功的軟件分發(fā)方式。
整個互聯(lián)網(wǎng)都運行在開源軟件上，世界上大多數(shù)計算機都運行在Linux上，除了少數(shù)桌面電腦和一些iPhone之外，其他所有的計算機都是這樣。Linux非常成功，原因是它是一個平臺，人們可以修改它，讓它更安全、更可靠等等，讓它能夠在各種硬件上運行。這并不是設(shè)計出來的，而是市場力量自然推動的。
在AI領(lǐng)域，判斷某物是否為開源變得復(fù)雜，因為構(gòu)建AI系統(tǒng)首先要收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其次要在這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練所謂的基礎(chǔ)模型。那個訓(xùn)練代碼和數(shù)據(jù)通常是不公開的。例如，Meta不公開Llama模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或大部分訓(xùn)練代碼。
然后你可以分發(fā)訓(xùn)練好的基礎(chǔ)模型，比如Llama。它開源了代碼，你可以在任何地方運行該系統(tǒng)，并且還可以進(jìn)行微調(diào)。你不需要支付費用給Meta，也不需要向他們詢問，你可以自己做這些事情。但這有一些限制，主要是由于法律環(huán)境的原因。
大型模型很多都是封閉的，比如OpenAI、Anthropic和Google，這可能是因為他們想獲得商業(yè)優(yōu)勢，比如你想直接從這種類型的產(chǎn)品中獲得收入，并且你認(rèn)為自己或者可以領(lǐng)先于技術(shù)，那么可能就有理由保持封閉。
但對于Meta來說，Meta的AI工具是一整套體驗的一部分，這些體驗都是靠廣告收入來資助的，所以AI不是主要的收入來源。另一方面，我們認(rèn)為平臺會發(fā)展得更快，事實上我們已經(jīng)看到了Llama平臺促進(jìn)了更多的創(chuàng)新。有很多創(chuàng)新是我們沒有想過、或者我們沒有辦法做到，但人們有了Llama模型之后，他們能夠進(jìn)行實驗，然后提出新的想法。
Q：有很多人批評說Meta之前在AI競爭里面落后，開源模型是你們用來追趕的工具，你怎么看？
LeCun：首先，你必須意識到，除了谷歌之外，這個行業(yè)里的每個人在構(gòu)建人工智能系統(tǒng)時都在使用一個名為PyTorch的開源軟件平臺。這個平臺主要由Meta開發(fā)，后來Meta把所有權(quán)轉(zhuǎn)讓給了Linux基金會，所以現(xiàn)在它不再屬于Meta了。OpenAI的所有人都使用它，所以沒有Meta，GPT和Claude等模型或許發(fā)展不到今天的程度。
像GPT這樣的工具，其中使用的底層技術(shù)是在不同地方發(fā)明的。OpenAI在它們不那么保密的時候做出了一些貢獻(xiàn)，它們在過去三年左右的時間里逐漸變得保守。谷歌當(dāng)然也做了一些貢獻(xiàn)，但從未真正開放過。他們試圖秘密地推動這項技術(shù)。
我認(rèn)為Meta是一個相當(dāng)大的研究機構(gòu)，我們的研究組織叫做FAIR，過去叫Facebook Research，現(xiàn)在主要做基礎(chǔ)研究。我們有大約500人在那里工作。我們正在研究的實際上是下一代人工智能系統(tǒng)，超越了LLMs，超越了大語言模型，超越了聊天機器人。這就是所謂的大概念模型，這是一個特定的部分。
更安全的AI系統(tǒng)可以提前設(shè)計Q：你說過專有AI模型集中在少數(shù)幾家公司手中是一個巨大的危險。開源模型的批評者也擔(dān)心，不良行為者可能會利用它們來傳播錯誤信息、網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)、生物恐怖主義等。談?wù)勥@兩者之間的區(qū)別。Meta在防止這些情況發(fā)生的方面有什么作為？
LeCun：這是一個巨大的爭論。我們第一次發(fā)布Llama是相當(dāng)近期的事情，第一個Llama不是開源的。你必須請求許可，你必須證明你是一名研究人員。這是因為法律環(huán)境不確定，我們不知道人們會用它做什么。
所以我們進(jìn)行了幾個月的內(nèi)部討論，每周兩個小時，有40個人參與。關(guān)于安全性、法律環(huán)境等各種問題進(jìn)行了非常嚴(yán)肅的討論。然后在某個時候，馬克決定開放Llama 2的源代碼。這是在2023年夏天完成的。從那時起，它基本上完全推動了整個行業(yè)。
為什么它比這些公司控制的專有模型更安全？因為有更多的人在關(guān)注它，所以有更多的人在為各種事情微調(diào)它。
有一個問題是，可能有很多人懷著惡意使用它。所以在Llama團隊中，曾經(jīng)對所有我們發(fā)布的系統(tǒng)進(jìn)行Red Team測試，確保它們至少在發(fā)布時基本上是安全的。
我們甚至最初將Llama 2給了一群黑客，在Defcon上讓他們嘗試做壞事，比如嘗試入侵系統(tǒng)之類的，這被稱為白帽。結(jié)果是，在過去的將近兩年里，我們還沒有意識到任何真正糟糕的事情發(fā)生在我們分發(fā)的任何模型上。
Q：如果你的愿景是AI成為所有人類知識的寶庫，那么所有的人類知識都必須可用于訓(xùn)練這些模型。而其中大部分要么沒有數(shù)字化，要么數(shù)字化了但沒有公開。
LeCun：比如法國國家圖書館的全部內(nèi)容都數(shù)字化了，但不可用于訓(xùn)練。我并不是在談?wù)摪鏅?quán)作品。我的家族來自布列塔尼，法國西部。那里的傳統(tǒng)語言已經(jīng)瀕臨消失，現(xiàn)在只有大約3萬人每天說這種語言。
如果你想讓未來的LLM說布列塔尼語，就需要有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。你將從哪里得到這些數(shù)據(jù)？你會得到文化非營利組織的幫助，他們收集他們擁有的所有東西。也許政府會幫助他們。但他們可能會說，我想讓你們的系統(tǒng)說布列塔尼語，但我不想就這么把我的數(shù)據(jù)給你。
我認(rèn)為最好的方法是訓(xùn)練一個AI系統(tǒng)，一個分布式的全球AI系統(tǒng)倉庫，使用各地的數(shù)據(jù)為全球系統(tǒng)做出貢獻(xiàn)。你不需要復(fù)制數(shù)據(jù)。
對于Linux來說，實際上它主要是由那些公司員工支持的，這些公司告訴他們實際上要分發(fā)他們的貢獻(xiàn)。你可以有一個類似的系統(tǒng)，每個人都可以為這個全球模型做出貢獻(xiàn)，這是每個人的AI。
Linux你是不用付費的，但如果你買了一個運行Linux的小部件，比如安卓手機或者車?yán)锏挠|摸屏，你為購買的小部件付費。AI也是如此，基礎(chǔ)模型將會是開源且免費的。
現(xiàn)在，它確實感覺像是少量的力量在操控著一切。這個愿景很美好，但目前并沒有很好地實現(xiàn)。不過，在我看來，這是不可避免的。
Q：談到辯論，你喜歡與其他AI教父進(jìn)行公開辯論，比如你的獲獎同行Jeffrey Hinton和Yoshua Bengio。他們都對AI的潛在危險發(fā)出了警告。
LeCun：我不認(rèn)為需要對研發(fā)進(jìn)行監(jiān)管。我在加州法案SB 1047上與他們產(chǎn)生了分歧。Hinton和Bengio都支持這個法案，而我則反對。我認(rèn)為監(jiān)管研發(fā)會給AI系統(tǒng)帶來災(zāi)難性的后果。我說，存在風(fēng)險是一種幻覺，是一小撮偏執(zhí)的智庫所推動的。
但Hinton和Bengio并不偏執(zhí)。Hinton剛剛因為他的工作獲得了諾貝爾獎。另外，加州州長否決了這個法案，但他正在與斯坦福大學(xué)的教授合作對其進(jìn)行修訂。
我之所以稱其為胡說八道，是因為我認(rèn)為這些危險已經(jīng)被夸大了，以至于變得扭曲。一些人說AI會在五個月內(nèi)殺死我們所有人，這顯然是錯誤的。
Q：讓我們來談?wù)凙GI（通用人工智能），以及我們距離它還有多遠(yuǎn)。當(dāng)人們聽到這個時，他們會想到《終結(jié)者》或《我，機器人》之類的情節(jié)。
LeCun：Hinton和Bengio認(rèn)為AGI的時間表可能是五年，而我認(rèn)為可能需要十年甚至更長。
我不知道會是什么時候，但我個人認(rèn)為最早可能在五到六年后，但可能更接近十年。因為這比我們想象的要難得多，歷史上人們總是低估AI的發(fā)展難度。
我們現(xiàn)在還沒有達(dá)到人類水平的智能，甚至不知道如何用AI系統(tǒng)做很多事情，比如制造家用機器人或五級自動駕駛汽車。在我們找到新的方法之前，我們甚至還沒有走上實現(xiàn)人類水平智能的道路。
一旦我們有了一個藍(lán)圖和一些可信的演示，證明我們可能有一條通往人類水平智能的道路，我們就會知道如何使其安全。這就像在20世紀(jì)20年代，有人告訴你幾十年后我們將能夠以接近音速的速度飛行數(shù)百萬英里橫跨大西洋，你會說：“天哪，你怎么知道這安全？”但渦輪噴氣機最終被證明是非�？煽康�。
所以，讓AI安全意味著以安全的方式設(shè)計AI系統(tǒng)。但在我們設(shè)計出來之前，我們無法使其安全。
Q：你似乎不擔(dān)心AI會想要統(tǒng)治人類。你說當(dāng)前的AI比家貓還笨。無論AI是否真的想要統(tǒng)治我們，我們是否應(yīng)該對AI和AI研發(fā)施加一些限制？
LeCun：我認(rèn)為，對于研發(fā)來說，不需要任何限制。但如果你想推出一個家用機器人，你可能會希望硬編碼一些規(guī)則，在系統(tǒng)構(gòu)建時嵌入遵循法律，比如當(dāng)有人在場時，機器人不能拿著刀亂揮。
當(dāng)前AI系統(tǒng)的設(shè)計在某種程度上是固有不安全的。你需要訓(xùn)練它們按照你的意愿行事。我提出了一種稱為目標(biāo)驅(qū)動的另一種架構(gòu)，AI系統(tǒng)基本上只是為了實現(xiàn)一個目標(biāo)而存在，不能做任何其他事情，只能在這個目標(biāo)的約束下行動。
Q：現(xiàn)在很多人，包括Hinton和Benjo在內(nèi)，都支持一封由OpenAI現(xiàn)任和前任員工簽名的信，呼吁AI公司的員工有權(quán)警告技術(shù)的嚴(yán)重風(fēng)險，你沒有支持那封信。你是怎么看待模型安全這個問題的呢？
LeCun：我不是這個意思。比如像禁止在公共場所使用大規(guī)模人臉識別這樣的措施是件好事 。
還有一些措施，比如未經(jīng)允許就改變某人在視頻中的面部，這基本上已經(jīng)是合法的，我們擁有這些工具并不意味著它們就不違法�？赡苄枰槍@些行為制定定特定的規(guī)則，但我對此沒有意見。
我對AI本質(zhì)上危險以及需要監(jiān)管研發(fā)的觀點有異議，我認(rèn)為這是適得其反的。在未來，我們將擁有那些我認(rèn)為對未來民主至關(guān)重要的開源平臺，那些規(guī)則將會適得其反，它們會讓開源變得太冒險，以至于任何公司都不敢分發(fā)，這樣這些私人公司將控制一切。
如果一切都來自美國西海岸的三家公司，我們都說著同樣的語言，有著同樣的文化，這完全不可接受。
他們想要的是開放的平臺，然后可以針對任何文化、價值體系或興趣中心進(jìn)行微調(diào)，這樣全世界的用戶都有選擇，他們不必使用三個助手，他們可以使用其他的。
我們在印度與幾個組織合作，下一個版本的Llama能夠說印度所有的22或29種官方語言，這甚至還不足以涵蓋印度的所有語言，因為印度有700種語言，其中大部分是口語，沒有書面語。現(xiàn)在我們有技術(shù)可以讓聊天機器人實際上處理純粹的口語，這是令人驚嘆的。
我們在越南也做了類似的努力，我們看到全世界的人們都在調(diào)整這些模型，并將其用于各種用途。我認(rèn)為我們需要一種更自覺的全球合作伙伴關(guān)系，這些系統(tǒng)從一開始就作為基礎(chǔ)模型，能夠說世界上所有的語言并理解所有的文化，這樣的話，這些努力就會更容易成功，我們可以為各種應(yīng)用構(gòu)建專門的系統(tǒng)。
參考鏈接：[1]https://www.youtube.com/watch?v=UmxlgLEscBs
