马斯克揭秘“宇宙级”AI：特斯拉搞硬件、xAI搞模型 怒批OpenAI“贪婪”
马斯克揭秘“宇宙级”AI：特斯拉搞硬件、xAI搞模型怒批OpenAI“贪婪”美西时间下午1点过，马斯克带领着新成立的xAI所有团队如约集体亮相。在Space活动上，12名团队成员依次做了自我介绍，包括学术和工作背景、研究兴趣和简要阐述了自己为什么加入xAI的原因。从大家的自我介绍来看，xAI的团队成员背景跟数学、物理和计算机科学有很强的关联，其中有好几人是从研究基础数学、物理学开始再逐渐进入到人工智能领域的。而研究人员的这些背景也跟马斯克后来所阐释的xAI目标非常契合。马斯克表示，构建xAI的目标，是要专注于回答更深层次的科学问题，期望未来可以用AI去帮助人们去解决复杂的科学和数学问题并且“理解”宇宙。在解释xAI究竟想要用AI研究什么时，马斯克提到了很多科学理论和概念。比如他谈到，有关暗物质的本质或者重力如何发挥作用的这类未解决问题可能是xAI试图解释的谜团之一。同时，他也详细地谈到了“费米悖论”（一个有关外星人、星际旅行的科学悖论，阐述的是对地外文明存在性的过高估计和缺少相关证据之间的矛盾），想要借助AI去理解为什么人类还没有发现外星人，太阳系的自我毁灭、或被外力摧毁的问题。马斯克表示未来xAI将需要计算能力，但暗示它不会像其他公司目前使用的那么多，同时该团队也将会保持在一个相对较小的规模。从整个活动的前半场描述来看，xAI似乎并不是一个定位于要跟OpenAI、Google和微软进行正面竞争，创建消费级人工智能产品的公司，其目标更多的放在了研究和科学的领域。活动上集体亮相的12名团队成员但在后半场的Q&A环节中，马斯克又明确透露出xAI确实也把自己视为ChatGPT和Bard的竞争对手。同时，对于xAI的商业模式、模型训练，以及xAI和特斯拉、Twitter之间的关系进行了更多的阐释。那么，马斯克为什么要创建xAI，又是如何定位xAI的未来发展的？以下是硅星人对整个问答环节重点问题的整理：提问者：鉴于目前AI领域的激烈竞争，你们是否把自己视为是OpenAI、Google的竞争对手，还是你们认为自己是一个完全不一样的“巨兽”？马斯克：我们是在这个行业的竞争序列之中。提问者：你们将面向公众推出一些产品吗？还是会主要关注企业以及企业使用您的服务和数据的能力，xAI在这方面究竟如何建立业务？马斯克：我们目前正在构建产品的过程中。xAI才刚刚起步，仍然还处于萌芽状态，所以我们还需要一段时间才能真正做出有用的东西。但我们的目标是做出有用的人工智能，我非常喜欢和看重产品的价值。我们希望xAI推出的工具是能够对人们、消费者、企业或任何人都是有用。而且，正如前面提到的，我认为一个行业中拥有多个实体是有一定价值的。大家不会希望一个单极的世界、只有一家公司在人工智能领域占主导地位。我认为，竞争会让公司变得诚实，有利于整个产业。提问者：xAI打算如何使用Twitter的数据？马斯克：我认为每一个人工智能组织，每一个做人工智能的组织，无论规模大小，都使用过Twitter的数据进行训练，基本上，在所有情况下都是非法的。因此，我们不得不在一周前左右设置浏览量限制的一大主要原因就是我们的数据正在被疯狂盗取。这种情况也曾发生在互联网档案馆（InternetArchive）身上，大型语言模型公司们对互联网档案馆进行了大量搜刮，导致服务瘫痪。所以很抱歉（浏览限制）给大家带来的不便，但如果不限制的后果就是Twitter无法正常工作。我想我们会使用公开推文、不会使用私人推文进行训练。对于文本训练而言，这无疑是一个很好的数据集，而且我认为，对于图像和视频训练而言，这也是一个很好的数据集。但是到了一定程度，人类创建的数据就会被用完。如果你看一下AlphaGo与AlphaZero的对比，AlphaGo在所有人类游戏上都进行了训练，并以4比1击败了对手，而AlphaZero则是自己跟自己下，最后以100比0击败了AlphaGo。因此，要想真正实现大飞跃，我认为人工智能基本上必须生成内容，对内容进行自我评估，我认为这才是通往AGI的道路。很多人工智能都是数据整理，而不是大量的代码。实际上，代码行数之少令人震惊。但数据是如何使用的？使用什么数据？数据的信号、噪声、数据的质量都非常重要，这是有道理的。就像我们作为一个人，试图学习一些东西时，其实少量的高质量内容比大量的低质量内容好，就像读有史以来最伟大的小说比读一堆蹩脚的小说要好得多。提问者：请问你创建xAi的主要动机是否是想创造一个“说真话：的GPT（TruthGPT）。因为你之前曾多次批评过，GPT一直在给公众制造谎言。我也发现刚开始它总体上是好的，但后来随它开始越来越多的给出奇怪的、错误的答案。请问这是您创办公司的主要动机之一吗？马斯克：我确实认为当前用政治正确、或者让人工智能不说出自己真实想法的导向时非常危险的。因此，我们在构建xAi时必须允许人工智能说出它真正相信的事实，而不是欺骗或政治正确。这显然会导致一些批评，但我认为这是前进的唯一途径，即严格追求真理或误差最小的真理。我对人工智能的方式感到担忧，它正在强化政治正确性，这是非常危险的。如果你看在电影“太空漫游”（SpaceOdyssey）中什么时候事情开始偏离轨道，基本上就是他们让“地狱9000（HAL9000）”开始说谎的时候。他们说你不能告诉船员，他们要去关于黑石板（monolith）的任何事情，或者他们的实际任务是什么，但你必须带他们去巨石。因此，人工智能基本上得出的结论是要杀死他们，并把他们的尸体带到巨石。这给我们的启示是，不要给人工智能下达不可能完成的任务，也不要强迫人工智能说谎。现在，关于物理学或宇宙真理的事情是你实际上不能颠倒它。物理学是真实的，因此如果你坚持硬核现实，我认为让它反转实际上是不可能的。当然某些东西是主观的，当你提供一个回答的时候并且相信它的时候，那么这就是答案。但这时候这个问题可能就是一个是一个见仁见智的问题问题，答案从根本上来说是主观的。但我认为，培养一个人工智能并教它撒谎是非常危险的。、提问者：我的问题是关于芯片的。我们知道特斯拉有一个团队在用他自己的定制芯片进行硬件加速推理和训练。你们是否设想xAI将以此为基础进行训练，或者只是会使用NVIDIA的库存？你们是如何看待人工智能定制芯片的，无论是在训练还是推理方面？马斯克：这可能是一个关于特斯拉的问题。特斯拉正在制造定制芯片。我不会把特斯拉生产的任何东西称为GPU，尽管我们可以用GPU等效或100s或H100s等效来描述它。所有的特斯拉汽车都有高度能源优化的推理计算机，我们称之为Hardware3.0。特斯拉设计的计算机，我们现在正在出货Hardware4.0，根据计算，它的能力可能是Hardware3.0的三到五倍。再过几年，就会有Hardware5.0，其性能将是Hardware4.0的四到五倍。我认为，如果你想每天为数十亿次查询提供服务，优化推理将变得非常重要。因为你需要发电，需要降压变压器，如果没有足够的能源和足够的变压器，你就无法运行。我认为特斯拉将在能源效率推断方面拥有显著优势。Dojo显然是关于训练的，Dojoone是我认为训练效率的一个很好的初始入口，它有一些限制，尤其是在内存带宽方面，因此在运行LLM方面没有得到很好的优化。但它在处理图像方面做得很好。然后是Dojo2，我们正在采取很多措施来缓解内存带宽限制，使其能够高效地运行LLM以及其他形式的人工智能训练...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1371033.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1371033.htm
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