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日期: 2025-07-10 | 來源: 新智元 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
但吊詭的是，他們依然堅稱自己「首先且最重要的身份是非營利組織」。
這恰恰揭示了OpenAI這拾年來的核心策略：不斷調整和重塑自身定位，精心打造最符合公眾和政策制定者期待的敘事框架——
盡管在技術開發和商業化方面的實際行動，他們可能完全是另壹回事。
OpenAI的賭局：Scaling Law奧特曼將實現AGI比作「AI界的曼哈頓計劃」，還援引奧本海默的名言：「技術誕生，只因它可能誕生。」
但Karen Hao的書中貫穿的主題恰恰相反：事情並非注定如此，人也並非生來如此。人之所重，道之所及。
如果真是如此，那在實踐中又意味著什麼呢？
以OpenAI為例，在早期他們做了個關鍵抉擇：Scaling既有技術，推動AI進步。
2015年底創立時，OpenAI就是全AI領域的奇葩；2017年做此決策之際，更是如此。正是這個選擇，造就了如今主宰市場和頭條的AI技術。
關於如何推動AI進步，存在兩種主要的觀點，或者說，是壹系列觀點，分布在兩個極端之間：
壹種極端認為，我們已經擁有了所有必要的技術，只需積極擴展規模即可；
另壹種則認為，實際上，我們還缺乏足夠的技術，需要持續創新並進行基礎研究，才能獲得更多突破。
大多數人認為，聚焦基礎研究的這條路徑更可能帶來進展，但OpenAI不同，他們選擇了另壹種極端——
他們堅信只需利用現有神經網絡架構，不斷注入更多數據，在史無前例的超級計算機上進行訓練就能取得突破。
他們之所以做出這壹決策，是因為在AI競爭中，谷歌幾乎壟斷了AI人才。
OpenAI知道，單純依靠研究突破，他們不太可能打敗谷歌。基礎研究的道路非常艱難，因為你永遠無法預測突破何時會出現，它不是壹條線性的發展路線；
而Scaling則不同，它可以線性推進：只要不斷增加數據量和計算能力，就能取得進展。
因此，他們認為，要最快地實現這壹點，非他們莫屬，只要這樣做就能超越谷歌。
而且，這也非常符合奧特曼的優勢，因為他是個極為出色的籌資天才。而當AI模型的推進依賴於規模化時，最大的瓶頸就是資本。
因此，這個決策非常契合他的特長，因為他擅長積累資本，他知道如何快速積累資本。
這生動詮釋了技術發展是人類選擇與價值觀的產物：正是當時OpenAI所具備的特殊技能與優勢，決定了他們選擇的前進方向。
從GPT-2 到GPT-3的突破，完全依賴於數據和算力Scaling。
從現在回頭看，這壹切令人驚歎。不過，這種路徑背後需要付出極其高昂的成本。
這是Karen Hao對OpenAI最大的批評之壹：
我們本可以通過其他方式取得這些成果，並且在未來繼續從AI中獲益，而不必采用高度消耗資源、極其昂貴的開發方式。
AI只是讓少數人受益在ChatGPT尚未出現之前，「殖民主義」已開始復辟。
AI的商業化與全球部署，讓過去的殖民結構和歷史性不平等死灰復燃。
在為MIT Tech Review 撰寫「AI殖民主義」（AI Colonialism）系列報道時，Karen Hao逐漸關注到這壹視角。
在此系列報道的導語中，他們認為人工智能正在創造新的世界秩序：- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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