【新智元导读】他曾是Ilya的亲信，因揭露OpenAI安全隐患被解雇，却在短短6个月内以47%回报打造出管理规模15亿美元的基金。作为AI安全激进派，他在165页论文《Situational Awareness》中预测2027年将迎来AGI，并呼吁建立「AI版曼哈顿计划」。 Aschenbrenner预估，「在这个十年结束之前，将有数万亿美元投入到GPU、数据中心和电力建设中。为支持AI的发展，美国至少将电力生产提高数十个百分点」。 回顾2012年-2021年期间ImageNet上的公开算法研究，可以发现，训练相同性能模型的计算成本以近乎一致的速度下降，每年减少约0.5个OOM，而且每种模型架构都是如此。 虽然LLM的团队一般不会公开算法效率相关的数据，但根据EpochAI的估算，2012年-2023年期间，每年算法效率的收益也约为0.5个OOM，也就是在8年时间里提升了1万倍。 虽然它也是一种算法改进，但不仅仅是在已有范式内提升训练效果，而是跳出训练范式，带来模型能力和实用价值的跃升。 想象一下，如果AI可以使用电脑，有长期记忆，能针对一个问题进行长期思考和推理，而且具备了入职新公司所需的上下文长度，它会有多么强悍的能力？ 首先，随着计算效率提高，迭代速度会越来越快。假设GPT-4训练花了3个月的时间，到2027年，领先的AI实验室将能够在一分钟内训练一个GPT-4级别的模型。 到2027年，这些AI系统基本上能够自动化所有认知工作，或者说是所有可以远程进行的工作。但是作者同时也提醒道，这其中有很大的误差范围。
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? 李波记者 顾芳 摄
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? 李国彬记者 高峰 摄
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