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Why AGI is the a Useless Term for Businesses
2025/3/23
The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis
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NLW
知名播客主持人和分析师，专注于加密货币和宏观经济分析。
NLW: 我认为，对于大多数企业来说，关注AGI（通用人工智能）是没有必要的。目前，现有的AI技术已经足够强大，可以解决许多实际问题。企业应该关注如何利用现有AI技术来改进工作，而不是纠结于AGI这个遥不可及的概念。目前限制AI影响业务的因素不是AI的能力，而是系统、流程、集成、部署以及思维方式等方面。事实上，我认为目前AI的能力增长速度快于企业整合AI的能力。
Dave Pittman: 我们不需要等待AGI的出现，就可以实现人工智能的持续改进。我们可以通过自我维持的逃逸速度（SEV）来实现这一点。SEV的关键在于建立一个无需人工干预的反馈循环，让AI不断改进自身。这需要三个基本要素：一个可靠的强化学习策略和环境来指导AI的评估；生成高质量的合成数据；一个高度优化的反馈循环来克服系统中的阻力，从而实现逃逸速度。SEV是一种更具针对性的方法，专注于建立一个能够在特定领域自我改进的系统。与追求AGI相比，SEV是一种更有效率的途径，可以让我们在无需构建AGI的情况下获得AGI的好处。基础模型的改进遵循类似于火箭方程式的规律，达到逃逸速度后，改进将变得更容易。当前的基础模型正因为需要更多数据而难以改进，而SEV提供了一种新的策略。通过不断改进基准模型和合成数据生成模型来实现自我提升。如果SEV的自我改进速度足够快，那么模型的改进将呈指数级增长。
NLW(Summarizing Dave Pittman): 人工智能的进步速度很快，以至于我们不需要关注AGI。我们可以通过自我维持的逃逸速度（SEV）来实现人工智能的持续改进，而不需要等到AGI出现。为了实现SEV，我们应该关注人工智能的评估结果，而不是试图理解其性能。基础模型的改进遵循类似于火箭方程式的规律，达到逃逸速度后，改进将变得更容易。当前的基础模型正因为需要更多数据而难以改进，而SEV提供了一种新的策略。SEV的关键在于建立一个无需人工干预的反馈循环，让AI不断改进自身。SEV可以让我们在无需构建AGI的情况下获得AGI的好处。SEV是一种更具针对性的方法，专注于建立一个能够在特定领域自我改进的系统。
Deep Dive
This chapter introduces the concept of AGI and its perceived benefits, particularly its potential to accelerate problem-solving across various fields. However, it questions the practicality and relevance of AGI for businesses due to the uncertainties surrounding its development and accessibility.
- AGI is presumed to accelerate intelligence, unlocking discoveries and advances.
- The speed of AGI problem-solving depends on computing power.
- Uncertainties surround the arrival of affordable, universally accessible AGI.
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