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Ed Zitron
一位专注于技术行业影响和操纵的播客主持人和创作者。
Ed Zitron: 我认为生成式AI的炒作过热，其经济效益被夸大，并且面临着巨大的成本和能源问题。高盛的报告以及其他经济学家的观点都支持我的看法。生成式AI目前无法取代许多工作岗位，其在现有工作中的应用效率低下且成本高昂。大型语言模型的进步微不足道，并且缺乏真正的知识和智能。
此外，生成式AI面临着训练数据枯竭的问题，这将严重限制其未来的发展。AI模型的训练成本呈指数级增长，需要大量的资金和能源投入。未来AI模型的训练成本将达到天文数字，这将对AI的发展造成巨大的经济压力。即使是最保守的估计，生成式AI对生产力的提升也可能被高估，尤其是在处理复杂任务方面。
过早地将人类用AI取代可能会导致各种问题，因为AI缺乏人类的灵活性和故障排除能力。生成式AI无法解决许多实际问题，其炒作建立在对未来不切实际的预期之上。
OpenAI和其他公司并没有掌握什么秘密技术，生成式AI的能力已经达到顶峰。生成式AI的改进主要体现在速度和输入方面，其效率并没有提高。生成式AI不会实现通用人工智能（AGI）或科幻小说中描绘的那种超级智能。大型语言模型只是基于概率进行信息处理，而非真正的理解和学习。
Dymock: 我认为生成式AI对美国生产力和GDP增长的积极影响将远低于许多预测者的预期，并且真正的变革不会很快发生。生成式AI对全球生产力的影响有限，因为许多人类目前执行的任务是多方面的，需要与现实世界互动，而AI在短期内无法显著改善这些任务。
Joseph Briggs: 我认为生成式AI最终会带来积极的经济效益，因为它可以取代一些工作岗位，并创造新的就业机会。生成式AI的自动化可以节省大量成本。
Jim Cavallo: 我认为生成式AI的泡沫即将破裂，其成本将达到数万亿美元。我质疑生成式AI能否解决价值数万亿美元的问题，并将其与以往的技术转型进行对比。将生成式AI与互联网早期发展阶段进行比较是错误的，因为生成式AI是一项成本极高的技术。假设技术成本会随着时间的推移而降低是一种“修正主义历史观”。由于缺乏竞争，英伟达对GPU市场的垄断地位可能会阻碍生成式AI的成本下降。市场对生成式AI成本下降的预期过于乐观，并且忽略了升级电力基础设施的需求。将生成式AI与智能手机的早期发展进行比较是错误的，因为生成式AI缺乏明确的路线图和杀手级应用。大型科技公司正在进行人工智能军备竞赛，这将导致持续的巨额支出。生成式AI不太可能带来显著的收入增长，因为它并不能使员工更聪明，只是提高了他们获取信息的速度。
Brian Janus: 生成式AI对美国电力系统的需求正在迅速增长，这可能会导致电力基础设施的严重问题。电力基础设施建设缓慢，这将成为AI发展的主要障碍。
Deep Dive
Goldman Sachs released a report questioning the benefits of AI. Economists argue that the productivity gains are limited and the costs are too high. They also raise concerns about the power demands of AI.
- Only 5% of companies use generative AI in regular production.
- AI's impact on productivity and GDP growth will likely be limited.
- Transformative changes from AI are not expected within the next 10 years.
- Doubling AI's capabilities doesn't necessarily translate to better real-world results.
- Training AI models is becoming increasingly expensive, with costs potentially reaching billions or even hundreds of billions of dollars.
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