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表哥媒体，情况如何，瓦尔？

今天我想先读一些我在2024年3月写的东西，并谈谈这一集。好的，如果我们今天看到的不只是对未来的瞥见，而是现在的新常态呢？

如果我们的官方情报实际上只能做到我们今天看到的程度，而且没有明确的迹象表明它能够做得更多呢？如果整个炒作周期都是建立在热空气上，由顺从的媒体推动，他们随时准备接受高管们的言论呢？读完这些，嗯，我想我可能是对的。

这就是我今天要谈论的内容。我不想大喊大叫。我不会对此大惊小怪，但这就是我们今天要讨论的内容。

在我的下一集节目中，它将在周五发布。现在我将链接到Smart，当然，快速查看剧集笔记，如果你想阅读它们，但我将深入探讨发言人D。因此，我在2月份警告过你，生成式AI没有杀手级应用，也没有办法证明其估值是合理的。

我还想在三月份告诉你，生成式AI已经见顶，我在四月份恳求科技行业考虑一下GPT-4（这是当前最先进的模型）到GPT-5的飞跃并不显著的可能性，部分原因是缺乏训练数据。更明显的事情之一，我在七月份分享了更多担忧，即基于Transformer的架构，以及像ChatGPT这样的生成式AI，是一个死胡同。然后，由于训练数据的限制或注释的限制以及使用这些训练数据的模型的限制，在已经看到的现有产品之外，几乎没有多少方法可以取得进展。

在八月份，我总结了AI末日事件的“苍白四骑士”。许多事件现在已经发生，人们害怕这将意味着终结。虽然很糟糕，但它还没有到来，而且何时到来也不明显。

但这不会永远持续下去。我还补充说，GPT-5不会带来足以改变游戏规则的改变。让我们添加一个新的架构来构建未来更强大的模型或任何类型的产品。

现在，在写的东西和说的话中，我已经反复指出，缺乏任何核心价值主张、训练数据稀缺或不可持续的经济学，我已经对大量生成式AI进行了研究，由于基于递归模型的限制，生成式AI是一个死胡同。现在，让我明确一下这意味着什么，它是在猜测接下来会发生什么。它在这方面做得很好，但“很好”实际上有点糟糕。

当然，这些陈述的真实性问题是，当ChatGPT告诉你一些事情时，例如，我不知道，草莓里有两个小时。整个幻觉问题是一个离解决还很远的问题。你可能还记得几个月前，每个高管，从蒂姆·库克到阿黛尔·比，都说他们会解决幻觉问题。

一切都会好起来的。但我想明确一点，他们并没有解决这个问题，他们并没有真正减轻这个问题，而且无法解决这个问题，至少在目前的科技水平下，它不会消失。这使得所有这些东西对于许多商业任务来说都无法启动。

此后，我多次表达了对媒体对此事的逐步接受以及对生成式AI将改变社会这种不可避免方式的奇怪接受的强烈不满，尽管事实上并没有真正有意义的产品可以证明所有这些废话是合理的，这些对环境造成破坏的胡说八道，是由每年烧掉超过50亿美元的大型科技公司领导的，这些公司正在为人们不想要甚至可能不使用的产品花费2000亿美元建设数据中心。我今天所说的一切都需要背景。因此，了解这些模型的工作原理以及它们是如何训练的非常重要。

我必须明确一点，原因是重复我自己很多次，这对你来说非常重要，因为你必须知道生成式AI的问题从一开始就有多么明显。这真的很重要。让我们快速回顾一下它们的工作原理。

基于Transformer的生成式AI模型，例如GPT（这是ChatGPT背后的技术），使用推理生成答案，这意味着它根据其训练得出的结论，这需要阅读大量的训练数据，主要是来自互联网的文本和图像。这两个过程都需要使用高性能GPU（图形处理单元），而且数量很多，成千上万个，甚至超过一百万个。我会在下一集中谈到这一点。

现在的理论是，或者可能仍然是，你向这些模型投入的训练数据和计算能力越多，它们就越好。我预测了一段时间，我们会遇到收益递减，这既是因为训练数据耗尽，也基于Transformer模型的局限性。你猜怎么着？我说的没错。

我不想做很多这样的事情，但这一个，真的，这个，我是对的。几周前，《彭博社》报道称，OpenAI、谷歌和Anthropic正在努力构建更强大的模型，而OpenAI的下一个模型，也被称为GPT-5，并没有达到该公司的预期性能。

并且我再次引用，“到目前为止，它不被认为是像GPT-3.5到GPT-4那样大的进步，这是他们目前的模型。”你可能会惊讶地听到，原因是越来越难以找到新的、可利用的高质量人工制作的训练数据来构建更先进的AI系统。这是我在三月份说过的事情，我在三月份说过会发生这种情况，并且惹恼了那些说我是悲观主义者的人。

现在谁是悲观主义者？我猜是我，我不知道。但他们还补充了一点，那就是他们认为，我再次引用，“AGI泡沫正在破裂”，这是我在七月份说过的事情，AGI不会从这些垃圾中出现，让我们说实话吧。

我还想停下来，仔细看看一个特殊的点。我再次引用《彭博社》的报道，“这些问题挑战了近年来在硅谷盛行的信条，尤其是在OpenAI两年前发布ChatGPT之后。大部分科技行业都相信所谓的‘规模法则’，即更多的计算能力、数据和更大的模型将不可避免地为AI能力的更大飞跃铺平道路。”

唯一相信这种信条的是那些不愿意提出尖锐问题的媒体成员。而我发现的AI公司要么不知道自己在说什么，要么就是故意误导你。生成式AI产品实际上已经被困住了超过一年。这令人震惊。

显然，如果你不能使用它们并且它们让你如此失望，那么就不会有有意义的、具有行业定义意义的产品出现，因为我引用麻省理工学院的经济学家达纳·穆古在五月份说过的话，“更强大的模型不会解锁新功能，也不会真正改变体验，也不会改变你使用基于Transformer的模型可以构建的内容。”换句话说，一个略微更好的“白象”仍然是“白象”，尽管烧掉了数十亿美元，并出现了数千篇华丽的标题，但很难指出任何真正重要的生成式AI产品，甚至包括苹果的Siri。苹果在最新的iPhone中真正添加的唯一东西就是它很糟糕。

它没用。我可以现在就举个例子。我现在得到我的文本摘要，它们完全不准确，或者只是将一个有意义的长段落总结成一句话，这太愚蠢了。

顺便问一下，苹果会在下一代iPhone中添加什么？我每年都买一个。我是一个持续购买的人，但我甚至不知道我为什么还要再买一个，因为相机已经足够好了。据说有2亿人在每周使用ChatGPT，每次提示都会让公司赔钱。但几乎没有什么证据表明实际的通用AI软件被广泛采用。9月份的报告显示，在微软的4.4亿商业客户中，只有0.1%到1%愿意为其AI驱动的Copilot付费，而10月下旬，微软声称其正在按计划将AI打造成一个每年100亿美元的业务，这听起来很好，直到你思考它大约十秒钟。

首先，微软没有AI业务部门，这意味着这每年100亿美元或每季度100亿美元的收入数字分散在提供云计算服务、销售Copilot给那些拥有Microsoft 365订阅的傻瓜以及其他任何带有AI的东西上。微软根据非特定标准挑选一个数字，并声称这是一件大事，而实际上考虑到微软的资本支出在2024年可能会超过600亿美元，而且没有迹象表明他们会放缓，这相当可悲。注意“收入”，而不是“利润”。这是两件非常不同的事情。微软要花多少钱才能赚到每年100亿美元？OpenAI目前每赚1美元要花费2.35美元。

微软的Amy Hood在他们最近的财报电话会议上表示，OpenAI将侵蚀微软的利润，主要是因为这家一直亏损的公司预计会亏损15亿美元。一年前，即2023年10月，所有街区的一份报告称，微软平均每月每个GitHub Copilot用户亏损20美元，该产品拥有超过100万用户。

顺便说一句，如果这是真的，这表明每年至少亏损2亿美元。他们据说有180万用户。这是基于我审查过的文件。

无论如何，这都不好，2亿美元是一大笔钱。我个人更愿意赚2000亿美元而不是亏损，然后有人问我是否不喜欢微软。微软仍然没有具体说明生成式AI如何增加了其特定业务部门的收入。通常，如果一家公司在某件事上做得很好，他们会不遗余力地将其明确说明。相反，微软在8月份修改了其报告结构，以更好地了解云计算消费收入，如果你说你预计你的交易将是你多年来最糟糕的一天之后，你会这样做，就像微软在10月份所做的那样。非常好。一切进展顺利。

现在我必须明确一点，所有这些投资和产品都被炒作，人们窃窃私语说它们会随着时间的推移而呈指数级增长，最终，2000亿美元的资本支出将产生显著的生产力提升，这种疯狂的新产品将改变我们的生活，创造消费者和企业会大量购买并谈论他们有多喜欢的令人兴奋的新事物。相反，大型科技公司发现自己正在兜售越来越昂贵的、几乎相同的大型语言模型迭代和附加在其上的糟糕产品，这直接导致他们都必须使用相同的训练数据，而这些数据现在已经用完了。但是，如果你用完了东西，而且找不到东西买，我真的很推荐以下广告。我相信我会完全坚持我的信念。我现在谈论的事情一点也不会令人尴尬。

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现在回到正题，人们对这些所谓的缩放定律还有另一个假设，那就是仅仅构建更大的数据集，使用更大、更强大的GPU（用于训练和运行这些模型的昂贵、耗电的图形处理单元），并向其投入尽可能多的训练数据，就能实现这一点。

他们只会开始做一些具有新能力的新事物，尽管几乎没有证据表明他们会在任何形状上这样做，微软、亚马逊、谷歌等等，都烧掉了数十亿美元，假设这样做会创造一些东西，你知道，一件事情，一件好事，比如人类水平的正式通用人工智能，或者一个产品，比它的成本赚更多的钱。人们喜欢。现在已经很明显，这种情况不会发生。媒体成员，他们应该更了解情况，已经拼命地试图证明这不是一个问题。

类似的故事，彭博社试图为生成式AI涂脂抹粉，将GPT-5缺乏有意义的进展描述为很好，因为OpenAI现在可以将其GPT-5模型与其一个推理模型相结合，后者是一个无法计算我们数量的模型。顺便说一句，还有草莓，然后它会做一些事情，一些事情，一些好事。有些事情会发生。

就像萨蒙说的那样，我可以编写更多非常困难的代码，认识一些在职业层面上暗示GPT-5可能像5月份的虚拟大脑一样工作的人。这些人就像他们生活中的骗子一样。他们在对你撒谎。他们当时在撒谎。他们现在还在撒谎。

现在，我绝对不能忽略J.费利·切尔利，凯西·纽，几周前他在Platformer上写道，训练模型的收益递减可能不像你想象的那么重要，他的证据是Anthropic，他还声称这并没有被证明是夸张的。不要认为缩放定律即将结束。现在，原始的缩放定律论文在para，一个dacy的tropic。重要的是要知道，并且要明确的是，在一篇14000字的ipad外壳中，你没有理由写了两篇关于阳极的文章。A dari OE说，我引用：“人工智能加速的神经科学很可能会极大地改善，甚至治愈大多数精神疾病”，这是一种应该有的超级能力。

你是否应该把他打入冷宫，并把他关进监狱？我不是说要把他关进监狱，但为什么我们要这样做？为什么我们要相信这些人？为什么我们要听他们的？为什么我们要把他们当作在说实话，或者他们甚至知道发生了什么？但是，让我们总结一下整个（顺便说一句，我用引号来说）人工智能公司背后的主要技术，即生成式AI，我转换语音模型，如OpenAI GPT-4和即将推出的GPT-5，并且说，这项技术显示出收益递减，唯一改进它们的方法是提供训练数据，投入大量的计算机，这表明我们可能已经，正如我之前所说，达到了PKI通用。

如果人工智能极其无利可图，那么该行业最大的参与者OpenAI今年将亏损超过50亿美元，而竞争对手Anthropic（也制作了自己的基于Transformer的模型Claude）今年将亏损超过27亿美元。他们刚刚又筹集了40亿美元。每一家大型科技公司都投入了数十亿美元，高达750亿美元。

就亚马逊而言，仅在2024年，构建数据，即获取GPU，人口统计数据，特别是为了训练他们自己的模型和其他客户的模型，这些客户会将生成式AI集成到他们的业务中，而这似乎并没有大规模发生。这些投资理论上可以用于所有产品，但这些天并不是一个严重关注生成式AI业务的内部报告，微软倾向于到今年年底拥有180万个GPU，这将花费数十亿美元。仍然有许多这些公司正在整合生成。

我通过连接到OpenAI和Anthropic制作的模型来做到这一点，这两个模型都在运营亏损的业务，并且可能收取的费用远不足以覆盖其成本。正如我之前在我的文章“供应我的眼睛危机”中所说，如果这些公司开始收取他们实际需要的真实成本，这将使客户的成本成倍增加，以至于他们无力运营他们的业务，或者至少必须删除或缩减其产品中的生成式AI功能。这真是太浪费了。

整个科技行业已经围绕这项债务技术展开，这项技术需要数十亿美元甚至数十亿美元才能提供一种基本产品，而为其提供服务所花费的钱比任何人都愿意支付的还要多。他们的主要策略是向问题投入更多资金，直到这些基于Transformer的模型之一创造出一些有用的东西，尽管GPT和其他模型的每一次迭代都很好地迭代了。这很奇怪。

你认为在某些时候，我们是否真的有能力用这个来构建产品？产品是什么？也许我们应该先确定产品，然后再向其投入所有资本支出。

但是等等，不，在那边。我绝对不能这样做，因为另一家大型科技公司也没有任何想法，他们正在这样做。如果我不这样做，我的投资者就会生我的气。

那我会怎么办？哦，哦，不。如果投资者不让我妈的，我还能做什么？现在那是你的问题。为什么要浪费这么多钱？除了这些基准测试（这些基准测试很容易被操纵，而且只显示这些模型的vae能力）之外，从来没有证据表明。

很明显，GPT或其他模型不会变得有意识，它们不会比今天、三个月前甚至一年前做得更多。我犹豫是否要给加里·马克·库斯给予赞誉，但在2023年，如果不是更早的话，他说过，许多人也这么说。这真是令人沮丧。

Better Offline成立还不到一年，但当我们推出我们的PKI M时。我受到了如此多的攻击，我因为讨厌别人而受到了如此多的批评。我不太了解事情，我的Instagram照片上的拉链没拉好，我没有理解它。

仅仅几个月后，我的说法就被证明是错误的。好吧，我们就是这样。我错得有多离谱？接下来会发生什么？所有这些数百亿美元究竟去了哪里？

当OpenAI崩溃时会发生什么？微软会用所有这些GPU做什么？因为你不能把它们转移到其他东西上。据我所知，他们似乎没有计划。这就是可怕之处。

因为股市对大型科技公司的增长依赖性很大，当大型科技公司无法找到新的增长方式时会发生什么。事实上，他们正在努力寻找更多的增长方式。是在那些人们讨厌的事情上烧掉大量资金，从而破坏我们的环境吗？我知道，我知道我很生气。

我知道我应该冷静下来。我应该。但正如我所说，在广阔的社会中，这笔钱可以用于其他地方。

可以做更多的事情。它将进入一个技术停滞期。但我们不必烧掉所有这些钱。

我们不必这样做。为什么不改进您已经拥有的产品呢？因为在上面添加生成式AI。

我认为这会使它们变得更糟。但前面还有更多问题。基础设施方面存在问题。

在下一集中，我将分解这些令人担忧的问题，并尽我所能地告诉您接下来会发生什么。我真的很感谢您对我的信任。

还有很多人也联系我，想加入进来。现在你完全正确了。继续努力。

我很高兴他们这么做了。我非常感谢你们的听众。我非常爱你们，就像他在《人》中所说的那样。

感谢您收听Better Offline。Better Offline主题曲的编辑作曲人是Matteo Sowski。您可以查看他的更多音乐和音频项目。

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Better Offline是Cool Zone Media制作的节目。要了解更多来自Cool Zone Media的信息，请访问我们的网站coolzonemedia.com，或在I Heart Radio、Apple Podcast或您获取播客的任何地方查看我们。

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