AI界的‘增肌减肥’之争：是大而笨，还是小而精

过去几年，OpenAI、Meta 和 Google 等科技巨头一直奉行“数据就是力量”的信条，拼命喂大模型吃数据，生怕它们不够“聪明”。就像给健身房的猛男灌蛋白粉：数据越多，模型越壮！

但现在，AI 老板们开始担心，这种“猛灌流”方法可能走到了天花板。他们摸着下巴思索：是不是该换个玩法了？

“猛灌流”vs“聪明流”：数据的尽头是算力？

让我们先听听专家们怎么说。Alex Voica（一个从名字就很像搞学术的大佬）解释道，Transformer 模型的表现基本上跟数据量成正比。数据多了，算力多了，模型自然就强。

Scale AI 的 CEO Alexandr Wang 也强调，AI行业这么多年砸的钱，全都基于这个“线性定律”。问题是，这条路能走多远？最近在 Cerebral Valley 大会上，他直呼：“这简直是行业的终极拷问！”

但 Cohere 的 CEO Aidan Gomez 给了猛灌流一记“暴击”。他在播客里吐槽说：“这确实是个靠谱的方法，但也是真蠢。”搞得好像AI只能靠吃饱喝足长身体，完全没有高智商的样子。

于是，“聪明流”登场了：用更小、更高效的模型来替代“大块头”，省钱又环保。

“大胃王”模型要变成“哲学家”？

不过，也有人觉得大胃王模型的毛病不是吃得多，而是吃得“机械”。Richard Socher 提到，现有的模型只会“根据前面一个词，猜下一个词”，感觉像在玩接龙游戏。

他的建议是：直接教这些AI学写代码！当遇到问题时，让它们把问题翻译成计算机语言，用程序给出答案。这样既能减少AI的“胡说八道”（业内叫“幻觉”），还让它们在数学、逻辑问题上更靠谱。

“AGI梦想家” vs “现实派”

当然，不是每个人都觉得“猛灌流”已经撞墙了。微软的 CTO Kevin Scott 就很乐观。他说：“谁说我们到达边际效益递减了？我看还早着呢！”

OpenAI 的新模型 o1 就是个例子。它虽然仍然用“猜下一个词”的传统方法，但在数学和编程方面更强，还特别会“思考”。Uber 前工程师 Waleed Kadous 调侃说：

• ChatGPT 是那种“话痨”朋友，问题还没听完就开始滔滔不绝，得从一堆废话中挑重点。

• o1 是那个深沉的朋友，先认真听完你的问题，再摸摸下巴，慢慢抛出几句点到核心的回答。

但 o1 也有个大问题：它“思考”得越多，花的钱也越多，回答一个问题感觉能烧掉一张钞票。

未来的AI：健身达人还是围棋国手？

所以，AI 界到底该追求“肌肉男”还是“围棋大师”？眼下，这场关于“大而笨”还是“小而精”的辩论，正如火如荼地展开。

但无论如何，AI 界的大佬们已经开始转变思路，试图用更聪明、更优雅的方式推动技术发展。毕竟，既然是要做“人工智能”，总得显得聪明点，不然也太尴尬了！