Google DeepMind CEO Demis Hassabis Flags AI Inconsistency As Key AGI Roadblock, Calls For Tougher Testing Standards
谷歌 DeepMind 的首席執行官 Demis Hassabis 指出，人工智能的不一致性是實現通用人工智能（AGI）的主要障礙。在一檔播客中，他提到，儘管先進的人工智能模型在某些領域表現出色，但在基本任務上卻存在困難，這突顯了改進測試標準和基準的必要性。他認為，這種不一致性妨礙了向 AGI 的進展，而 AGI 的特徵是類人推理。Hassabis 的觀點與阿里雲的王健相對立，後者認為 AGI 的敍述過於簡化了人工智能的發展
德米斯·哈薩比斯，谷歌深度學習 的首席執行官，指出了人工通用智能（AGI）發展道路上的一個重大障礙。
發生了什麼： 哈薩比斯在最近一期的 “谷歌開發者” 播客中強調，人工智能缺乏一致性是實現 AGI 的主要障礙，依據《商業內幕》的報道。
他通過解釋來説明這種不一致性，指出儘管像谷歌的 Gemini 這樣的先進 AI 模型能夠在國際數學奧林匹克中贏得金牌，但它們在解決基本的高中數學問題時仍然掙扎。他表示，這種不一致性正是阻礙 AI 實現完全 AGI 的原因。
哈薩比斯還呼應了 字母表公司 的首席執行官 桑達爾·皮查伊，後者曾將當前的 AI 發展階段稱為 “AJI”——人工鋸齒狀智能。這個術語描述了在某些領域表現出色但在其他領域失敗的系統。
他進一步強調，解決 AI 的一致性問題不僅僅需要擴大數據和計算能力。他建議，行業需要更好的測試和新的、更具挑戰性的基準，以準確確定模型的優勢和劣勢。
為什麼這很重要： AGI 的發展是一個理論上的門檻，意味着 AI 能夠像人類一樣推理，這在科技行業是一個熱門話題。哈薩比斯之前對 AGI 的到來持有比谷歌聯合創始人 謝爾蓋·布林 更為謹慎的看法。他還指出，行業需要為 AGI 設定更高的標準。
與此同時，阿里雲 的先驅 王健 對 AGI 和人工超智能（ASI）周圍的熱議表示反對，認為這些標籤簡化了 AI 系統的細緻發展。
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