AI開發(fā)范式的關鍵不是數(shù)據(jù)而是模型。

原標題：對話谷歌科學家：智能體是大模型落地重點，AI的未來是大小模型協(xié)作
文章來源：Founder Park
內容字數(shù)：13740字

強化學習與大模型AI：一個全新階段

本文總結了Google DeepMind資深研究科學家Nenad Tomasev和谷歌旗下Kaggle CEO D. Sculley在2024極客公園創(chuàng)新大會上關于強化學習、AI開發(fā)社區(qū)和行業(yè)發(fā)展趨勢的觀點。

1. 強化學習賦能AI的“超人級”能力

AlphaZero的成功案例證明了強化學習的潛力，它通過自我博弈超越了人類在國際象棋領域的水平。強化學習的應用遠不止于此，它在保障生成式AI和大語言模型的安全性和可控性方面也發(fā)揮著關鍵作用。Nenad指出，AlphaZero的意義在于其持續(xù)自我改進的循環(huán)，使其能夠生成自身數(shù)據(jù)，不受限于人類知識。雖然AlphaGo也使用了強化學習，但其起點是基于人類數(shù)據(jù)，而AlphaZero則實現(xiàn)了“從零開始”。

2. 智能體和多模態(tài)整合是未來的重點

Nenad認為未來的AI發(fā)展方向是構建擁有多種能力的智能體，由多個組件組成，根據(jù)不同情況展現(xiàn)不同行為。強化學習將在此發(fā)揮重要作用，幫助智能體在正確環(huán)境中調用合適的組件。多模態(tài)融合也是關鍵，將不同模態(tài)信息（文本、圖像、音頻等）連接起來，讓模型更好地理解概念和語言，實現(xiàn)真正的智能。此外，規(guī)劃和推理能力的提升，以及解決更復雜任務的能力也是未來的重點。

3. AI開發(fā)范式轉變：模型主導而非數(shù)據(jù)主導

D. Sculley指出，AI開發(fā)范式已從過去的數(shù)據(jù)主導轉變?yōu)槟Ｐ椭鲗А，F(xiàn)在，開發(fā)者更傾向于先選擇一個大型預訓練模型（如GPT、Gemini），再通過提示詞工程、數(shù)據(jù)補充、微調等方式進行調整，而非從收集大量數(shù)據(jù)、訓練簡單模型開始。這種轉變顛覆了傳統(tǒng)的開發(fā)流程，也對開發(fā)者和企業(yè)提出了新的要求。

4. 小團隊也能參與AI浪潮

D. Sculley認為，即使是小團隊和研究者，也能利用現(xiàn)有的強大預訓練模型，通過創(chuàng)新方式進行應用和拓展，從而參與到AI浪潮中。這打破了以往只有大公司才能在AI領域取得突破的預測。

5. 未來：大小模型協(xié)同工作

D. Sculley預測，未來AI系統(tǒng)將由多個模型或智能體協(xié)同工作，而非單一大型模型主導一切。大型模型負責處理復雜任務，小型模型則負責特定任務的驗證和控制，兩者協(xié)同完成任務。這種大小模型配合的方式將更加高效和實用。

6. AI人才需求和崗位定義的轉變

隨著大語言模型的興起，對擅長與大語言模型交互，進行提示詞工程和模型調優(yōu)的人才需求劇增。企業(yè)需要找到方法來評估和管理這些新型人才，并認可他們在公司中創(chuàng)造的價值。

7. 給年輕人的建議

D. Sculley建議年輕人不要等待，立即開始實踐，動手嘗試模型、開展項目，探索技術的極限。積極參與到AI社區(qū)中，將有助于在這一快速發(fā)展的領域中取得成功。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問題」。