近日(ri)，“AI 大神”、第四范式公司(si)创始人、CEO 戴文渊做客格隆汇高端访谈《格隆博士(shi)会客厅》。戴文渊表示(shi)，人工智能的格局其实(shi)比想象中的更复杂，它里面主要(yao)有算法、算力、数据(ju)这(zhe)几个(ge)对象。
算法就好像蒸汽机的一(yi)个(ge)构造图纸一(yi)样(yang)，知(zhi)道了这(zhe)个(ge)图纸，就能造出(chu)一(yi)个(ge)蒸汽机。就比如Transformer这(zhe)个(ge)算法，一(yi)般(ban)看懂了这(zhe)个(ge)论(lun)文，就可以构造一(yi)个(ge)Transformer算法的系统。
算力就是(shi)在双方同样(yang)拥有Transformer算法的情况下，显卡越强性能越强。它就像是(shi)计算机的智商数据(ju)，类比来说，就是(shi)你学过多(duo)少东西，哪怕智商高的人没学习也不行，可能智商低的人多(duo)努力最后也能达到。
在大家彼此的算法都差不多(duo)的情况下，其实(shi)信息差很(hen)快会被(bei)拉平，因此真正(zheng)会拉开差距的其实(shi)还是(shi)算力和数据(ju)。所以如果最后要(yao)看AI的综合(he)结果，需要(yao)同时看算力和数据(ju)两个(ge)方面。
往后或许不能说AI完(wan)全是(shi)一(yi)个(ge)指数级(ji)的上涨趋势，因为数据(ju)指数级(ji)增加也是(shi)会到头的。
目前数据(ju)量供应没有到天花板的时候，随(sui)着算力的指数级(ji)增加，这(zhe)个(ge)模型的参数就是(shi)指数级(ji)往上涨。
一(yi)旦到数据(ju)见顶的时候，算力再指数级(ji)增加已经不能带来有效的参数的指数级(ji)增加了，所以那个(ge)时候可能瓶颈就会在数据(ju)上。
因此OpenAI也花了很(hen)多(duo)钱去投数据(ju)，他们投在数据(ju)上的花销，或许没有比算力少多(duo)少。
数据(ju)还有一(yi)个(ge)瓶颈来自于产生数据(ju)的对象。即便现在可以用模型产出(chu)新的数据(ju)给模型，但如果这(zhe)些数据(ju)不经过人的挑选，它还是(shi)不会产生新的信息量。就比如，自己说的话再被(bei)自己听回去对自己本身(shen)不会有什么样(yang)的改进(jin)。
最后有效的数据(ju)能增加多(duo)少，取决(jue)于能调动多(duo)少人、多(duo)少力量去贡(gong)献数据(ju)。
中国市场是(shi)拥有最大的的数据(ju)样(yang)本，整个(ge)中国市场能找(zhao)到很(hen)多(duo)的数据(ju)收集场景，并且规模可能是(shi)最大的，这(zhe)就意味着能给到人工智能最多(duo)的学习材料。在AI领域，戴文渊认为，科技从业者都是(shi)为了这(zhe)个(ge)科技进(jin)步在努力，自己作为科研工作者，目标是(shi)做一(yi)个(ge)业界领先的东西。这(zhe)可能需要(yao)充分利用自己所处的环境，看看怎(zen)么在这(zhe)个(ge)环境做最领先的事情。