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本文节选自《ChatGPT：读懂人工智能新纪元》电子版：

虽然基于大模型技术路线的AI生成的快速发展让人们看到了AGI的希望，但实际上，当前的AI生成依然不是根本性的突破。我们已经知道，今天的AI生成之所以能如此灵活，就在于其庞大的训练数据集。也就是说，如果没有根本性的创新，AGI就可能会从更大规模的模型中产生。ChatGPT就是将海量的数据与表达能力很强的Transformer模型结合，从而对自然语言进行了一个次度建模。尽管ChatGPT的相关数据并未被公开，但其上一代GPT-3的整个神经网络惑已经有1750亿个参数了。虽然越来越一的供型确实让AGT和和很强，但庞大的模型也带来了一些问题5，世界上可能没有足够的可用计算资源文撑AGI规模最大化。数据的爆发和算力的高速发展一个高能

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量的世界正在人毕竟，发展算力是件高耗能的事情。以GPT-3为例，GPT3的每次训练都要消耗巨量算力，需用掉约19万度电力、产生85万吨二氧化碳，可谓“耗电怪兽”。仅从量的方面看，根据不完全统计，2020年全球发电量中，有5%左右用于计算能力消耗，而这一数字到2030年将有可能提高为15%人~25%。也就是说，计算产业的用电量占比将与工业等耗能大户相提并这二条隐上，对于计算产业来说，电力成本也是除忆片成本之外的核人心另一方面，任务上，大模型可能根本无法在规模上扩展，因为在没有认知模型和常识的情人下，大模型难人进行Bard是谷歌版ChatGPT，而谷歌在发布Bard时，就在首个在线演示视中犯了一个事实性错误:Bard回答了一个

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关于钴姆斯韦伯太空镜新发现的问题，称它“担摄了太阳系外行星的第一批照片”。不正确的。有史以来第一张关于太阳系以外的行星，有半二要于全的照片，大人一位天文学家指出，这一问题可能是因为人工智能误解了“美国国家航空:篇天局(Nasa)低估了历史的售央不清的新闻入人Bard押犯的舍误世强调了由入工痢能驱动的搜索上更大的问题即人工智能可以自信地犯事实错误并传播错误信，自_它们并不“]解”目己转述的信息，而是根据概率进行猜测。实际上，不仅仅是谷歌，微软也承认ChatGPT基于聊天的服务也面临类似的挑战一一如果模型只是学会了ji吾法和得义，但是在;吾用或常识方面失败了，那么我们可能根本就无法获得可信任的AGI。2.4奇点隐现，未来已来

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