o1核心作者演讲：激励AI自我学习，比试图教会AI每一项任务更重要

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文章摘要

OpenAI研究科学家Hyung Won Chung在MIT的演讲中提出了一个关于人工智能发展的新范式，即“不要教，要激励”。他认为，激励AI自我学习比直接教授具体任务更为重要。Chung强调，由于通用人工智能（AGI）所需的技能繁多，传统的直接教授方法并不可行。他提倡通过大规模多任务学习来激励模型发展通用技能，如语言和推理，而不是单独解决每个任务。

Chung指出，技术人员往往过于关注问题解决本身，而忽视了发现重大问题的重要性。他还提到，硬件的进步是指数级的，软件和算法需要跟上这一步伐。他批评了当前AI领域的一个误区，即试图让AI模仿人类的思考方式，而我们对人类神经元层面的思考方式知之甚少。他主张机器应该有更多的自主性来选择如何学习，而不是被限制在人类理解的数学语言和结构中。

Chung还讨论了模型的可扩展性和算力的重要性，认为大型通用模型能够通过大规模训练快速适应和掌握新任务。他提到，计算能力大约每5年提高10倍，这为机器提供了更多的计算资源来加速学习。他还指出，AI的进步与减少人为结构、增加数据和计算能力紧密相关。

此外，Chung提到了推理成本远低于训练成本的观点，这表明在模型开发过程中，训练阶段的资源消耗非常巨大，而实际使用模型进行推理的成本相对较低。这一观点暗示了未来模型优化的潜力，但也引发了一些争议。

Chung的演讲强调了AI领域范式转变的重要性，并提出了激励AI自我学习和发展通用技能的新方法。他的见解为AI的未来发展提供了新的视角和思考方向。