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　　【OpenAI公布的技术论文显示：#GPT5或已完成训练#】#OpenAI雇佣预测专家应对GPT4带来的风险#

　　据量子位消息，本周GPT-4发布后，全球对于OpenAI的关注度持续提升。一个国外博主 AI Explained从他们发布的一篇技术论文中，找出了其中的隐藏线索。

　　其中谈及到GPT-5或已完成训练，OpenAI在GPT-4之前花费8个月时间进行安全研究、风险评估和迭代。也就是说，OpenAI在去年年底推出ChatGPT的时候，已经有了GPT-4。博主便预测GPT-5的训练时间不会很久，甚至他认为GPT-5已经可能训练完成。

　　此外，论文谈及OpenAI雇佣了预测专家，来预测当他们部署了GPT-4之后会带来怎样的风险。这些“超级预测员”的能力已经得到了广泛地认可，有报道称，他们的预测准确率，甚至比那些有独家信息、情报的分析师还要高出30%。

　　

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chatgpt于2015年成立，是一家非盈利的人工智能研究公司。目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的限制。

在极端情况下，人工智能系统几乎可以在每一项智力任务上达到人类的水平。很难想象人类水平的人工智能能给社会带来多大的好处，同样也很难想象如果构建或使用不当会对社会造成多大的破坏。

由于 AI 令人惊讶的历史，很难预测人类水平的 AI 何时会触手可及。当它发生时，重要的是要有一个领先的研究机构，它可以优先考虑为所有人带来好的结果而不是自身利益。chatgpt以此为初衷。作为一个非营利组织，目标是为每个人而不是股东创造价值。强烈鼓励研究人员发表他们的工作，无论是论文、博客文章还是代码，chatgpt的专利（如果有）将与全世界共享。chatgpt将与许多机构的其他人自由合作，并期望与公司合作研究和部署新技术。

资助者总共投入了 10 亿美元，但他们预计未来几年只会花费其中的一小部分。

此刻笔者的内心：🤑🤑🤑

2016年的研究项目：

努力使物理机器人（现成的；不是由 chatgpt 制造的）能够执行基本的家务劳动。有针对特定任务的现有技术 ，但chatgpt 相信学习算法最终可以变得足够可靠以创建通用机器人。更一般地说，机器人技术是应对 AI 中许多挑战的良好试验台。

笔者内心OS：这个超级好，解放双手，未来结了婚不用为了谁干活拌嘴了，欧耶！ 家用机器人内心OS：这个家没我得散！！！

chatgpt 计划构建一个可以执行由语言指定的复杂任务的代理，并在任务不明确时要求澄清该任务。今天，有用于监督语言任务（如问答、句法分析和机器翻译）的有前途的算法， 但 没有任何用于更高级的语言目标的算法，例如进行对话的能力、完全理解文档的能力，以及能够遵循自然语言中的复杂指令。我们期望开发新的学习算法和范例来解决这些问题。

ChatGPT：“我来啦！”

目标是训练一个有足够能力解决初始指标中的任何游戏的代理。游戏是非常多样化的虚拟迷你世界，学习快速并玩好游戏需要生成模型和强化学习方面的重大进步。

chatgpt列出了几个可能对推进 AI 及其对社会的长期影响都很重要的问题领域。他们认为这些问题要么具有非常广泛的影响，要么解决人工智能发展的重要新兴后果。

随着分配给 AI 研究的组织和资源数量的增加，一个组织取得未公开的 AI 突破并将该系统用于潜在恶意目的的可能性也会增加。检测到这一点似乎很重要。chatgpt可以想出很多方法来做到这一点――查看新闻、金融市场、在线游戏等。

出于显而易见的原因，一个可以编写其他程序的程序将非常强大。

的确如此，，方便程序员写代码的同时也给程序员提出了更高的要求，要不没啥竞争力了都，，

人工智能的早期用途将是侵入计算机系统。chatgpt希望 AI 技术能够抵御大量使用 AI 方法的老练黑客。

总结一下：用你的方法打败你。

chatgpt有兴趣构建一个非常大的模拟，其中包含许多不同的智能体，它们可以相互交互、长时间学习、发现语言并实现各种各样的目标。

感觉是一个大的虚拟世界，笔者很期待它的出现。

2016年chatgpt 与 Microsoft 合作，开始在 Azure 上运行大部分大规模实验。这将使 Azure 成为 chatgpt 用于深度学习和人工智能的主要云平台，并进行更多研究并与世界分享成果。

加速chatgpt进步的最重要因素之一是使用更多更快的计算机；对于强化学习和生成模型等新兴人工智能技术尤其如此 。Azure 构建针对深度学习优化的硬件配置――他们提供具有大规模 InfiniBand 互连的 K80 GPU。chatgpt应该很快将 Pascal GPU 带到他们的云中。

在接下来的几个月里，chatgpt使用数千到数万台这样的机器来增加运行的实验数量和训练的模型的大小。

一个悲伤的故事：我曾梦想仗剑走天涯，后来因为没钱，就没去😭