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近日，“AI 大神”、第四范(fan)式公司创始人、CEO 戴文渊做客格隆(long)汇高端(duan)访谈《格隆(long)博士会(hui)客厅》。戴文渊表示，人工智能的格局其实比想象(xiang)中的更复杂，它里面主要有(you)算法、算力、数据这几个(ge)对象(xiang)。
算法就好(hao)像蒸汽机的一个(ge)构造图纸一样，知道(dao)了这个(ge)图纸，就能造出(chu)一个(ge)蒸汽机。就比如Transformer这个(ge)算法，一般看懂了这个(ge)论文，就可以(yi)构造一个(ge)Transformer算法的系统。
算力就是在双方同样拥有(you)Transformer算法的情况下，显卡越强性能越强。它就像是计算机的智商数据，类比来说，就是你学(xue)过多(duo)少(shao)东西，哪(na)怕智商高的人没学(xue)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，其实信息差很快会(hui)被拉平(ping)，因此真(zhen)正会(hui)拉开差距的其实还是算力和(he)数据。所以(yi)如果最后要看AI的综合结果，需要同时看算力和(he)数据两(liang)个(ge)方面。
往后或许不能说AI完全是一个(ge)指数级的上涨趋势，因为(wei)数据指数级增加也是会(hui)到头的。
目前数据量供应没有(you)到天花板的时候，随着算力的指数级增加，这个(ge)模型的参数就是指数级往上涨。
一旦到数据见顶的时候，算力再指数级增加已经(jing)不能带来有(you)效的参数的指数级增加了，所以(yi)那个(ge)时候可能瓶颈就会(hui)在数据上。
因此OpenAI也花了很多(duo)钱去(qu)投数据，他们投在数据上的花销，或许没有(you)比算力少(shao)多(duo)少(shao)。
数据还有(you)一个(ge)瓶颈来自于产生数据的对象(xiang)。即便现在可以(yi)用模型产出(chu)新的数据给模型，但如果这些数据不经(jing)过人的挑选，它还是不会(hui)产生新的信息量。就比如，自己说的话(hua)再被自己听回(hui)去(qu)对自己本身不会(hui)有(you)什么样的改(gai)进。
最后有(you)效的数据能增加多(duo)少(shao)，取(qu)决于能调动多(duo)少(shao)人、多(duo)少(shao)力量去(qu)贡献数据。
中国市场是拥有(you)最大的的数据样本，整个(ge)中国市场能找到很多(duo)的数据收集场景，并(bing)且规模可能是最大的，这就意味着能给到人工智能最多(duo)的学(xue)习材料。在AI领域，戴文渊认为(wei)，科技从(cong)业者都是为(wei)了这个(ge)科技进步在努力，自己作(zuo)为(wei)科研工作(zuo)者，目标是做一个(ge)业界领先的东西。这可能需要充(chong)分利用自己所处的环境，看看怎么在这个(ge)环境做最领先的事情。