微软AI CEO、前DeepMind创始人“炮轰”幻觉论：大模型早已不是“错误信息制造机”
划重点：
在接下来的6到12个月内，总会出现多种不同的方法来让模型更智能、更高效地利用算力，或者生成合成数据。
模型变得越大，就越容易控制，这与很多人两三年前的直觉相反，当时很多人认为它们会是混乱的“错误信息机器”，但事实证明并非如此。
AI降低软件创业门槛，虽使小公司难建长期护城河、竞争激烈，但人们仍能找到创造巨大价值的方式，可获丰厚回报与成功。
否认杨立昆关于LLMs无法实现AGI观点，认为LLMs通过工具使用这一“元能力”已经展现出强大的潜力。
微软AI业务CEO穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）日前受邀参与聚焦前沿科技的《NextWave播客》，与YouTube主播马特・沃尔夫（Matt Wolfe）展开深度对话。
作为深耕AI领域 15余年的从业者，苏莱曼的职业履历极具分量：不仅联合创立了知名AI企业DeepMind，还创办了Inflection AI，如今更肩负起推动微软Copilot转型的重任。
对于 “训练壁垒”、“数据瓶颈” 的担忧，苏莱曼指出技术发展总能在6-12个月内涌现新解法，模型正同时朝着“更大更强”与“更小巧高效”双向演进。
针对通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）的讨论，他反驳了杨立昆（Yann LeCun）关于大语言模型局限性的观点，认为工具使用这一“元能力”让现有模型具备巨大潜力，无需全新模型即可持续进步。
展望未来，苏莱曼对Copilot的语音交互和Copilot Vision的实时场景理解能力感到兴奋，尤其提到其在日常生活中的实用性，如在机场提前获知航班延误的“魔法时刻”。他还特别期待Copilot Actions的颠覆性潜力，这一功能能直接操作桌面、解决问题，标志着AI正迈向自动化与智能化深度融合的未来。
以下为苏莱曼访谈实录：
01 从AGI到实用能力：观念的转变
沃尔夫：欢迎来到《NextWave 播客》，我们在这里深入探讨塑造技术未来的理念。今天我们的嘉宾，是过去15年来一直站在人工智能前沿的穆斯塔法·苏莱曼。他联合创立了DeepMind，创建了Inflection AI，现在正领导微软的Copilot转型。首先，我想聊聊你的经历。你在AI领域已有15年以上，经历了DeepMind、Inflection AI，现在是微软。我很好奇，是什么吸引你加入微软？
苏莱曼：微软已经有50年的历史了，比我年纪还大。
在这段时间里，它一直是全球领先的科技公司之一。令人印象深刻的是，它总能适应每一次技术革命。每一次浪潮都需要公司彻底改变文化，有时甚至调整商业模式，学习新的编程语言和市场策略。我一直对这种适应能力感到启发。现在，我们需要适应的是Copilot和智能体AI伴侣的时代，这与公司过去的心态完全不同。
沃尔夫：完全同意。过去15年，从DeepMind到现在，你对AI的看法有何变化？
苏莱曼：2010年我刚接触AI时，我们非常痴迷于通用人工智能（AGI）的框架，追求一种能解决所有重大科学问题的超级智能。
这仍然很酷，但我更关注AI如何在日常生活中为真实用户服务，以及这如何影响人们的感受。我希望AI能像智能手机、平板或互联网一样，成为日常工作流程不可或缺的一部分，而不仅仅是解决抽象的科学问题。
02 揭穿神话：“训练壁垒”与“数据瓶颈”
沃尔夫：你提到AI训练的叙事。不久前有一种说法是AI训练会达到一个瓶颈，我们会用尽所有数据。但后来我们看到测试时计算（Test-time Compute）等新方法。你认为真的有瓶颈吗？解决办法只是投入更多算力吗？
苏莱曼：这很有趣，因为当时还有人说训练数据会不够用。大家都在说“预训练已经完成，我们会遇到瓶颈”。而我认为，教训是每当一个障碍出现，在接下来的6到12个月内，总会出现5种不同的方法来让模型更高效、更灵活地利用算力，或者生成合成数据。
现在我们都在用AI生成高质量数据，用于强化学习，从AI的反馈而不是人类的反馈中学习。模型规模上，既有超大模型，也有小得多的模型。
比如，现在的模型推理成本比3年前GPT-3训练时低了100倍。这表明技术在变便宜、更容易、更小巧，同时也在变得更大、更强大，使用更多数据和算力。
这正是技术发展预期的样子，就像你发现了一个油井，到处都涌现出新的惊人能力。
沃尔夫：你认为继续增加算力和数据中心规模是通往下一阶段的路径，还是会有完全不同的方法？
苏莱曼：两种趋势都会继续。
肯定会有更大的模型和更多的算力，从中我们会继续获得巨大的收益。但现在也出现了一种新的“技艺”：用更大、更强的模型高效地教导小模型完成特定任务。
这种方法让前沿技术变得更便宜。比如，12个月前的顶级模型，今天开发成本可能只有原来的十分之一。
这种“效率前沿”（Efficient Frontier）让模型开发进入第二波浪潮。强化学习、AI反馈和人类反馈的结合也在不断累积价值，通过利用已知的奖励机制和探索新的技术和方法来解决问题。
03 重新定义“幻觉”：从错误到创造力
沃尔夫：让我们来谈谈幻觉（Hallucinations）问题。它既可以被看作是特性，也可以是问题，这取决于如何使用AI。如果需要事实，你希望消除幻觉；但如果需要创造力或解决没人解决过的问题，幻觉就是你想要的。你认为我们能让模型的输出更可信吗？
苏莱曼：技术领域的术语有时会误导大家。我觉得“幻觉”这个词就很奇怪，它让人误解了实际的现象。
过去四五十年，关系型数据库驱动了几乎所有软件的价值，但它们最大的弱点是无法适应、无法改变，缺乏模糊性。你只能得到精确的输入结果。而现在的AI模型则解决了这个问题，因为它拥有这种“模糊适应性”的抽象能力，能够将知识从一个领域迁移到另一个领域，并进行插值。
比如，当它生成一幅具有某种风格的新图片时，就是在连接两个知识点，填补它们之间的空白。
所以，“幻觉”只是个不太恰当的词。
三年前，模型在风格和事实控制上还很困难，它们无法引用可靠的参考文档。但现在，仅过了两三年，通过更多算力，它们变得非常可控，非常遵循我们设定的行为策略，对风格训练的响应也非常好。它们仍然会犯一些错误，但这与之前的情况大不相同。
我认为这是我们所处时代最有希望的迹象之一：模型变得越大，就越容易控制，这与很多人两三年前的直觉相反，当时很多人认为它们会是混乱的“错误信息机器”（Misinformation Machines），但事实证明并非如此。
沃尔夫：现在模型会提供引用，用户可以验证来源，从而增强信任感。
苏莱曼：对，这就是信任的定义。如果它知道自己不知道，或者当你去验证它的某个声明时，你感觉它的来源是可靠的，你就会越来越信任它。用户越多，模型就越好，质量越高，又会吸引更多用户。
04 探秘AGI与ASI：能力为先，定义次之
沃尔夫：我知道你不太关注通用人工智能。我知道你不太关注通用人工智能。能否理解你使用Copilot Vision看到的场景并识别物体？这些都是可以衡量的具体能力。我的心态始终是关注这个月、这个季度，它能做哪些具体的事情。我认为这是一种处理这个问题的实用方式。杨立昆（Yann LeCun）曾说大语言模型无法实现通用人工智能，需要其他模型。你认为大语言模型之后会有新模型吗？
苏莱曼：我不这么认为。因为工具使用是一种元能力，它是我们人类物种独一无二的核心。我们能够拿起东西、移动它们，并用这些工具来操纵环境，增强我们的智能。
现在的AI系统虽然远未达到人类水平，但它们已经能使用工具，而我们有许多非常强大的软件工具尚未与它们连接。
因此，就算我们在理论上让核心基础模型的开发停上几年，我们手里也已经有了巨大的 “技术溢出”，原因是模型具备惊人的工具使用能力，可以跟其他AI交流、获取事实性知识、按顺序编排任务。所以我认为技术不会很快放慢脚步。
沃尔夫：关于超级人工智能，硅谷知名天使投资人纳瓦尔·拉威康特（Naval Ravikant）认为它是幻想，永远不会实现。你怎么看？
苏莱曼：我是那种只要听到“永远”或“幻想”就会非常谨慎的人。这就像杨立昆说这些模型永远无法扩展到通用人工智能一样，我认为现在很难下定论。
我们的直觉正在随着每年涌现的大量新进展而不断改变。
当然，超级智能的某些能力需要我们更加谨慎，比如如果你让一个系统拥有完全的自主权，没有人类的监督或干预，它将是一个非常强大的系统。
所以，我认为我们应该从这个角度思考：我们希望加速并设计哪些具体能力？又有哪些能力需要我们保持警惕，因为一旦处理不当，可能会产生非常严重的后果？
05 工作的变革：开发者的新机遇
马特·沃尔夫：接下来我想聊聊公众对AI的担忧，比如我在 YouTube 评论中经常看到“AI会抢走所有工作”。AI在学编程、做艺术、做图形设计，人们该担心自己的工作吗？
苏莱曼：我认为工作性质将发生根本性的改变，这是毫无疑问的。就像50年前没有个人电脑，一切都靠纸质文件和邮寄。
我们正在经历一个深刻的转变，这将影响我们的工作方式、做什么、住在哪里。就像你作为一名YouTube主播和媒体明星，这个职业在5年前、甚至10年前并不存在。所以，我认为我们必须为这种转型做好准备。
沃尔夫：对于软件公司，有人说它们没有护城河，因为AI可以快速生成软件，或者大公司会将其作为功能。你对想要创业的人有什么建议？
苏莱曼：这是一个很好的问题。对小公司而言，现在是一个激动人心的时刻。
我最近体验了新版的GitHub Copilot，它拥有惊人的提示能力，你可以用自然语言说出你想要什么样的应用、游戏或程序，它就会生成代码。你可以阅读代码，并要求它修改特定部分。这种迭代的来回交流是构建原型和开发生产级代码的好方法。
所以，进入门槛从未如此之低，这意味着每个人的实验都将爆发式增长。这对大公司、中型公司、小公司、每个人来说，都将是一个竞争极其激烈的时代，这对于消费者来说是好事，因为我们将获得许多神奇的产品和体验。
但同时，这也将是一个非常艰难的时代，因为变化如此之快，很难建立长期的护城河。不过，我们一次又一次地看到，人们总能找到创造巨大价值的方法，而这种价值总是会得到回报，人们也会获得丰厚的回报和巨大的成功。我认为这是一个非常积极的故事。
06 亲身体验：Copilot的魔法时刻
沃尔夫：现在AI最让你兴奋的是什么？未来几年呢？
苏莱曼：现在，我最喜欢做的一件事就是在通勤路上用语音和Copilot聊天。在一天结束时，和它聊一个问题、问一个问题、深入探讨某个话题。我喜欢学习，我喜欢互动式的对话。
通过和Copilot交流，我的想法都变得生动起来，我可以深入探讨任何一个话题。所以，我真的很喜欢这种体验。
我也经常使用Copilot Vision，它能实时看到我所看到的一切。你可以和它谈论你们共同看到的东西，这是一种非常神奇的体验。
前几天我在洛杉矶机场，我打开了Copilot Vision，它知道我在哪个区域，它看到了登机口号码，然后说：“看起来你正要去西雅图，因为现在是周日下午4:30，只有一个航班。顺便说一下，你的航班延误了。”
马特·沃尔夫：这听起来太棒了。
苏莱曼：我当时想：“不可能，Copilot，你肯定搞错了，这是幻觉。”然后我去了前台，问：“航班延误了吗？”他们说：“是的，我们正准备宣布。”所以，它比他们知道得还早。这是一种非常神奇的体验，简直不可思议。
至于未来，我真正兴奋的是Copilot Actions，这简直是颠覆性的。它能在你的 Windows 桌面上操作，在你遇到困难时高亮显示区域，指向某个东西，帮助你设置，或者在浏览器里帮你买东西、预订、规划。看到Copilot移动鼠标、点击、打开新标签、在表单里输入信息，你就会感觉我们正活在未来。
沃尔夫：看起来Windows里的问题解决很快就要自动化了。
苏莱曼：没错。
沃尔夫：感谢你抽出宝贵时间，这是一场精彩的访谈。
苏莱曼：非常荣幸，谢谢！（文/腾讯科技特约编译无忌，编辑/苏扬）
