最近，OpenAI 的一位前员工发表了一篇 165 页的超长博文，对 AI 发展的未来做出了一系列预测。文章的核心观点可以概括成一句话：人类很可能在 2027 年实现 AGI。
AGI 到底是科技公司画的大饼，还是可预测的未来？几天前，Anthropic 一名 25 岁的高管在博客上发文，表示自己已经准备好了 3 年后退休，让 AI 取代自己的工作。
最近，OpenAI 前员工的一篇博客文章也有类似的观点。
他不仅认为 AGI 很可能实现，而且「奇点」预计就在 2027 年。
文章作者名为 Leopold Aschenbrenner，于 2023 年入职 OpenAI 超级对齐团队，工作了 1 年 6 个月。
Aschenbrenner 认为，到 2027 年，大模型将能够完成 AI 研究人员或工程师的工作。他的论据也很简洁直观 —— 你不需要相信科幻小说，只需要看到图上的这条直线。
画出过去 4 年 GPT 模型有效计算量的增长曲线，再延伸到 4 年后，就可以得出这个结论。
距离 GPT-4 发布已经过去了一年多的时间，包括 Gary Marcus 和 Yann LeCun 在内的很多人都不再对模型的 Scaling Law 深信不疑，甚至持否定态度。
虽然我们看起来正在碰壁，但 Aschenbrenner 提醒我们：往后退一步，看看 AI 已经走了多远。
直觉上，我们可以将模型能力类比为人类的智能水平，从而衡量 AI 能力的进步：从 2019 年学龄前儿童水平的 GPT-2，到 2023 年聪明高中生水平的 GPT-4，OpenAI 只用了 4 年。
用 4 年从学龄前读到高中，是人类智力发展速度的 3 倍不止。
GPT-2 只能写出一个半连贯的段落，几乎不能顺利地从 1 数到 5。在文章总结任务中，生成的结果只比随机选 3 个句子稍微好一点。
GPT-3 能生成更长、逻辑更一致的段落，具备了少样本学习能力，还可以完成一些基本的算术或代码任务。
GPT-4 不仅可以思考和推理数学问题，还能编写复杂的代码并迭代调试。语言能力也是飞跃性的提高，不仅能在更长的文本中实现逻辑和内容的一致，也能掌握各种复杂话题。
在所有测试中，GPT-4 都能击败绝大多数高中生，包括 AP 和 SAT 分数。
从基准测试的角度衡量，可以看到下面这张图。
根据 Contextual AI 去年 7 月发布的研究结果，AI 在语言理解、阅读理解、文字细微差异的解释、图像识别等方面的能力都已经超过了人类表现。
预测性推理、一般性知识测试和解决数学问题等任务上也与人类水平接近。此外也可以看出，在模型能力增长得越来越快的同时，基准测试愈发捉襟见肘。
过去需要几十年的时间才能达到饱和的基准测试，现在只需要几个月。
2020 年，MMLU 测试发布，相当于高中和大学的所有最难考试的水平，研究人员希望它可以经得起时间考验。
结果仅仅三年后，LLM 就几乎解决了这个测试，像 GPT-4 和 Gemini 这样的模型可以获得超过 90% 的评分。
数学测试也是一样的趋势。2021 年 MATH 基准发布时，SOTA 模型只能正确回答约 5% 的问题。
当时很多研究者都认为，算法方面的根本性突破才能提升模型的数学能力，未来几年能取得的进展非常微小。
然而，又一次超乎所有人的想象。2022 年一年的时间内，模型准确率从 5% 上升到 50%，最近的 SOTA 可以达到 90%。3 年前公认难度很高的基准测试，很快饱和。
基准测试似乎也无法跟上模型的速度了。
为了更严谨地评估深度学习的发展速度和趋势，作者使用了 OOM 指数，即「计算数量级」（order of magnitude）。
不仅要考量模型的算力和算法效率，作者还引入了一种新的概念，「解开收益」（unhobbling gains）。
算力规模
刚刚结束的 ComputeX 大会上，英伟达、AMD 纷纷宣布了芯片年更计划。
这说明了什么？大模型性能呈指数级增长，对算力需求也在不断放大。
而在微软 Build 大会上，CTO Kevin Scott 更是用海洋动物形象地阐述了，OpenAI 模型进阶对算力的吞噬之极。
提到算力增长，很多人的第一反应会认为，这是摩尔定律的延伸。
然而作者指出，事实并非如此。AI 硬件的改进速度远远快于摩尔定律。
大模型时代来临前，即使摩尔定律处于鼎盛时期，每 10 年也仅有 1-1.5 个 OOM 的增长。
但现在，每年都有 0.6 个 OOM 的增长，比曾经摩尔定律的 5 倍还多。
Epoch AI 对著名深度学习模型的训练算力进行估算
以 GPT 系列为例，GPT-2 到 GPT-3 实现了设备的过渡，从较小的实验设备变成了数据中心，一年内增长了 2 个 OOM。
GPT-4 延续了这种戏剧性增长，而且从 OpenAI 囤积芯片的动作来看，这个增长速度会逐渐演变为长期趋势。
这种庞大的增长，并不能主要归因于摩尔定律，而是投资算力的热潮。
曾经，在一个模型上花 100 万美元是令人发指的想法，没有人会接受；但现在，这只是科技巨头囤芯片、训模型的零头。
过去一年里，科技巨头们谈论的话题已经从 100 亿美元计算集群转向 1000 亿美元集群，再变成万亿美元集群上的竞争。
每隔六个月，董事会的计划里，就会增加一个「0」。
作者预估，「在这个十年结束之前，将有数万亿美元投入到 GPU、数据中心和电力建设中。为支持 AI 的发展，美国至少将电力生产提高数十个百分点」。
随着 AI 产品收入的快速增长，谷歌、微软等公司在 2026 年左右的年收入可能达到 1000 亿美元。
这将进一步刺激资本，到 2027 年，每年的 AI 投资总额可能超过 1T 美元。
时间线再拉远，到 2028 年，单个训练集群就需要耗资千亿美元，比一个国际空间站还贵。
而到本世纪末，一个集群就能吞掉 1T 美元，每年产出上亿个 GPU，AI 所需电力占美国发电总量的百分比，将从现在的不到 5% 上升到 20%。
算法效率
对算力的疯狂投资带来的惊人收益是非常明显的，但算法进步的驱动力很可能被严重低估了。
比如，很少有人关注到模型推理成本的大幅下降。
以 MATH 基准测试为例，过去两年内，从 Minerva 到最新发布的 Gemini 1.5 Flash，在 MATH 上取得 50% 准确率（一个不喜欢数学的计算机博士生可以得到 40%）的推理效率提高了将近 3 个 OOM，也就是 1000 倍的效率提升。
虽然推理效率不等同于训练效率，但这个趋势可以表明，大量的算法进步是可行的，而且正在发生。
从长期趋势来看，算法进展的速度也相当一致，因此很容易根据趋势线做出预测。
回顾 2012 年-2021 年期间 ImageNet 上的公开算法研究，可以发现，训练相同性能模型的计算成本以近乎一致的速度下降，每年减少约 0.5 个 OOM，而且每种模型架构都是如此。
虽然 LLM 的团队一般不会公开算法效率相关的数据，但根据 Epoch AI 的估算，2012 年-2023 年期间，每年算法效率的收益也约为 0.5 个 OOM，也就是在 8 年时间里提升了 1 万倍。
「解开」收益
相比算力和算法效率，「解开」收益带来的提升更加难以量化。
所谓「解开收益」，是指某些情况下模型的原始能力被阻碍了，而通过简单的算法改进可以解锁和释放这些潜在能力。
虽然它也是一种算法改进，但不仅仅是在已有范式内提升训练效果，而是跳出训练范式，带来模型能力和实用价值的跃升。
比如基础的语言模型经过了 RLHF，才变成真正可用的产品。InstructGPT 论文的量化结果显示，根据人类评分者的偏好，有 RLHF 的小模型相当于非 RLHF 的大 100 倍的模型。
再比如，近年来被广泛使用的 CoT 可以为数学或推理问题提供 10 倍多的有效计算能力提升。
上下文长度的增加也是如此。从 GPT-3 的 2k tokens、GPT-4 的 32k，到 Gemini 1.5 Pro 的 1M+，更长的上下文可以解锁更多的用例和应用场景。
训练后改进（post-training improvment）带来的收益也不容忽视。OpenAI 联创 John Schulman 表示，与 GPT-4 首次发布时相比，当前的 GPT-4 有了实质性的改进，这主要归功于释放潜在模型能力的后期训练。
Epoch AI 进行的一项调查发现，在许多基准测试中，这类技术通常可以带来 5-30 倍的有效计算收益。
METR（一个评估模型的非营利组织）同样发现，基于相同的 GPT-4 基础模型，「解开收益」非常可观。
在各种代理任务中，仅使用基本模型时性能只有 5%，经过后期训练可以达到 20%，加上工具、代理脚手架和更好的后期训练，可以达到今天的近 40%。
与算力和算法效率带来的单一维度的扩展不同，「解开收益」能够解锁模型能力的巨大可能性，带来「阶梯式」、不拘一格的进步。
想象一下，如果 AI 可以使用电脑，有长期记忆，能针对一个问题进行长期思考和推理，而且具备了入职新公司所需的上下文长度，它会有多么强悍的能力？
2027 年，取代所有认知工作
综合考虑算力、算法效率与解开收益这三个方面的叠加，GPT 模型从第 2 代到第 4 代，大致经历了 4.5-6 个 OOM 的有效计算扩展。
此外，从基本模型到聊天机器人，相当于约 2 个 OOM 的「解开收益」。
基于这个发展速度，数一数 OOM，未来 4 年我们可以期待什么？
首先，随着计算效率提高，迭代速度会越来越快。假设 GPT-4 训练花了 3 个月的时间，到 2027 年，领先的 AI 实验室将能够在一分钟内训练一个 GPT-4 级别的模型。
而且，由于「解开收益」的存在，我们不能仅仅是想象一个非常聪明的 ChatGPT，还需要把它看成一个非常智能的、能独立工作的 Agent。
到 2027 年，这些 AI 系统基本上能够自动化所有认知工作，或者说是所有可以远程进行的工作。
但是作者同时也提醒道，这其中有很大的误差范围。如果「解开收益」逐渐停滞，或者算法的进展没能解决数据耗尽的问题，就会推迟 AGI 的来临时间。
但也有可能，「解开收益」释放了模型更大的潜能，让 AGI 的实现时间比 2027 年更早。
虽然这篇文章有比较全面的论据，但「2027 年实现 AGI」的结论还是引发了不少网友的质疑。
将 GPT-4 的智力水平类比成聪明的高中生，很难让人相信。
也没有谈到一些关键问题，比如当前 LLM 最大的挑战之一 —— 幻觉，这也是 AI 实现自动化工作的巨大障碍。
有人指责作者，将曲线外插和巨大的误差范围包装成一份技术分析。
也有人指出，文中经常提及的「有效计算」是一个非常模糊的概念，没有进行严谨准确的定义。
抛开 2027 年这个颇有噱头的结论，作者的论证过程至少可以给我们一个启示 —— 很多情况下，AI 的发展速度会超出所有人的想象。
作者简介
Leopold Aschenbrenner 本科毕业于哥伦比亚大学，大三时入选 Phi Beta Kappa 学会，并被授予 John Jay 学者称号。
19 岁时，以最优等成绩（Summa cum laude）毕业，作为毕业生代表在典礼上致辞。
本科期间，他不仅获得了对学术成就授以最高认可的 Albert Asher Green 奖，并且凭借着「Aversion to Change and the End of (Exponential) Growth」一文荣获了经济学最佳毕业论文 Romine 奖。
Leopold Aschenbrenner 来自德国，现居风景优美的加利福尼亚州旧金山，志向是为后代保障自由的福祉。
他的兴趣相当广泛，从第一修正案法律到德国历史，再到拓扑学，以及人工智能。目前的研究专注于实现从弱到强的 AI 泛化。
他最近离开 OpenAI 后计划创办一家 AGI 领域的投资公司，已经获得了 Stripe 创始人 Collison 兄弟以及 GitHub 前 CEO Nat Friedman 的投资。
参考资料：
https://situational-awareness.ai/from-gpt-4-to-agi/
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