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人類打字速度拖慢AGI進程?OpenAI Codex產品開發主管談AI效率瓶頸

鉅亨網編譯莊閔棻

AI gen LogoAI新聞摘要
  • OpenAI Codex 產品開發主管 Alexander Embiricos 表示,人類打字速度及多工處理能力是 AGI 發展中被低估的限制因素。減少人類介入將釋放 AI 效率,推動生產力曲棍球桿式增長,預示 AGI 即將實現。

人類的打字速度似乎是現階段通用人工智慧(AGI)發展的一大「限制因素」。AGI 指的是能像人類甚至超越人類推理能力的人工智慧(AI),目前仍屬理論階段,各大 AI 公司正競相搶先實現這項技術。

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OpenAI Codex產品開發主管談AI效率瓶頸。(圖:Shutterstock)

根據《Business Insider》報導,負責 OpenAI 程式碼代理 Codex 產品開發的 Alexander Embiricos 在週日(14 日)的《Lenny"s Podcast》中指出,目前 AGI 發展中「被低估的限制因素」正是「人類的打字速度」以及「人類在撰寫提示時的多工處理能力」。

換句話說,AI 可以瞬間處理大量資訊、生成程式碼或完成任務,但人類仍需撰寫提示並檢查 AI 的成果。

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然而,由於人類打字速度有限,整個流程比 AI 運算慢得多,就像跑賽跑時 AI 已經衝得很快,而人類還要慢慢指示下一步,進度因此被拖慢。

Embiricos 指出,即便 AI 能監控人類工作,如果仍需人類驗證 AI 成果,整個流程仍受制於「你能否檢查所有程式碼」。

他認為,為加快 AGI 發展,必須減輕人類在撰寫提示及驗證 AI 工作的負擔,因為人類速度不足以跟上 AI。

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他表示:「如果我們能重建系統,讓 AI 代理在預設狀態下就能發揮效用(不需人類一直介入),就能釋放曲棍球桿式成長的潛力。」

所謂的曲棍球桿式成長,指的是增長曲線先平緩,後突然急速上升,形狀如曲棍球棒。

Embiricos 認為,通往全自動化流程沒有簡單途徑,每個使用情境都需要各自策略,但他預期,很快就能看到朝這種增長水準的進展。

他說:「從明年開始,早期採用者的生產力將開始呈現曲棍球桿式增長,隨後幾年,越來越多的大公司也將出現同樣的生產力提升。」

他進一步指出,從早期採用者提升生產力,到科技巨頭成功實現 AI 流程全自動化的過程,就是 AGI 最終到來的前兆。

Embiricos 強調:「當曲棍球桿式增長回流到 AI 實驗室時,我們基本上就已經達到 AGI 階段了。」

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