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　　诺姆·布朗：我完全同意布莱恩的看法。我认为，我们现在正处在一个非常激动人心的时刻。我们现在拥有了真正的推理模型。我认为，从 OpenAI o1 开始，这些模型就能以非常广泛的方式进行推理，这在我看来，是一种全新的范式。就像 AlexNet 的出现，引发了对推理计算的大规模投入一样，而不是仅仅关注训练，而是开始大力投入 GPU 和其他硬件的研发。我认为，我们现在正处在一个关键节点，我们拥有了能够进行慢思考（System 2）思维的推理模型，而不仅仅是快思考（System 1）思维。而且，这个领域还有巨大的扩展空间，也有很大的潜力去开发，专门针对推理计算的硬件。

　　布莱恩·卡坦扎罗：我认为，也许目标已经发生了转变。至少在我过去从事预训练研究时，预训练的目标只是尝试获得一个能够收敛的模型，并且要尽可能地扩大模型规模，尽可能在最大的数据集上训练模型。然后，模型主要还是以快思考（System 1）的方式来使用，比如，你给它一个问题，它会直接给出一个答案，对吧？因此，在那种模式下，当你考虑如何构建系统，以及如何使用系统的平衡时，你会发现，大部分的计算资源，都投入到了构建系统本身，而使用系统则相对简单直接。

　　诺姆·布朗：我认为布莱恩提出了一个非常好的观点。很多人可能没有意识到，用基准测试的性能来衡量模型智能，这种单一数字的比较，其实已经毫无意义了。你必须从“单位成本智能”的角度来思考，比如，每美元能买到的智能，或者每 token 能产生的智能。如果一个模型可以进行非常长时间的思考，它在所有这些基准测试中的表现都会更好。因此，你真正需要考虑的，是一条智能与成本的曲线。上限可以非常高，如果你愿意投入足够的成本。我认为，这就是我们未来发展的方向。

　　诺姆·布朗：我认为，当人们看到这些推理模型时，他们可能会觉得，哦，这东西太贵了。但问题是，和什么比呢？如果和 GPT-4 相比，那当然，它确实很贵。但如果和试图完成同样任务的人类相比，那就太便宜了。与人类进行比较，是非常有意义的，尤其是在智能水平不断提升的情况下。一旦这些模型在某些领域超越了顶尖人类，你就可以思考一下，世界上最顶尖的人才，完成一项任务，会获得多少报酬？他们会因为自己的专业知识，而获得非常高的溢价。而现在，模型已经具备了这种专业知识，但成本却只有人类成本的一小部分，这其中蕴含着巨大的价值。

　　诺姆·布朗：我认为，如果你审视一下今天的人工智能范式，就会发现，我们还没有完全解决所有的研究问题。仍然存在一些开放性的研究问题，需要我们去探索和解答，才能最终解锁，我个人认为，是全面解锁超级智能。如果你回顾过去 15 年，特别是过去 5 年的进步速度，我认为这已经超出了所有人的预期。而且现在有很多 AI 批评家，他们会指出某些方面，然后说“你看，这些模型做不到这个或那个”。人们已经这样说了 10 年了。

　　诺姆·布朗：是的，但真正重要的是，你必须关注技术发展的轨迹。没错，现在有一些事情是模型还做不到的。但是，已经有人在努力解决这些问题了。在我看来，我们有非常充分的理由，对未来的进步保持乐观。因此，你必须从发展的眼光来看待问题，思考一年后、两年后，人工智能会发展到什么程度。我认为，未来的发展会非常令人印象深刻。我的意思是，即使未来没有任何进一步的研究进展，我们今天拥有的模型，也已经足以带来变革性的影响。

　　布莱恩·卡坦扎罗：我认为人工智能最终会是合法的，因为我们确实需要它。我认为世界需要人工智能。当我环顾四周，我看到这个世界对智能的需求是如此巨大。我们有太多问题不知道如何解决。我们有太多的机会，可以找到更好的方法来建设世界，让世界变得更安全，解决我们社会长期存在的各种难题。我认为，我们需要更多的智能来应对这些挑战。而人类的力量，与强大的推理模型相结合，意味着你将拥有一个强大的团队，来帮助你解决最复杂的问题，帮助你理清最棘手的问题。这将使人类能够做出一些真正重要的改变，帮助我们所有人生活得更好。所以我对未来，真的非常乐观。