最近，LeCun最新訪談視頻中談了談自己關于開源AI的看法，他認為未來將出現超越人類智能的人工智能，而開源人工智能不會成為我們的主宰。怎么理解呢？這篇文章里，作者做了梳理與分享，一起來看。

LeCun一段近5分的視頻，引起了全網300+萬人的關注。

視頻中，他再次重提對開源人工智能的幾點看法：

• 未來將出現超越人類智能的人工智能
• 這些人工智能將受到我們的控制
• 它們不會成為我們的主宰，也不會對我們構成威脅
• 它們將成為我們與數字世界互動的中介
• 因此，這些人工智能需要是開放的平臺，這樣每個人都能參與進來，幫助它們學習和優化。

對此，馬斯克表示，我們的數字上帝將以csv文件的形式出現。LeCun回應道，如果它是開源的，無論你選擇什么格式，都會有導入過濾器。

COSS創始人Joseph Jack調侃道，我們能不能直接讓LeCun擔任AI總統，然后就此結束今天的討論。

以下是視頻中，LeCun個人提出的觀點。

一、智能與統治毫無干系，開源是必然

在未來的某個時刻，也許是幾十年后，我們將擁有智能與人類相媲美的AI系統。

因為人類在不同領域有各自的專長，這些AI系統不僅同樣如此，而且在人類擅長的領域中，甚至可能都要比人類聰明。

現在你可能會想，「天吶！這樣的系統會不會掌控世界？」

No！智能與統治之間并沒有必然的聯系。

就拿人類來說，人類中有一部分人有控制欲，但并非人人都有，并且，想要統治的并不是我們當中最聰明的人。

其實，國際政治舞臺上的各種事件都在證明這一點。這背后的原因可能來自自然進化，不夠聰明的人需要依賴他人，因此也會應影響他人，但聰明的人可以獨立生存。

第二個觀點是，我們習慣于比自己更聰明的人一起工作。對于我來說，我曾經領導過的一個研究實驗室，只雇傭比我聰明的人，與聰明的人一起工作的感覺很棒。

我們與未來AI助手的關系，它會在日常生活中幫助我們。

想象一下，未來10-20年，AI助手會在日常生活中幫助我們，而且可能會比我們更聰明。但它們的存在，是為了讓我們更聰明。

我們命令它們，便會聽命于我們。并不是因為它們聰明，就想要統治。

而這種統治欲其實源于，我們是社會性物種的本性。因此，我們需要有能力去影響他人。這也就是統治和服從的來源。

我們是一個有等級秩序的社會性物種，這也是進化論賦予我們的特征，像黑猩猩、狒狒狼等社會性動物一樣。

但即便是猩猩這樣的物種，智力接近人類，卻沒有被賦予控制他人的特征。

因此，控制和智能完全沒有關系。

我們可以設計一個極其智能但不具備統治欲的系統，且非常聰明，也就是說，你給它們一個目標，就能幫你實現。

設定目標由我們人類來做，而這些系統會制定子目標。至于如何做到這一點的技術問題還沒有解決，我們只是在想象未來的事情。

包括我之前談到的「目標驅動的AI」，這只是未來。

想象一下，如果未來我們與數字世界、信息世界所有交互都是通過AI智能體來完成。

這些AI智能體將成為所有人類知識的寶庫，與一個能進行對話和推理的「超級百科」類似，但知識比維基百科更豐富。

這將成為一個像現在的互聯網一樣的公共平臺，它必須是開放的，而不是專有的，因為掌握在少數公司的超級AI將是非常危險的。

如果少數人控制著超級AI，便可以左右每個人的觀點、文化等等。

所以，唯一的解決方案就是開源基礎架構。這也是Meta開源Llama2的原因之一，因其是基礎設施的一部分。

在此之前，Meta還發布了PyTorch，一個構建AI系統的軟件系統，ChatGPT就是基于PyTorch構建的。

因此，這些系統必須是開源的，并且訓練方式也必須是眾包的，以確保它們成為所有人類的知識庫。

這樣，所有人類都可以為其中做貢獻，而不是僅僅貢獻給OpenAI、Meta或其他公司的專有系統。

它必須是開源的，無論聽起來有多危險，但這是未來的必然趨勢。

二、我們需要世界模型

對于超級AI的發展，LeCun一直以來都站在開源隊列中。

就在本月初，他曾號召1700+位人工智能領域的專家和研究人員簽署了一封聯名信，呼吁AI更加開放。

在LeCun看來，當前自回歸模型的能力遠遠不及人類，甚至都不如阿貓阿狗。

當被TED負責人問道，有沒有一個理論能夠證明人類大腦，而不是LLM能夠推理。

LeCun表示，LLM以每個token的固定計算量生成答案。它們沒有辦法投入更多（可能是無限的）「時間和精力」來解決難題。這非常類似于人類快速和潛意識的「系統1」決策過程。

真正的推理和計劃將允許系統搜索解決方案，使用潛在的無限時間。這種迭代推理過程更類似于人類有意識「系統2」。

這就是人類和許多動物在新情況下找到新問題的新解決方案的原因。

一些人工智能系統具有規劃能力，即玩游戲或控制機器人的系統。AlphaGo、AlphaZero、Libratus和Cicero等游戲AI系統具有規劃能力。與動物和人類相比，這些系統的規劃能力仍然相當有限。

為了實現更通用的規劃能力，人工智能系統需要擁有一個「世界模型」，即一個可以預測動作序列后果的子系統：給定時間t的世界狀態，以及我可以采取的想象行動，在時間t+1時世界的合理狀態是什么。通過世界模型，系統可以計劃一系列行動以實現目標。

如何建立和訓練這樣的世界模型仍然是一個懸而未決的問題。更復雜的是如何將一個復雜的目標分解為一系列子目標。

這將實現分層規劃，這是人類和許多動物可以毫不費力地做到的，但仍然完全超出了人工智能系統的能力范圍。

三、網友熱議

馬庫斯看后表示，他的每一句話中非?？隙?，給人留下了深刻的印象。但如果他的一些前提（再次）被證明是錯誤的怎么辦？

更多智能并不意味著更多危險。人工智能的威脅取決于編寫損失函數的人是誰。

LeCun的演講金句已被畫出。

參考資料：

https://twitter.com/ylecun/status/1728515719535489484

https://www.youtube.com/watch?v=EGDG3hgPNp8