苦澀的宗教：人工智能圍繞擴展法則展開的圣戰
文章作者：MarioGabriele 文章編譯：Blockunicorn
人工智能的圣戰
我寧愿把我的一生過得像有上帝一樣，等到死才發現上帝是不存在的，也不愿意過得像沒有上帝一樣，等到死才發現上帝是存在的。——布萊茲·帕斯卡
宗教是一件有趣的事情。可能因為它在任何方向上都是完全無法證明的，也可能就像我最喜歡的一句話：“你不能用事實來對抗感情。”
宗教信仰的特點是，在信仰上升的過程中，它們以一種難以置信的速度加速發展，以至于幾乎無法懷疑上帝的存在。當你周圍的人越來越相信它時，你怎么能懷疑一個神圣的存在呢？當世界圍繞一個教義重新排列自己時，哪里還有異端的立足之地？當寺廟和大教堂、法律和規范都按照一種新的、不可動搖的福音來安排時，哪里還有反對的空間呢？
當亞伯拉罕宗教首次出現并傳播到各大洲時，或者佛教從印度傳播到整個亞洲時，信仰的巨大動能創造了一個自我強化的循環。隨著更多的人皈依，并圍繞這些信仰建立了復雜的神學體系和儀式，質疑這些基本前提變得越來越困難。在一片輕信的海洋中，成為異端并不容易。宏偉的教堂、復雜的宗教經文以及繁榮的修道院，都作為神圣存在的物理證據。
但宗教的歷史也告訴我們，這樣的結構是多么容易崩潰。隨著基督教傳播到斯堪的納維亞半島，古老的北歐信仰在僅僅幾代人的時間里就崩潰了。古埃及的宗教體系持續了數千年，最終在新的、更持久的信仰崛起并在更大的權力結構出現時消失了。即便是在同一種宗教內部，我們也看到了戲劇性的分裂——宗教改革撕裂了西方基督教，而大分裂則導致了東西教會的分裂。這些分裂往往從看似微不足道的教義分歧開始，逐漸演變成完全不同的信仰體系。
圣典
上帝是超越所有智力思維層次的隱喻。就是這么簡單。——約瑟夫·坎貝爾
簡單地說，相信上帝就是宗教。也許創造上帝也沒什么不同。
自誕生以來，樂觀的人工智能研究人員就將他們的工作想象成神創論——即上帝的創造。在過去幾年中，大型語言模型(LLMs)的爆炸式發展，進一步的堅定了信徒們的信念，認為我們正走在一條神圣的道路上。
它也證實了2019年寫的一篇博客文章。盡管在人工智能領域外的人們直到最近才知道它，但加拿大計算機科學家理查德·薩頓的《苦澀的教訓》已成為社區中越來越重要的文本，從隱秘的知識逐漸演變成一種新的、包羅萬象的宗教基礎。
在1,113個字中（每個宗教都需要神圣的數字），薩頓總結了一項技術觀察：“從70年的人工智能研究中可以學到的最大教訓是，利用計算的通用方法最終是最有效的，而且是巨大的優勢。”人工智能模型的進步得益于計算資源的指數級增加，乘著摩爾定律的巨大波浪。與此同時，薩頓指出，人工智能研究中許多工作集中在通過專門的技術來優化性能——增加人類知識或狹窄的工具。盡管這些優化可能在短期內有所幫助，但在薩頓看來，它們最終是浪費時間和資源的，猶如在一個巨大的浪潮到來時，去調節沖浪板的鰭或嘗試新的蠟。
這就是我們所謂的“苦澀宗教”的基礎。它只有一條戒律，社區中通常稱之為“擴展法則”：指數級增長的計算推動性能；其余都是愚蠢的。
苦澀宗教從大型語言模型（LLMs）擴展到世界模型，現在正通過生物學、化學和具身智能（機器人學和自動駕駛車輛）這些未被轉化的圣殿迅速傳播。
然而，隨著薩頓學說的傳播，定義也開始發生變化。這是所有活躍而充滿生命力的宗教的標志——爭論、延伸、注釋。“擴展法則”不再僅僅意味著擴展計算（方舟不只是一艘船），它現在指的是各種旨在提升變壓器和計算性能的方法，其中還帶有一些技巧。
Sutskever派合理地指出，Altman派的持續擴展理念在經濟上是不可行的。正如人工智能研究員NoamBrown所問：“畢竟，我們真的要訓練花費數千億美元或數萬億美元的模型嗎？”這還不包括如果我們將計算擴展從訓練轉移到推理所需的額外數十億美元的推理計算支出。
但真正的信徒非常熟悉對手的論點。你家門口的傳教士能夠輕松應對你的享樂主義三難困境。對于Brown 和Sutskever而言，Sutskever 派指出了擴展“測試時計算”的可能性。與迄今為止的情況不同，“測試時計算”不是依靠更大的計算來改進訓練，而是將更多的資源用于執行。當人工智能模型需要回答你的問題或生成一段代碼或文本時，它可以提供更多的時間和計算。這相當于將你的注意力從備考數學轉移到說服老師給你多一個小時并允許你帶計算器。對于生態系統中的許多人來說，這是“苦澀宗教”的新前沿，因為團隊正在從正統的預訓練轉向后訓練/推理的方法。
指出其他信仰體系的漏洞，批判其他教義而不暴露自己的立場，這倒是很容易。那么，我自己的信仰是什么呢？首先，我相信當前這一批模型會隨著時間的推移帶來非常高的投資回報。隨著人們學會如何繞過限制并利用現有的API，我們將看到真正創新的產品體驗的出現并取得成功。我們將超越人工智能產品的擬物化和增量階段。我們不應將其視為“通用型人工智能”（AGI），因為那種定義存在框架上的缺陷，而應看作是“最小可行智能”，能夠根據不同的產品和使用場景進行定制。
至于實現超級人工智能（ASI），則需要更多的結構。更明確的定義和劃分將幫助我們更有效地討論各自可能帶來的經濟價值與經濟成本之間的權衡。例如，AGI可能為一部分用戶提供經濟價值（僅僅是一個局部的信仰體系），而ASI則可能展現出不可阻擋的復合效應，并改變世界、我們的信仰體系以及我們的社會結構。我不認為僅憑擴展變壓器就能實現ASI；但遺憾的是，正如有些人可能會說的那樣，這只是我的無神論信仰。
失落的信仰
人工智能社區無法在短期內解決這場圣戰；在這場情感的爭斗中沒有可以拿出來的事實依據。相反，我們應該將注意力轉向人工智能質疑其對擴展法則的信仰意味著什么。信仰的喪失可能會引發連鎖反應，超越大型語言模型（LLMs），影響所有行業和市場。
必須指出的是，在人工智能/機器學習的大多數領域，我們尚未徹底探索擴展法則；未來還會有更多的奇跡。然而，如果懷疑真的悄然出現，那么對于投資者和建設者來說，將變得更加困難，難以對像生物技術和機器人等“曲線早期”類別的終極性能狀態保持同樣高的信心。換句話說，如果我們看到大型語言模型開始放緩并偏離被選定的道路，那么許多創始人和投資者在相鄰領域的信仰體系將崩塌。
這是否公平是另一個問題。
有一種觀點認為，“通用型人工智能”自然需要更大的規模，因此，專業化模型的“質量”應該在較小的規模上展現，從而使它們在提供實際價值之前不容易遇到瓶頸。如果一個特定領域的模型只攝取一部分數據，因此只需要一部分計算資源來達到可行性，么它難道不應該有足夠的改進空間嗎？這從直覺上看是有道理的，但我們反復發現，關鍵往往不在于此：包括相關或看似不相關的數據，常常能夠提高看似不相關的模型的性能。例如，包括編程數據似乎有助于提升更廣泛的推理能力。
從長遠來看，關于專業化模型的爭論可能是無關緊要的。任何構建ASI（超級人工智能）的人，最終的目標很可能是一個能夠自我復制、自我改進的實體，具備在各個領域內發揮無限的創造力。HoldenKarnofsky，前OpenAI董事會成員及OpenPhilanthropy創始人，稱這種創造物為“PASTA”（自動化科學和技術進步的過程）。SamAltman的原始盈利計劃似乎依賴于類似的原則：“構建AGI，然后詢問它如何獲得回報。”這是末世論的人工智能，是最終的命運。
像OpenAI和Anthropic這樣的大型AI實驗室的成功，激發了資本市場支持類似“X領域的OpenAI”實驗室的熱情，這些實驗室的長期目標是圍繞在其特定垂直行業或領域內構建“AGI”。這種規模分解的推斷將導致范式轉變，遠離OpenAI模擬，轉向以產品為中心的公司——這我在Compound的2023年年會上提出了這種可能性。
與末世論模型不同，這些公司必須展示一系列的進展。它們將是基于規模工程問題建立的公司，而不是進行應用研究的科學組織，最終目標是構建產品。
在科學領域，如果你知道自己在做什么，那你就不應該做這件事。在工程領域，如果你不知道自己在做什么，那你也不應該做這件事。——理查德·漢明
信徒們不太可能在短期內失去他們的神圣信仰。如前所述，隨著宗教的激增，它們編纂了一套生活和崇拜的劇本和一套啟發式方法。它們建造了實體的紀念碑和基礎設施，加強了他們的力量和智慧，并表明它們“知道自己在做什么”。
在最近的一次采訪中，SamAltman談到AGI時說了這樣的話（重點是我們）：
這是我第一次覺得我們真的知道該做什么。從現在到構建一個AGI仍然需要大量的工作。我們知道有一些已知的未知數，但我認為我們基本上知道該做什么，這將需要一段時間；這會很困難，但這也非常令人興奮。
審判
在質疑《苦澀的宗教》時，擴展懷疑論者正在清算過去幾年最深刻的討論之一。我們每個人都曾以某種形式進行過這樣的思考。如果我們發明了上帝，會發生什么？那個上帝會多快出現？如果AGI（通用型人工智能）真的、不可逆地崛起，會發生什么？
像所有未知且復雜的話題一樣，我們很快就將自己的特定反應存儲在大腦中：一部分人對它們即將變得無關緊要感到絕望，大多數人則預計會是毀滅和繁榮的混合，最后的一部分人則預計人類會做我們最擅長的事情，繼續尋找要解決的問題并解決我們自己創造的問題，從而實現純粹的富足。
任何有很大利害關系的人都希望能夠預測，如果擴展定律成立，并且AGI在幾年內到來，世界對他們來說會是什么樣子。你將如何侍奉這個新的上帝，這個新的上帝又將如何服務于你？
但是，如果停滯的福音趕走了樂觀主義者，該怎么辦呢？如果我們開始認為，也許連上帝都會衰退，該怎么辦呢？在之前的一篇文章《機器人 FOMO、規模定律與技術預測》中，我寫道：
我有時會想，如果擴展定律不成立會發生什么，這是否會與收入流失、增長放緩和利率上升對許多技術領域的影響相似。我有時還會想，擴展定律是否完全成立，這是否會與許多其他領域的先行者及其價值獲取的商品化曲線相似。
“資本主義的好處在于，無論怎樣，我們都會花費大量的錢來找出答案。”
對創始人和投資者來說，問題變成了：接下來會發生什么？每個垂直領域中有可能成為偉大產品構建者的候選人正在逐漸為人所知。個行業中還會有更多這樣的人，但這個故事已經開始上演。新的機遇又從何而起呢？
如果擴展停滯，我預計將看到一波倒閉和合并的浪潮。剩下的公司將越來越多地將重點轉向工程，這一進化我們應當通過跟蹤人才流動來預見。我們已經看到一些跡象表明，OpenAI正朝著這個方向發展，因為它越來越多地將自己產品化。這一轉變將為下一代創業公司開辟空間，通過依賴創新的應用研究和科學，而非工程，進行“彎道超車”，在開辟新路徑的嘗試中超越現有企業。
它通常始于出現相互競爭的解釋，無論是出于資本主義的還是意識形態的原因。在早期的基督教中，關于基督的神性和三位一體的本質的不同觀點導致了分裂，產生了截然不同的圣經解釋。除了我們已經提到的AI的分裂，還有其他正在出現的裂痕。例如，我們看到一部分AI研究人員拒絕了變換器的核心正統觀念，而轉向了其他架構，如狀態空間模型（StateSpaceModels）、Mamba、RWKV、液體模型（LiquidModels）等。雖然這些現在還只是軟信號，但它們顯示出異端思想的萌芽以及從基礎原則重新思考這一領域的意愿。
隨著時間的推移，先知不耐煩的言論也會導致人們的不信任。當宗教領袖的預言沒有實現，或者神的干預沒有如約而至時，它就會種下懷疑的種子。
米勒派運動曾預言基督將在1844年回歸，但當耶穌沒有按計劃到來時，該運動就土崩瓦解了。在科技界，我們通常會默默埋葬失敗的預言，并允許我們的先知繼續描繪樂觀的、長周期的未來版本，盡管預定的截止日期一再錯過（嗨，Elon）。然而，如果沒有通過持續改進的原始模型性能來支撐，擴展定律的信仰也可能面臨類似的崩潰。
一個腐敗、臃腫或不穩定的宗教容易受到叛教者的影響。新教改革運動之所以能取得進展，不僅僅是因為路德的神學觀點，更因為它出現在天主教會衰落和動蕩的時期。當主流機構出現裂痕時，長期存在的“異端”思想就會突然找到肥沃的土壤。
在人工智能領域，我們可能會關注規模較小的模型或替代方法，它們以更少的計算或數據實現類似的結果，例如來自各種中國企業實驗室和開源團隊（如NousResearch）所做的工作。那些突破生物智能極限、克服長期被認為無法逾越的障礙的人，也可能會創建一個新的敘事。
觀察轉變開始的最直接、最具時效性的方式是跟蹤從業者的動向。在任何正式的分裂之前，宗教學者和神職人員通常會在私下里保持異端觀點，而在公眾面前卻表現得順從。當今的對應現象可能是一些AI研究人員，他們表面上遵循擴展定律，但暗地里卻在追求截然不同的方法，等待適當時機挑戰共識，或離開他們的實驗室，去尋找理論上更廣闊的天地。
關于宗教和技術正統的棘手之處在于，它們往往有一部分是正確的，只是并不像最忠實的信徒所認為的那樣普遍正確。就像宗教將人類的基本真理融入它們的形而上學框架中一樣，擴展定律清楚地描述了神經網絡學習的真實情況。問題在于，這種現實是否像當前的熱情所暗示的那樣完全且不變，以及這些宗教機構（人工智能實驗室）是否足夠靈活、足夠有策略性，能夠帶領狂熱分子一起前行。同時，建立出能夠讓知識傳播的印刷機（聊天界面和API），讓他們的知識得以傳播。
終局
“宗教在普通民眾眼中是真實的，在智者眼中是虛假的，在統治者眼中是有用的。”——盧修斯·安納烏斯·塞內加
對宗教機構的一種可能過時的觀點是，一旦它們達到一定規模，它們就會像許多人類經營的組織一樣，容易屈服于生存的動機，試圖在競爭中存活下來。在此過程中，它們忽視了真理和偉大的動機（這兩者并非互相排斥）。
我曾撰寫過一篇文章關于資本市場如何成為敘事驅動的信息繭房，而激勵機制往往會使這些敘事得以延續。擴展定律的共識給人一種不祥的相似感——一種根深蒂固的信仰體系，它在數學上優雅且在協調大規模資本部署上極其有用。就像許多宗教框架一樣，它可能作為一種協調機制比作為一種基本真理更有價值。