OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever在NeurIPS会议上表示，随着可用新数据的枯竭，预训练模型时代即将结束。新一代模型将具有真正的自主性和推理能力，可能会影响未来行为和智能体的发展方向。同时，AI系统的发展也需要不断探索和创新。
开放AI前首席科学家Ilya Sutskever在NeurIPS会议上表示，随着可用新数据的枯竭，预训练模型时代即将结束。新一代模型将具有真正的自主性和推理能力，可能会影响未来行为和智能体的发展方向。
Sutskever强调了数据的重要性，并指出在人工智能领域中，我们正在处理一个真正的问题：数据量的变化会对我们的模型产生何种影响？他解释说，“随着互联网数据的增长，我们可以得到越来越多的数据，但是这些数据是否足够多样化，足以用于有效的学习和训练？”他认为，新的数据会使得现有的模型显得过时，因为它缺乏足够的多样性来理解和模拟现实世界中的复杂问题。
他表示，预训练模型已经在很大程度上解决了这个问题。这些模型已经通过大量的无标签数据进行训练，从而能够学习到大规模数据中的模式和规律。然而，它们的问题在于它们没有自我学习的能力，只能简单地重复已经学到的信息。这限制了他们的未来发展潜力。
在未来，新一代的人工智能模型将会变得更加自主和聪明。这意味着它们不仅可以理解语言和图像，还可以从环境中获取信息并做出决策。这种发展可能会改变未来的社交、商业甚至医疗等领域。
然而，这种变化也带来了一些挑战。比如，我们需要找到一种方法来确保我们的AI系统不仅仅是简单的模仿，而且能够解决实际问题。这就需要我们在设计和开发AI系统时，不仅考虑技术，还需要考虑社会、伦理等因素。
此外，我们也需要注意的是，这个阶段的AI系统并不能完全替代人类。虽然他们可以执行一些任务，但还有很多复杂的任务，如创造力、情感理解和道德判断等，这些都需要人的智慧和经验。因此，我们不能期望AI系统能够在所有方面都超过人类。
总的来说，预训练模型的时代即将结束，新一代的模型将具备真正的自主性和推理能力。这可能会对未来的许多领域产生深远的影响。然而，我们也需要面对和应对这些挑战，以便我们可以在人工智能的浪潮中立于不败之地。