杨立昆与Nick Dirks进行了炉边谈话，强调了语言在人类思维中的重要性，并指出大型语言模型缺乏理解、记忆、推理和规划等基本智能特征，无法达到AGI（通用人工智能）。他还以Facebook上的大量仇恨言论为例，指出得益于Transformer架构和自监督学习的人工智能训练方式，其审查效率有了显著提高。杨立昆倡导审慎但开放的态度拥抱这项革命性技术。

尊敬的各位嘉宾，大家好！
今天我非常荣幸能在这里和大家分享一些关于人工智能和语言处理的新知识。在这篇文章中，我们将探讨的是人工智能如何改变我们的思考方式，并且讨论了一些大型语言模型在未来的发展趋势。
首先，我们来谈谈语言在人类思维中的重要性。语言是人类思维的重要工具，它帮助我们理解和表达复杂的思想和情感。语言可以帮助我们建立社会关系，共享信息，解决问题，以及进行思想交流。例如，当我们需要描述一幅画面时，我们需要用语言来描述画中的元素和色彩；当我们在讨论一个观点或问题时，我们也需要用语言来进行阐述和辩论。
然而，目前的大型语言模型还不能达到真正的通用人工智能。尽管这些模型可以生成高质量的语言文本，但是它们缺乏理解、记忆、推理和规划等基本智能特征，这使得它们在处理复杂的任务时可能会遇到困难。例如，在自然语言处理的任务中，如果我们的目标是让模型理解并生成句子的语义，那么就需要模型具有理解和记忆的能力。而推理能力则是指模型能够根据已有的信息推断出未知的信息。规划能力则涉及到模型如何合理地安排自己的行为，以达到最优的结果。
至于为什么大型语言模型在当前的技术环境中如此强大，我想有几个原因。首先，由于大数据技术和深度学习技术的发展，我们有更多的方式来训练大型语言模型。其次，我们可以利用大规模的数据集来提升模型的性能。此外，还有许多优秀的算法和方法被用于改进大型语言模型的性能。
接下来，我们来看一下Facebook上的一些例子。例如，Facebook上有大量的仇恨言论。对于这样的现象，如果我们只是通过人工审核来清除，那么这种方式是非常耗费时间和资源的。而如果我们使用大规模的语言模型，那么就可以自动检测并过滤掉含有恶意的评论。此外，使用机器学习的方法，我们可以对这些评论进行自动分类和标记，从而提高审查效率。
总的来说，虽然大型语言模型在某些特定的任务中表现优秀，但是在处理复杂的任务时，他们仍然存在很多不足。因此，我认为我们需要审慎但开放的态度拥抱这项革命性的技术。我们不仅要有勇气尝试新的事物，也要有能力评估和控制这些新技术的风险。只有这样，我们才能充分利用这些技术，推动科技的进步，同时也保护我们的个人隐私和社会和谐。
谢谢大家！