在社交媒体上，OpenAI 的人工智能推理专家诺姆・布朗（Noam Brown）表示，目前存在大量关于人工智能的 “模糊炒作”，这引起了他的关注。尽管他承认人工智能领域的进步带来了乐观的前景，但他也指出仍有许多研究问题亟待解决，并强调 OpenAI 尚未实现所谓的 “超级智能”。
布朗的这一表态与 OpenAI 内部近期的一些观点形成了鲜明对比。1月份，OpenAI 的研究员斯蒂芬・麦卡利尔（Stephen McAleer）曾表示:“我有点怀念我们还不知道如何创造超智能的那段 AI 研究时光。” 这暗示着 OpenAI 可能已经找到了一条通往人工超智能(ASI)的清晰路径。
在加入 OpenAI 之前，布朗曾在 Facebook 人工智能研究院（FAIR）工作，他的研究集中在开发能够在复杂游戏中击败人类玩家的人工智能系统，如扑克和外交等。他在扑克 AI “Libratus” 上的研究，探讨了 “测试时计算”(test-time compute)的概念，表明增加 AI 计算时间可以改善游戏策略。
布朗随后将这些理念引入 OpenAI，应用于语言模型的开发。公司的最新 o1模型正是基于这一思路，通过增加 “思考时间” 而非仅仅提升训练性能，开辟了新的发展方向。他相信这种替代性扩展方法将能促使新的 AI 能力的出现，并指出:“在这一领域的扩展仍处于初期阶段。”
布朗的观点提醒我们，尽管人工智能的前景令人兴奋，但我们也不能忽视当前技术的发展仍存在的限制与挑战。
划重点:
🌟 诺姆・布朗指出社交媒体上的 AI 炒作过于模糊，并强调仍有许多研究问题待解决。
🤖 布朗与 OpenAI 其他研究员的观点相左，强调公司尚未实现超智能。
🧠 布朗提到通过 “思考时间” 扩展 AI 能力，认为这一领域仍有很大的发展空间。
