最近，关于 OpenAI 的 ChatGPT 程序在响应人类提示时生成自然语言话语的巨大前景，已经流传了很多墨迹。
该程序给许多人留下了深刻的印象，因为它是如此新鲜和有趣，以至于 ChatGPT 在宇宙中必须是独一无二的。
“就底层技术而言，ChatGPT 并不是特别创新，”Meta 的首席人工智能科学家 Yann LeCun 上周在 Zoom 的媒体和高管小型聚会上说。
“这不是革命性的，尽管这是公众对它的看法，”LeCun 说。 “就是这样，你知道，它组合得很好，做得很好。”
LeCun 说，过去许多公司和研究实验室都建立了这种数据驱动的人工智能系统。 他说，OpenAI 在其工作类型中独树一帜的想法是不准确的。
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“与其他实验室相比，OpenAI 根本算不上什么特别的进步，”LeCun 说。
“不仅仅是谷歌和 Meta，还有六家初创公司基本上拥有与它非常相似的技术，”LeCun 补充道。 “我不想说这不是火箭科学，但它确实是共享的，如果你愿意的话，它背后没有秘密。”
LeCun 指出，ChatGPT 及其构建程序 OpenAI 的 GPT-3 以多种方式由多方多年开发的多项技术组成。
“你必须意识到，ChatGPT 使用以这种自我监督方式进行预训练的 Transformer 架构，”LeCun 观察到。 “自我监督学习是我长期以来一直提倡的，甚至在 OpenAI 出现之前，”他说。
“变形金刚是谷歌的一项发明，”LeCun 指出，他指的是谷歌在 2017 年推出的语言神经网络，它已成为包括 GPT-3 在内的大量语言程序的基础。
LeCun 说，此类语言项目的工作可以追溯到几十年前。
“大型语言模型，第一个神经网络语言模型——在当时，它很大，按照今天的标准，它很小——大约 20 年前由 Yoshua Bengio 提出，”LeCun 说，他指的是加拿大 MILA 的负责人 人工智能研究所。 Bengio 关于注意力概念的工作后来被 Google 采纳用于 Transformer，并成为所有语言模型中的关键元素。
此外，OpenAI 的程序还广泛使用了一种称为通过人类反馈进行强化学习的技术，该技术让人类代理帮助对机器的输出进行排名以改进它，就像谷歌的网页排名一样。 他说，这种方法不是在 OpenAI 开创的，而是在谷歌的 DeepMind 部门开创的。
“所以这有一段完整的历史，这并不是凭空而来的，”LeCun 说，意思是 ChatGPT。
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LeCun 表示，ChatGPT 项目与其说是科学突破的案例，不如说是体面的工程案例。 他将该程序与 2011 年参加游戏节目 Jeopardy! 的 IBM Watson 计算机以及赢得 DARPA 2005 年大挑战赛的企业家 Sebastian Thrun 的自动驾驶汽车进行了比较。 Thrun 的获奖技术“在基础科学方面并不是特别创新，”LeCun 说，“它只是设计得非常好。”
“这就是 OpenAI 所做的事情，”他说。 “我不会为此批评他们。”
LeCun 受邀发表了由 Collective[i] Forecast 主持的一个半小时的演讲，Collective[i] 预测是一个在线互动讨论系列，由 Collective[i] 组织，自称是“旨在优化 B2B 销售的人工智能”。
LeCun 在纽约时报记者 Cade Metz 的座谈会上回答了一个问题，就 OpenAI 发表了这番言论。 Metz 问，LeCun 建立的 Meta 的 AI 团队 FAIR 是否会像 OpenAI 那样在公众心目中获得突破。
“我们会从 Meta 看到这个吗？是的，我们会看到这个，”LeCun 回答道。 “不仅是文本生成，还有创作辅助工具，”他说，包括“生成艺术”，他说，“我认为这将是一件大事。”
他提出，Meta 将能够通过自动制作宣传品牌的媒体来帮助小型企业宣传自己。
“大约有 1200 万家商店在 Facebook 上做广告，其中大多数是夫妻店，他们只是没有资源来设计新的、设计精美的广告，”LeCun 观察到。 “所以对他们来说，生成艺术可以帮上大忙。”
在谈话的另一点，LeCun 观察到，“你可能会问这个问题，为什么没有类似的系统，比如 Google 和 Meta，”再次提到 ChatGPT。
“而且，答案是，Google 和 Meta 都因为推出虚构的系统而损失惨重，”LeCun 笑着说。
LeCun 与 MILA 的 Bengio 和多伦多大学教授，以及谷歌研究员 Geoffrey Hinton 一起获得了 2019 年图灵奖，以表彰其对计算机科学的贡献，相当于计算领域的诺贝尔奖。 三人帮助开创了当今人工智能的深度学习时代。
OpenAI 由微软资助，微软可以独家访问这家初创公司生成的代码，并逐步将这些程序整合到其各种软件产品中，包括其 Azure 云服务。
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