近日，彭博社報(bào)道稱，人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)如OpenAI、谷歌和Anthropic，在推進(jìn)AI模型研發(fā)過程中遭遇了難題，正面臨技術(shù)進(jìn)步的瓶頸以及投資回報(bào)逐漸降低的問題。

據(jù)報(bào)道，OpenAI新推出的Orion模型在處理代碼編寫任務(wù)時(shí)并未能達(dá)到預(yù)期效果，與前一代的GPT-4模型相比，其性能提升并不明顯。同時(shí)，谷歌的Gemini軟件也遭遇了相似的困境，而Anthropic公司則選擇推遲了其備受矚目的Claude 3.5 Opus模型的發(fā)布。

行業(yè)專家分析，這些企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)主要源于難以獲取“新穎且高質(zhì)量的人類生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，以及同時(shí)維持新舊模型開發(fā)與運(yùn)營的巨大經(jīng)濟(jì)壓力。長期以來，硅谷普遍認(rèn)為更多的計(jì)算能力、數(shù)據(jù)和模型規(guī)模的擴(kuò)大將直接帶來AI性能的提升，甚至有望實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI），但這一觀念或許正建立在錯(cuò)誤的假設(shè)之上。

為了突破當(dāng)前困境，各大企業(yè)正積極探索新的解決方案。這包括在模型初步訓(xùn)練完成后，通過人類反饋進(jìn)行額外訓(xùn)練以提升回答的準(zhǔn)確性和語氣的自然度，以及開發(fā)能夠執(zhí)行特定任務(wù)的AI工具，例如自動(dòng)預(yù)訂航班或代表用戶發(fā)送電子郵件等。

Hugging Face公司的首席倫理科學(xué)家Margaret Mitchell表示，“通用人工智能（AGI）的泡沫正逐漸破滅，我們可能需要探索不同的訓(xùn)練方法，以便在各種任務(wù)中都能讓AI模型展現(xiàn)出卓越性能?！边@一觀點(diǎn)也得到了其他專家的共鳴。