Michael Jordan：大模型在兩個(gè)方向仍需“努力”

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原標(biāo)題：Michael Jordan：大模型在兩個(gè)方向仍需“努力”
關(guān)鍵字：不確定性,問(wèn)題,系統(tǒng),模型,方式
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大數(shù)據(jù)文摘受權(quán)轉(zhuǎn)載自智源社區(qū)
采訪：李夢(mèng)佳回望過(guò)去的這一年，大模型的出現(xiàn)永遠(yuǎn)改變了當(dāng)前的技術(shù)產(chǎn)業(yè)格局，卻鮮少有人說(shuō)起大模型真正的致命缺點(diǎn)。
“如果你問(wèn) ChatGPT，烏干達(dá)總統(tǒng)是誰(shuí)？它會(huì)給出一個(gè)答案。但你問(wèn)它對(duì)剛才說(shuō)的話有多確定？它表示無(wú)法回答。”提及當(dāng)前大語(yǔ)言模型最欠缺的是什么，美國(guó)三院院士、著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家、智源研究院學(xué)術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)委員Michael I. Jordan在近期的智源專訪中坦言，當(dāng)前的大模型在兩大前沿方向上仍需努力，其一，缺乏量化不確定性并進(jìn)行干預(yù)的能力；其二，大模型缺乏一個(gè)良性的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)模式，“模型應(yīng)該溯源提供答案的人，給出報(bào)酬或其他激勵(lì)方式，這才是真正的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)作的方式。”
而這兩點(diǎn)和他自身的知識(shí)框架息息相關(guān)。在橫貫幾十年的漫長(zhǎng)學(xué)術(shù)生涯中，Michael總共有兩次頓悟的經(jīng)歷，一次是統(tǒng)計(jì)學(xué)，一次是微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)。機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)的碰撞，讓他深刻意識(shí)到要從系統(tǒng)角度出發(fā)解決醫(yī)療、教育等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。“這個(gè)時(shí)代最有趣的挑戰(zhàn)是進(jìn)行一種集體主義的機(jī)器學(xué)習(xí)，從人群整體、甚至人機(jī)混合的整體上去分析。” 以下為采訪全文（編者進(jìn)行了不改變?cè)獾母木帲?br />Michael I. J

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