ChatGPT之父提新版摩爾定律！宇宙智能數量每18個月翻一番_人工智能

今天，「ChatGPT之父」SamAltman在社交媒體稱，

一個全新的摩爾定律可能很快就會出現，即宇宙中的智能數量每18個月翻一番。

觀點一出，直接炸了一波。

就連馬庫斯坐不住了，向其潑了一盆冷水，直言道，是AI的炒作量每18個月翻一番。

那么，對于Altman提到的宇宙中智能數量，我們該用什么指標來衡量這種增長？

根據現有的研究可以推測，一種擬合的評估方式如下：

-運算能力-學術刊物-專利數量

-數據存儲

新版摩爾定律，也要背靠算力

一直以來，摩爾定律是半導體行業背后奉行的金科玉律：每隔18-24個月，封裝在微芯片上的晶體管數量便會增加一倍，芯片的性能也會隨之翻一番。

慢霧安全預警：Nacos出現遠程代碼執行漏洞攻擊案例，請相關方及時升級:金色財經報道，據慢霧區消息，Nacos 出現遠程代碼執行漏洞攻擊案例。Nacos 是 Alibaba 開源的一個更易于構建云原生應用的動態服務發現、配置管理和服務管理平臺，幫助用戶快速實現動態服務發現、服務配置、服務元數據及流量管理。Nacos 在處理某些基于 Jraft 的請求時，采用 Hessian 進行反序列化，但并未設置限制，導致應用存在遠程代碼執行（RCE）漏洞。其中，1.4.1 <= Nacos < 1.4.6，使用 cluster 集群模式運行受影響；1.4.0、2.0.0 <= Nacos < 2.2.3，任意模式啟動均受到影響。加密貨幣行業有大量平臺采用此方案，請注意風險，并將 Nacos 升級到官方最新新版本。[2023/6/9 21:25:29]

而如今，ChatGPT爆火出圈，是繼2016年AlphaGo戰勝李世石后，人工智能又一重大進步。

根據「2022年人工智能現狀報告」，機器學習中的計算需求加速增長。根據每個模型的訓練計算量翻倍的時間，它確定了機器學習的三個時代。

前深度學習時代，深度學習時代，以及大規模時代。

在2021年客戶進行杠桿交易后，Alameda承擔了FTX高達10億美元的損失:金色財經報道，知情人士表示，在2021年客戶對FTX進行杠桿交易后，Alameda Research承擔了FTX高達10億美元的損失。

報道稱，2021年初，一位客戶對名為MobileCoin的山寨幣（用于消息應用Signal中的支付）進行杠桿押注，突然導致其價格從6美元左右飆升至近70美元，該交易員利用該頭寸在FTX上借入資金，這本可以讓他或她從交易所提取美元，但FTX流動性不足，Alameda隨后介入，擔任交易員的角色以保護FTX的流動性，它的損失高達數億美元，甚至可能高達10億美元。這一披露強化了兩家公司之間的不尋常關系，金融時報此前報道，FTX今年曾以高達100億美元的用戶資金救助了Alameda。（金融時報）[2022/12/3 21:19:29]

要知道，ChatGPT的誕生，以及人人能夠訪問ChatGPT背后離不開的是算力。

在最新的財報會議上，英偉達CEO黃仁勛稱，英偉達的GPU在過去的十年里將AI的處理性能提高了100萬倍。

摩爾定律在其最好的日子里，可以在十年內實現100倍的增長。通過提出新處理器、新系統、新互連、新框架和算法，并與數據科學家、AI研究人員合作開發新模型，在整個跨度中，我們已經使大型語言模型的處理速度提高了一百萬倍。換句話說，沒有英偉達，就沒有ChatGPT。據稱，這一模型運行在10,000個英偉達GPU上。

Maple Finance收緊貸款標準，要求借款人簽署提交財務審計、月度報告等法律協議:10月22日消息，機構借貸協議 Maple Finance 收緊貸款標準，其首席執行官Sid Powell表示，借款人現在必須簽署法律協議，其中包括每年提交獨立審計財務賬目的規定，還必須提交每月報告，概述其財務狀況，包括資產負債表信息。此外，借款人還需要注冊信用風險數據平臺 Credora，該平臺為貸方提供實時信息，以幫助他們評估借款人在不同加密貨幣交易平臺累積的風險水平。[2022/10/22 16:35:29]

像GPT-3這樣的大型語言模型需要大量計算能力來進行初始訓練。

即使是用于訓練模型的最大GPU的內存容量也有限，而需要多個處理器并行運行。

那么，使用ChatGPT進行實時查詢，也是需要多個處理器。

英偉達和微軟研究論文稱，有1750億參數的GPT-3模型在單個V100上估計訓練需要288年。即使我們能夠在單個GPU中擬合模型，所需的大量計算也會帶來不切實際的漫長訓練時間。

使用并行運行的處理器是加快速度的最常見解決方案，但也有局限性，因為超過一定數量的GPU，每個GPU的批處理量變得太小，進一步增加數量變得不可行，反而增加了成本。

白宮科技政策辦公室發布針對18個CBDC系統的設計分析報告:9月17日消息，白宮科技政策辦公室（OSTP）發布了一份報告，分析了18個央行數字貨幣（CBDC）系統的設計選擇，以便在美國推出CBDC。其中該報告對18個CBDC設計選擇的技術進行分析，涵蓋參與者、治理、安全、事務、數據和調整六大類，以幫助政策制定者最終確定如何設計理想的美國央行數字貨幣系統。[2022/9/17 7:03:04]

這樣一來，GPU的處理能力成為先進人工智能模型的前提。

位于愛丁堡大學的超級計算中心，英國電子政務委員會(ePCC)主任MarkParsons教授稱，最大極限是使用大約1000個GPU，而解決這一問題最可行的方法是一臺專用的人工智能超級計算機。

即使GPU可以變得更快，但瓶頸仍然存在，因為GPU和系統之間的互連不夠快。

隨著GPT和其他大模型不斷發展，并行訓練的一些難點正在得到解決。

AI論文發表量倍增

美債收益率大幅上漲，美元指數DXY短線走高35點:6月14日消息，美債收益率大幅上漲，美國2年期國債收益率短線拉升9個基點，報3.379%，創2019年3月以來新高；3年期國債收益率日內一度上升30個基點；10年期國債收益率短線拉升6個基點，報3.436%；美元指數DXY短線走高35點，現報105.24。(金十)[2022/6/14 4:23:57]

另外，全球學術出版物和專利也是衡量宇宙智能數量的標準。

2022斯坦福AI指數報告顯示，過去十年，全球AI論文發表量實現翻番，從2010年的162444篇增長到334497篇，且逐年遞增。

具體而言，模式識別和機器學習領域的論文，僅2015年至2021年的6年間，就實現了倍增。

其它諸如計算機視覺、數據挖掘和自然語言處理等領域，保持了比較平穩的發展。

在專利方面，根據世界知識產權(WIPO)報告，2021年共提交了340萬件專利申請，是有史以來最高的年度總數。

在全球范圍內，專利申請從1995年的100萬件增加到2010年的200萬件，然后是2016年的300萬件。

2021年，亞太國家占全球專利申請的三分之二以上，其中中國以近160萬件專利申請領先。日本的專利申請總量位居第三，超過28.9萬件。

在亞太地區之外，美國以略高于590,000的記錄位居第二。

聽君一席話，如聽一席話

IEEE/ACMFellow，IBM研究院軟件工程首席科學家GradyBooch：

對于Altman這一句話給大家整的也挺懵圈，智能，到底是什么智能？

他說的是「智能」，并沒有把增長限制在人工智能甚至軟件上。

有網友端上了Intelligence的定義。

有網友直接將其稱為，Altman'sLaw。

ChatGPT，看科技大佬點評

1.BillGates

人工智能具有改變世界的力量，與個人電腦和互聯網同樣重要。ChatGPT仍不完美，比如回答數學問題時出現明顯錯誤，不過他目前還是對其在教學、提供醫療建議等方面的應用潛力感到興奮。

2.谷歌首席執行官SundarPichai

人工智能是Alphabet正在開發的最深刻的技術。面對ChatGPT崛起，谷歌也正在開發AI驅動的聊天機器人Bard并在二月初向公眾演示，計劃在未來幾周內發布。

3.微軟首席執行官SatyaNadella

Nadella對人工智能持樂觀但謹慎的態度。微軟正在大踏步建立AI技術，已經推出了配備對話式聊天機器人的新必應搜索引擎，但對于更加強大的AI，Nadella堅持人類需要有不容置疑的掌控能力。

4.ElonMusk

馬斯克表示人工智能是未來文明的最大風險之一，它承載著巨大的希望，也隱含著巨大的危險，因此即使對于人工智能的監管是必要的，即使這可能一定程度上阻礙其發展。事實上，在與SamAltman共同創立OpenAI時，他就認為人工智能是人類最大的威脅之一。

5.蘋果聯合創始人SteveWozniak

Wozniak認為ChatGPT對人類是十分有幫助的，但我們應當警惕它可能因為不了解人性而犯下的嚴重錯誤。這類似于人們對自動駕駛的警惕，我們了解人會做什么而清楚其他司機的反應，如果由AI來駕駛我們可能無法感到安心。

6.JohnCarmack

隨著ChatGPT等AI工具的興起，人工智能正向著復制人類功能的目標邁進，也許在短短十年內AI就能做到像人類一樣思考和行動。

7.互聯網之父VintCerf

Cerf希望投資者在向人工智能傾注金錢時慎重考慮，畢竟技術并不總按人們所希望或者媒體所炒作的道路發展，引發變革的關鍵還是在于人類本身。

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