近日，OpenAI的新一代通用人工智能GPT-4正式發佈，引起了廣泛關注和熱議。專家和觀察家紛紛對其性能和應用前景進行了探討。在這一背景下，《得到》聽書李南南對近日AI發展火力全開提出了一些看法，認為硬體、能源和人力等三大要素將成為AI發展的「限速器」。
▲ GPT-4正式發佈引起全網討論，專家分析三種要素可能限制ＡＩ發展（圖／Shutterstock）
根據李南南分析指出，晶片是AI發展的一個關鍵硬件。GPT對晶片的需求非常大，而在它成長的過程中，晶片需求是指數級增長的。繼續按照目前的速度發展，未來GPT的晶片需求將達到什麼程度以及是否能跟上，都是值得關注的問題。此外，最近有消息稱，台積電因為接到大量用於AI的晶片訂單而忙碌起來，這也證明了AI發展與半導體的密切關係，這也是為什麼總有人說「ＡＩ的盡頭，其實還是半導體」。
其次，能源是另一個可能限制AI發展的因素。李南南表示，AI對電力的消耗非常大，僅僅訓練一次ChatGPT就需要消耗90多萬度電，而它的訓練也不是一次就夠，目前僅是維持日常運轉，每天的電費大概要5萬美金。因此，AI的能源消耗問題同樣不容忽視。事實上，已經有一家美國公司Numenta提出改進人工智能的底層設計，以降低能耗。
▲ ＡＩ發展對於能源的需求非常高（圖／Shutterstock）
最後，李南南強調，AI發展不僅耗電、耗晶片，還特別耗人。數據標註師是AI訓練中一個基礎且重要的工種。隨著AI訓練的需求不斷增加，全球從事數據標註的人數已經達到500萬，未來這個數字還有可能繼續上升。
綜上所述，過往總認為限制ＡＩ發展的首要因素是科學能力，但硬件資源將成為AI發展的底層剛性基礎。在技術不斷進步的同時，也需要關注這些限制因素，以確保AI發展的可持續性。
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