分類: 觀點與分析
「觀點與分析」分類的 AI 新聞與論文。
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VC 印度風投 Vinod Khosla 表示美國政府可對所有上市企業持股10%以減輕AGI的衝擊
開拓者 Vinod Khosla 在 TechCrunch Disrupt 2025 會議上提出了一個關於社會如何重新配置以分享 AI 技術所創造的豐裕的宏大願景。他建議美國政府可以持有所有公共公司的 10% 股權，並將這些企業財富重新分配給大眾。Khosla 表示，這個構想是受到前總統 Donald Trump 決定讓美國政府購買 Intel 公司 10% 股權的啟發。他認為，如果政府能持有每家公共公司的 10% 股權並設立國家基金供人民使用，這將是一個有趣的方案。儘管過去 OpenResearch 的延伸研究以及 Sam Altman 等 AI 領袖曾探討過普遍基本收入提案，但像 Khosla 這樣明確支援在私人產業中持有國家股權的投資家仍屬罕見。Khosla 承認該提案可能引發爭議，但他強調在人工通用智慧帶來的 disruption 中，極端的提案對於維持社會凝聚力至關重要。他預言到 2035 年，經濟將變得極度通縮，並指出 AI 的興起將取代許多工作，這需要重大的社會變革。對於創業家而言，這意味著在會計、醫療、晶片設計、審計、行銷、娛樂等領域建立 AI 的契機。Khosla 進一步指出，AI 時代的工作性質將改變，例如在組裝線上安裝輪胎或從事農業的工作，他認為這些不應該是人類的工作，而是為了生存而服勞役。他強調分享 AI 財富是將利益均等化至每個人的巨大需求。
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AI瀏覽器是為誰而設計的？
OpenAI 本週推出了名為 ChatGPT Atlas 的 AI 驅動網頁瀏覽器，引發了關於是否應放棄 Safari 的討論。在 Equity 播客的最新一集中，Max Zeff、Sean O'Kane 與主持人探討了瀏覽器生態系，包括一些較不知名的替代方案。儘管 OpenAI 擁有日益龐大的資金輪次，但 Max 測試後表示，這些 AI 瀏覽器帶來的效率提升至多僅有「輕微」，且使用者常目睹 AI 代理在網站上無目的點選，這並非普通使用者真正所需，且存在顯著的安全風險。Anthony 表示他仍使用 Safari，但已開始嘗試非 Google 的搜尋引擎，以減少搜尋結果頂部出現的生成式 AI 內容。他擔憂若 AI 瀏覽器普及，網頁的重要性將隨之下降，因為瀏覽行為將更多由 AI 介面和聊天機器人控制。Max 指出，雖然科技業常宣稱正在構建「代理式網頁」，但實際體驗缺乏明確價值主張，普通使用者難以理解為何要使用這些工具。Sean 則認為，許多公司無法在瀏覽器市場獲利，因為無法單靠瀏覽器產品賺錢，但 OpenAI 因資金充裕，可無需短期獲利即可讓產品發展。他預測 Google 未來可能終止布林搜尋，但目前尚未發生。
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為何 Cohere 前 AI 研究領頭人反對參與 AI 扩展競賽
人工智慧實驗室正競相建設規模堪比曼哈頓的資料中心，耗資數十億美元且能源消耗等同於一座小城市。這種趨勢源於對「規模化」的深信不疑，即透過增加運算量能訓練出具備全任務能力的超級智慧系統。然而，越來越多的研究人員認為大型語言模型的規模化已接近極限，並指出需要其他突破來提升效能。前 Cohere 人工智慧研究副總裁、Google Brain 校友 Sara Hooker 正押注於此，創立新公司 Adaption Labs。她與前同事 Sudip Roy 共同創立該公司，主張規模化大型語言模型已成為低效的提效方式。Hooker 在 2025 年 10 月 7 日於 Twitter 宣佈啟動新專案，致力於構建能持續適應與學習的機器。 Hooker 在接受 TechCrunch 採訪時表示，Adaption Labs 正在開發能從真實世界經驗中高效適應的人工智慧系統，但拒絕透露具體方法或架構細節。她指出，單純依靠規模化模型已無法產生能與世界互動的智慧，適應才是學習的核心。雖然強化學習（RL）試圖捕捉此概念，但現行方法無法讓生產環境中的系統即時從錯誤中學習。OpenAI 等公司提供微調諮詢服務，但費用高昂，據報需花費超過 1000 萬美元。Hooker 認為 AI 系統應能低成本從環境中學習，這將改變誰能控制與塑造 AI 的格局。 MIT 研究人員近期發現世界最大 AI 模型可能出現效益遞減，San Francisco 的氛圍也隨之轉變。著名播客 Dwarkesh Patel 邀請 Richard Sutton 等專家討論，Sutton 認為大型語言模型無法真正規模化，因無法從真實經驗學習；OpenAI 前員工 Andrej Karpathy 也對強化學習的長期潛力存疑。2024 年底，研究人員曾擔憂預訓練規模化遇到瓶頸，但 2025 年推理模型的突破推動了 AI 能力進一步提升。OpenAI 開發 o1 模型即基於此信念，Meta 與 Periodic Labs 的強化學習研究耗費超過 400 萬美元。相比之下，Adaption Labs 旨在證明從經驗學習可大幅降低成本，該公司據稱已籌得 2000 萬
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OpenAI 的「尷尬」數學
Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun 形容 OpenAI 研究人員宣稱 GPT-5 在數學上取得突破後的反響為「被他們自己的 GPT 夥伴抬舉起來」。Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 也稱此情況「令人尷尬」。Decoder 報導，OpenAI 副總裁 Kevin Weil 曾在一條已刪除的推文中宣稱，GPT-5 找到了 10 個此前未解決的 Erdős 問題（由數學家 Paul Erdős 提出的著名猜測）的解法，並在其他 11 個問題上取得進展。然而，維護 Erdős Problems 網站的數學家 Thomas Bloom 指出，Weil 的說法是「戲劇性的誤導」。Bloom 解釋，雖然這些問題在網站上仍列為「未解決」，但這僅表示他個人不知曉有論文解決它們，並不意味著問題已被解決。Bloom 寫道，GPT-5 實際上只是找到了他不知曉的、能解決這些問題的參考文獻。OpenAI 的研究人員 Sebastien Bubeck 隨後承認，GPT-5 僅在文獻中找到了這些解法，但他認為在文獻中搜尋仍是一項真實的成就，因為這非常困難。