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        英伟达公司(Nvidia)首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)最近公开表示,他相信人类级别的人工智能(AI)很可能会在未来五年内实现,而该领域最大的挑战之一——幻觉,将很容易解决。

        黄仁勋是在 3 月 20 日于加州圣何塞举行的 Nvidia GTC 开发者大会上发表演讲时发表上述言论的。在大会的主题演讲中,黄仁勋谈到了人工通用智能(AGI)的概念。根据 TechCrunch 的报道,这位首席执行官告诉记者,AGI 的到来是一个基准问题:“如果我们把 AGI 定义为非常具体的东西,即一组软件程序可以做得非常好的测试–或者可能比大多数人好 8%–我相信我们将在 5 年内实现这一目标。”

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        目前还不清楚黄仁勋所说的测试到底是指哪种测试。在人工智能的语境中,“通用”一词通常指的是一个系统,无论基准是什么,只要有足够的资源,它就能完成具有一般智力的人类所能完成的任何事情。他还接着讨论了 “幻觉”,这是训练大型语言模型作为生成式人工智能系统的意外结果。当人工智能模型输出其数据集中不包含的新信息(通常是不正确的信息)时,就会产生幻觉。Huang认为,解决幻觉问题应该很简单。“添加一条规则: 对于每一个答案,你都必须查找答案。”他对听众说,然后补充道:“人工智能不应该只是回答;它应该先做研究,以确定哪些答案是最好的。”

        撇开微软的 CoPilot AI、谷歌的 Gemini、OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 3 都能从互联网上提供输出源这一事实不谈,如果人工智能的幻觉问题能够一劳永逸地得到解决,那么它将彻底改变包括金融和加密货币在内的无数行业。

        目前,上述系统的制造商建议,在使用生成式人工智能系统实现对准确性要求较高的功能时,应谨慎行事。例如,ChatGPT 的用户界面就警告说,“ChatGPT 可能会出错”,并建议用户 “考虑核对重要信息”。

        在金融和加密货币领域,准确性可以决定利润和损失之间的差别。这意味着,在目前的现状下,生成式人工智能系统对金融和加密货币专业人士来说功能有限。虽然存在由生成式人工智能系统驱动的交易机器人实验,但它们通常受到规则的约束,无法自主执行——这意味着它们被预先编程,以严格控制的方式执行交易,类似于下限价单。

        如果生成式人工智能模型不会出现完全捏造输出的幻觉,那么从表面上看,它们应该能够完全独立于人类的输入来进行交易,并做出金融建议和决策。换句话说,如果人工智能的幻觉问题得到解决,全自动交易就有可能成为现实。

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