“ChatGPT并不算創新。”
“OpenAI做的這個東西跟其他實驗室相比，根本算不上什麼進步。”
這兩天，圖靈獎得主LeCun公開和大熱趨勢“唱反調”，瞬間引發網友圍觀。
要知道，ChatGPT功能強大又好玩，火爆全網，任誰看了都得感歎一句“技術也太強了吧”，AI大佬對此卻“不敢苟同”？
對此，不少網友稱LeCun就是在“酸”OpenAI的成就：
“OpenAI現在讓谷歌和Meta都處于ChatGPT的陰影之下。這就是為什麼它不算革命性的創新。”
但也有學者為他撐腰，稱“ChatGPT就是一年前的InstructGPT的改進版本，我必須同意LeCun的這個說法”。
具體是怎麼回事兒？
“ChatGPT不算技術創新，隻是組合得很好罷了”
LeCun是在上周于Zoom的媒體和高管小型聚會上發表了這些觀點。
說ChatGPT不創新，是就底層技術而言。
他表示，過去許多公司和實驗室都建立了ChatGPT這種資料驅動的人工智能系統，是以OpenAI的這個作品算不上獨樹一幟。
盡管ChatGPT在這裡面可能最強大，公衆都被它的能力所折服，覺得它能給大家的工作和生活帶來非常大的變化，但它也真的算不上革命性的科學。
他指出，除了谷歌Meta，還有6家初創公司都擁有着非常相似的技術。
“這些技術都是公開的，算不上rocket science，如果你願意一探究竟的話，可以發現它背後沒有任何秘密可言。”
(Ps. rocket science即火箭科學，指特别困難的事情。）
他稱ChatGPT僅僅是“組合得很好”。
具體都“組合”了以下這些關鍵技術：
首先，它的核心就是以自監督學習的方式預訓練的Transformer架構。
其中，自監督學習是“我LeCun”早就提倡的。有多早？那時OpenAI都還沒誕生呢。
Transformer呢，更不用多說。是谷歌2017年就提出的，GPT-3等大量語言模型都是基于它。
而說起語言模型，它的曆史就更早了。
第一個神經網絡語言模型，是Yoshua Bengio在大約20年前提出的。（注意力機制的概念最早也是Bengio發明的，然後被谷歌采納用于Transformer，然後成為所有語言模型中的關鍵元素）。
也就是說，ChatGPT不僅用的都是别人的技術，還是很早就有的技術。
另外，LeCun還指出OpenAI的程式都用到了強化學習，也就是通過人類agent對機器的輸出進行的排名（就像谷歌的網頁排名一樣），來改善系統性能。
而這種方法不是OpenAI，而是谷歌的DeepMind部門首創。
總而言之，LeCun認為，ChatGPT并非“憑空而來”，而是在此前這麼多年這麼多項技術的積累上組合出來的。
是以，它算不上底層技術上的創新：
與其說是科學突破的案例，不如說是體面的工程案例。
有趣的是，LeCun還給ChatGPT找到了同樣的例子。
那就是赢得了DARPA 2005年挑戰賽的自動駕駛汽車，來自企業家Sebastian Thrun。
他表示，該獲獎項目用到的這個技術也是在基礎科學方面并不是特别創新，隻是設計得非常好。
好了，不管是現場聽衆還是螢幕前的你，現在肯定會問了：
你說OpenAI的ChatGPT“沒什麼大不了的”，那為什麼谷歌和Meta等公司都沒人做出來呢？
對此，LeCun“有備而來”，笑着自問自答道：
它們不是不能，是不想，因為做這種東西太費錢了，得不到什麼收益。
網友：你就酸吧
媒體ZDNet将LeCun的這些觀點整理成文章進行了發表，得到了LeCun本人的親自轉發。
并在轉發語中再次強調ChatGPT和其他大型語言模型LLM并非憑空而來，而是數十年來不同人貢獻的成果。
是以，沒有AI實驗室已經明顯領先于其他實驗室。（也就是說OpenAI還是那個OpenAI，沒有因為ChatGPT就比别人更牛了）
對于此番言論，有網友的評價卻是：
LeCun，你在嫉妒在“酸”。
具體be like：
“LeCun這個觀點多有意思啊，就是想說Meta的技術與其他實驗室不相上下，沒有産品隻是因為Meta上司層不願意做。”
“如果Galactica（Meta的語言模型）也獲得了類似ChatGPT的成功，你就不會說這僅僅是幾十年來各種人的貢獻的結果。你的觀點聽起來讓人覺得是你很嫉妒。我認為如果你能衷心祝賀OpenAI，大家可能還會對你贊許有加。”
言辭可以算是很犀利了。
于是，就在今天，LeCun又作出了這樣一個公開說明：
我不是在批評OpenAI的工作或他們的主張。
而是想糾正一下公衆和媒體的看法，大家說它是一個“全新的突破”這樣評價真的太高了。
你認為ChatGPT究竟配不配得上這樣的評價呢？
豐色 發自 凹非寺，量子位 | 公衆号 QbitAI