极客网・极客观察8月15日 上周，OpenAI终于发布GPT-5，许多人期待它能带来惊喜。
YouTube播主Mrwhosetheboss对GPT-5进行测试。他发现，让GPT-5创建象棋游戏时，表现优于GPT-4o-mini-high；撰写视频脚本时，GPT-5比GPT-4o更好；此外GPT-5能根据任务分配最适合的模型。但是，如果让GPT-5生成YouTube缩略图和生日派对邀请函，GPT-4o表现更好；而且，诱导GPT-5编造事实会更容易一些。
很快就有更多人对GPT-5表达失望之情。一位用户称，即便是付费版本，它也是垃圾。Gary Marcus称，GPT-5过度炒作且令人失望。
大模型进步，不再大踏步
随着GPT-5的表现欠佳，人们渐渐形成一种态度：“生成式AI技术固然重要，但并不一定能彻底改变我们的生活。近期之内，人工智能的性能或许不会比现在好太多。”
实际上，2024年春季时，奥特曼曾告诉工程师，下一代模型会比GPT-4出色得多，但到了今年秋季，结果却令人失望。GPT-5的确有一些进步，但相比从GPT-3跳到GPT-4带来的进步，提升幅度明显小得多。
有人曾比喻说，预训练模型如同生产出汽车本身；而训练后改进模型则是对汽车进行性能升级。随着预训练过程的拓展，产出的“汽车”会不断增强。然而，当进步速度放缓后，行业关注的是如何让已造出的“汽车”性能更优，工程师们摇身一变，成了“汽车修理工”。
在编程方面，GPT-5的基准测试成绩更高，文字表达也更自然流畅，但它的进步并不是什么巨大突破。
亚利桑那州立大学的研究人员认为，人工智能公司所谓的推理能力不过是一种脆弱的幻影，一旦超出训练数据的分布范围便会消失。在基准测试中虽然能取得好成绩，但与真正解决日常问题所需的推理能力并非一回事。
Gary Marcus称：“虽然2025年的大模型在基准测试中成绩更好，但我并没有听到有多少AI公司宣称2025年的模型比2024年实用很多。”
曾经的缩放定律，越来越不奏效
实际上早在2020年1月，《纽约客》报道称，OpenAI发布一份名为《神经语言模型的缩放定律（Scaling Law）》的报告（参与撰写的包括现任Anthropic CEO Dario Amodei），认为只要扩大大语言模型的规模，增强训练强度，模型就会越来越好。
论文发表几个月后，OpenAI发布了GPT-3，它似乎印证了缩放定律的正确性。GPT-3的规模是其前身GPT-2的10倍，性能也有了飞跃性的提升。
如果缩放定律是确定的，那就意味着AGI触手可及。大约一年后，OpenAI首席执行官山姆・奥特曼发表了一篇题为《万物的摩尔定律》的博文，称AI将接管越来越多的工作，创造无穷财富。他坚信：“这场技术革命势不可挡。世界的变化将迅猛而剧烈，因此，我们需要在政策上做出同样重大的调整，以分配这些财富，让更多人能追寻自己想要的生活。”
是不是所有人都支持缩放定律呢？当然不是。人工智能企业家、纽约大学心理学与神经科学荣誉退休教授Gary Marcus曾反驳称，所谓的缩放定律并非像重力那样普适，而仅仅是一种观测结果，未必永远成立。
博文遭到了许多行业大佬的反对，比如Greg Brockton、Yann LeCun和马斯克等。Gary Marcus回忆说：“在我写过的所有文章中，从未有一篇像这篇一样遭到那么多反对。”他甚至被机器学习产业驱逐。
没多久，ChatGPT用户量达到1亿。2023年3月，OpenAI推出GPT-4，性能再次大幅提升，风险资本看到了机会，大规模涌入。
自那之后，AI的进步速度突然放慢。两年多来，OpenAI并没有推出重磅模型，于是一些专业人士开始质疑，认为缩放定律已经失效。
TechCrunch在一篇文章中说：“如今似乎所有人都承认，在预训练大型语言模型时仅仅投入更多计算资源和数据，不足以让它们变成某种全知全能的数字神灵。”
尽管如此，这种观点的声音极为微弱，行业大佬仍然宣称AI很快将超越人类。
大模型能力进步失速，将对AI经济产生巨大冲击
如果事实证明缩放定律失效，将对AI经济产生巨大冲击。科技分析师Ed Zitron直言不讳地称：“生成式AI市场将创造500亿美元的市场，但不是万亿级别。”Gary Marcus持相同观点：“500亿美元差不多，最多也只有1000亿。”
假设上述观点是正确的，那么在未来几年内，人工智能工具只能取得稳定但渐进的进步。许多人会定期使用，但用途有限。人工智能不会大规模扰乱就业市场，至于所谓的AGI，更是显得不切实际。
有分析认为，如果美国继续炒作AI，风险将是巨大的。在美国股市中，约有35%的市值与七大科技巨头有关。在过去18个月，这些企业在AI领域的投资高达5600亿美元，但相关收入只有350亿美元。
从乐观角度看，21世纪30年代仍有可能孕育出AGI，即便永远无法让人类工作自动化，也可以刺激AI行业催生出更复杂的解决方案。（小刀）
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