例如， GPT-4 使用的参数是 GPT-3 的 500 倍 。 要使 GPT-5 达到同样的改进水平，你可能希望参数再增加 500 倍。 然而，GPT-4 已经使用了 100 万亿个参数。 将其增加多个数量级将突破现代计算处理的极限，从而带来收益递减的挑战。
还有一个与收敛有关的问题。 统计训练和神经网络使用数学来优化决策。 数学只能解决某些类型的问题，即所谓的 收敛系统。 发散系统也存在，到目前为止，它们还没有被人工智能和自动化尝试所采用。 随着开发人员攻克越来越多的收敛问题，剩余的挑战将存在于发散领域。
如果没有重大突破，人工智能能做什么和不能做什么之间的差距将变得更加明显和更加有限（至少在这些领域）。 道德问题 人工智能面临的挑战不仅仅在于发展，还有许多人担心其伦理影响。 一个主要担忧与就业有关。 《财富》杂志发表的研究 估计，仅 2023 年就有超过 4,000 名工人因人工智能而失业。
这个数字不会破险的程度。 这还不是全部。 人工智能还 危地马拉手机号码数据 会增加计算机的使用率。 这意味着我们将日常任务交给人工智能处理，从而消耗更多能源。 这种能源消耗对经济和环境都有影响，这让很多人怀疑人工智能最终是否弊大于利。
现在判断这些道德问题会波及多远还为时过早，但我们肯定需要密切关注人工智能及其对经济和环境的影响。 合作 乐观一点看，人工智能的近期前景在于 人机协作。 目前，利用现有工具的最佳方式是借助人类的监督。 聊天机器人在写作方面可以做很多事情，但它们仍然缺乏人类的洞察力，并且因投射错误信息而臭名昭著。
我们如何利用 WriterAccess 使 AI 内容人性化 图像和视频创作者再次提供了价值并节省了时间，但他们并不总是能制作出你想要的东西。 在许多创作者领域，人工智能视频编辑有助于节省润色视频的时间，但它仍然受益于最初制作视频的人工输入。
目前，你甚至可以找到使用人工智能来降低内容创作成本的专业服务，但它们将人工智能与人类创作者结合起来，以保证准确性和质量。 你可以期待在未来几年看到人工智能协作的爆炸式增长。 法规政策 这是最难预测的部分。