OpenAI研究负责人透露：某些形式的AI模型“推理”技术本可提前20年问世

在英伟达GTC大会的小组讨论中，OpenAI人工智能推理研究主管Noam Brown指出，某些形式的“推理”AI模型实际上可以提前20年问世，只要当时的研究人员“知道正确的方法和算法”。这个研究方向之所以被忽视，存在多种原因。

Brown回忆起他在卡内基梅隆大学从事博弈AI研究时的经历，其中包括他参与创造的Pluribus成功击败高水平人类扑克选手的情景。他强调，AI的独特之处在于其能够“推理”解决问题，而非仅依靠暴力计算。Brown强调，在复杂情况下，人类往往会花费大量时间思考，这种思考方式对人工智能的发展可能大有裨益。

Brown也是OpenAI的AI模型o1的架构师之一。该模型采用了一种称为“测试时推理”的技术，使其能够在回答问题之前进行思考。测试推理技术通过额外计算来促使模型进行某种形式的“推理”，相较于传统模型，这种推理模型在数学和科学领域等方面更加精准、可靠。

在讨论中，Brown承认随着模型对计算资源需求的增加，高校等学术机构要进行类似OpenAI规模的实验变得更加困难。然而，他指出学术界可以通过研究计算需求较低的领域，如模型架构设计，发挥重要作用。

Brown强调，前沿实验室和学术界之间存在合作的机会。他表示，前沿实验室会关注学术出版物，认真评估其提出的论点是否具有足够的说服力，如果研究具有进一步拓展规模的潜力，这些实验室将会深入研究该领域。

除此之外，Brown还提到了AI基准测试领域，指出学术界在该领域可以发挥重要影响。他批评目前AI基准测试的现状较差，这些测试往往考察的是深奥的知识，而与大多数人关心的任务相关性较低，导致了对模型能力和改进的广泛误解。改进AI基准测试并不需要大量计算资源。

值得注意的是，在讨论中，Brown最初的言论是指他在加入OpenAI之前从事博弈AI研究工作的情况，如Pluribus，而非像o1这样的推理模型。

划重点:

• OpenAI的Noam Brown认为，如果当时发现正确方法，20年前就可以有“推理”AI模型出现，之前的研究方向可能被忽视。
• Brown强调学术界和前沿AI实验室之间存在合作机会，学术界可以在模型架构设计和低计算需求的AI基准测试等领域发挥重要作用。
• 采用“测试时推理”等技术的推理模型相较传统模型更为精准可靠，尤其在数学和科学领域。