通用人工智能时代意味着什么？从末位淘汰到次优者出局
大模型使：最头部赢家搜寻“变化”、从“变化”中发现“机遇”的空间大幅提升；最头部赢家干次优事项的成本大幅降低，从而产生跨产业的比较优势；同行业、同产业竞争加剧，从“末尾淘汰”变成“次优者出局”。
（本文首发于2023年4月6日《南方周末》）
责任编辑：陈斌
1990年代以来，“深度学习”成功应用于多项商业应用：谷歌的搜索、抖音的推荐等，深度学习早已成为互联网巨头的标配，但通常被视为掌握在少数专家手中的小圈子手艺。
革命性的变化是，随着训练数据的增加，从一个深度学习系统中获得良好性能所需的技巧成分、手艺成分在急剧降低。其实目前深度学习系统的算法与1980年玩具系统的算法并无二致，真正的进步是我们今天拥有了训练这些算法所需的资源，包括数据和算力。
一方面是我们的算力几十年来提高了6个数量级（100万倍），另一方面是我们的社会在高速数字化，数据量每3年翻番：真实世界的数据越来越多地生成✕计算机越来越紧密地联网✕数据越来越容易被整理成机器能理解的数据集。按照经验法则：“1000万个标注样本，即可以令机器系统达到平齐人类的临界点”，而前沿的无监督学习系统可以在更小的数据集上迅速平齐人类。于是，随着计算能力的
登录后获取更多权限
欢迎分享、点赞与留言。本作品的版权为南方周末或相关著作权人所有，任何第三方未经授权，不得转载，否则即为侵权。