OpenAI 首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 坦率地透露，在人工智能界引起轩然大波，他明确表示，能源生产方面的突破性进步对于能力日益强大且耗电的人工智能模型的发展至关重要。

最近在达沃斯与彭博社举行的小组讨论中，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 强调了能源突破的紧迫性，并强调推进人工智能能力需要在能源解决方案方面取得突破。 Altman 的这一关键见解指出了通用人工智能 (AGI) 发展的关键瓶颈，并为人工智能领域的范式转变奠定了基础。

AI模型的能量斗争和AlphaGeometry逻辑推理的飞跃

Altman 关注的核心在于人工智能模型的巨大能量需求，特别是由数十亿个参数组成的新兴庞然大物。 例如，根据人工智能公司 Numenta 的数据，OpenAI 强大的 GPT-3 系统据称消耗了惊人的 936 兆瓦时 (MWh)。 从这个角度来看，平均家庭每年的能源消耗量估计约为 10.5 兆瓦时。 这意味着训练GPT-3一年消耗的能源相当于大约90个家庭一年的能源消耗。

随着人工智能模型不断扩大，对能源的需求不断增长变得更加明显。 在达沃斯的另一场讨论中，Cohere 首席执行官艾登·戈麦斯 (Aiden Gomez) 强调了扩大大型语言模型 (LLM) 的持续需求，并声称它们的扩展过程尚未完成，需要继续推进。 很明显，能源难题是推动人工智能进入下一个前沿领域必须克服的巨大障碍。

为了正面解决这一关键问题，奥特曼提倡使用可再生能源，特别关注核聚变。 Altman 的大胆举措体现了他的承诺，他个人向 Helion Energy 投资了 3.75 亿美元，这是一家核聚变初创公司，准备在未来几年为科技巨头微软提供能源。 这项战略投资符合 Altman 的愿景，即促进技术进步，同时确保为其提供动力的能源基础设施的可持续性。

在以能源为中心的讨论中，随着 AlphaGeometry 的揭晓，平行的叙述也随之展开——AlphaGeometry 是由 Google DeepMind 研究人员开发的突破性人工智能系统。 该系统代表了人工智能逻辑推理能力的重大飞跃，其证明几何定理的能力几乎相当于人类数学奥林匹克金牌得主的水平。

AlphaGeometry 结合了语言模型和符号推演引擎，前者生成潜在的数学策略，后者推导出最终解决方案。 AlphaGeometry 在包含 1 亿个描绘随机几何图的合成样本的令人印象深刻的数据集上进行训练，展示了 AI 不断发展的逻辑推理和发现新知识的能力。 该系统在几个小时内解决了奥林匹克竞赛 30 道几何题中的 25 道，这使其成为推进深度数学推理的里程碑，标志着向更先进和通用的人工智能系统迈出了关键一步。

医疗人工智能的公平困境

随着人工智能领域的不断扩大，对公平和代表性的担忧成为最重要的问题。 世界卫生组织 (WHO) 对医疗人工智能系统在造福较贫穷国家方面的潜在局限性发出了警告。 世界卫生组织认为，如果这些系统是由富裕国家的组织开发的，没有多样化的培训数据，它们可能无法充分服务于与用于获取临床数据的人群不同的人群。

世卫组织数字卫生与创新司司长阿兰·拉布里克对技术进步带来的意外后果表示担忧，并强调迫切需要避免加剧全球社会的不平等和偏见。

世界卫生组织倡导包容性做法，敦促医疗人工智能的发展不应由大型科技公司主导。 他们建议进行独立的第三方审计，以确保这些技术满足全球人口的多样化需求，防止偏见和不平等现象长期存在。

亚马逊的人工智能购物助手实验

在电子商务领域，亚马逊迈出了大胆的一步，推出了实验性的人工智能购物助手。 传统的“寻找特定信息”选项卡被大型语言模型取代，允许消费者与人工智能聊天机器人就特定产品进行交互。 这一创新功能由生成式人工智能提供支持，旨在通过提供常见产品问题的答案来增强购物体验。

值得注意的是，聊天机器人的功能超出了产品查询的范围。 用户可以提出各种各样的问题，从生成笑话和诗歌，甚至根据跨多种语言的产品信息生成代码。 虽然亚马逊强调这种虚拟购物助手在改善客户互动方面的潜力，但鉴于其容易产生幻觉，因此必须谨慎对待其反应。

当人工智能社区努力解决能源突破的迫切需要时，进步和挑战的融合定义了当前的叙述。 OpenAI 的 Altman 推动了这一讨论，强调人工智能的进化与可持续能源解决方案之间的共生关系。 AlphaGeometry的推出展示了人工智能在逻辑推理方面的显着进步，而世界卫生组织则敦促谨慎发展医疗人工智能，以防止全球不平等现象加剧。

在这些发展中，亚马逊进军实验性人工智能购物助理，为消费者体验增添了一层创新。 当我们在这个复杂的领域中航行时，一个关键问题出现了：对人工智能卓越性的追求能否与道德考虑相协调，确保在不同的全球格局中获得公平的利益？ 答案不仅在于技术突破，还在于对人工智能在世界舞台上的变革潜力的精心策划。