現(xiàn)在是GPT-4，時(shí)間是2023年。

7年之后，2030年，那時(shí)的GPT會(huì)是什么樣子？

UC伯克利的一位機(jī)器學(xué)習(xí)教授Jacob Steinhard發(fā)表長(zhǎng)文，對(duì)2030年的GPT（以下簡(jiǎn)稱為GPT 2030)作了預(yù)測(cè)。

(相關(guān)資料圖)

為了更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)，Jacob查詢了各種來(lái)源的信息，包括經(jīng)驗(yàn)縮放定律、對(duì)未來(lái)計(jì)算和數(shù)據(jù)可用性的預(yù)測(cè)、特定基準(zhǔn)的改進(jìn)速度、當(dāng)前系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)推理速度，以及未來(lái)可能的并行性改進(jìn)。

概括來(lái)看，Jacob認(rèn)為，GPT 2030會(huì)在以下幾個(gè)方面超過(guò)人類工作者。

1. 編程、黑客任務(wù)、數(shù)學(xué)、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)。

2. 工作和思考的速度：預(yù)計(jì)GPT 2030每分鐘處理的單詞是人類的5倍，而每FLOP都多5倍的話，總共就是125倍。

3. GPT 2030可以進(jìn)行任意復(fù)制，并進(jìn)行并行運(yùn)算。算力足夠的話，它足以完成人類需要執(zhí)行180萬(wàn)年的工作，結(jié)合2中的結(jié)論，這些工作只需2.4個(gè)月，就能完成。

4. 由于具有相同的模型權(quán)重，GPT的副本之間可以共享知識(shí)，實(shí)現(xiàn)快速的并行學(xué)習(xí)。因此，GPT可以在1天內(nèi)學(xué)完人類需要學(xué)2500年的知識(shí)。

5. 除了文本和圖像，GPT還能接受其它模態(tài)的訓(xùn)練，甚至包括各種違反直覺的方式，比如分子結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)流量、低級(jí)機(jī)器碼、天文圖像和腦部掃描。因此，它可能會(huì)對(duì)我們經(jīng)驗(yàn)有限的領(lǐng)域具有很強(qiáng)的直覺把握，甚至?xí)纬晌覀儧]有的概念。

當(dāng)然，除了飛躍的性能，Jacob表示，GPT的濫用問(wèn)題也會(huì)更加嚴(yán)重，并行化和高速將使模型嚴(yán)重威脅網(wǎng)絡(luò)安全。

它的快速并行學(xué)習(xí)還會(huì)轉(zhuǎn)向人類行為，而因?yàn)樽约阂呀?jīng)掌握了「千年」的經(jīng)驗(yàn)，它想要操控和誤導(dǎo)人類也會(huì)很輕易。

在加速方面，最大的瓶頸是GPT的自主性。

在數(shù)學(xué)研究這種可以自動(dòng)檢查工作的領(lǐng)域，Jacob預(yù)測(cè)，GPT 2030將超過(guò)大多數(shù)專業(yè)數(shù)學(xué)家。

在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，他預(yù)測(cè)GPT將能獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)并生成圖表和論文，但還是需要人類科研者給出具體指導(dǎo)、評(píng)估結(jié)果。

在這兩種情況下，GPT 2030都將是科研過(guò)程中不可或缺的一部分。

Jacob表示，他對(duì)GPT 2030特性的預(yù)測(cè)并不是從今天的系統(tǒng)中直觀得出的，它們可能是錯(cuò)誤的，因?yàn)镸L在2030年會(huì)是什么樣子，還存在很大的不確定性。

然而，無(wú)論GPT 2030會(huì)是什么樣子，Jacob都相信，它至少是一個(gè)更好版本的GPT-4。

所以，我們現(xiàn)在就該為AI可能造成的影響（比如影響1萬(wàn)億美元、1000萬(wàn)人的生命，或者對(duì)人類社會(huì)進(jìn)程造成重大破壞）做好準(zhǔn)備，而不是在7年以后。

特定能力

GPT 2030應(yīng)該會(huì)具有超人的編碼、黑客和數(shù)學(xué)能力。

在閱讀和處理大型語(yǔ)料庫(kù)，以獲取模式和見解以及回憶事實(shí)的能力方面，它都會(huì)能力驚人。

因?yàn)锳lphaFold和AlphaZero在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)和游戲方面都具有超人的能力，GPT 2030顯然也可以，比如讓它在與AlphaFold/AlphaZero模型相似的數(shù)據(jù)上進(jìn)行多模態(tài)訓(xùn)練。

編程能力

GPT-4在LeetCode問(wèn)題上的表現(xiàn)優(yōu)于訓(xùn)練截止后的人類基線，并通過(guò)了幾家大型科技公司的模擬面試。

他們的進(jìn)步速度也很快，從GPT-3到GPT-4，直接躍升了19%。

在更具挑戰(zhàn)性的CodeForces競(jìng)賽中，GPT-4的表現(xiàn)較差，但AlphaCode與CodeForces競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的中值水平相當(dāng)。

在更難的APPS數(shù)據(jù)集上，Parcel進(jìn)一步超越了AlphaCode（7.8%->25.5%）。

展望未來(lái)，預(yù)測(cè)平臺(tái)Metaculus給出的中位數(shù)是2027年，屆時(shí)在APPS上將有80%的AI，將超越除了最優(yōu)秀程序員之外的所有人類。

黑客

Jacob預(yù)測(cè)，GPT 2030的黑客能力將隨著編程能力的提高而提高，而且，ML模型可以比人類更有規(guī)模、更認(rèn)真地搜索大型代碼庫(kù)中的漏洞。

事實(shí)上，ChatGPT早已被用于幫助生成漏洞。

ChatGPT生成的網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件

數(shù)學(xué)

Minerva在競(jìng)賽數(shù)學(xué)基準(zhǔn)（MATH）上的準(zhǔn)確率達(dá)到50%，優(yōu)于大多數(shù)人類競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

而且，它的進(jìn)步速度很快（一年內(nèi)>30%），而且通過(guò)自動(dòng)形式化、減少算法錯(cuò)誤、改進(jìn)思維鏈和更好的數(shù)據(jù)的加持，取得了顯著的成果。

Metaculus預(yù)測(cè)，到2025年GPT的數(shù)學(xué)成績(jī)將達(dá)到92%，AI在國(guó)際數(shù)學(xué)奧賽中獲得金牌的中位數(shù)為2028年，能夠比肩全世界成績(jī)最拔尖的高中生。

Jacob個(gè)人預(yù)計(jì)，GPT 2030在證明定理方面將優(yōu)于大多數(shù)專業(yè)數(shù)學(xué)家。

信息處理

回憶事實(shí)和處理大型語(yǔ)料庫(kù)，是語(yǔ)言模型的記憶能力和大型上下文窗口的自然結(jié)果。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，GPT-4在MMLU上的準(zhǔn)確率達(dá)到 86%，這是一套廣泛的標(biāo)準(zhǔn)化考試，包括律師考試、MCAT以及大學(xué)數(shù)學(xué)、物理、生物化學(xué)和哲學(xué)；即使考慮到可能存在測(cè)試污染，這也超出了任何人類的知識(shí)廣度。

關(guān)于大型語(yǔ)料庫(kù)，有研究人員使用GPT-3構(gòu)建了一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)了大型文本數(shù)據(jù)集中的幾種以前未知的模式，以及某篇工作中的縮放率，這表明模型很快就會(huì)成為「超人」。

這兩項(xiàng)工作都利用了LLM的大型上下文窗口，目前該窗口已超過(guò)100,000個(gè)token，并且還在不斷增長(zhǎng)。

更一般地說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有與人類不同的技能特征，因?yàn)槿祟惡蜋C(jī)器學(xué)習(xí)適應(yīng)的是非常不同的數(shù)據(jù)源（前者是通過(guò)進(jìn)化，后者是通過(guò)海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)）。

當(dāng)模型在視頻識(shí)別等任務(wù)上達(dá)到人類水平時(shí)，它們?cè)谠S多其他任務(wù)（例如數(shù)學(xué)、編程和黑客攻擊）上可能會(huì)成為超人。

此外，隨著時(shí)間的推移，會(huì)出現(xiàn)更大的模型和更好的數(shù)據(jù)，這會(huì)讓模型功能變得更為強(qiáng)大，不太可能低于人類水平。

雖然當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)方法可能在某些領(lǐng)域達(dá)不到人類水平，但在數(shù)學(xué)這類人類進(jìn)化并不擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，它們很可能會(huì)顯著超越人類。

推理速度

為了研究ML模型的速度，研究人員將測(cè)量ML模型生成文本的速度，以每分鐘想到380個(gè)單詞的人類思維速度為基準(zhǔn)。

使用OpenAI的chat completions API，GPT-3.5每分鐘可以生成1200個(gè)單詞 (wpm)，而GPT-4可以生成370wpm，截至2023年4月上旬。

像Pythia-12B這樣的小型開源模型，通過(guò)在A100 GPU上使用開箱即用的工具，至少可以生成1350個(gè)單詞wpm， ，通過(guò)進(jìn)一步優(yōu)化，可能還會(huì)達(dá)到2倍。

因此，如果我們考慮截至4月份的OpenAI模型，它要么大約是人類速度的3倍，要么等于人類速度。因?yàn)榧铀偻评泶嬖趶?qiáng)大的商業(yè)化壓力，未來(lái)模型的推理速度還會(huì)更快。

事實(shí)上，根據(jù)Fabien Roger 的跟蹤數(shù)據(jù)，在撰寫本文之前的一周，GPT-4的速度已經(jīng)提高到約540wpm（12個(gè)token/秒）；這表明空間仍然很大。

Steinhard的中位數(shù)預(yù)測(cè)是，模型每分鐘生成的單詞數(shù)將是人類的5倍（范圍：[0.5x, 20x]），這大致是進(jìn)一步增加的實(shí)際收益會(huì)遞減的地方。

重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的速度不是固定的。模型的串行推理速度可以提高k^2，但代價(jià)是吞吐量降低k倍（換句話說(shuō)，模型的$$k^3$$并行副本可以替換為速度快$$k^2$$倍的單個(gè)模型）

這可以通過(guò)并行平鋪方案來(lái)完成，理論上該方案甚至適用于$$k^2$$這樣的大值，可能至少為100，甚至更多。

因此，通過(guò)設(shè)置k=5，可以將5倍人類速度的模型，加速到125倍的人類速度。

當(dāng)然，速度并不一定與質(zhì)量相匹配：GPT 2030將具有與人類

不同的技能特征，在一些我們認(rèn)為容易的任務(wù)上，它會(huì)失敗，而在我們認(rèn)為困難的任務(wù)上，它會(huì)表現(xiàn)出色。

因此，我們不應(yīng)將GPT 2030視為「加速的人類」，而應(yīng)將其視為有潛力發(fā)展出一些違反直覺技能的「超級(jí)加速工人」。

盡管如此，加速仍然很有用。

對(duì)于提速125倍的語(yǔ)言模型，只要在GPT 2030的技能范圍之內(nèi)，我們需要一天時(shí)間的學(xué)會(huì)的認(rèn)知?jiǎng)幼?，它可能在幾分鐘?nèi)就會(huì)完成。

運(yùn)用前面提到的黑客攻擊，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以快速生成漏洞或攻擊，而人類卻生成得很緩慢。

吞吐量和并行副本

模型可以根據(jù)可用的計(jì)算和內(nèi)存任意復(fù)制，因此它們可以快速完成任何可以有效并行的工作。

此外，一旦一個(gè)模型被微調(diào)到特別有效，更改就可以立即傳播到其他實(shí)例。模型還可以針對(duì)特定的任務(wù)進(jìn)行蒸餾，從而運(yùn)行得更快、更便宜。

一旦模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可能會(huì)有足夠的資源來(lái)運(yùn)行模型的多個(gè)副本。

因?yàn)橛?xùn)練模型就需要運(yùn)行它的許多并行副本，并且組織在部署時(shí)，仍然擁有這些資源。因此，我們可以通過(guò)估計(jì)訓(xùn)練成本，來(lái)降低副本數(shù)量。

比如，訓(xùn)練GPT-3的成本，足以運(yùn)行9x10^11次前向傳播。用人類等價(jià)的術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō)，人類以每分鐘380個(gè)單詞的速度思考，一個(gè)單詞平均占1.33個(gè)token，因此9x10^11次前向傳播相當(dāng)于以人類速度工作約3400年。

因此，該組織可以以人類工作速度運(yùn)行3400個(gè)模型的并行副本一整年，或者以5倍人類速度運(yùn)行相同數(shù)量的副本2.4個(gè)月。

接下來(lái)，我們可以試著為未來(lái)的模型預(yù)測(cè)同樣的「訓(xùn)練過(guò)?！梗ㄓ?xùn)練與推理成本的比率）。這個(gè)數(shù)會(huì)更大，主要原因就是這個(gè)數(shù)值大致與數(shù)據(jù)集大小成正比，并且數(shù)據(jù)集會(huì)隨著時(shí)間的推移而增加。

隨著自然產(chǎn)生的語(yǔ)言數(shù)據(jù)被耗盡，這一趨勢(shì)將會(huì)放緩，但新的模式以及合成或自我生成的數(shù)據(jù)仍將繼續(xù)推動(dòng)這一趨勢(shì)。

上面的預(yù)測(cè)有些保守，因?yàn)槿绻M織購(gòu)買額外的算力，模型可能會(huì)在比訓(xùn)練時(shí)使用的資源更多的資源上運(yùn)行。

一個(gè)大致的估計(jì)顯示，GPT-4的訓(xùn)練占用了世界上大約0.01%的計(jì)算資源，在未來(lái)它的訓(xùn)練和運(yùn)行將占用全世界更大比例的算力，因此在訓(xùn)練后進(jìn)一步擴(kuò)展的空間較小。

盡管如此，如果組織有充分的理由這樣做，他們?nèi)匀豢梢詫⑦\(yùn)行的副本數(shù)量增加到另一個(gè)數(shù)量級(jí)。

知識(shí)共享

模型的不同副本可以共享參數(shù)更新。

例如，ChatGPT可以部署到數(shù)百萬(wàn)用戶，從每次交互中學(xué)習(xí)一些東西，然后將梯度更新傳播到中央服務(wù)器，隨后應(yīng)用于模型的所有副本。

通過(guò)這種方式，ChatGPT一小時(shí)內(nèi)觀察到的人性就比人類一生（100萬(wàn)小時(shí) = 114年）還要多。并行學(xué)習(xí)可能是模型最重要的優(yōu)勢(shì)之一，這意味著它們可以快速學(xué)習(xí)任何缺失的技能。

并行學(xué)習(xí)的速度取決于模型同時(shí)運(yùn)行副本的數(shù)量、獲取數(shù)據(jù)的速度以及數(shù)據(jù)是否可以有效地并行利用。

即使是極端的并行化，也不會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)效率造成太大影響，因?yàn)樵趯?shí)踐中，數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的批大小是很常見的，并且梯度噪聲尺度預(yù)測(cè)在某個(gè)「關(guān)鍵批大小」以下，學(xué)習(xí)性能的降低將是最小的。

因此，我們重點(diǎn)關(guān)注并行副本和數(shù)據(jù)采集。

以下兩個(gè)估計(jì)表明，可以讓至少~100萬(wàn)個(gè)模型副本以人類速度并行學(xué)習(xí)。

這相當(dāng)于人類每天學(xué)習(xí)2500年，因?yàn)?00萬(wàn)天=2500年。

我們首先使用了上文第3節(jié)的數(shù)字，得出的結(jié)論是訓(xùn)練模型的成本足以模擬模型180萬(wàn)年的工作（根據(jù)人類速度進(jìn)行調(diào)整）。

假設(shè)訓(xùn)練運(yùn)行本身持續(xù)了不到1.2年，這意味著訓(xùn)練模型的組織擁有足夠的GPU，以人類速度運(yùn)行150萬(wàn)個(gè)副本。

第二個(gè)估算考慮了部署該模型的組織的市場(chǎng)份額。

例如，如果一次有100萬(wàn)個(gè)用戶查詢模型，那么組織必然有資源來(lái)提供100萬(wàn)個(gè)模型副本。

截至2023年5月，ChatGPT擁有1億用戶，截至2023年1月，每天有1300萬(wàn)活躍用戶。

假設(shè)一般用戶請(qǐng)求的是幾分鐘的模型生成文本，因此1月份的數(shù)字可能意味著每天大約5萬(wàn)人的文本。

然而，未來(lái)的ChatGPT式模型很可能會(huì)是這個(gè)數(shù)字的20倍，達(dá)到每天2.5億活躍用戶或更多，因此每天100萬(wàn)人的數(shù)據(jù)，是相當(dāng)合理的。

作為參考，F(xiàn)acebook每天有20億日活用戶。

工具、模態(tài)和執(zhí)行器

過(guò)去看，GPT風(fēng)格的模型主要是在文本和代碼上進(jìn)行訓(xùn)練，與外部世界的交互方面，除了通過(guò)聊天對(duì)話之外能力有限。

然而，現(xiàn)在情況正在迅速改變，因?yàn)槟Ｐ驼诮邮芷渌B(tài)（如圖像）的訓(xùn)練，并且開始與物理執(zhí)行器進(jìn)行接口交互。

此外，模型不會(huì)局限于文本、自然圖像、視頻和語(yǔ)音等人類中心的模態(tài)，它們很可能還將接受對(duì)于我們來(lái)說(shuō)陌生的模態(tài)的訓(xùn)練，比如網(wǎng)絡(luò)流量、天文圖像或其他大規(guī)模數(shù)據(jù)來(lái)源。

工具

最近發(fā)布的模型使用了很外部工具，比如ChatGPT插件。

模型已經(jīng)可以編寫并執(zhí)行代碼，說(shuō)服人類采取行動(dòng)，進(jìn)行API調(diào)用、交易，并潛在地執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)攻擊。

這種能力在未來(lái)還會(huì)進(jìn)一步發(fā)展。

新模態(tài)

現(xiàn)在已經(jīng)有了大規(guī)模的開源視覺-語(yǔ)言模型，比如OpenFlamingo，而在商業(yè)領(lǐng)域，GPT-4和Flamingo都是在視覺和文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的。研究人員還在嘗試更多非傳統(tǒng)的模態(tài)配對(duì)，例如蛋白質(zhì)和語(yǔ)言。

由于兩個(gè)原因，我們應(yīng)該預(yù)計(jì)大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的模態(tài)將繼續(xù)擴(kuò)展。

首先，從經(jīng)濟(jì)上講，將語(yǔ)言與不太熟悉的模態(tài)（如蛋白質(zhì)）配對(duì)是有用的，這樣用戶可以從解釋中受益，并高效地進(jìn)行修改。這意味著在蛋白質(zhì)、生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、CAD模型以及與經(jīng)濟(jì)部門相關(guān)的其他模態(tài)上進(jìn)行多模態(tài)訓(xùn)練。

其次，隨著語(yǔ)言數(shù)據(jù)的耗盡，模型開發(fā)者將尋找新型的數(shù)據(jù)，來(lái)繼續(xù)從規(guī)模效應(yīng)中受益。

除了傳統(tǒng)的文本和視頻，一些最大的現(xiàn)有數(shù)據(jù)來(lái)源是天文數(shù)據(jù)（每天將很快達(dá)到exabytes級(jí)）和基因組數(shù)據(jù)（每天約0.1exabytes）。這些海量數(shù)據(jù)源有可能被用于訓(xùn)練GPT 2030。

使用非傳統(tǒng)模態(tài)，意味著GPT 2030可能會(huì)具有非直觀的能力。它可能會(huì)比我們更好地理解星星和基因，即使它并不具備體力。

這可能會(huì)帶來(lái)一些意外發(fā)現(xiàn)，例如設(shè)計(jì)新穎的蛋白質(zhì)。

執(zhí)行器

現(xiàn)在，大模型還開始使用物理執(zhí)行器：ChatGPT已經(jīng)用于機(jī)器人控制了，OpenAI正在投資一家人形機(jī)器人公司。

然而，與數(shù)字領(lǐng)域相比，物理領(lǐng)域的數(shù)據(jù)收集成本要高得多，而且人類在進(jìn)化上更適應(yīng)物理領(lǐng)域（因此，機(jī)器學(xué)習(xí)模型要與我們競(jìng)爭(zhēng)的門檻更高）。

Steinhard預(yù)測(cè)，在2030年，AI模型能自主組織一輛法拉利的概率是40%。

GPT-2030的影響

當(dāng)像GPT-2030這樣的AI出現(xiàn)，會(huì)對(duì)社會(huì)意味著什么？

可以推測(cè)，它會(huì)顯著加速某些研究領(lǐng)域的發(fā)展，也有很大可能被濫用。

優(yōu)勢(shì)

GPT-2030，代表著一支龐大、高適應(yīng)性和高吞吐量的員工隊(duì)伍。

它可以在并行副本中完成180萬(wàn)年的工作，其中每個(gè)副本的運(yùn)行速度是人類的5倍。

這意味著我們可以（在并行性約束的前提下）在2.4個(gè)月內(nèi)，模擬180萬(wàn)個(gè)智能體工作一年的情況。

我們可以支付5倍的FLOP費(fèi)用，來(lái)獲得額外的25倍加速（達(dá)到人類速度的125倍），因此我們還可以在3天內(nèi)，模擬14000個(gè)智能體工作一年的情況。

限制

限制這個(gè)數(shù)字化勞動(dòng)力的，主要有三個(gè)障礙：技能要求、實(shí)驗(yàn)成本和自主性。

首先，GPT-2030的技能要求與人類不同，使其在某些任務(wù)上表現(xiàn)較差）。

其次，模擬的工作者仍然需要與世界接觸以收集數(shù)據(jù)，這會(huì)產(chǎn)生時(shí)間和計(jì)算成本。

最后，現(xiàn)在的模型在進(jìn)行一連串思考后，只能生成幾千個(gè)token，之后就會(huì)「卡住」，進(jìn)入一個(gè)不再產(chǎn)生高質(zhì)量輸出的狀態(tài)。

或許GPT-2030在被重置或通過(guò)外部反饋引導(dǎo)之前，能夠連續(xù)運(yùn)行數(shù)個(gè)相當(dāng)于人類工作日的時(shí)間。

如果模型以5倍的加速運(yùn)行，這意味著它們每隔幾個(gè)小時(shí)就需要人類監(jiān)督。

因此，GPT-2030最有可能影響的任務(wù)是：

1. AI相對(duì)于人類的強(qiáng)項(xiàng)

2. 只需要能夠方便快速地收集外部經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的任務(wù)（而不是昂貴的物理實(shí)驗(yàn)）

3. 可以事先分解為可靠執(zhí)行的子任務(wù)，或具有明確且可自動(dòng)化的反饋度量，以幫助引導(dǎo)模型的任務(wù)

加速！

同時(shí)滿足上述三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的一個(gè)任務(wù)，就是是數(shù)學(xué)研究。

在第一點(diǎn)上，GPT-2030可能具有超人的數(shù)學(xué)能力。

在第二和第三點(diǎn)上，數(shù)學(xué)可以純粹通過(guò)思考和寫作來(lái)完成，而且如果一個(gè)定理被證明了，我們會(huì)知道。

此外，現(xiàn)在全球并沒有多少數(shù)學(xué)家（在美國(guó)只有3000名），因此GPT-2030可能會(huì)在在幾天內(nèi)，就模擬出超過(guò)所有數(shù)學(xué)家一年內(nèi)產(chǎn)出的成果。

機(jī)器學(xué)習(xí)研究也基本滿足上述標(biāo)準(zhǔn)。

GPT-2030將具有超人的編程能力，包括實(shí)現(xiàn)和運(yùn)行實(shí)驗(yàn)。

它在展示和解釋實(shí)驗(yàn)結(jié)果方面也會(huì)表現(xiàn)相當(dāng)出色，因?yàn)镚PT-4能夠以通俗易懂的方式解釋復(fù)雜主題，同時(shí)市場(chǎng)也對(duì)此有很大需求。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)研究可能會(huì)簡(jiǎn)化為構(gòu)思好要進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)，然后和高質(zhì)量（但可能不可靠）的實(shí)驗(yàn)結(jié)果報(bào)告交互。

到2030年，碩博研究生可能會(huì)擁有和今天的教授相同的資源，仿佛手上帶了幾名優(yōu)秀學(xué)生。

社會(huì)科學(xué)的發(fā)展可能也會(huì)顯著加速。很多論文的大部分工作是追蹤、分類和標(biāo)記有趣的數(shù)據(jù)來(lái)源，并提取模式。

這滿足了要求3，因?yàn)榉诸惡蜆?biāo)記可以分解為簡(jiǎn)單的子任務(wù)；也滿足了要求2，只要數(shù)據(jù)可以在互聯(lián)網(wǎng)上獲得，或者可以通過(guò)在線調(diào)查收集到。

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