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Google老董：大模型3新方向，不必再認真學Python？

取自：遠見雜誌

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2024-08-20

曾任Google執行長與董事長的施密特，上週史丹佛演講影片意外引發討論。Flickr/Collision Conf CC BY 2.0

曾任Google執行長與董事長的施密特，上週史丹佛演講影片意外引發討論，雖之後引發輿論風波被迫下架。其實他在其中說了不少業界沒人敢說的真話，不只是WFH沒競爭力而已。近年大量投資AI新創的施密特，對於大語言模型的近期發展，直指：別再以為生成式AI就這樣，真正厲害的現在才要出現，竟可能取代工程師，讓Python不用成為人人必須認真學的程式語言？共有3大方向，一文詳解。

曾在Google擔任執行長和董事長、現為專業投資人的施密特（Eric Schmidt），近期因為在史丹佛大學演講的言論站上風口浪尖。

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客座參與這堂探討人工智慧對經濟和社會影響的課堂時，施密特評論Google競爭力不如對手，是因為公司重視工作和生活平衡，例如員工遠距工作天數過長；馬斯克（Elon Musk）和台積電之所以能成功，就是因為能夠宵衣旰食、日以繼夜工作，即便是高材生如物理學博士，也要進到工廠地下室工作。

除了觀察人工智慧發展和幾間科技巨頭的競爭態勢以外，投資大量AI新創的施密特，也針對現在大語言模型（Large Language Model，LLM）在技術發展和應用上，提出3個他觀察到的重要方向，分別是模型上下文窗口（context window）提升讓模型更有用、文字轉行動（text to action）賦能一般人，以及AI代理人變得更為普遍。

上下文窗口變長解決資料新近問題、提升短期記憶
不管是OpenAI、Anthropic還是Google，每次發表新模型時，除了彰顯模型表現，例如回答更準確、幻覺更少，總會強調模型的上下文窗口再度提升，能夠處理的文字長度變得更多。

施密特分析，上下文窗口拉長，能夠解決模型資料不夠新的問題，並且透過短期記憶，完成更多任務。

每次打造新模型時，開發者們都會盡力納入當下所能準備的最新資料，並在訓練完畢並推出模型後，公告模型的知識截止日期（knowledge cutoff date）。若想把最近發生的事件、科學家新提出的研究再放進模型，讓其習得新知，則要在下一次訓練模型時納入這些資料。

不過，訓練模型代價高昂，不只要消耗算力，還要準備人力處理資料，訓練後還要微調，施密特表示要花上18個月才能打造出新一代模型，「因此模型總是過時。」當然，開發者們也有其他方法提升模型表現，例如調整指令（prompt）的寫法，或者活用增強檢索生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）調取資料。

隨著模型處理的上下文窗口不斷變長，施密特認為，資料新近度（recency）的問題便消失了，因為使用者可以直接在對話中放進成千上萬個字，即便放進十篇論文或者媒體報導，模型都能快速消化，因此有能力掌握如以巴衝突的最新發展，「它就跟Google一樣（反映）當下」。

除了突破資料截止日期的限制，上下文窗口也能當成模型的短期記憶來看待。若模型的上下文窗口很小，代表對話沒多久就會忘掉，這樣的AI工具無法完成太多任務。相反地，當模型能夠記住一整本書的內容，人類等於擁有一位能夠極速處理資訊的助手，直接與其討論未知領域的知識。

文字轉行動讓一般人也能寫程式，AI代理人將普及
施密特將他觀察到的另一個重要趨勢，以文字轉行動（text to action）描述。舉例來說，把使用者寫下的文字轉換為程式碼，讓資工、電機學院以外沒上過程式課程的人，也能開發出網頁或者應用程式，

生成式AI在近兩年能夠震撼世人，正是因為自然語言處理（Natural Language Proecessing，NLP）技術發展提升到新的境界，模型能夠理解日常對話，並給予生動的文字回覆。

如果從文字的輸入輸出，一舉提升至更高層次，將輸出變得結構化，串接到其他模型或者應用，使得AI能夠採取行動，這就是施密特所說文字轉行動的真諦。以後人們愈來愈不用認真學Python，把英文學好就夠了。

觀察到如此願景的不只有施密特，只是每個人用詞不同。今年6月，黃仁勳在公開演講時，同樣勾勒出他眼中的時代變革，「我們從指令驅動的計算（instruction-driven computing），也就是寫程式，轉變為意圖驅動的計算（intention-driven computing）。」

黃仁勳強調，只有少數人能夠精準寫出有著清楚規範的程式，但現在只要能夠以文字傳達意圖，人工智慧便能替使用者完成後續工作，此後我們不只能夠大規模地生產軟體，更能夠大規模地生產數位智慧（digital intelligence）。

從文字轉行動延伸，再往下的願景便是AI代理。在同一場演講中，黃仁勳表示人工智慧能夠自行規劃、完成多個步驟的推理，且AI代理之間還會彼此互動。

施密特的想法與黃仁勳相同，他表示AI代理將能夠和人類協作，共同處理複雜問題。舉例來說，有開發者打造出提供給化學家使用的LLM系統「ChemCrow」，它能夠自主生成關於蛋白質結構的假設，測試後再將學習到的回饋放回系統，藉此改善其表現，未來將能讓ChemCrow自動化執行化學任務。

可以想像，不只化學，每個領域都能以LLM打造出人類的第二大腦，將決策外包給人工智慧執行。從加長版的上下文窗口，再到NLP技術的提升，讓文字轉行動得以實現，LLM的種種進步，都讓人期待AI代理革命成功的那一天。

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