谷歌AI掌门人：发展AI不能只靠堆硬件(3)
问：这是否意味着未来AI公司竞争是否将围绕工具使用和智能体展开，即AI可以做很多事，不仅限于聊天？据称OpenAI正在研究这个问题。
哈萨比斯：可能。我们在这条路上探索了很长时间。自AlphaGo以来，智能体、强化学习和规划一直是我们的主要工作。2016年，DeepMind开发了一种突破性算法，能解决复杂问题和玩复杂游戏。我们正在重新审视很多想法，并考虑将AlphaGo的能力与这些大模型结合。内省和规划能力将有助于消除幻觉等问题。
问：如何引导模型使其更具逻辑性？
哈萨比斯：这是一个大领域，我们投入了大量时间和精力。我们认为，当系统开始变得更像智能主体时，这将是它们能力的重大进步。我们在这方向投入了大量资金，其他公司也一样。我一直在安全论坛和会议上说，这是一个大改变。一旦我们让类似智能体的系统工作起来，人工智能就会与目前系统（基本上是被动问答系统）大不同，因为它们会变成主动型学习者。当然，它们也会更有用，因为能帮你完成任务。但我们将不得不更加小心。
我一直主张把智能体放到网上之前，用强化的模拟沙盒测试它们。我认为行业应认真考虑这些系统的出现，并采取措施确保安全性。也许要几年，也许更早，但这是另一类不同的系统。
问：你提到需要更多时间来测试你们最强模型Gemini Ultra。这是因为模型开发进度过快，还是因为这类大型模型存在潜在问题？
哈萨比斯：实际上两方面都有。模型规模越大，微调时面临的挑战越复杂，所需时间越长。更大模型具备更多功能，意味着我们需更全面测试。
值得一提的是，随着Google DeepMind变成更成熟稳定的组织，我们开始尝试新的发布策略。我们会提前发布实验性功能或模型，并邀请少部分受信任的早期测试者体验。这样，我们可以在正式发布前收集反馈并进行必要的调整。
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