تفسر هذه المقالة بشكل أساسي تقييم النماذج الكبيرة الحالية التي أجراها عالم الكمبيوتر الشهير مايكل جوردان في مقابلة حصرية مع مجتمع Zhiyuan. وأشار إلى أن النماذج الكبيرة لا تزال بحاجة إلى تحسين في قياس عدم اليقين في نتائج التنبؤ وإنشاء نماذج اقتصادية تحفز المساهمين بالمعرفة. تعتمد آراء البروفيسور جوردان على معرفته العميقة في مجالات الإحصاء والاقتصاد الجزئي، وهو يدعو إلى نهج "التعلم الآلي الجماعي" لحل المشكلات الاجتماعية المعقدة ويدعو الحكومات والمؤسسات إلى دعم بناء نظام بيئي أكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي.
قال مايكل جوردان، عالم الكمبيوتر المعروف، في مقابلة حصرية مع مجتمع Zhiyuan، إن النماذج الكبيرة الحالية لا تزال بحاجة إلى مواصلة العمل الجاد في جانبين: أولاً، تفتقر إلى القدرة على قياس عدم اليقين في نتائج التنبؤ وإعطاء اليقين وثانيا، تفتقر النماذج الكبيرة إلى نموذج حوافز اقتصادية يمكنه مكافأة المساهمين بالمعرفة بشكل يمكن تتبعه. وترتبط وجهة نظره بفهمه في مجالات الإحصاء والاقتصاد الجزئي. يعتقد مايكل جوردان أن حل المشكلات الاجتماعية مثل الرعاية الطبية والنقل يتطلب مراعاة النظام والمستويات الجماعية والتعلم الآلي الجماعي. وقال أيضًا إنه لا ينبغي للحكومات والمؤسسات أن تدعم الشركات الكبيرة فحسب، بل يجب أن تساعد في بناء نظام بيئي حيث تتاح لأفكار الجميع فرصة لتحقيقها.وبشكل عام، تشير آراء البروفيسور مايكل جوردان إلى الطريق نحو اتجاه التطوير المستقبلي للنماذج الكبيرة، مع التركيز على أهمية الجمع بين التطور التكنولوجي والمنافع الاجتماعية، فضلاً عن ضرورة بناء نظام بيئي عادل ومفتوح للذكاء الاصطناعي، وهو أمر يستحق الاهتمام به. تفكيرنا العميق.