Dieser Artikel interpretiert hauptsächlich die Bewertung aktueller Großmodelle durch den berühmten Informatiker Michael Jordan in einem exklusiven Interview mit der Zhiyuan Community. Er wies darauf hin, dass große Modelle noch verbessert werden müssen, um die Unsicherheit von Vorhersageergebnissen zu quantifizieren und Wirtschaftsmodelle zu etablieren, die Anreize für Wissenslieferanten bieten. Die Ansichten von Professor Jordan basieren auf seinen fundierten Kenntnissen in den Bereichen Statistik und Mikroökonomie. Er befürwortet einen „kollektivistischen maschinellen Lernansatz“ zur Lösung komplexer sozialer Probleme und fordert Regierungen und Stiftungen auf, den Aufbau eines integrativeren KI-Ökosystems zu unterstützen.
Michael Jordan, ein bekannter Informatiker, sagte in einem Exklusivinterview mit der Zhiyuan Community, dass die aktuellen großen Modelle in zweierlei Hinsicht noch hart arbeiten müssen: Erstens fehlt ihnen die Fähigkeit, die Unsicherheit der Vorhersageergebnisse zu quantifizieren und Sicherheit zu geben Zweitens fehlt es großen Modellen an einem wirtschaftlichen Anreizmodell, das Wissensträger nachweisbar belohnen kann. Seine Sichtweise hängt mit seinem Verständnis in den Bereichen Statistik und Mikroökonomie zusammen. Michael Jordan glaubt, dass die Lösung sozialer Probleme wie medizinische Versorgung und Transport eine Berücksichtigung auf System- und kollektiver Ebene sowie ein kollektivistisches maschinelles Lernen erfordert. Er sagte auch, dass Regierungen und Stiftungen nicht nur große Unternehmen unterstützen sollten, sondern auch dazu beitragen sollten, ein Ökosystem aufzubauen, in dem alle Ideen eine Chance haben, verwirklicht zu werden.Alles in allem weisen die Ansichten von Professor Michael Jordan den Weg für die zukünftige Entwicklungsrichtung großer Modelle und betonen die Bedeutung der Kombination technologischer Entwicklung mit gesellschaftlichem Nutzen sowie die Notwendigkeit, ein faires und offenes KI-Ökosystem aufzubauen, das es wert ist unser tiefer Gedanke.