この記事は主に、Zhiyuan Community との独占インタビューで有名なコンピューター科学者 Michael Jordan が行った現在の大型モデルの評価を解釈します。同氏は、予測結果の不確実性を定量化し、知識貢献者を動機付ける経済モデルを確立する上で、大規模モデルにはまだ改善の必要があると指摘した。ジョーダン教授の見解は、統計とミクロ経済学の分野における深い知識に基づいており、複雑な社会問題を解決するための「集団主義的機械学習」アプローチを提唱し、より包括的な AI エコシステム システムの構築を支援するよう政府や財団に求めています。
著名なコンピュータ科学者であるマイケル・ジョーダン氏は、知源コミュニティとの独占インタビューで、現在の大規模モデルは2つの側面で依然として努力を続ける必要があると述べた。まず、予測結果の不確実性を定量化し、確実性を与える能力が欠けていることだ。第二に、大規模モデルには、知識の貢献者に追跡可能な報酬を与えることができる経済的インセンティブ モデルが欠けています。彼の見解は統計とミクロ経済学の分野での理解に関連しています。マイケル・ジョーダンは、医療や交通機関などの社会問題を解決するには、システムと集団レベルからの考慮と集団主義的な機械学習が必要であると考えています。同氏はまた、政府や財団は大企業を支援するだけでなく、あらゆる人のアイデアが実現するチャンスがあるエコシステムの構築を支援すべきだと述べた。全体として、マイケル・ジョーダン教授の見解は、大型モデルの将来の開発方向性を示しており、技術開発と社会的利益を組み合わせる重要性と、公正でオープンな AI エコシステムの構築の必要性を強調しています。私たちの深い思い。