Este artigo interpreta principalmente a avaliação dos grandes modelos atuais pelo famoso cientista da computação Michael Jordan em uma entrevista exclusiva à Comunidade Zhiyuan. Ele ressaltou que os grandes modelos ainda precisam de melhorias na quantificação da incerteza dos resultados das previsões e no estabelecimento de modelos económicos que incentivem os contribuidores de conhecimento. As opiniões do Professor Jordan baseiam-se no seu profundo conhecimento nas áreas de estatística e microeconomia. Ele defende uma abordagem de "aprendizado de máquina coletivista" para resolver problemas sociais complexos e apela aos governos e fundações para apoiarem a construção de um sistema de IA mais inclusivo.
Michael Jordan, um conhecido cientista da computação, disse em uma entrevista exclusiva à Comunidade Zhiyuan que os grandes modelos atuais ainda precisam continuar a trabalhar duro em dois aspectos: primeiro, eles não têm a capacidade de quantificar a incerteza dos resultados da previsão e dar certeza medidas; em segundo lugar, os grandes modelos carecem de um modelo de incentivo económico que possa recompensar de forma rastreável os contribuidores de conhecimento. Sua visão está relacionada ao seu conhecimento nas áreas de estatística e microeconomia. Michael Jordan acredita que a resolução de problemas sociais, como cuidados médicos e transporte, requer consideração do sistema e dos níveis coletivos e um aprendizado de máquina coletivista. Ele também disse que os governos e as fundações não deveriam apenas apoiar as grandes empresas, mas também ajudar a construir um ecossistema onde as ideias de todos tenham a oportunidade de ser concretizadas.Em suma, as opiniões do Professor Michael Jordan apontam o caminho para a direção futura do desenvolvimento de grandes modelos, enfatizando a importância de combinar o desenvolvimento tecnológico com benefícios sociais, bem como a necessidade de construir um ecossistema de IA justo e aberto, que seja digno de ser nosso pensamento profundo.