通用人工智能時代意味著什么？從末位淘汰到次優者出局
大模型使：最頭部贏家搜尋“變化”、從“變化”中發現“機遇”的空間大幅提升；最頭部贏家干次優事項的成本大幅降低，從而產生跨產業的比較優勢；同行業、同產業競爭加劇，從“末尾淘汰”變成“次優者出局”。
（本文首發于2023年4月6日《南方周末》）
責任編輯：陳斌
1990年代以來，“深度學習”成功應用于多項商業應用：谷歌的搜索、抖音的推薦等，深度學習早已成為互聯網巨頭的標配，但通常被視為掌握在少數專家手中的小圈子手藝。
革命性的變化是，隨著訓練數據的增加，從一個深度學習系統中獲得良好性能所需的技巧成分、手藝成分在急劇降低。其實目前深度學習系統的算法與1980年玩具系統的算法并無二致，真正的進步是我們今天擁有了訓練這些算法所需的資源，包括數據和算力。
一方面是我們的算力幾十年來提高了6個數量級（100萬倍），另一方面是我們的社會在高速數字化，數據量每3年翻番：真實世界的數據越來越多地生成?計算機越來越緊密地聯網?數據越來越容易被整理成機器能理解的數據集。按照經驗法則：“1000萬個標注樣本，即可以令機器系統達到平齊人類的臨界點”，而前沿的無監督學習系統可以在更小的數據集上迅速平齊人類。于是，隨著計算能力的
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