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英伟达首席科学家在股价巅峰期黯然辞职自我反省?(图)

2024-07-18 来源: AI前线 原文链接 评论0条

很多朋友可能没听说过 Jacopo Pantaleoni 的名字,但或多或少应该见证过他的工作成果。Pantaleoni 的专长是将数据转换为图像,作为首席科学家在英伟达供职期间为其开发了旗舰产品的图形处理单元。他的工作帮助塑造了超现实的数字图像世界,进而构成了从电子游戏到电影艺术、再到作为 DNA 测序研究核心的生物信息学的一切。除此之外,他的贡献对于 AI 革命同样意义重大,支撑起 OpenAI 及其他从业企业开启了这个前所未有的时代。

但去年的时候 Pantaleoni 选择离开英伟达,当时正值 OpenAI 主导的 AI 热潮将这家图形芯片巨头推向科技界的顶峰。辞职的原因,他表示自己“需要一段时间来反思,必须承认我对社会的间接贡献大多数并不太正向。”

此后他不仅直言不讳地批评 AI 技术没用对地方,还批评了英伟达在这场浪潮当中扮演的角色。在他看来,AI 技术不应该用到广告经济上,更不应该破坏人们的生计。

在英伟达高光时期,独自离开的首席科学家

虽然最近 15 年 Jacopo Pantaleoni 在为英伟达工作,但实际上他在高性能计算领域已经拥有 25 年的工作经验,并曾两次获得高性能图形学的“时间考验(Test of Time)”奖,该奖项主要是表彰那些对计算机图形学产生广泛且持久影响的研究。

英伟达首席科学家在股价巅峰期黯然辞职自我反省?(图) - 1

他为实时光线追踪创建的基础算法——这一技术是当前许多元宇宙和数字人类项目的核心——已经在革命性地改变今天的游戏行业。

这些渲染技术能够帮助我们从不存在任何视觉元素的三维数据集模型生成极为逼真的图像。身为一名计算机科学家,Pantaleoni 帮助开发了詹姆斯·卡梅隆里程碑之作《阿凡达》的图形系统,并为《黑客帝国》背后的技术公司之一 Mental Images 编写了程序。

同样的技术在电子游戏中也有所体现,这也是英伟达等厂商在 90 年代末到 21 世纪初得以崛起的原因所在。英伟达开始生产硬件,将这种计算机渲染技术带给普罗大众,最直接的作用就是运行电子游戏。早在 2010 年,他和黄仁勋等人就意识到,计算机图形所需要的计算能力与机器学习 / 人工智能等任务需要的算力是一回事。这正是黄仁勋出色才能的体现,而 Pantaleoni 则努力提高英伟达硬件的可编程性,帮助越来越多的人能够使用和支配这些算力,可以说 Pantaleoni 是 GPU 大规模并行高性能计算领域的早期贡献者。

发展到现在,从人工智能热潮中获益最大的公司莫过于英伟达,黄仁勋曾说过该公司处于一场新“工业革命”的核心。训练大规模的大型语言模型并运行它们需要巨大的计算能力。英伟达的 GPU 已经是人工智能行业的黄金标准,亚马逊、谷歌、微软等云计算巨头和人工智能初创公司都在争相购买。

自 2023 年初以来,英伟达股价上涨了约 785%,仅去年一年净利润同比大涨 581%。今年 6 月,英伟达短暂地成为全球最有价值的公司。现在英伟达的市值已突破 3 万亿美元,相当于该公司 2018 年 8 月约 1500 亿美元市值的 20 倍。著名投资人詹姆斯·安德森更是大胆预测,在未来十年内,其市值有望达到惊人的 50 万亿美元,这一数字将超越当前标准普尔 500 指数所有公司的总市值。

喜人的业绩之下,让押注英伟达股票的投资者们,分食了这场科技造富盛筵。就像一位投资者说的:“这种机会是十年难遇的,在我看来,英伟达一年之内,帮很多投资者赚到了原本用很多年才能赚到的钱。”

作为英伟达的首席科学家,Pantaleoni 也持有英伟达公司的股份,这些股份让他虽工作内容小众但收入丰厚,“哪怕是在股价上涨之前,就已经对我们的生活方式产生影响。”他们这群图形专家,“已经成为掌握全球大多数财富的那 1% 群体中的一员。”

但他选择了在英伟达的上升期离开了这家他工作了十五年的公司,“我意识到,我对于这个社会的贡献,无论是直接还是间接的,其范围都比我想象中要大得多。我需要一段时间来反思、特别是以批判性的方式审视这一点。而且必须承认,我对社会的间接贡献大多数并不太正向。”

没想到自己的成果被用来,摧毁普通人的生计

Pantaleoni 毕生致力于提升计算和模拟技术,在他看来,人工智能从根本上代表着这一进程的最高峰,是一种可以融入和改进我们计算模型的全新且功能强大的工具。作为一种工具,人工智能可以在疾病诊断、基因组学、药物发现和气候模拟等领域发挥巨大作用。

“我认为,将人工智能革命视为冰山一角更为恰当,其背后是更广泛、更深刻的计算能力革命。” Pantaleoni 表示,“自从计算机发明以来,我们的计算能力一直在呈指数级增长。70 多年来,其速度每 18-24 个月就会翻一番。”

虽然 AI 对像癌症检测这样的任务自动化确实非常有用,但目前极少数超大型公司在资本、基础设施和人力资源方面占据圧倒的优势地位,他们没有选择用这些技术造福人类,而是投放到了“注意力经济”和可能摧毁人们生计的地方:

“对人工智能的这种运用与所谓的注意力经济密切相关,注意力经济是机器学习算法和服务创造的新型市场,旨在抓住并保持用户注意力。这些产品通过不断向我们的大脑灌输大量程序生成和传播的 (错误) 信息,并限制我们集中注意力和花费时间将信息提炼成知识的能力,从而导致更广泛、更严重的认知衰弱。随着假新闻和阴谋论的疯狂传播,这一进程正日益将民主置于危险境地。

然而,这场革命的另一个需要最大关注的方面是人工智能如何被应用于降低人力成本。生成式人工智能已经部分地实现了诸如客户服务、数字插画和计算机编程等领域的自动化。但真正危险的是,它将扩展到更敏感的领域,例如教育(例如通过数字人)和安全(例如自主武器)。虽然这些发展使商业运营成本降低,但它们最终也可能破坏人们的生计。

此外,在更基本的层面上,我们必须记住,历史上自动化一直被广泛用作权力和权力集中的工具。我们已经看到,人工智能的进步正在推动科技领域一小部分超大型公司的资本、基础设施和人力资源的集中。”

自己创造的技术最终却是以这样的方式在发挥作用,这让他感到很意外,“我一生都致力于用技术手段将数学变成艺术,并将计算变成科学研究的工具——例如 DNA 测序。所以看到这项技术最终主要被用于广告宣传和注意力经济,这是有点令人失望。”

“AI 造成的风险是已知的。Sam Altman 之类的人物提出的所谓灭世威胁,其实是想要以混淆视听的方式转移人们对最紧迫问题的注意力。毕竟他们往往是既得利益者,把水搅浑更有好处。”目前的主要风险在于权力的过度集中,进而导致工作岗位流失。另一个主要问题是,计算技术正在对整个人类社会施加愈发规模化的认知弱化压力。

“我们将大部分注意力放在专门设计的算法上,而这些算法存在的意义就是娱乐我们的视觉皮层——这其实就是我一生中贡献最大的领域。我主要从事的就是视觉计算。视觉计算的力量实际上也正是英伟达等企业能够取得成功的原因。”

Pantaleoni 意识到不对劲的时候,大概是 2014 年到 2015 年那会。我开始对自己工作成果所产生的影响有了一种奇怪的感觉。“我见证了巨大的转变,看到谷歌和亚马逊这类厂商成为高算力硬件的大客户,并且在为完全不同的多种用途开发大规模并行计算能力。他们开始大规模使用机器学习技术,而目的却是为了靠广告宣传和吸引注意力赚钱。”

“我认为这其实也就是谷歌获得成功的秘诀。”他们在本质上是一家机器学习公司,也是第一批从计算机设备的可扩展性中获得巨大利益的企业。以往一切制造公司都面临着收益递减的困扰,而他们是第一批克服了这种困境的厂商,在实质上完成了收益递增的转型。简单来说,如果我们有一家传统制造企业,那想要扩张就必须得向更多人力雇员支付更多工资。这就要求我们采购更多上游产品和原材料。但与之截然不同,谷歌这样企业的原材料却是完全免费的,单纯只是信息。他们要做的,就是投入越来越多的计算能力来处理这些素材。

但作为英伟达的一员,实际上很难为此做出改变,英伟达虽然没有为注意力经济直接做出贡献,但却是支撑注意力经济正常运转的引擎。像英伟达这样的厂商没办法说“我们拒绝为这样的市场提供支持”。

Pantaleoni 之所以选择离开,就是意识到从企业内部改变结果根本就没有可行性。他认为从根本上打破这种对社会的负面影响的唯一方式,就是投身到监管事业中去。“我正尝试转型成为公共专家。我为监管机构提供咨询,也曾受邀在会议上发言。我不知道自己还要不要在技术这条路上走下去——也许会,但我必须找到真正符合自己对社会产生积极影响这个愿望的切入点。”

比如说跟医学相关的项目,都是在尝试以积极、而非剥削的方式依靠技术来解决医疗难题。或者开发出更底层的技术——这类技术不会在公众当中引发高度关注,而是更加边缘化。或者是其他一些跟当今这些 AI 助手定位完全相反的技术,比如有助于激励离子们参与社交、或者更加重视学习,乐于利用自己的智能来解决更多问题等等。

参考链接:

https://nymag.com/intelligencer/article/why-i-quit-nvidia-at-the-start-of-the-ai-boom.html

https://medium.com/authority-magazine/scientist-and-writer-jacopo-pantaleoni-on-the-future-of-artificial-intelligence-a15d7e5b447d

https://cybernews.com/editorial/democracy-in-danger-artificial-intelligence-supercomputers/

https://www.researchgate.net/profile/Jacopo-Pantaleoni

https://x.com/jpantaleoni

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