问了身边的一些技术专家和做科研的朋友，大概对 OpenAI 和老牌人工智能专家为什么存在路线斗争有了一些认知：

- 传统一些的研究是有很强的主题性和中间层的，比如语义理解、句法分析、情感分析、意图分析等等。每个主题都有很多团队研究，都有很多比赛和测试可以参加，都有很多论文刊物可以发。

- GPT 的大模型异常简洁，几乎没有中间层，就是全部黑盒训练，全靠语料库却达到了类似的效果，问 GPT 一个词的含义和句法语义也能答出来。就像 GPT-4 demo 里这个梗图，不要扯别的，加几层再说。

- 过去普遍认为，单靠训练语料是达不到通用人工智能的，里面必须得有人类天才的发明或者贡献（有朋友说这是属于顶级科学家的 ego，不然只是训练模型有啥意思？）而现在被视为邪教的大模型却在实际应用层面跑出来了，最接近通用人工智能。

- 一个延伸的问题就是，未来各个「中间层」的主题研究是不是还需要？不讨论科学价值，未来会不会产业界、大企业只在大模型上投入了？这样的结果很可能是大量人工智能的研究人员失业，不再被需要。

- 另一个延伸得有点儿远的问题是，目前的大模型还是靠语料做预测，还是统计意义上的体现，这是被传统学派所批评的——它不具备逻辑推理能力或情感能力。可是，这些本来就是人类的抽象概念。碳基生命的大脑的原理尚不透明，硅基生命为什么就非得跟人一样？这就是个科学哲学的问题了。

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