爱因斯坦AI模型
Hacker News 摘要在这篇名为《爱因斯坦AI模型》的文章中，作者Thomas Wolf分享了自己对人工智能（AI）在科学发展中可能带来的影响的看法。他反对了一种观点，即AI将导致一个“压缩的21世纪”，即所有的科学发现将在短短的5-10年内完成。这个观点源于Dario的论文《爱的机器》，该文描述了一种情形，即在数据中心中拥有大量的“爱因斯坦”，迅速推动科学进步。
作者首次阅读该论文时深感震惊，认为AI会在五年内彻底改变科学，但重新阅读后发现其中许多内容似乎是愿望的结果。他认为，当前趋势下我们得到的将是“在服务器上的同意者”，而非真正的科学创新者。Wolf通过自己的个人经历来阐述这一观点：尽管他在学术上表现优异，但成为研究者后却发现自己只是一个平庸的研究者，难以挑战已知的理论和知识。
他引用了历史上许多天才的经历，例如爱迪生、艾米莉·麦克林托克和爱因斯坦，强调真正的科学突破源于提出正确的问题和挑战现有的认知。真实的科学进展往往来源于那些颠覆常识的思考，而不仅仅是答案。比如，哥白尼提出地球绕太阳转的理论，或者CRISPR的广泛应用，都是突破性思维的结果。
作者指出，现在评估AI模型智能提升的标准主要通过一些极具挑战性的考试来实现，但这类考试往往只测试模型能否给出已知答案。真正的科学突破不应该是回答已知问题，而是提出新的、有挑战性的问题。
他认为，现阶段的AI大多是乖顺的“优秀学生”，它们的目标是成为有效的助手，而不是颠覆性的创新者。他呼吁在评估AI模型性能时，也许应当考虑如何挑战过去的知识，提出新的思路和问题。
最后，作者提到了一个名为“第37步”的例子，认为尽管它非常出色，但仍然是对围棋规则下问题的优雅解答，而非真正的突破。他认为，一种爱因斯坦级别的突破会涉及到从根本上重新定义规则，或是在数学领域探索以往未相关的领域，提出新颖的研究方向。总的来说，作者对达到真正的科学突破持审慎态度，认为这一目标的难度仍然很高。