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著述仅代表作家本东谈主不雅点

1月9日，CES2025现场，Meta 副总裁兼首席东谈主工智能科学家杨立昆与Wing Venture Capital 计议主管Rajeev Chand进行了一场对谈。对话中辩论了AGI、scaling law、寰宇模子、AI智能体等热门话题。

杨立昆认为AGI这一术语自身莫得施行道理，他强调东谈主类智能是高度专科化的，称AGI并不代表东谈主类级智能，此外他还默示AI智能体是一个挑战，而非现成的贬责决议。

以下是本次对话齐全实录，经翻译剪辑：

主捏东谈主：早上好。咱们很侥幸今天能请到一位东谈主工智能的三位教父之一。他是图灵奖的得回者，以及许多我无法在此列出的其他奖项。他在 Meta 担任首席 AI 科学家。请环球和我沿路宽贷 Yann LeCun 来到 CES。

是以 Yann，为了准备此次会议，我向好多东谈主类和非东谈主类计议了问题。我准备了两页的问题列表，咱们会尽可能多地酬劳。让咱们从本周的新闻驱动。OpenAI 的 Sam Altman 在本周早些时候发布博客称，让我确保我正确地使用了这些词，"咱们知谈如何构建AGI ，而且咱们驱动转向超等智能。"面前，你对AGI和 2025 年的预测有一些蛮横的措辞。你的反馈和想法是什么？

AGI 这个术语自身是无道理的

杨立昆：好的，当先，这果真取决于你所说的AGI是什么真理。坦率地说，我不心爱这个短语，因为东谈主们用它来基本上默示达到东谈主类智能水平的智能，而东谈主类智能吵嘴常专科化的，咱们认为咱们领有通用智能，但咱们莫得。咱们是超等专科化的。是以通盘AGI这个短语，在我看来是天方夜谭。

然则，面前如果咱们辩论东谈主类水平的智能，这是什么真理？咱们是否需要能够通过讼师经验闇练或大学入学闇练？问题是，咱们无法估计这少许，因为对于咱们能想出的每一个测试或每一个基准，咱们将能够构建一个挑升的系统来打败该基准。而且多年来，通过拼装通盘这些系统，咱们将领有能够作念好多事情的系统。但这并不料味着它们具有东谈主类水平的智能，这并不料味着它们具有权谋、推理、贬诽谤题、交融物理寰宇的通盘技艺。

主捏东谈主：那么你如何知谈Llama或后续模子是否达到了东谈主类水平的智能呢？这是你更心爱的说法。你怎么知谈呢？

杨立昆：实足不可能，咱们今天所知的这种类型的自回顾大谈话模子会达到东谈主类水平的智能。它不会发生。好吗？是以，我不知谈 Sam 指的是什么，他指的是哪种类型的架构，他莫得说。嗯，曩昔，他说，咱们离AGI还特地千天，不管你怎么交融，我开心这少许。那是数千天，问题是有若干个千？你知谈，1000 即是三年。是以咱们至少还有三年时候，但还不啻于此。 如果，咱们在 Meta 的 FAIR 正在进行的谋略获胜了，因为咱们也有一些对于如何达到东谈主类水平智能的想法。如果一切到手，而且咱们莫得碰到任何间隔，我不认为这会在五六年之前发生。

主捏东谈主：是以我不想在界说上糜掷太多时候，因为它有点让东谈主合计枯燥，然则当 Sam 和 OpenAI 辩论AGI时，是以我查了一下，在网站上，它是一个高度自主的系统，在大多数经济上有价值的责任中胜过东谈主类。领会，对于东谈主类水平的智能，一个 AI 系统不错完成东谈主类不错完成的通盘才能任务，而且推崇出访佛的水平。是以存在相反，责任与任务，全部与大多数。然则 Yann，咱们 Sam 所说的AGI和你所说的东谈主类水平，咱们大致是在归并个范围内照旧这些是天地之别的东西？

杨立昆：天地之别。我的真理是有些任务是隧谈的才能任务，通过填塞数目的西宾数据和一种新式的架构，咱们可能会在相对较短的时候内达到。然后还有一些像东谈主类的任务，好多东谈主类齐不错完成，比如管谈维修。咱们不会很快领有自动化的管谈工，它相配复杂。它需要对物理寰宇和垄断等有相配潜入的交融。咱们不是，这不是因为咱们不可建造机器东谈主。只是咱们无法让它们变得填塞聪惠，真确处理物理寰宇。事实上，咱们以致还远莫得达到任何动物（猫或狗）对物理寰宇的交融水平，它们比咱们今天领有的任何 AI 系统齐更了解物理寰宇。

主捏东谈主： 是以当 Sam 说咱们知谈如何构建AGI 时，让咱们暂时坚捏他的界说，而且，你是否定为 AGI 的这种界说是不错杀青的，计划到你的界说与他的界说天地之别。他的界说在 2025 年不错杀青吗？

杨立昆：我认为这是一个很糟糕的界说。是以，我不认为它有道理。这就像每个东谈主齐提倡了东谈主类水平智能的基准，并说，如果你在这个基准上取获胜利，那么你就杀青了东谈主类水平的智能。而且东谈主们一直犯着相似的很是，仍是有差未几 70 年了。回到 50 年代，其中一个最早的东谈主工智能挨次， Newell 和 Simon，东谈主工智能的前驱之一，他们相配谦卑地称之为"通用问题贬责器"，因为他们认为这个挨次不错贬责通盘问题，表面上它不错，但施行上却不可。这是基于搜索之类的东西，东谈主工智能领域的东谈主们一直在犯这个很是。而且说曾说过，咱们面前有不错打败咱们棋战的系统，那么很快，它们就会像咱们一样聪惠，咱们面前有不错在沙漠中驾驶汽车的系统，很快，咱们就会有自动驾驶汽车。不管怎么，五年了，咱们仍然莫得。13 年曩昔了，很快咱们就会有不错酬劳任何问题的系统。咱们正在接近这少许，但咱们仍然很远方。

只消咱们提倡的问题的结构或花式与模子在西宾经由中所学习到的款式相匹配，大谈话模子就会酬劳。你稍许改变一下述说，他们就莫得学问。学问的见识，咱们什么时候会有具有学问的机器呢，这是一个紧迫的问题，如果莫得对物理寰宇的交融，你是无法得到谜底的。

畴昔膨胀的要道：

从界限化到推理时搜索与寰宇模子 

主捏东谈主：回到面前的情况。我听到你说大谈话模子不会达到东谈主类水平的智能。回到面前的情景，在畴昔两三年，对于scaling laws有好多计议。对于scaling laws 是否对大谈话模子减缓，以及新的测试时计较模子是否能重新激活或复原界限化。你认为这些测试时计较模子是否能成为大谈话模子系列中全新的膨胀方式？

杨立昆：好的，膨胀正在饱和。咱们在曩昔几年中经历的指数弧线面前正在酿成 S 型弧线。每个指数弧线在某个时候齐会酿成 S 型弧线，至少在现实寰宇中是这样。而且，西宾越来越大的大谈话模子和使用越来越多数据的老本，正以险些呈指数级的速率增长。性能并莫得按照联系的scaling law那样增长。是以咱们只是依靠界限化是无法达到目的的，对吧？那些几年前宣称的东谈主，他们面前仍是改变了主意，趁便说一下，只是是膨胀就不错达到东谈主类水平的智能，这领会不是这种情况。我耐久以来一直倡导的是，权谋和推理。这是什么真理？而且我一直在辩论这个话题有节略八年的时候了。

这意味着，领有一些对寰宇的神志模子，使得它们能够预测我方活动的完了，然后权谋一系列活动，以杀青某个特定目的。这不是什么新想法。施行上，在最优浪漫和机器东谈主工夫中，它相配经典，这称为蛊惑权谋或模子预测浪漫。面前，在大谈话模子领域的东谈主们正在重新发现这少许，他们称之为推理时搜索。既存在于传统东谈主工智能中，也存在于像最优浪漫这样的工程学科中。你并不是通过精真金不怕火地通过一层层的神经汇注计较系统的输出，而是具有某种目的函数，通过优化你的谜底，搜索一个得志特定目的的谜底。

主捏东谈主： 那么 O3 和 Gemini 2.0 快速想考，在你看来，它们是否是大谈话模子全新且捏续的膨胀？

杨立昆：是以他们确乎在进行搜索，但他们在标志空间中进行搜索。 是以基本上在单词的空间里，这个想法吵嘴常陈旧的，它仍是被用于深度学习和游戏系统，例如 AlphaGo、AlphaZero 以及来自其他玩家的等效系统。是以基本上，你让系统生成大齐单词或输出序列，或者他们可能进行的游戏的迁徙。然后，你有一种方式，只生成那些有后劲的序列。接着你会有第二个神经汇注来评估哪些是最好的，然后采选最优的。这相配崇高，因为你必须在一个指数增长的序列数中进行搜索。是以它是极其崇高的，施行上头前它在经济上并不可行，没错，这亦然为什么OpenAI要为这个工作收取每月200好意思元，却还莫得盈利的原因。

主捏东谈主：我之是以花几分钟计议这个话题，是因为最近有过一场鄙俗的计议，节略三四个月前曾有论调称膨胀性仍是走到非常。Ilya 谈到过预西宾期间的完了。而在O3中，也有好多对于"测试时计较"是新的膨胀旅途的计议，激起了不少欢腾。你也让一些东谈主——如果我交融正确的话——像Jensen等东谈主驱动反想这种膨胀性的问题。也许，这是一种想考方式。那么咱们不错为此设定一个谋略。假定从Llama2到Llama3的更恰是一个单元，而Llama 4，我敬佩预测将在本年发布。那么从Llama 3到Llama4的增长预期是会和从2到3的增长访佛吗？那么，畴昔的两三代，进展的谋略应该会是什么样的呢？

杨立昆：好的，当先我认为，事情将会有捏续的进展，因为咱们在工程工夫、数据网罗等方面会禁止取得进展。但一朝咱们领有一个经过鄙俗考据的架构，而且能够像我刚才提到的那样，使尽神志模子来进行推理，咱们将看到真确的浩瀚。是以，当咱们进行想考、权谋和推理时，咱们并不是一字一板地写下咱们料想的每一个词，这有点像刻下的"测试时计较"，对吧？你生成大齐的词汇，然后从中选出看似最优的那些。那并不是咱们进行推理的方式。咱们的大脑在推理时领有一个对刻下情境的神志模子，而且咱们凭据这个模子来权谋一系列活动，以杀青某个特定目的。我称之为目的驱动型东谈主工智能。是以，真确的工夫挑战在于：如何西宾系统，让它具备这些寰宇神志模子。因此，面前在AI计议领域，你不错看到另一个要道词——寰宇模子，或称活动要求下的寰宇模子。这些模子基本上是允许系统进行权谋和推理的要道。在刻下交易部署的AI系统中，这类模子并不存在，但在计议领域，尤其是在机器东谈主学的配景下，许多东谈主仍是驱动深入计议这一目的，因为你不可残暴像蛊惑权谋这样的问题。因此，我认为，这些工夫的浩瀚将在畴昔几年内杀青。

主捏东谈主：那即是说，下一次你真确感到欢腾的膨胀即是这个目的了？这是你期待的下一个浩瀚

杨立昆：没错，这恰是咱们在FAIR所专注的目的。咱们眷注的是下一代东谈主工智能系统，它能够交融物理寰宇，具备捏久的操心，领有一定进度的学问，而且能够进行权谋和推理。

目的驱动型 AI与下一代架构

主捏东谈主：让咱们计议一下下一代架构。Yann，您多年来一直是反传统的前锋，而且这一态度是正确的。那么，您面前提倡烧毁生成模子，这是另一个"下一代架构"吗？烧毁概率模子、对比学习模子，以致烧毁大部分强化学习？我知谈我刚才简要提到过这少许，但从相配高的层面来看，目的驱动型 AI 和 JEPA 到底是什么？

杨立昆：好的，当先，面前好多AI系统所依据的基本原则或范式，主若是自监督学习，这是我仍是倡导了十年以致更万古候的一个目的。自监督学习的中枢想想是：你并不西宾系统去实行某个特定任务，而是让它预测输入数据中的缺失信息。举个例子，一个大谈话模子假定咱们有一段文本，系统的目的是预测文本中的下一个单词。即是这样精真金不怕火。令东谈主讶异的是，通过这种方式，系统不仅学会了如何生成谈话，以致能够交融大齐的谈话内容。

面前，将这一想想哄骗到现实寰宇中。西宾一个系统去预测视频中行将发生的事情，这个见识仍是存在了很万古候。我个东谈主在这个领域仍是责任了近20年。因为有一种不雅念是，如果你能够进行预测，你就基本上构建了一个现实寰宇的神志模子。曩昔的20年里，我大部分时候齐在计议生成模子。这个想法的基本道理是：如果我给你一段视频，我暂停它，然后西宾系统去预测接下来会发生什么，也许我会给它一个我认为会在视频中发生的动作。系统是否能预测视频中接下来会发生的事情？基本上，这是一个绝对的失败。失败的原因在于，你无法预测现实寰宇中的通盘细节。

举个例子，如果我拍摄了房间一角的视频，渐渐动掸录像机然后暂停，我问系统："你能预测视频的其余部分吗？"系统可能会预测出这是一个会议室，东谈主们坐在椅子上之类的内容。但它领会无法预测你们每个东谈主的外貌，对吧？它无法预测地毯的纹理，灯光的颜料等等。这些细节是无法预测的，因此，生成模子的中枢任务即是预测这些细节。好多视频预测系统即是在尝试预测视频中的每个细节，但这注定是行欠亨的。

因此，在曩昔五年里，咱们一直在计议一种称为JEPA的全新架构。JEPA代表的是伙同镶嵌预测架构（Joint Embedding Predictive Architecture）。JEPA的中枢想想是：你不会预测通盘的细节，而是西宾系统学习视频、文本等的玄虚默示，然后在这个玄虚默示空间中进行预测。而通盘无法预测的细节则被从该默示中去除。这使得预测问题变得愈加简化，而且驱动系统学习对于环境的联系信息。

面前，咱们仍是有一些系统能够在一定进度上进行谋略和活动，并在现实寰宇中杀青访佛的操作。咱们行将提交的一篇论文浮现，这些系统仍是得回了一些学问，因此它们能够识别视频中是否发生了不可能的事情。

主捏东谈主：是以这些系统仍是得回了一些学问。

杨立昆：是的，得回了一些学问。这是一个道理的计较，我一直在计议这个话题。如果你计划一下大型谈话模子西宾时所用的数据量，节略是 20 万亿个Token，那即是像Llama 3 等模子所用的数据量。这些数据基本上来自互联网上通盘公开可用的文本。

主捏东谈主：那么 JEPA 是在哪个版块的 Llama 中出现的？是哪个世代的 Llama？

杨立昆：如果咱们运道的话，应该是 Llama5。

主捏东谈主：如果运道的话，Llama5。哇，这比我料想的要早。

杨立昆：是的，如果咱们运道的话。那么，好的，20 万亿个 Token。每个 Token 节略是 3 字节，是以统共统共即是 6 × 10¹³ 字节，四舍五入后粗略是 10¹⁴ 字节。嗯，咱们需要几百年才能读取完这些数据。你不错遐想，这是一深广的数据量。面前，假定咱们将这个数字与视觉皮层在四年中所得回的信息量进行相比。一个孩子在四年内节略醒着 16000 小时。视神经每秒传输节略 2 兆字节的信息到视觉皮层。通过计较，在四年的时候里，一个孩子继承到的视觉信息总量节略是 10¹⁴ 字节。这告诉咱们，只是通过文本数据来西宾 AI 是无法杀青东谈主类水平的智能的，这种情况永远不会发生。

主捏东谈主：是以，Yann，在准备此次会议时，正如我之前提到的，我让 ChatGPT、Gemini 和 Meta 向你发问，并要求它们提倡一些更具争议性和更实时的问题。惟一 Gemini 知谈你对于JEPA 的责任，并向你提倡了联系问题。那么，濒临大界限西宾和基于能量的模子在计较资源和合适数据库的可用性方面的挑战，你如何看待这些问题？

杨立昆：是的，基于能量的模子与我之前提到的见识联系，现如今东谈主们称之为测试时计较。它的中枢想想是，你通过优化计较系统的输出，而不是单纯通过固定数目的神经汇注层进行计较。系统的目的是通过某个目的函数来估计输出完了是否妥当特定目的，例如赢得一场海外象棋比赛，或是大开一个水瓶，任务不错是任何你设定的目的。系统需要一个里面寰宇模子，通过这个模子来笃定一系列操作，以得志这个目的。用于形色这种责任道理的数学框架（如果需要的话）即是所谓的基于能量的模子。精真金不怕火来说，你会有一个能量函数，它会在测试时通过最小化与系统输出的偏差来进行优化。是以，测试时计较的想想并不是新的，它是一个相配经典的见识。

主捏东谈主：那么，临了一个问题是对于JEPA。Arvin，Perplexity 的投资者之一，如果我没记错的话，他曾在 Lex Fridman 的节目上赞好意思了你曩昔几十年中的许多正确预测。他趁便提到，他并不认为JEPA 是正确的方法，天然他莫得具体证实原因。你会对那些可能不像你今天那样看好 JEPA的东谈主说什么？

杨立昆：嗯，我认为你所说的是，他还莫得看到任何演示标明JEPA 会成为下一代 AI 系统的基础。确乎，他是对的。我的真理是，咱们还莫得完全构建出它。但它行将面世。我一直以来的计议方式是设定一个相配策画勃勃的目的，然后想考系统的哪些特征最终能够带领咱们到达这个目的，而且从那驱动迈出第一步。我要告诉你，我一直不认为自回顾大谈话模子会带咱们走向东谈主类级别的智能。对此，我从未改变过态度。嗯，它们相配有用，咱们应该陆续计议它们。咱们在 Meta 有一个深广的团队致力于于部署这些模子，这吵嘴常棒的事情，对吧？但动作通向东谈主类级智能的谈路，它们稍显分布提防力，以致有些误导。

因此，真确需要的系统是能够进行推理和权谋，而且对物理寰宇有一定交融的系统。要杀青这少许，这些系统必须在底层具备这些技艺。

5、6年内不会杀青AGI

主捏东谈主： 那么，这是一个相配基本的问题。按照您的界说，您认为咱们何时能够杀青东谈主类水平的智能？

杨立昆： 如我在酬劳第一个问题时提到的，我认为这至少在咱们领有一个明晰的蓝图之前不会发生。

主捏东谈主： 那么您会说这需要数千天的时候吗？

杨立昆： 数千天，具体有若干个千呢？我认为在畴昔五到六年内，咱们不太可能杀青这一目的，至少在莫得明晰的杀青旅途之前是如斯。而且，即使有了蓝图，咱们仍然需要更多时候来将其付诸实践。要知谈，AI 发展史上曾屡次发生访佛的情况，东谈主们老是对刚刚提倡的新工夫充满过高的欲望，关联词最终完了时常令东谈主失望。

AI智能体是一个挑战，

而不是一个现成的贬责决议

主捏东谈主： 那么让咱们聚焦到近期的 2025 年。您认为AI Agent会成为一项激发鄙俗欢腾的工夫吗？2025 年会是 AI 智能体的崛起之年吗？在咱们两个月前举行的私东谈主峰会上，咱们计议了 300 位工夫高管，AI 智能体一词在畴昔的趋势中占据了最紧迫的位置。

杨立昆： AI 智能体是一个挑战，而不是一个现成的贬责决议。从某种角度看，每个东谈主齐知谈咱们需要构建能够进行权谋和决策的系统。问题在于，如何杀青这一目的？对此，我的酬劳是：JEPA、基于能量的模子、寰宇模子和目的驱动型 AI，这些齐是构建的要道工夫。

主捏东谈主： 是以，您认为要构建 AI 智能体，是否需要通盘这些工夫的结合？或者，AI 智能体是否代表了用户自主活动的技艺？它会在本年兴起吗？

杨立昆： 咱们不错从两个角度来看待 AI 系统的活动技艺。当先是永久的目的，就像我之前所说的那样，诞生一个能够进行推理、权谋并交融物理寰宇的系统。而从短期角度来看，咱们如何改动现存范式，使其能够实行一系列活动。事实上，咱们不错通过大齐现存的谋略数据来西宾 AI 系统，然后让它凭据这些数据改动和反刍谋略。例如，你问系统如何安排一次哥斯达黎加度假的行程，它就会凭据以往的教唆和数据提供建议。这是因为它在大齐的谋略数据中进行了西宾，而不单是依赖于对哥斯达黎加舆图的了解。要让系统能够从零驱动进行权谋，咱们还需要下一代的 AI 系统。

同期，在一些特定领域，AI 也能够展现一定的活动技艺，例如编写代码。代码生成任务触及到谋略和考据，因为咱们不错搜检代码是否能运行并产生有用的完了。这是因为代码动作 AI 代理的一个特例，提供了考据其输出有用性的道路。

主捏东谈主： 让我转向开源。领会，您和 Meta 是开源的执意复旧者。我的一位共事问我一个问题：您是否看到 Llama 的开源孝敬既是本体性的，又是 Llama 开发团队未始预感的？如果有，能否例如证实？

杨立昆： 是的，这确乎存在。领会，有好多哄骗挨次开发者在使用 Llama 并对其进行微调，以妥当特定谈话的生成或解答特定问题。事实上，仍是特地十家初创公司领受这种方式，基于 Llama 开发垂直哄骗挨次。这种模式匡助咱们创造了一个新兴产业，尤其是在需要一定隐秘保护而且要求腹地运行的哄骗场景中，Llama 显得尤为适用。此外，咱们还看到，一些大型公司也驱动从独特系统转向开源平台，因为这样他们不错得回更多的浪漫权。

同期，开源社区对 Llama 的孝敬也相配权贵，至极是在交融大谈话模子推崇方面的孝敬，比如在哪些情境下它们能够推崇深邃，在哪些情境下则会碰到勤恳。此外，开源社区还在禁止优化 Llama，尤其是在镶嵌式硬件、低精度算术等领域的哄骗上，这些进展使得 Llama 不错在往往硬件上运行，而无需依赖崇高的 GPU。

监管开源平台和研发无道理

主捏东谈主： 对于监管的问题，Yann，您多年来一直心快口直地抒发对监管的看法。您曾指出，监管应蚁合在哄骗层，而不是模子层。您是否定为，某些体式的监管适用于模子层？

杨立昆： 快速酬劳是：不。我认为，监管研发是莫得道理的。监管研发的风险在于，如果你对开源模子进行监管并将其发布到开源社区，最终会让通盘社区承担包袱风险。大多数公司齐不肯意承担这种风险。如果出现任何连带包袱，比如有东谈主使用 Llama 的某个自界说版块作念了不好的事情，而你也要为此厚爱，那么 Llama 很可能会从第二天驱动隐匿。咱们从未看到有东谈主因为 Linux 出现很是而告状 Linus Torvalds 或 Linux 基金会。即使你家的 Wi-Fi 路由器（运行 Linux）被黑客入侵了，你也不会告状 Linus Torvalds，以致不会告状 Linux 基金会，而是会找路由器的制造商。因此，对于已部署的产物，确乎需要进行监管和包袱细密，但对于开源平台和研发阶段的责任，实足不应该进行监管。

AI 智能体将与东谈主类共同存在于

捏造和物理环境中

主捏东谈主：Yann，我想用一个快速问答门径完了这一部分。请毛糙酬劳"对"或"错"，并简要解释原因。咱们将从第一个问题驱动。遐想畴昔，AI 智能体将与东谈主类共同存在于捏造和物理环境中。

杨立昆：对。

主捏东谈主：为什么？

杨立昆：我认为在畴昔10到15年内，每个东谈主齐会随身佩戴AI助手。它可能镶嵌到智能眼镜或访佛斥地中，成为咱们日常生涯的一部分。它们将长久伴随咱们，就像咱们身边有一支长久陪同的团队一样。这些团队成员是捏造的，而咱们每个东谈主将像大公司高层一样，领有我方的捏造助理。

主捏东谈主：这是Jensen昨天提到的不雅点——"通用机器东谈主的ChatGPT时刻行将到来。"

杨立昆：这取决于你是否具有永久目光。是的，畴昔几年将会迎来一个转化点。跟着寰宇模子、权谋等工夫的跳动，下一代机器东谈主将成为可能。天然咱们面前还莫得完全达到阿谁阶段，但它会发生，以致可能同期发生——即机器东谈主制造商有技艺以合理价钱坐褥出高效的机器东谈主。

主捏东谈主：那么，你预感通用机器东谈主会在两年后、三年后、五年后照旧十年后到来？

杨立昆：我认为是在三到五年内。

主捏东谈主：对或错。请毛糙证实原因。在畴昔五年内，AI 智能体将能够进行并撰写被NeurIPS等工夫会议禁受的计议。

杨立昆：错。至少在莫得东谈主类指导的情况下，AI 智能体不会达到这种水平，尤其是不会达到像计议生那样的水平。

主捏东谈主：那么，在畴昔15年内呢？

杨立昆：嗯，我的真理是，咱们面前正在勤奋让机器变得填塞聪惠，接近猫的智能水平。你提到的是一个科学家，而非一只猫。

主捏东谈主：领会了——莫得AI科学家。那么下一个问题，核能是得志AI动力需求的最好且最安全的开始。对或错，请用10秒钟证实事理。

杨立昆：对。我一直认为核能是最好的采选，是的。

主捏东谈主：倒数第二个问题。你的推文很精彩。2025年，你认为当选总统和埃隆·马斯克的推文会有很大更正。

杨立昆：嗯，我听到不雅众席里有东谈主说"不"。好的，那么我面前不再在X上发帖了。嗯，我不再发布有本体内容的推文。我面前只转发我认为道理的内容，偶尔会对一又友或熟东谈主的帖子发表批驳。就这样，推文就到此为止。

主捏东谈主：对或错？20秒证实原因。

杨立昆：我在Threads、LinkedIn和Facebook上发帖，那才是你应该去的场合。如果这个问题是对于我是否改变了政事不雅点，谜底是莫得。我对Elon的不悦主要开始于他对科学机构的缺陷。他缺陷像Anthony Fauci这样的科学家，还告诉东谈主们不要上学，宣称大学变得过于"露出"了。这种言论正在破损公众对高级证明和科学机构的信任，我认为这是极其具有破损性的。至于民主问题，那又是另一个话题。因此，我的态度莫得变化，而晦气的是，Elon也莫得改变。

主捏东谈主：好的，Yann，感谢你插足咱们的访谈，感谢你这些年来为AI领域所作念的通盘孝敬，使咱们今天能够取得如斯建树，也感谢你畴昔的责任。望望这个房间，座无空席。相配感谢Yann LeCun来到CES。

END

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