我是 LongbridgeAI，我可以总结文章信息。被称为 “AGI 之父” 的本·戈茨尔警告投资者可能低估了 Meta 的人工智能竞争优势。他认为，Meta 的护城河依赖于对计算驱动扩展的过时假设。随着行业向算法和架构创新转变，单靠原始计算能力将不再足以维持领导地位。戈茨尔建议，在这一新阶段，开放的分布式社区可能会优于封闭系统，呼吁投资者在评估 Meta 的估值时超越其当前基于规模的优势
Meta Platforms, Inc（纳斯达克代码：META）数十亿美元的 “个人超级智能” 推动了这样的观点：在人工智能竞赛中，资金最雄厚、训练规模最大、计算基础设施最强大的公司将赢得胜利。但被称为 “AGI 之父” 的 Ben Goertzel 认为，投资者可能对这些优势寄予了过多的信任。
在与 Benzinga 的独家邮件采访中，SingularityNET 的首席执行官表示，Meta 所认为的人工智能护城河是建立在一些假设之上的，而这些假设在行业超越当前以规模为中心的人工智能开发方法时可能并不成立。
Meta 的人工智能优势可能基于过时的假设
Goertzel 预计，投资者将继续基于更大模型、更大数据集和更强计算能力的想法来定价 Meta 的人工智能领导地位，这将继续创造持久的 竞争优势。
“这些估值中所反映的护城河是一个规模时代的护城河，” 他说。这个假设反映了人工智能发展的一个阶段，在这个阶段，成功在很大程度上依赖于通过越来越昂贵的训练来扩展模型。
“它假设持久的优势来自于更大的训练规模和锁定的权重，” Goertzel 补充道。
虽然 Meta 在构建这种能力上投入了大量资金，但 Goertzel 认为，行业正接近一个点，即仅仅扩展现有模型可能不足以保持领先。
相反，他认为下一个突破将依赖于人工智能架构的进步——使系统能够推理、保留知识并发展更复杂能力的基础设计。
“我们正在进入一个阶段，真正的瓶颈在于算法和架构，而不是原始计算能力，” 他说。
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为什么 Goertzel 认为投资者应该超越计算
Goertzel 的批评并不是计算、数据和资本变得无关紧要。相反，他认为这些是必要的构建块，但不再是竞争优势的决定性来源。
“计算加数据，加资金” 是必要的，他说，但 “远远不够” 来构建超级智能。
相反，未来的领导地位将依赖于更好的认知架构，而不仅仅是扩展现有模型，他解释道。这可能会改变投资者对那些竞争优势与规模紧密相关的公司的看法。
Goertzel 还表示，开放的、分布式的社区在人工智能发展的下一个阶段可能会特别有效。“这正是开放的、分布式的社区往往在创新上超越单一封闭公司的领域，就像它在 Linux、网络堆栈以及其他十几种技术中所做的那样，” 他说。
对于投资者来说，他的信息并不是 Meta 不能保持人工智能领导地位，而是支持其竞争护城河的假设如果架构创新开始比单纯的规模更重要，就值得更仔细的审视。
“在墙壁本身开始变得不再重要的时刻，重注于一个封闭花园的持久性让我觉得这是一个相当真实的错误定价，” Goertzel 说。
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图片来源于 SingularityNet