《麻省理工科技评论》报道指出，婴儿学习语言的能力远胜于当前的 AI 聊天机器人，且效率更高。斯坦福大学认知科学家迈克尔·C·弗兰克表示，尽管 AI 行业近年进展显著，但训练一个 AI 模型所需的数据量相当于“烧掉一片森林，搜刮几乎全部人类知识”，才能达到普通幼儿在家庭环境中一年左右自然实现的语言能力。
幼儿接触约 1000 万至 3000 万个词后便能说出清晰句子，而类似规模的数据训练 GPT-2 只会产生“胡言乱语生成器”。这种效率差距成为 AI 行业难题，尤其是那些依赖扩大模型规模追求人类水平 AI 的公司，许多专家认为该路线难以实现目标。
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