每七個月能力就翻倍，2030 年 LLMs 數日就能做完人類一個月工作

Teddyhug

大型語言模型（LLMs）迅速進步，幾年內這些模型能以驚人速度完成複雜任務。根據加州柏克萊模型評估與威脅研究（METR）機構最新研究，關鍵 LLMs 能力每七個月就會翻倍，到 2030 年最先進 LLMs 能以 50% 可靠性完成人類需一個月（約 167 小時）才能完成的軟體工作，並可能幾天甚至幾小時就做完。

研究核心是所謂「任務完成時間範圍」指標，這是衡量人類程式設計師完成特定任務所需的平均時間。時間過去，指標顯示出明顯的指數增長，並且在面對更具挑戰性的「混亂」任務時，LLMs表現也不斷提升。這些混亂任務更接近現實世界的情境，對LLMs來說更具挑戰性。

AI研究員扎克·斯坦─佩爾曼（Zach Stein-Perlman）指出，這種能力的提升將帶來巨大的潛在利益與風險，可能包括創業、撰寫小說或顯著改善現有的LLM。儘管這一進步的速度令人振奮，但METR的研究人員也警告，這種加速可能會使控制變得更困難，並且進展的速度可能會受到硬體和機器人技術等因素的制約。

LLMs各行各業應用日益廣泛，從醫療保健到金融服務，不僅提高自動化和溝通效率，還推動創新和生產力的提升。到2033年，LLM技術市場超過1,400億美元，顯示AI驅動解決方案的日益普及和需求。2025年代表LLMs重新定義AI能力及各領域實際應用的關鍵時刻。

錄自：科技新報