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经济繁荣自动化的不可能性（博客）
与塑造人工智能时代的世界观相反，创新经济的真正价值不仅在于其产出，还在于人类创造新事物的生活体验。
来源:斯坦福社会创新评论(SSIR)无论植根于科学还是形而上学，历史上的人们常常坚信，日常生活背后隐藏的模式决定了世界的进程，而揭示这些模式可以开启繁荣和繁荣。如今，这种信念的一个版本经常出现在主要人工智能公司高管的公开声明中。例如，OpenAI 联合创始人萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在赞扬其公司所做工作的未来影响时问道：“我们是如何迈入下一次繁荣飞跃的大门的？”并回答说：“人类发现了一种算法，可以真正真正地学习任何数据分布（或者实际上，产生任何数据分布的潜在‘规则’）。”
已回答Safe Superintelligence 的 Ilya Sutskever 将训练大型语言模型描述为“学习世界模型”，该模型捕获“人类状况”的日益精细的表示。 Anthropic 的 Dario Amodei 从一个稍微不同的角度将“外部世界”的缓慢变化描述为人工智能基于模式识别的创新的瓶颈。
描述 描绘事实上，大型语言模型揭示、扩展和重组这些模式的能力似乎可能会加速许多科学和技术领域已知挑战的进展。
已知的挑战但与这些信念一样古老的问题是，我们人类如何适应任何这样的潜在秩序和繁荣的潜力——我们只是预先确定的谜题中的被动部分，还是我们可以塑造新谜题的演员？我们只是发现存在的模式，还是我们也在不断地创造这种存在？我们经济繁荣的秘诀是否隐藏在现实的结构中，等待着足够强大的算法来发现它？
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