保护人工智能领域的竞争可以刺激个人和公司更快地采用该技术,从而更快地传播生产力收益。采用该技术需要公司内部的交易成本(员工培训、流程创新等)。强大的人工智能提供商可能会倾向于设计策略来锁定客户,并使在人工智能提供商和/或多宿主之间的切换成本更高,从而减缓采用速度。使用本质上可扩展的云服务可能会减轻公司对前期 IT 投资的需求,但可能会使它们面临云超大规模提供商的潜在有害做法。8
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能:自动化时代的工作、民主和正义,波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号;Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science,381(6654):187–192;Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响:来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318;Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022),美国经济评论 112(11): 3660–3693;Wu, Tim (2016) 注意力商人:争夺我们头脑的史诗级争夺战,PRH Knopf;Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”,经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a),第 10 章。
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这种架构的一些元素可能包括:• 将可靠性评分与准确的源信息结合起来 • 允许人类进行推理交流、敏感性分析和更广泛的询问 • 促进人类互补应用的结构 • 更有选择性地使用(更高质量的)数据 • 内部护栏,可能由两个 LLM 持续相互检查(以防止冒险过度权威)和内部结构以促进监管