重要的是要认识到,这里的 AI 意味着行动和决策都是自动化的。同样值得注意的是,所有这些都是狭义人工智能 (ANI) 的例子,即只能做好一件事的算法。这与通用人工智能 (AGI) 不同,通用人工智能是一种假设的未来人工智能,可以做人类能够做的任何事情。它也不是超级智能,即智能超越人类的假设软件代理。通用人工智能和超级智能都还很遥远,而且会分散人们对我们今天所知的人工智能的能力和局限性进行真实、当前和必要的对话的注意力,从而导致出现这样的头条新闻,例如到 2042 年,人工智能之神将出现并编写自己的圣经。你会崇拜它吗?这显然是荒谬的,并且分散了人们对当前所有人工智能示例的注意力,这些人工智能允许计算机执行模仿人类智能方面的任务,例如识别图像和视频中的停车标志和人物(自动驾驶汽车)、进行基本对话、检索信息和执行任务(语音助手),以及根据文本文档与特定查询的相关性对其进行排名(谷歌搜索)。
科幻小说给人留下了这样一种印象:人工智能系统应该能够理解或学习人类能够完成的任何智力任务,甚至获得自我意识和意识。这种形式的人工智能被称为通用人工智能 (AGI),大多数专家认为它还需要几十年甚至几百年才能实现。事实是,到目前为止,人工智能算法还远未达到“真正的
科学:创建,这是新的问候柑橘品种(AGI) - 罗马,17代。 - 单个柑橘的浓度,富含花青素和番茄红素,这是针对人类健康的两种最重要的生物活性抗氧化剂化合物,能够免受从心血管到肿瘤的多种病理性,从肥胖到帕金森氏症。这是Crea所取得的重要结果,其橄榄种植,水果生长和柑橘种植(OFA)的中心(刚刚出版)刚刚在植物科学的国际杂志界面上发表。多亏了基因组编辑技术,首次改善了柑橘类果实的定性特征,创造了具有较高添加价值的水果,能够帮助改善消费者的健康状况。从5种不同的橙色糖果开始,属于属于品种和血品种的花色苷,以及“ Carrizo”柑橘(一种用作柑橘类柑橘类水果的模型)的“ Carrizo”柑橘,猪肉橙品种在接下来的洲际群中都可以生产出来,这些品种将在未来的绿oic虫中产生富含的果酱。(AGI)滑雪/PGI(下面)171241 1月23日。nnnn
就目前的人工智能技术而言,人工智能造成的危害仅限于我们直接控制的权力。正如 [59] 中所说,“对于狭义人工智能,安全故障的重要性与一般网络安全同等重要,但对于 AGI 而言,情况则截然不同。” 尽管 AGI(通用人工智能)仍然遥不可及,但人工智能灾难的性质在过去二十年中已经发生了变化。自动化系统现在不仅会孤立地发生故障,而且还会实时与人类和彼此交互。这种转变使传统的系统分析更加困难,因为人工智能比以前的软件更具复杂性和自主性。针对此问题,我们分析了历史上与复杂控制系统相关的风险是如何管理的,以及当代人工智能故障的模式以及任何人工智能系统的运行会产生哪些类型的风险。我们基于传统系统分析和开放系统理论以及人工智能安全原则,提出了一个分析人工智能系统的框架,以便在它们无法理解它们如何改变其所嵌入系统的风险格局之前对其进行分析。最后,我们根据人工智能系统的属性提出了应采取的建议措施。我们给出了来自不同领域的几个案例研究,作为如何使用该框架和解释其结果的示例。
industries, and bring AGI closer to reality Paris, 21 May, 2024 – “H”, a global foundation model and agentic AI company, has launched today in Paris and announced a $220M seed round from global companies including Accel, UiPath Inc., Bpifrance, through its Large Venture fund, Eric Schmidt, Xavier Niel, Amazon, FirstMark, Elaia Partners, Eurazeo and Yuri Milner.本轮的其他参与者包括Bernard Arnault的AglaéVentures,Creandum,Motier Ventures,Samsung和Visionaries Club等。除了投资外,UIPATH和其他战略合作伙伴还与“ H”合作在商业,市场访问和计算合作伙伴关系方面。该公司将在企业和消费者垂直领域建立和商业部署基础行动模型。这些功能包括代理和基于垂直的架构以及能够推理,计划和协作的差异化模型。投资将用于进一步发展公司的研究人才。此外,资本将用于获取大量的计算和数据能力,这些计算和数据能力对于在代理模型领域取得突破至关重要,并支持公司达到完全人工通用情报(AGI)的愿景。H的创始团队将科学家和企业家团结在全球AI创新和可用性的最前沿:
小组讨论小组成员 AGI 代表 - 雇主观点 NCD 患者 - Christopher Agbega Philip Anderson(私营部门制药 - 获取治疗创新和技术) Degraft Aikins 教授(UG)-(学术/社会学) Patrick Kumah-Aboagye DG 博士,GHS(卫生系统和疾病管理问题) Gabriel Charles Palmer Buckle 大主教(宗教影响) Lydia Dsane Selby 博士 - NHIA 付款人 教学医院代表(疾病管理)
• 当今的人工智能 (AI) 模型在统计上是模仿性的 — 它们不是通用人工智能 (AGI),而是“AGI-ish”。 • 遵循 Karpathy(5 月 24 日):1 • 低风险应用,有人类监督。• 灵感、建议的来源。• 自主代理的副驾驶。• 技术限制不断变化(例如,上下文长度、模态、许可)。• 文本到文本大型语言模型 (LLM) 目前是国防部 (DoD) 最有用的模型。• 如果得到适当的授权,不断增长的用户群将找到我们无法预测的用途。
想象一下,明天一家知名科技公司宣布他们已经成功创建了人工智能 (AI),并让你对其进行测试。你决定首先测试所开发的人工智能的一些非常基本的能力,例如将 317 乘以 913 和记住你的电话号码。令你惊讶的是,系统在这两项任务上都失败了。当你询问系统的创建者时,你被告知他们的人工智能是人类水平的人工智能 (HLAI),而且由于大多数人无法执行这些任务,所以他们的人工智能也不能。事实上,你被告知,许多人甚至不能计算 13 x 17,或者记住他们刚遇到的人的名字,或者认出办公室外的同事,或者说出他们上周二早餐吃了什么2。此类限制的清单相当长,是人工智能愚蠢领域的研究主题 [Trazzi and Yampolskiy, 2018; Trazzi and Yampolskiy, 2020]。术语“通用人工智能 (AGI)”[Goertzel 等人,2015] 和“人类水平人工智能 (HLAI)”[Baum 等人,2011] 已互换使用(参见 [Barrat,2013],或“(AGI)是一种机器的假设智能,它有能力理解或学习人类能够完成的任何智力任务。”[匿名,2020 年 7 月 3 日检索]),指的是人工智能 (AI) 研究的圣杯,创造一种能够:在广泛的环境中实现目标的机器
人工智能 (AI) 在许多方面都是有益的,但也有有害影响,对个人和社会构成风险。应对人工智能风险是一项面向未来的努力,需要以前瞻性的方式进行。前瞻性责任是关于谁应该做什么来补救或防止伤害。以正在进行的欧盟人工智能发展政策进程为出发点,本文的目的是讨论人工智能发展的前瞻性责任的分配,包括责任主体和人工智能发展的负担或资产方面的义务。该分析以欧盟进程中产生的文件为基础,特别关注欧洲议会的早期作用、人工智能高级专家组的工作以及委员会对人工智能监管的提议,并质疑前瞻性责任对被赋予前瞻性责任的主体和人工智能发展的影响。研究了三个问题:设计伦理、通用人工智能 (AGI) 和竞争。总体而言,对欧盟人工智能政策进程的分析表明,竞争是首要价值观,而且这种观点是技术性的,侧重于短期问题。至于设计伦理,在将责任分配给设计师和其他技术专家之后,应该将哪些价值观融入技术以及如何解决这一问题仍然是一个问题。AGI 从未真正成为这一政策进程中的问题,它逐渐被淘汰。欧盟人工智能进程中的竞争是一种规范,它规定了如何处理责任,并引发了潜在的价值观冲突。
12 Sébastien Bubeck 等人,通用人工智能的火花:GPT-4 的早期实验。arXiv (2023)。在对定义进行大量争论之后,NSCAI 的委员们将当今与 AGI 之间的某种东西解释为“更通用的人工智能”。这一术语抓住了狭义人工智能与 AGI 理论概念之间的创新状态。请参阅国家人工智能安全委员会最终报告,第 35-36 页 (2021)。13 例如,请参阅 Linda Geddes,DeepMind 在《科学大跃进》中揭示 2 亿种蛋白质的结构,卫报 (2022)。有关创新的定义,请参阅 Fred Gault,《定义和衡量所有经济部门的创新》,研究政策 (2018)。14 Marco Ianisiti 和 Karim R. Lakhani,《人工智能时代的竞争:算法和网络统治世界时的战略与领导力》,哈佛商学院出版社 (2020)。 15 Madhumita Murgia,《为什么计算机生成的数据被用来训练人工智能模型》,《金融时报》(2023 年)。16 Michael Chui 等人,《生成式人工智能的经济潜力:下一个生产力前沿》,麦肯锡公司(2023 年);另请参阅 Vildana Hajric 和 Lu Wang,《人工智能比美联储更能影响与经济脱节的股票》,彭博社(2023 年)。17 Eric Schmidt,《人工智能将如何改变科学研究的方式》,《麻省理工技术评论》(2023 年)。