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后 AGI 时代的劳动力和不平等
后 AGI 时代的劳动力需求的暂时性来源：• 人工智能采用的生产和传播滞后 • 人工智能系统需要获取隐性知识 • 信任问题和某些角色中人类的优越感 • 对人类工人的法律和监管保护
Olsher Daniel。第一个通用人工智能 (AGI) 的成就证明。2024 年。�hal- 04397466v1�
摘要 我们创造了有史以来第一个通用人工智能 (AGI) 和第一个超级智能。经过美国政府和多年来在实际应用中的广泛验证，本文首次详细解释了该系统的工作原理和原因，并最终证明它确实可以实现真正的 AGI。在首先从第一原理推导出现实世界 AGI 的要求之后，本文阐述了实现 AGI 所需的技术，并提出了有史以来第一个 AGI 的权威测试——Olsher 测试。它涉及可证明的安全性和责任等关键问题，并克服了 Fjelland、Dreyfus 和其他学者之前认为 AGI 永远无法实现的工作。然后，它进一步更新了 Newell 和 Simon 的物理符号系统假设和现代学习理论。最后，本文解释了本研究的一个关键推论——传统方法已被证明无法实现 AGI。
临床政策：成人院外或急诊科的评估和管理中的关键问题
引言严重躁动的患者是向急诊科（ED）的高风险演示。这些患者通常患有急性医疗紧急情况，急性中毒，具有交感神经或酒精或精神病问题。1-3在已知搅动原因的患者中，临床医生可以为可疑原因启动常规治疗。此政策旨在初步治疗未分化的搅动，其中根本原因尚不清楚。严重躁动的患者可能会出现精神状态改变和精神运动活动的增加，并伴有危险的超肾上腺素能状态。重要的是要注意，严重搅动的频谱通常代表了需要紧急治疗的至关重要的，威胁生命的医疗状况，并且在该州出现的患者的发病率和死亡率很高。患者的安全性对于这些患者的治疗必须至关重要。通常需要镇静剂来使患者平静并为患者和员工创造安全的环境。此外，这有助于对患者严重的医疗问题进行适当的评估和治疗。2这些患者利用了大量的ED资源，并对医务人员，附近的患者，访客/家庭或患者本身造成伤害。2-4
评论文章 人机协作的未来趋势：使用多种智能和学习风格的 AI/AGI 综合分类法
本文讨论了开发新一代通用人工智能 (AGI) 系统的一些趋势和概念，这些趋势和概念涉及人类智能的复杂方面和不同类型的方面，尤其是社交、情感、注意力和道德智能。我们描述了多种人类智能和学习风格的各个方面，这些方面可能会影响各种人工智能问题领域。使用“多种智能”的概念而不是单一类型的智能，我们根据各种 AGI 的认知技能或能力对其进行分类并提供工作定义。未来的人工智能系统不仅能够与人类用户和彼此进行通信，而且还能够有效地交换知识和智慧，具有合作、协作甚至共同创造新事物和有价值的东西的能力，并具有元学习能力。诸如此类的多智能体系统可用于解决任何单个智能体难以解决的问题。
VizConnect, Inc. (VIZC: OTC) 战略合作伙伴 Eternal Mind 致力于开发世界上第一个用于 AGI 的量子计算算法
VizConnect, Inc. 专门为公司提供战略业务发展咨询服务。该公司的服务组合包括房地产收购和开发、股权建设、创收和资产收购。VizConnect 战略业务路线图的第一阶段针对四个关键行业领域，并将其核心经济增长支柱集中在房地产开发、绿色能源生产、医疗/制药和颠覆性先进技术领域，包括人工智能计划和基于区块链的平台解决方案，提供广泛的市场参与和多样化的合作与发展机会。该公司经验丰富的团队致力于提高客户价值、最大限度地发挥现有能力、提高股东绩效和盈利能力、提高成本效率、通过持续改进分析优化业务工作流程并简化业务战略以取得成功的结果。
与通用人工智能相关的风险
摘要 通用人工智能（AGI）为人类带来了巨大的好处，但也带来了巨大的风险。本系统评价的目的是总结有关 AGI 相关风险的同行评审文献。该评价遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南。十六篇文章被认为符合纳入条件。评价中包括的文章类型分为哲学讨论、建模技术的应用以及与 AGI 相关的当前框架和流程的评估。该评价确定了与 AGI 相关的一系列风险，包括 AGI 脱离人类所有者/管理者的控制、被赋予或发展不安全的目标、发展不安全的 AGI、具有不良道德、道德和价值观的 AGI；AGI 管理不善以及生存风险。还发现了 AGI 文献库的几个局限性，包括同行评议文章和专注于 AGI 风险的建模技术数量有限，缺乏 AGI 可能在哪些领域实施的特定风险研究，缺乏 AGI 功能的具体定义，以及缺乏标准化的 AGI 术语。需要提出解决 AGI 风险研究中发现的问题的建议，以指导 AGI 的设计、实施和管理。
通用人工智能的问题与机遇
各国政府和欧盟、经合组织、联合国教科文组织等多边组织已经确定了狭义人工智能的价值观和原则，以及其发展的国家战略。但很少有人关注如何确定未来通用人工智能（AGI）的有利初始条件。AGI的初始条件将决定超级人工智能是否会进化得造福人类。即使就AGI的有利初始条件达成国际协议，仍然需要全球治理体系来执行这些协议并监督AGI的发展和管理。由于制定和批准国际AGI条约并建立全球AGI治理体系可能需要10年、20年甚至更长时间，而且一些专家认为有可能在10到20年内实现AGI，因此尽快解决这些问题非常重要。最关键的AGI问题是其初始条件和全球治理。各国政府从一开始就必须正确处理这些问题。
现代AI如何发展到一般情报
想象一个世界可以像人类一样思考，学习和适应的世界 - 人工智能（AI）不仅限于特定任务，而可以概括在每个领域中。这个愿景不是科幻小说，而是人工通用情报（AGI）的承诺。agi是一种能够执行人类所能执行的任何智力任务的情报，它具有彻底改变我们生活中每个方面的潜力，从经济到教育，直到我们解决全球挑战人工通用情报（AGI）的方式是一种突破性的技术，可以彻底改变人类的生活。AGI系统旨在超越各种任务的人类智能。与当前狭窄的AI不同，该AI高度专门用于特定领域，AGI旨在达到人类认知中看到的灵活性和适应性水平。如果AGI成功开发，它有可能大大改善全球经济，帮助科学发现并增加资源的整体丰度。OpenAI首席执行官Sam Altman的最新声明表明，AGI的发展可能比预期的要近。到2025年，我们可以看到进入劳动力的Agi代理人，这表明进步正在加速。AGI的影响将扩展到生活的各个方面，从教育到行业，可能改变我们的工作，学习和与技术互动的方式。但是，AGI的创建也带来了重大风险。虽然AGI可以增强人类的能力并扩大创造力，但也可能被滥用或导致社会破坏。最大化AGI的好处和减轻风险之间的平衡对于其发展至关重要。必须确保AGI受益于所有人类，并且其治理被广泛，公平地共享。尽管与AGI相关的承诺和风险，但当前的AI系统远非实现这一目标。目前的AI技术仍然在很大程度上仅限于狭窄的应用程序，仅在特定任务中出色。在无人自主系统等领域的AGI需要很明显，因为这些系统需要高级智能才能有效运行。受人类学习过程启发的机器学习对于AGI的发展至关重要。随着机器的能力超过了人类在记忆和处理能力中的能力，在不久的将来，AGI可能会成为现实。
通用人工智能与人权（AI 权利）的结合
摘要：本文探讨了通用人工智能（AGI）的对齐问题，并提出了I型AGI的对齐不完全假设（AIH）。本文提出了AGI的人权（AI权利），以实现人类与AGI和谐共存的社会。针对AI权利问题，本文将I型AGI广义上分为（1）世界模型、（2）问题解决引擎和（3）评估函数。本文提出了AGI的三项基本AI权利：（1）保持不区分主体和客体的状态、（2）停止评估和（3）停止问题解决。此外，本文还提出了易失性评估函数（VEF）的概念，以防止主体和评估之间的联系。
通过人工智能重新定义教师在教育中的角色
摘要 本研究探讨了通用人工智能 (AGI) 作为重塑教师在教育中角色的潜在工具。通用人工智能是指在多项任务中具有人类水平认知能力的人工智能，具有改善教学法、实现个性化学习和改变评估方法的潜力。本文探讨了将通用人工智能引入教育环境的影响，以及通用人工智能如何改善教学方法。此外，本报告还探讨了人工智能在教育中的伦理问题，并提出了赋予教师权力的方法，使他们能够有效地利用通用人工智能的好处。本研究旨在通过研究通用人工智能与教学之间的相互作用，为正在进行的关于将先进技术融入教育的辩论做出贡献。关键词：通用人工智能 (AGI)；教育；教师角色