本文探讨了人工智能 (AI) 遏制问题,特别是针对为通用人工智能 (AGI) 和超级智能创建有效保障措施的挑战。我认为,完全控制(定义为完全可预测人工智能行为并完全遵守安全要求)是无法实现的。本文回顾了五个关键约束:不完整性、不确定性、不可验证性、不可计算性和不可纠正性。这些限制基于逻辑、哲学、数学和计算理论,例如哥德尔不完备定理和停机问题,它们共同证明了遏制人工智能是不可能的。我认为,不应追求完全遏制人工智能,而应将资源分配给风险管理策略,这些策略承认人工智能的不可预测性并优先考虑自适应监督机制。
对选民投票率的研究认为,低经济绩效会影响选民投票率。然而,学者们继续在这种关系的方向上不同意,因为有些人认为经济表现不佳是对选民投票的威慑,而其他人则认为这是投票的动机。采用定量方法本文旨在进一步阐明选民投票率与选民经济绩效之间的关系。该研究发现经济逆境与选民投票率之间有着牢固的关系。重要的是,研究发现,这种关系虽然很强,但这种关系是复杂且多层的。总体而言,本文旨在进一步就经济绩效与选民投票率之间的关系进行辩论,并阐明影响其力量和方向的机制。
作者:N Finzsch · 被引用 1 次 — 只有少数历史学家接受天花是生物灭绝的观点。1 新的证据表明,那些认为英国军队参与了种族灭绝的人……
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件,但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件,我们建议采用一种最小方法,将最小主体归因于某些人工系统,从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时,我们利用了丹尼特的立场认识论,并认为出于多种原因,采取意向性立场或设计立场可能会产生误导,因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
人工智能系统的分类评估在概念上很简单,即针对不同人群分别评估和报告系统性能。然而,其设计涉及多种选择。其中一些选择会影响将要获得的结果,从而影响可以得出的结论;另一些选择则会影响分类评估对人们(包括使用其数据进行评估的人们)的影响(有利有弊)。我们认为,更深入地了解这些选择将使研究人员和从业人员能够设计出谨慎而有结论的分类评估。我们还认为,更好地记录这些选择以及所做的基本考虑和权衡将有助于其他人解读评估结果和结论。
人工智能系统的分类评估在概念上很简单,即针对不同人群分别评估和报告系统性能。但是,它们的设计涉及多种选择。其中一些选择会影响将获得的结果,从而影响可以得出的结论;其他选择会影响分类评估对人们(包括使用其数据进行评估的人)产生的影响(既有好处也有坏处)。我们认为,更深入地了解这些选择将使研究人员和从业人员能够设计出谨慎而有结论性的分类评估。我们还认为,更好地记录这些选择以及已经做出的基本考虑和权衡将有助于其他人解释评估的结果和结论。
本文简短地反映了地理学家的含义的演变。我们认为,随着空间思想家揭露了其复杂的内部和外部网络,网络空间的概念已成为一种根源。最初将网络空间理解为探索的新开放空间,但通过技术基础架构与实现网络空间的复杂联系,使网络空间成为可能,导致地理学家考虑了多个访问和网络空间类型的观点。最近,人们对网络空间的内部地理及其网络统治的关注已被揭露。我们简要回顾了这一进化,以争辩说,前进的道路是将网络空间的概念转变为预定义空间的概念,将网络空间的概念作为正在进行的空间数字形成。
脱碳的紧迫性从未有所更大。IPCC(气候变化间政府间小组)科学家预测,全球变暖可能达到2.5°C,而1.5°C的限制几乎无法实现(实际上,这些水平已经在每月的度量中被违反了2)。我们目前目睹了13个月的全球温度连胜,导致全球与气候相关的严重破坏。IPCC已确定当前的全球变暖速度是前所未有的,这强调了全球经济急需改变气候灾难的迫切需求。有些人可能认为“绿色资本主义”存在缺陷,但我们认为投资者可以在帮助脱碳化全球经济方面发挥关键作用。过渡到低碳经济是务实的前进道路。
摘要 在围棋和预测蛋白质结构等截然不同的领域,人工智能 (AI) 技术的表现已开始超越人类。这一事实是否代表着一件可悲的事情?超人类的人工智能表现是否会以某种方式削弱人类在这些领域的成就价值?围棋大师李世石在宣布退出职业围棋界时就表达了同样的观点,他指责 AlphaGo 等围棋程序的进步削弱了他打高水平比赛的意愿。在本文中,我试图理解李世石的哀叹。我考虑了超人类表现的人工智能技术的存在可能以多种方式削弱人类成就的价值。我认为,技术本身的性质很少值得如此绝望。(比较一下:战斗机的存在会削弱成为人类最快短跑运动员的价值吗?)但我还认为,在几个更局部的领域,这些技术有可能取代人类,使人类无法取得任何有价值的成就。我认为,对于那些生活在不平等社会的人来说,这尤其令人担忧,因为实现许多成就非常困难,而且要实现伟大的成就需要大量资源。