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人工智能食人主义与法律
* 西弗吉尼亚大学法学院法学讲师，西弗吉尼亚州摩根敦。本文由霍奇斯基金教职员工研究经费资助。作者感谢《科罗拉多技术法杂志》的编辑。** 卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 *** 西弗吉尼亚大学法学院法学教授，西弗吉尼亚州摩根敦 1。参见，例如，Chris Stokel-Walker，《生成式人工智能即将为律师服务》，《WIRED》（2023 年 2 月 21 日上午 10:00），https://www.wired.com/story/chatgpt-generative-ai-is-com- ing-for-the-lawyers/ [https://perma.cc/6R7R-WE4T]（讨论律师事务所如何在实践中使用大型语言模型等生成式人工智能工具）；David Rotman，《ChatGPT 即将彻底改变经济》。我们需要决定它是什么样子，麻省理工学院。R EV。(2023 年 3 月 25 日)，https://www.technolo- gyreview.com/2023/03/25/1070275/chatgpt-revolutionize-economy-decide-what-looks- like/ [https://perma.cc/6RBZ-QQAJ]（引用“麻省理工学院劳工经济学家和技术对就业影响方面的领先专家”指出律师事务所正在使用生成式人工智能）。2.参见 Benjamin Weiser，ChatGPT 律师被命令考虑寻求宽恕，纽约时报（2023 年 6 月 22 日），https://nytimes.com/2023/06/22/nyregion/lawyers- chatgpt-schwartz-loduca.html [https://perma.cc/59UB-YECR]（例如，两名纽约律师因使用 ChatGPT 起草一份包含大量“虚构”案件的简报而受到联邦法官的制裁）。
GCC 2024经济前景
我们在这种区域性多元化竞赛中的挑战性部分，以及区域内竞争不断上升的核心驱动力是，海湾合作委员会国家的目标是几乎相同的部门（建筑，旅游，金融，媒体，媒体，技术）。每个州都努力塑造其利基市场，无论是在旅游，金融，技术还是文化上，都助长了健康的竞争精神，从而推动创新和进步。但是，关键风险驻留在该地区的食人竞争中，这使所有人均为所有结果。例如，像GCC这样的人口少于4000万人拥有近六个国际金融中心，竞争吸引相同的公司以及相同的总部和人才是不可能或可行的。
建立人工智能与认知心理学之间的桥梁
当我在加州大学洛杉矶分校攻读数学心理学研究生时，我发现借用计算方法比发明自己的方法更容易。对我的论文影响最大的课程是一门关于模式识别数学模型的工程课程。这些模型基于样本、原型、最近邻和特征概率。我想知道其中哪一个最能预测人们如何对模式进行分类，所以我进行了一系列实验，参与者将模式分为两类，由图式面孔组成（Reed 1972）。正如《主算法》（Domingos 2015）中所指出的，这些分类方法继续被细化为机器学习方法。它们也继续被认知心理学家细化，我将在后面解释。在我发表论文的同一年，Newell 和 Simon（1972）出版了他们的经典著作《人类问题解决》。本书部分基于人类在人工智能领域的初步努力，为研究人类解决问题提供了新的见解。我特别感兴趣的是问题空间的结构如何限制问题解决，因此我与凯斯西储大学的两位人工智能教员 George Ernst 和 Ran Banerji 联手研究传教士 - 食人族问题和一个更具挑战性的变体——嫉妒丈夫问题（Reed、Ernst 和 Banerji 1974）之间的迁移。我们惊讶地发现，除非向学生提示传教士对应于丈夫，妻子对应于食人族，否则这两个传教士 - 食人族问题的变体之间的迁移并不会增加解决时间。这个提示有助于从嫉妒丈夫问题转移到传教士 - 食人族问题，但反之则无。恩斯特和班纳吉的见解是，从传教士-食人者问题到嫉妒丈夫问题，存在一对多的映射，这有助于解释这种不对称转移。当我开始在卡内基梅隆大学做客座教授时，我继续着解决问题的初心，这让我有机会与赫伯·西蒙一起工作。1975 年 1 月，我走进他的办公室，手里拿着关于传教士-食人者问题影响的数据。
推荐引用 推荐引用 Lewis, Chris (2022) “需要制定法律框架来规范人工智能的使用”，代顿大学法律评论：第 47 卷：第 2 期，第 6 条。可从以下网址获取：https://ecommons.udayton.edu/udlr/vol47/iss2/6
这句话原本是关于科学家在电影《侏罗纪公园》中创造食人恐龙的，但它同样适用于企业对人工智能的使用。人工智能（“AI”）对许多人来说是一个难以接近的话题。大数据、机器学习、神经网络、算法、深度学习和物联网——有太多的技术流行语，很难全部理解。2 媒体对人工智能的描述对提高公众对人工智能的理解帮助不大。媒体通常将人工智能描绘成能够回答任何问题的人工智能，或者呈现一个人工智能试图摧毁人类的反乌托邦社会。3 重要的是要认识到人工智能的现实及其法律和社会影响，即使人工智能难以捉摸的能力可能会模糊虚构与现实之间的界限。4 从最简单的意义上讲，人工智能就是机器将输入的数据转换成可识别模式和/或然后使用这些模式制定决策的能力。5 这些决策可以是任何事情，包括如何穿越环境、使用什么字体来最大化销售额，甚至是预测明天的天气这样复杂的事情。
控制头虱
• 成年头虱体型较小（1/8 英寸长），通常出现在头皮附近的头发中，通常在耳后和领口附近。 • 在适当的条件下，任何人都可能感染头虱。家庭或学校的个人卫生或清洁与感染头虱无关。 • 头虱感染最常见于托儿所、幼儿园和小学。 • 头虱每天吸食人血数次。如果它们掉落而无法吸食，它们将无法存活很长时间。 • 头虱用六条腿末端的钩状爪子紧紧抓住头发。它们以爬行的方式移动，移动速度很快。它们不会跳跃或飞翔。 • 头虱在与有头虱的人头对头的密切接触中传播。它们也可以通过与感染头虱的人共用梳子、刷子或帽子来传播（尽管这种情况并不常见）。 • 只要它们在人身上或衣服上还活着，它们就会传播。 • 瘙痒是头虱感染的最常见症状。在出现瘙痒之前，一个人可能已经感染头虱长达一周或更长时间。• 头虱不会传播疾病，因此不会对公共卫生构成威胁。• 在美国，非裔美国人的头虱感染率低于其他种族，但非裔美国人仍然可能感染头虱。
变异型克雅氏病 (vCJD)
散发性或经典型克雅氏病最早于 20 世纪 20 年代初被描述，全球范围内每年每百万人中约有一至两人患有此病，平均发病年龄为 65 岁。患者会经历快速进展的痴呆，通常在首次出现症状后六个月内死亡。此后，其他形式的人类朊病毒病也被描述，包括 20 世纪 50 年代在巴布亚新几内亚福雷族流行的库鲁病，该病通过食人葬礼传播。由于遗传基因异常，还存在罕见的家族性人类朊病毒病。此外，散发性克雅氏病过去在医疗过程中通过神经外科器械、角膜和硬脑膜移植物以及尸体垂体衍生的人类生长激素和促性腺激素传播。过去 35 年的一系列流行病学病例对照、回顾和监测研究并未发现任何通过血液成分、血浆产品或外周组织（如骨骼、皮肤和心脏瓣膜）传播散发性克雅氏病的确诊病例。然而，作为预防措施，英国血液服务中心采用商定的英国和欧洲排除标准（符合世卫组织的建议），禁止任何可能患医源性或家族性克雅氏病风险增加的人捐献血液、组织或造血干细胞（表 1）。
如何解决继承行为模式的问题并提高技术文明的可持续性
宇宙中的所有智能生物生物最初都可以拥有一系列遗传遗传的行为模式（IBP），这些模式不适合文明社会的条件（Vinn，2024）。这些驱动器进化为帮助物种在其自然栖息地中生存，这与技术文明的背景完全不同。实际上，其中一些IBP可能与技术文明高度不相容，并有可能导致自我毁灭（Vinn，2024）。人类文明是由各种继承的行为模式（IBP）塑造的，其中许多是人类价值观的基础，例如领导力（团体内的状态； Garfield et al。，2019; van Kleef and Cheng and Cheng，2020; 2020; Mitchell et al。，2020）和物质财富（控制能源资源； Control of Contron of Ension Resources; Chen，2018; Chen，2018; Mussel and Hewig，Hewig，2019）。但是，其中一些IBP不适合现代社会，可能会带来负面后果。例如，获得和表现出对能源资源和社会地位的主导地位的动力可能导致资源过度消费，导致生态危机和群体之间的暴力冲突，例如战争（Vinn，2024年）。其他人类行为的驱动因素（Crusio，2015； Plomin等，2016），虽然危害通常不那么危险，但仍然存在风险。对人类行为的控制之间存在很强的遗传成分（Crusio，2015年）。Plomin等。（2016）发现，所有心理特征均表现出显着和实质性的遗传缺陷和遗传力是由许多小效应基因引起的，而没有行为特征是100％遗传的。人类行为的危害驱动力较小的驱动因素包括好奇心（Kidd和Hayden，2015年），这可能会促使危险技术过早使用；性欲（Calabrò等，2019），可能导致人口过多；父母的本能（着重于培育春天； Swain等，2014）和对庇护所的渴望（嵌套； Chapin，1951年），这可以促使个人获得不成比例的资源份额不成比例的，从而进一步构成构造（Vinn，2024）。复杂的生态网络的稳定性受到物种与直接影响物种之间的相互作用的影响。这些自我效应被称为“自我调节”，当物种人群的增加降低其人均增长率时，发生这种情况（Barabas等，2017）。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。 我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。有助于自我调节的因素包括验证内干扰，食人，消费者与其资源之间的时间尺度分离，空间异质性以及将捕食者与猎物联系起来的非线性功能反应（Barabas等，2017）。我们在技术文明中面临的问题与人类祖先的自然栖息地中的问题是如此不同，以至于它们不会以正确的方式触发进化调节机制，并且最有可能不兼容的IBP-S不会达到特定的限制。