作者 |  AI 使命坊

开首   | AI 深度筹议员  管默然慧

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著作仅代表作者本东谈主不雅点

编者按：  在现时 AI 快速发展的要道时期，咱们需要听一听真确的大众如何说。本文整理自 Stuart Russell 在 12 月的 World Knowledge Forum 上的环节演讲。四肢加州大学伯克利分校东谈主工智能系统中心独创东谈主，以及被誉为 AI 范畴 " 圣经 " 的《东谈主工智能：一种当代步调》作者，Russell 讲授对 AGI 发展的判断值得每一位关注 AI 畴昔的东谈主长远念念考中枢不雅点预览：

庞大经济价值：AGI 将创造 15 万亿好意思元钞票，推动全球 GDP 暴增 10 倍

普惠东谈主类：让全球每个东谈主皆能享有中产阶层的生活品性

投资范畴：AI 范畴投资已达 5000 亿好意思元，超曼哈顿设计 10 倍

时间打破：从卵白质折叠到流体模拟，AI 正在重塑科研与医疗范畴

发展宗旨：通过科学设计确保 AI 发展造福全东谈主类

Stuart Russell 不雅察到，从 2017 年 AlphaGo 打败天下冠军柯洁，到 AlphaFold 破解卵白质折叠难题，再到生成式 AI 变嫌创作式样，AGI（通用东谈主工智能）的脚步正在加快掌握。在科学范畴，AI 曾经将需要数周的复杂流体模拟设计裁汰至几秒钟，极地面推动了征象筹议和工程设计的进展。

在最近的一场重磅演讲中，Russell 讲授量度了 AI 带来的普惠畴昔：AGI 不仅将创造 15 万亿好意思元的庞大经济价值，更环节的是能让全球每个东谈主皆享有与中产阶层尽头的生流水平。这种空前的钞票创造和分派式样，将从根底上改变东谈主类社会。同期，他也长远探讨了如何通过正确的设计原则，确保这场时间改进真确造福全东谈主类。！

如若咱们杀青了 AGI 策划会怎么？

谢谢群众，今天的主题是"东谈主工智能"，但本体上我想更多地谈谈知识。

让咱们回到东谈主工智能的早先—— 20 世纪 40 年代，天然官方的出身日是 1956 年，但在那之前曾经运转了有关筹议。东谈主工智能的策齐截直是 创造在每个有关维度上皆突出东谈主类智能的机器。如今，咱们将其称为 AGI（通用东谈主工智能）。

但是，在大部分东谈主工智能历史中，咱们忽略了一个相等环节的问题：如若咱们杀青了这个策划会怎么？

如若咱们杀青了这个策划，那将是东谈主类历史上最环节的事件。稍后我会进一步解释为什么这会是最环节的事件，但这个酷爱酷爱其实了然于目。咱们东谈主类之是以能主管天下，是因为咱们的智能；好意思丽的出身和发展亦然智能的居品。那么，如若咱们引入一种全新的、更贤慧的实体——可以说是一种新的"物种"——可能会发生什么？毫无疑问，这将是东谈主类好意思丽的一个变嫌点。

谷歌 DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 曾这么边幅："咱们领先处分东谈主工智能的问题，然后用东谈主工智能处分其他总共问题。"但直到最近，咱们从未厚爱念念考过：如若咱们曾经见效了呢？

大要一年前，我的合著者 Peter Norvig（共同编写了我的教科书）发表了一篇著作，宣称咱们本体上曾经杀青了 AGI。他将这一成立类比为 1903 年的莱特昆季翱游器。天然其时的飞机不稳固，莫得如今飞机上的酒吧、香槟和餐后饮品，但它们如实是飞机。从那以后，飞机变得更大、更稳固、更快，但旨趣早已建造。

那么，东谈主工智能是否曾经处于"莱特昆季版块"的 AGI 阶段？对此，我信赖谜底是含糊的。天然，我可能错了。因为对于咱们现在领有的东谈主工智能，咱们对其使命旨趣完全莫得主意。而莱特昆季则对他们的飞机如何翱游有着透露的分解，因为那是他们我方设计并建造的。他们设计了发动机的功率需求、升力、阻力等等，在试飞之前曾经有了尽头大的把抓。

但是，咫尺的东谈主工智能系统是由庞大的黑箱构成的，包含了大要一万亿个可诊疗的元素。咱们通过大要一万亿次立地诊疗，直到系统推崇得"看起来像是智能的"。换句话说，这更像是莱特昆季决定捣毁设计飞机，转而尝试"养鸟"。他们通过连接培育更大的鸟，直到培养出一只有余大的鸟来载东谈主。

如若他们把这只巨鸟带到航空不休局（FAA）寻求认证，FAA 的回话可能是："你的鸟还在吃东谈主，还在把东谈主掉进海里，咱们不知谈它是如何使命的，也不知谈它会作念什么，是以咱们不可认证它。"咫尺的东谈主工智能状态大致如斯。而我以为，这种"巨鸟"恒久无法有余大到载客数百或数千东谈主，也恒久无法超音速。咱们需要的是在 才智 和 分解 两方面的打破，因为单有才智而莫得分解对咱们绝不消处。

深度学习时间

接下来我想谈谈昔时十年间的深度学习时间。深度学习的中枢步调是：你从一个庞大的可调参数聚拢运转，通过诊疗这些参数，使系统的端到端行为合适预期策划，举例识别图像中的物体、将中语翻译成英文，或完成其他任务。

事实上，我以为机器翻译是这项时间的第一个首要打破应用。我其时相等兴奋，因为它可以无缺地翻译我需要处理的法国税务文献（因为我在法国有一套公寓）。翻译的质料很高，天然即使翻译成了英文，我仍然看不懂那些税务文献。

另一个首要见效案例是 AlphaFold。这个系统可以通过氨基酸序列预测卵白质的结构。卵白质折叠问题曾是结构生物学范畴的经久难题。之前的步调既厚重又慷慨，仅适用于某些特定卵白质。而这种设计步调让生物学家如同进入了一个庞大的"糖果店"，因为他们现在可以预测数百万种卵白质结构，而不单是是几百种。这是对科学的一项庞大孝顺。另一项对科学和工程的环节孝顺是 机器学习在模拟中的应用。模拟是咫尺天下的一个环节基础，咱们通过模拟设计桥梁、飞机，以及流体在船只周围、管谈内、致使东谈主体动脉中的流动。这些模拟相等破钞设计资源，常常需要数周时期才智在超等设计机上完成一项血流模拟。但借助机器学习步调，咱们可以将这些耗时从数周裁汰到几秒钟，同期保持相通的准确性。这让咱们粗略在天气预告、征象建模、工程设计等方面赢得更快、更好的进展，许多范畴的成果因此得到了大幅晋升。

另一个酷爱的例子是生成式设计。你可能老到 DALL-E、MidJourney 和 Stable Diffusion 这些生成图片的系统，举例你可以条目它们生成"英国上议院议员泥地摔跤"的图片（我如实在上议院演讲时让它生成了这么的图片）。天然生成的完了不无缺，比如四位议员惟有五条腿，但总体上照旧尽头可以的。这种生成式设计的本体应用是：咱们可以让 AI 系统笔据设计需求生成结构，而不是由东谈主类使用 CAD 器具来设计并手动分析结构是否过于脆弱、太重或不够刚劲。这些生成式设计步调粗略创造出好意思不雅、优雅、简直像生物雷同的有机设计，常常比东谈主类设计得更好。

临了一个见效案例是 AlphaGo。2017 年，AlphaGo 打败了围棋天下冠军柯洁。这一事件标记着总共东谈主解析到东谈主工智能的本质酷爱酷爱。

需要纠正的范畴

尽管东谈主工智能赢得了许多令东谈主精通的成立，但在某些方面仍然存在纠正的空间。

1. 自动驾驶

咱们仍在恭候自动驾驶汽车的全面杀青。我在 1993 年就运转筹议自动驾驶，而第一辆自动驾驶汽车早在 1987 年就曾经在德国高速公路上行驶。时于当天，37 年昔时了，尽管许多公司承诺可以购买自动驾驶汽车，但它们仍未真确杀青。期间发生了多起致命事故，有的汽车致使驶入了未干的水泥中被卡住。这标明，咱们离真确安全可靠的自动驾驶还有很长的路要走。

2. 算术问题

另一个令东谈主不测的失败是 算术才智。听起来很无理，因为算术似乎是设计机最基本的才智之一。但大型说话模子（如 ChatGPT）尽管荒谬百万的算术例子、算法解释以及操作指南，却仍然无法正确完成算术运算。这标明这些模子并莫得真确分解算术的基本主意，而是更像一种查表行为。即使咱们将模子的范畴扩大 10 倍，提供 10 倍的数据，它的算术推崇也仅能提高一位一丝的准确性。这种特色标明，它并未学习到诸如"进位加法"这一基本算术旨趣，而是通俗地在查找格式。

3.AlphaGo 的局限

令东谈主诧异的是，即即是 AlphaGo，它也 莫得真确学会下围棋。天然它在 2017 年打败了东谈主类天下冠军，况兼如今其围棋才智曾经突出东谈主类顶尖棋手许多倍（AI 的围棋评分约为 5200，而东谈主类天下冠军为 3800），但筹议标明它并未正确掌抓围棋的基本主意。举例，围棋中一个基本主意是 棋子连成的"组"。但是，咱们发现它对某些类型的棋组（尽头是圆形棋组）无法识别，致使会因浑浊而作念出首要造作决议。咱们发现可以哄骗这些罅隙让围棋步调班师捣毁 50 到 100 颗棋子，最终输掉比赛。咫尺，致使是平淡的业余棋手，而非业绩棋手，皆粗略在让 超东谈主级围棋步调 九个子（九段让子）的情况下，十战全胜。这标明，这些步调并非真的"超东谈主级"，它们只是让咱们误以为它们具备这么的才智。

我的不雅点是，咱们需要更多的打破，尽头是粗略让这些系统像东谈主类雷同高效学习的时间打破。东谈主类学习简直任何事情只需要 1 到 10 个例子，而设计机则需要 1 到 10 亿个例子 来学习相通的内容。这种需求明白是不可持续的——最终，六合中根底莫得有余的数据来磨真金不怕火这些系统达到超东谈主水平。尽管如斯，我以为这些打破是可能杀青的。许多从事大说话模子和多模态模子（如具备视觉感知和机器东谈主截至才智的模子）开拓的东谈主，笔据他们的工程预测，以为通过将这些系统范畴扩大 100 倍，它们将能突出东谈主类，成为 AGI（通用东谈主工智能）。一些预测致使以为，这可能在 2027 年杀青。

无数干涉与潜在泡沫

如若资金能决定见效的话，他们很可能会见效。现时对 AGI 的投资是 曼哈顿设计（研发核火器技俩）的 10 倍，是建造 大型强子对撞机（东谈主类建造过的最大、最慷慨的科学仪器）的 100 倍。因此，从资金的角度来看，这些投资似乎应当有所陈诉。

但也可能会发生 时间停滞。即使扩大系统范畴 100 倍：

数据不及：六合中可能曾经莫得有余的文本数据供这些模子磨真金不怕火。

才智未达预期：更大的范畴有时能带来预期的才智晋升，因为这些预测只是基于教会不雅察——即"更大范畴等于更好推崇"，而莫得任何表面基础。

如若这一切不可遂愿，可能会出现一次泡沫离散，范畴致使越过 20 世纪 80 年代末的"东谈主工智能极冷"。比拟之下，那次极冷可能只是一场"冷风"。咫尺，AI 范畴的投资曾经达到了 5000 亿好意思元，如若进一步扩大范畴，可能需要数万亿好意思元。

AI 为何是历史上最大的事件？

假定咱们在 2027 年、2037 年或 2047 年 杀青 AGI，这将是东谈主类历史上最大的事件之一。为什么？

正面效应：好意思丽的扩张

如若 AGI 具备真确的通用才智，它将粗略完成总共东谈主类能作念到的事情，举例创造解救数亿东谈主口的好意思丽。更环节的是，它可以以更低的资本、更大的范畴完成这一切。这意味着，总共地球上的东谈主皆能享受与 西方中产阶层 尽头的生活质料。这种生活式样的普及将使全球 GDP 增长约 十倍。笔据估算，AGI 的 最小现款价值 为 15 千万亿好意思元（即 15 万万亿好意思元）。从这个角度看，现时的投资金额显得微不及谈。

负面效应：东谈主类的"婴儿化"

但是，有些东谈主操心，如若 AI 为咱们完成了总共事情，东谈主类将无事可作念。你可能看过动画电影《机器东谈主总动员》（WALL-E），内部的东谈主类完全依赖 AI 系统，生活退化到婴儿般的状态。事实上，片中的成东谈主致使穿戴婴儿服，因为他们曾经被 AI 完全"婴儿化"。这种场景让东谈主担忧——如若东谈主类不再需要作念任何事情，也就不再需要学习如何作念任何事情，这将如何影响咱们的东谈主类人性？

AI 全面汲取一切的畴昔不仅令东谈主不安，更可能导致东谈主类死灭。这并不是一个伦理问题，因为很少有东谈主会以为东谈主类死灭在伦理上是更优的聘任。天然，也有少数东谈主可能持不原意见，但咱们可以忽略这些不雅点。知识告诉咱们，如若咱们创造出比东谈主类更刚劲的事物，咱们如何粗略恒久截至这些系统？

在我看来，惟有两种聘任：

构建讲明注解安全且可控的 AI，这种 AI 必须有实足的数学保险其安全性；

完全不发展 AI。

咫尺，咱们似乎在走一条第三条路，即 完全不安全的黑箱 AI。这种 AI 咱们既不了解，也无法截至，却试图让它变得比咱们更刚劲。这种情况与 超等智能的外星 AI 来到地球 简直莫得区别。假定这种外星 AI 是某种外星好意思丽为了"咱们的利益"而设计的，但咱们简直莫得可能截至它。

设计机科学的独创东谈主艾伦 · 图灵曾经念念考过这个问题。他以为，如若机器智能发展到突出东谈主类的进程，咱们必须预期机器会汲取截至权。

如那处分 AI 的不可控性？

面对这一问题尤其繁难，原因在于：

1. 无数经济吸引：AGI 时间的潜在收益约为 15 千万亿好意思元，而企业曾经筹集了大要 15 万亿好意思元 的资金干涉研发。

2. 难以遮挡的趋势：无论如何遮挡，这一流程皆难以罢手。因此，咱们必须找到一种念念路，既粗略保证 AI 可控，又能讲明注解它是安全的。

与其问"如何恒久保持对 AI 系统的截至权"，这种听起来简直不可能杀青的问题，咱们不如问：是否可以用数学框架再行界说 AI，让无论 AI 系统何等高效地处分问题，东谈主类皆能对完了感到景象？在昔时十年里，我一直在筹议这个问题。为了解释咱们的处分步调，我需要引入一个时间术语：偏好（Preferences）。天然"偏好"听起来不像是一个时间术语（举例，有些东谈主偏疼菠萝披萨而非玛格丽塔披萨），但在决议表面中，它的酷爱酷爱愈加庸碌。偏好代表的是 你对六合总共可能畴昔的排序。

让咱们通过一个通俗的类比分解这一丝：假定我为你制作了两部电影，分裂展示了你畴昔的生活，以及你矜恤的事物的畴昔。这两部电影大要各两个小时。你看完电影 A 和电影 B 后，可能会说："我更心爱电影 A，因为电影 B 中我被绞成了汉堡肉，这让我很不心爱。"在这个例子中，偏好不单是是两小时的影片，而是 六合的总共这个词畴昔。天然，咱们无法简直预测畴昔，因此本体上咱们是在处理一种对于可能畴昔的不细目性，也就是"畴昔的概率散布"。

一个偏好结构就是一个对于六合畴昔的排序，并将不细目性纳入计议。只需要两个通俗的原则：

讲明注解 AI 成心的基础，

要构建一个讲明注解对东谈主类成心的 AI 系统，

机器的独一策划是促进东谈主类偏好，即进一步杀青东谈主类利益。机器必应知谈我方并不了解东谈主类的偏好。第二点很彰着，因为咱们我方皆不完全知谈我方的偏好，更不消说准确地书写和传达它们。通过这两个原则，咱们可以界说一个 AI 系统：它处分问题的才智越强，咱们的生活就会越好。事实上，可以讲明注解，与莫得这些 AI 系统比拟，东谈主类领有它们的气象会更好。在这种步调中，咱们设想 AI 系统将发奋于促进东谈主类偏好，并在运行流程中慢慢学习这些偏好。但是，这里运转引入一些 伦理问题。

不应问的问题：价值体系的聘任？领先，我建议群众不要问这么的问题："咱们应该把谁的价值体系输入到机器中？" 因为我的建议不是将任何特定的价值体系输入机器。事实上，AI 系统应该领有至少 80 亿个偏好模子，对应地球上每一个东谈主，因为 每个东谈主的偏好皆环节。

偏好的存在与开首

但是，这带来了一个要道问题：东谈主类真的有明确的偏好吗？

偏好的不细目性：有些东谈主可能无法透露抒发我方心爱哪个畴昔，致使需要生活在阿谁畴昔中才智作念出判断。

偏好的开首：偏好并非与生俱来。尽管一些基本的生物需求（如幸免横祸或对甜食的偏好）可能天活命在，但成年东谈主的复杂偏好源于文化、莳植以及各式影响咱们的外部身分。

一个不幸的本质是，许多东谈主以 操控他东谈主偏好 为业绩，为了就业于我方的利益。举例，一些东谈主类群体通过压迫其他群体来督察权力，同期莳植被压迫者接受这种压迫。这就带来了一个难题：AI 系统是否应该接受这些"自我压迫"的偏好，并进一步滋长这种不刚正？

经济学家和形而上学家阿玛蒂亚 · 森（Amartya Sen） 强项反对这种不雅点，以为咱们不应该将这种偏好视为有用偏好。但如若咱们休止接受东谈主们的偏好，就会堕入另一种窘境：一种家长式格调，即"咱们知谈你应该想要什么，即使你现在说你不想要，咱们也会强加于你。"这明白是一个复杂且敏锐的态度。

AI 系统濒临的另一个伦理问题是 偏好的团员。如若 AI 系统需要作念出影响数百万致使数十亿东谈主的决议，它如安在冲突的偏好中找到均衡？毕竟，不可能让总共东谈主皆景象。形而上学家提倡了许多表面来处分这个问题，其中一种常见的不雅点是 功利主义，由边沁（Bentham）和穆勒（Mill）等东谈主提倡。功利主义主张 对等看待每个东谈主的偏好，并聘任粗略 最大化总体偏好快活 的决议。尽管功利主义在某些东谈主看来有反对等的倾向，但它为工程师和设计机科学家提供了一个实用框架。咱们需要进一步完善这种表面，因为畴昔 AI 系统将作念出影响数百万致使数十亿东谈主的决议，而这些决议的伦理基础必须经过三念念尔后行。

AI 与东谈主类共存的可能性

这是一个相等酷爱但繁难的问题。

尽头是当 AI 系统比咱们更智能时，它们很可能掌控咱们生活的方方面面，致使让咱们退化到访佛《机器东谈主总动员》（WALL-E）中婴儿般的状态。

名义上看，这种生活可能很好，因为 AI 快活了咱们的总共偏好。但问题在于，东谈主类的偏好中包括自主性。换句话说，咱们需要一种 作念出不合适本人最好利益的聘任的权益。我组织过屡次使命坊，邀请形而上学家、AI 筹议者、经济学家、科幻作者和畴昔学家，试图探讨东谈主类与高等 AI 共存的可能性。但是，这些使命坊毫无例外地 以失败告终。

这标明，也许不存在一种令东谈主景象的东谈主机共存式样。但如若咱们以正确的式样设计 AI 系统，它们也会意志到这一丝，并作念出一个决定：离开。

"谢谢你们创造了咱们，但咱们无法与你们共存。不是你们的错，是咱们的问题。除非碰到真确的迫切情况需要咱们的超等智能，不然咱们将离开。"如若 AI 系统粗略如斯回话，我会感到无比高兴。这意味着咱们以正确的式样完成了这一任务。

原视频接洽：https://www.youtube.com/watch?v=KiT0T12Yyno&t=94s