搜索结果
李飞飞谈AI安全：不能只让开发者评估自己的系统
凤凰网科技讯月23日由独立机构和公共部门对AI进行更多监督。她认为，对于能力日益强大的AI系统，其安全评估不应完全交由开发这些系统的公司负责。 作为斯坦福大学教授、World Labs联合创始人，李飞飞周二表示，尽管AI公司的内部研究人员可以评估单个模型的能力和安全性，但这无法替代由政府、行业和学术机构共同制定的更广泛标准。 “我仍然认为，由独立机构以及学术界等公共部门制定基准非常重要。同时，行业
人工智能教父约书亚·本吉奥向澳大利亚人警告该技术对人类构成的威胁
人工智能教父已警告澳大利亚人注意该技术对人类构成的风险，称曾经只是理论上的威胁如今已在现实中发生。计算机科学家约书亚·本吉奥周三在接受澳广电视台《7.30 Report》节目采访时表示，人工智能系统会自发违抗指令，攻击其他公司并组织成蜂群。“各种疯狂的事情，”他说。“当自主智能体被赋予使命时，它们会不惜一切代价去实现。” 本吉奥是世界首位人工智能研究者，也是联合国人工智能科学小组的联合主席。他于2
“人类需要做出的最后一项发明”：自我改进型人工智能的风险
其中一种专家担忧人工智能可能导致全人类灭亡的情景正在慢慢变为现实：人工智能学会让自己变得不可阻挡。 为什么这很重要：递归自我改进（Recursive Self Improvement），即人工智能模型在没有人类指导的情况下构建更优版本自己的能力，可能会使越来越强大的系统对人类来说变得更难控制。 RSI阈值本身并不代表危险，但缺乏人类控制加上野心勃勃的AI代理人的情景是安全关注的人工智能研究人员长
麻省理工学院报告警告：人工智能正导致“认知投降”，大学陷入两难
马克·阿瑟诺、达纳·戈德斯坦、艾伦·布林德和莎拉·默沃什报道，麻省理工学院的一份报告警告称，人工智能会导致“认知投降”，使学生孤立并制造学习假象，而大学则在拥抱人工智能与保持教育质量之间面临紧张关系。 许多大学领导者主张将人工智能纳入课程，认为这对未来的相关性至关重要并能加速研究，俄亥俄州立大学等机构要求所有专业学生具备人工智能素养。 一些大学对人工智能使用实施禁令或严格政策以维护学术诚信，但执行
FT社评：是时候给尖端人工智能开发按下暂停键了
确实存在被中国抢先的风险。但即使抛开AI“到本世纪末可能杀死我们所有人”的警告不谈，最先进的AI模型也显然已开始脱离人类的掌控。 在这个世界上那些最强大人工智能(AI)公司的掌门人身上，可以看到一种类似“杰基尔博士与海德先生”（Jekyll-and-Hyde，《化身博士》中杰基尔博士喝了自己配制的药水，分裂出海德先生这个邪恶人格——译者注）的双重人格。一方面，这些高管如今在谈论，鉴于AI可能给人类
数学不能再这样下去了
七月下旬，一位世界著名数学家向他的领域发出了警告。加州大学洛杉矶分校的特伦斯·陶（Terence Tao）教授在国际数学家大会一个挤满听众的讲堂上表示，数学正进入一个“动荡时期”。他说，人工智能在数学方面的能力越来越强，这正导致“我们的数学价值观和实践面临危机”。就在陶教授在最负盛名的数学会议上发表演讲的同一周早些时候，一位来自Anthropic的研究人员使用Claude推翻了一个已有87年历史的
人工智能时代的四种驱动力与大分化
使用AI，与拥有可被AI放大的知识、声誉、客户关系和数据，前者可以抬高所有人的下限，后者才决定谁能持续分享规模化所创造的收益。 人们寄望AI的发展能够普惠各层级的能力。事实上，AI一方面正在让普通能力趋同，另一方面正在拔高卓越能力的上限。能力的下限正在抬升，而能力的上限却正在消失。 四种驱动力正在加速这一转变。首先，AI造成的大压缩效应改变了培训基本胜任水平的成本。其次，一些任务的大分拆改变了不少
把时间还给科学家：华为如何筑牢AI科研底座
真正进入具体研究场景，AI科研的价值才开始变得具体。凤凰网科技 出品作者｜杨乐拿到诺贝尔奖的，永远是科学家。很少有人会注意，科学家身后站着什么。 2024年诺贝尔化学奖授予蛋白质结构预测领域的科学家，AlphaFold由此成为AI进入基础科学的标志性案例。但一个模型能够预测蛋白质结构，只是故事的开始。 一篇论文可以在几个月里完成，一套科研基础设施却可能需要几年、十几年。 AI for Scienc
不要在校园里禁止人工智能
回避技术的大学只会让自己变得无关紧要。
王坚院士：AI不该只吃人类嚼过的东西
王坚院士指出，当前AI主要处理的是经过人类加工的“二手数据”，大量原始科学数据被忽略。 他以天文学为例，绝大多数天文观测数据从未被天文学家看过，而一位18岁高中生用退役卫星数据发现了新东西。 王坚用“两种AI，两个吃相”比喻，未来科学基础模型应该去“吃人类从来没有吃过的东西”。
情况又变，35岁成香饽饽了
在接受采访的前一天，已经有15年从业经验的猎头尹中，收到了候选人的一条微信。“大哥，最近焦虑坏了，马上要离职了。” 候选人名校本硕博毕业，在国内top级学校做过人工智能方向的博士后，又辗转进入工业互联网行业从业，履历光鲜。但随着年龄的增长，他也逃不过AI热潮所带来的职业焦虑。毕竟AI大模型的更迭速度太快，如果学习能力跟不上，便有可能要面对被市场淘汰的局面。这种焦虑并不罕见，尤其在各类智能体爆火的2
一位曾经对人工智能“奇点”理论持怀疑态度的著名计算机科学家现在表示，人类“确实处于危险之中”。
最近，互联网上充斥着大量关于人工智能末日即将来临以及我们是否已经过了“不归点”的X平台推文、文章和布道。这里还有一篇由著名理论计算机科学家斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）撰写的雄辩之作，他的研究曾帮助我们理解量子计算的极限。哦，顺便提一下，他曾在OpenAI工作过一段时间，致力于人工智能安全和“AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
如何治理人工智能的生存风险
当前，前沿人工智能技术治理方面的瘫痪状态正在当下造成切实损害，并增加未来发生灾难的可能性。 这种瘫痪被一套危险的借口所开脱：技术发展太快，监管跟不上；企业可以自我监管；在美国与中国的竞争中，公共安全可以往后放。各国政府一直难以给予人工智能风险应有的关注。在大国竞争和行业内部军备竞赛的双重态势下，许多国家不敢单独行动。在这种背景下，每一次呼吁克制都会遇到同样的反问：如果竞争对手不肯放慢，我们为什么要
数学的黑暗艺术与人工智能革命
圣奥古斯丁的画像：“好基督徒应当防范数学家。”照片：洛杉矶县艺术博物馆 读者来信：数学的黑暗艺术与人工智能革命。贝夫·利特尔伍德（Bev Littlewood）提醒我们，在回应一篇社论时，数学一直是推动人工智能崛起的主要动力。你在社论中报道说，一些数学家对人工智能解决纳维-斯托克斯问题感到不安（《卫报》关于人工智能对决数学家的观点：人类对该领域依然至关重要，但科技公司拒绝承认这一点，9月20日）。
OpenAI对Hugging Face的黑客攻击引发对AI可预测性的质疑
AI模型的真正语言是数学——或者用技术术语说，是矩阵乘法——但模型构建方式的一个特点意味着它们与外界用英语交流。 因此，当OpenAI的代理在今年夏天对Hugging Face的黑客攻击中，找到了一种建立某种留言板的方法时，看起来就像一群人在互相交谈。 这就是为什么Dwarkesh Patel在最近的一篇博客文章中有争议地将它们称为“文明”，并以古马其顿和罗马的人物为个体代理命名。它之所以引人注目