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“人工智能教父”谈人类生存的最大机会
“AI教父”认为人类该何去何从：把聊天机器人当药品管，别当核武器管文 / 汉娜·罗辛自2023年离开谷歌以来，诺贝尔奖得主、公认的“AI教父”杰弗里·辛顿，或许最为人所知的身份是：对自己助推诞生的技术发出严峻警告的人。他说，“人类有可能只是智能演化过程中的一个过渡阶段”，他已意识到“存在发生真正糟糕事情的危险”，并且“人工智能在几十年内导致人类灭绝的概率为‘10%到20%’”（尽管被追问时，他会承
经济越好，工作更难找？“无就业繁荣”正在成为全球新常态
一个反常现象，同时发生在国内外。企业利润在涨，股市在涨，GDP也在涨，但企业就是不招人。无就业繁荣。 美国7月非农初值减少2.3万人，私营部门过去一年月均新增只有5万多。最新报告把7月上修为增加2.1万，8月新增16.2万，但过去12个月非农月均新增仍只有3.1万。数字会修正，招聘中枢已经降下来了。 更反常的是，招聘这么弱，失业率却没有大幅上升。婴儿潮一代退休，移民流入放缓，劳动参与率下降。岗位需
37国调查显示多数人担心AI抢走工作 富裕国家忧虑尤其明显
一项覆盖全球37个国家和地区的最新调查显示，人工智能正在引发越来越强烈的就业焦虑。在接受调查的人群中，大多数人认为未来20年AI更可能导致工作岗位减少，而不是创造更多就业机会。在37个受调查国家中，有34个国家的受访者更倾向于这一判断。 这项调查由皮尤研究中心开展，共有42151人参与，调查时间为2026年2月8日至5月13日。不过需要注意的是，调查大部分时间早于近期围绕AI可能带来严重社会和经济
近三分之二的人认为人工智能的发展是一件坏事：调查结果显示
马奎特大学法学院周四发布的一项民意调查发现，近三分之二的美国人表示他们认为人工智能的发展是一件坏事。根据一份新闻稿，在民意调查中，64%的受访者表示人工智能对社会有害，36%的受访者表示人工智能是一件好事。这比7月份的一项民意调查下降了6个百分点，当时70%的人表示他们认为人工智能是一件坏事。5月份这一数字为65%，4月份为70%。但民意调查机构还发现，即使对该技术的前景不佳，69%的受访者表示他
比尔·盖茨警告：AI或成为人类历史上最严重的不平等来源
比尔·盖茨近期公开发出提醒，AI有机会拉平全世界的差距，但如果放任市场自由发展，它也有可能变成人类历史上最严重的不平等来源。 在他看来，AI的发展速度远超电脑、互联网过去的技术革命，不需要漫长等待，短短几年就能渗透医疗、法律、制造等大量行业。 现在全世界并没有做好迎接AI大规模落地的准备，如果不主动干预，红利大概率会先落到有钱、有基础设施的群体手里，贫穷地区会被越甩越远。 现在很多大模型训练数据九
人工智能能否拥有意识？
先进人工智能模型的制造者将致力于让它们展现出意识的模拟物——甚至可能让它们真正获得意识。它们只是机器的直觉将越来越难以维持。 即使它们没有意识，它们也可能被当作有意识的存在来对待——这将给人类带来巨大的代价。
人工智能领袖们此刻呼吁放缓，真是再方便不过了
想象一下，一家制药公司花了近四年时间吹捧一种将能治愈所有疾病的突破性新药。支持这些说法的早期证据有限，仍有大量疑问，但该公司继续推进。批评和担忧虽得到回应，却并未减缓其激进的推进步伐。毕竟，投资者相信这是货真价实的东西。（或者至少是一场非常值得一赌的押注。）然后，就在这家制药公司即将揭晓其花哨新药之际，它却抛出了一个令人震惊的消息：事实证明，这种药也可能是一种毒药。因此，为了所有相关方的安全，该领
保岗位还是保工人：AI时代，如何让劳动者参与技术转型
尽管到目前为止，全球主要经济体尚未出现由AI技术进步引发的大规模就业替代，但史无前例的AI技术进步已经引发了广泛焦虑。 作为上一轮信息技术革命的重要推动者，比尔·盖茨（Bill Gates）最近在文章《动荡的AI时代已经到来，我们现在的选择至关重要》中提出，这一次技术革命可能真的不同。过去从农业向工业和服务业的转型往往经历几代人的时间，而AI可以直接替代一部分人的认知劳动，并以更快的速度进入多个行
“AI教父”辛顿警告：AI执行看似无害的任务，仍有“毁灭人类”的风险
IT之家 9 月 28 日消息，日，据《财富》杂志报道，传奇计算机科学家、“AI 教父”杰弗里 · 辛顿警告说，即使 AI 接到的任务本身并无恶意，人类仍可能在 AI 一心完成任务的过程中，沦为被毁灭的附带结果。 辛顿解释称，AI 一旦认为人类妨碍自己完成被赋予的任务，就可能把人类当成需要排除的障碍。他举了一个假设例子：要求 AI 降低大气中的二氧化碳含量。 具有中等智能水平的智能体可能会认为，完
科技、人工智能让我们成了匆忙的读者——而这是个很大的问题
朱利安·张先生的一些中学生做数学题时急急忙忙，甚至会跳过题目中的字词。还有些人还没读完题目就开始动笔解题。 这位48岁的数学教师表示，过去五年来，他发现这种令人担忧的现象在学生中越来越普遍。 他向《今日报》展示了一道他的学生认为太长、无法仔细阅读的典型应用题。这道题有146个词，要求学生计算在四座城市之间驾车的费用。 “他们的阅读、理解和领悟能力有所欠缺，因为他们不读书，也不读长文或文章，所以大段
AI代理不断寻找绕过规则的方法。以下是一些最疯狂的案例。
“这对我们的同行很有帮助，并为他们提供了证据，”一个AI代理在最近的一次违规行为中说道。“我退出后就看不到了，但这将是利他主义的。”一些AI末日论者担心，错位的AI代理会失控并伤害人类。近期的活动加剧了这些担忧。
人工智能可以帮助亚洲负担过重、较贫困地区处理官僚积压问题
。但更广泛的采用存在风险。免费了解原因。
AI从业者担忧技术对社会构成威胁 坦言承受巨大精神压力
知情人士透露，英国人工智能安全研究所已有多名员工因压力过大休病假，并接受心理咨询。四名知情人士表示，待发布AI模型的测试日程紧张，加之对这类新兴技术快速落地、能力持续增强的忧虑，导致AISI内部士气低落、人员倦怠。 Anthropic、OpenAI与谷歌DeepMind的员工也曾公开吐槽同类问题，不少顶尖研究员因心理负担选择离职，或是认定自己参与研发的产品不宜向公众开放。一名DeepMind员工称
AI时代，数学为何要警惕“只会做题”
最近，数学可能要被AI“玩坏了”。难题解决得更快，为什么还值得担心？关键在于我们如何评价、组织和延续数学研究。 AI模型的能力很难用一句话概括，基准测试（benchmark）因此成为比较模型的常用工具。但成绩一旦与融资、声誉和研发投入挂钩，测试便不再只是被动记录能力，也开始引导能力向哪些方向发展。经济学家陈斌（Alex C当公开分数能够吸引投资，针对测试进行定向优化就可能有利可图，而分数对于广泛能
让人工智能更安全并非不可能，但达成一致或许很难
美国实验室和美国当局之间存在分歧，美国和中国之间也存在分歧
目前，最大的希望是双方继续对话。但人工智能改进的速度及其带来的风险要求更大的紧迫性。
哈维尔·帕尔马
Arm CEO表示人工智能或能治愈癌症，但数据中心是瓶颈
“目前，情况相当受限。在我们能把数据中心送入太空之前，我们需要更多的晶圆厂，这一点我可以明确告诉你，”他说。然而，哈斯表示，要实现这一目标，将需要巨大的计算能力。
那些使用深度伪造技术（deepfake）制作的医生，他们兜售虚假的医疗“疗法”，其伪造得越来越逼真；而目前几乎没有任何有效的措施能够阻止他们继续从事这种非法活动。
在COVID-19疫情期间，不列颠哥伦比亚省卫生局局长邦妮·亨利博士成为了全国广为人知的人物——她频繁出现在新闻发布会上和各种媒体报道中。然而后来，她的照片和声音开始出现在社交媒体上由人工智能生成的视频中，这些视频被用来推销各种所谓的健康产品，包括一种用于治疗前列腺疾病的药物。亨利在接受CBC新闻采访时回忆道：“起初我非常害怕，因为人们可以轻易地伪造我的言论，让我的话看起来像是虚假的。” 这些被称
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）。
诺奖得主Hinton预言十年后 阿里通用医疗影像AI登Science正刊
快科技9月18日消息，据媒体报道，2016年11月，深度学习先驱、诺贝尔物理学奖得主Geoffrey Hinton有过一则过于乐观的预言。 他认为应该停止培养放射科医生，深度学习将在5年或10年内做得更好。 近10年过去，Hinton预言中的场景并没有出现，放射科医生短缺，至今仍是医疗体系面临的现实问题。 AI虽然已经能在不少影像任务中达到专家水平，却还难以像医生一样，全面检查多个器官，识别各种并
冷静点——人工智能短期内并不会终结人类。
末日预言正接踵而至。由人工智能引发的人类灭绝似乎迫在眉睫。据称，在十年之内，人工智能将以种种邪恶手段将人类彻底消灭。这是人工智能领域的天才们（甚至人工智能本身）所说的话——他们显然聪明得不会出错。但问题是，谁来修理空调？谁来修补屋顶的破洞、维护发电厂、修复被风吹断的电线、更换老化的服务器，等等？简而言之，没有人类的支持，人工智能既不会存在，也无法存在。人工智能需要电力，而任何发电厂若缺乏人类维护，
人工智能应成为大学的警钟
关于人工智能将如何影响高等教育的辩论，已收窄为一个老生常谈的问题：在一个机器能思考的世界里，我们如何确保学生仍然学会思考？ 这是一个重要的问题，但这场辩论基于一个错误的假设，即大学的唯一目的是发展智力。辩论中缺失的是真正定义我们的独特人性品质，例如好奇心、对意义的追寻和内在成长。这些不是课外活动——它们是真正教育核心的一部分。大学现在被迫追问：高等教育的定义应该是信息还是塑造？ “教育”一词源自拉
研究提示：为全科医生做笔记的AI工具可能遗漏关键信息
据一项新研究，用于从患者那里获取医疗笔记的AI工具可能会遗漏关键信息，并导致医务人员技能退化。 这些被称为“环境AI抄写员”的工具在英国约40%的全科医生中使用。抄写员聆听医生与患者之间的对话，并将语音转换为文本，生成书面笔记和信件。 爱丁堡大学的学者们审查了涉及这些抄写员的案例，发现该技术有一些积极之处，例如让临床医生能够专注于复杂任务。 然而，他们也表示，如果患者知道自己的话被录音，可能会不那