Less Wrong 上的一篇最新分析认为，大语言模型（LLM）的发展已与之前对人工智能的预期显著不同。作者指出了预训练大语言模型思维中的三个关键谬误：持久代理谬误，即危险被假定为单一连贯的系统，而非可复制的认知；异类心智谬误，低估了在人类语言和行为上的预训练；以及最大化者谬误，假定代理会优化单一效用函数，而非充当懒惰的满意者。这些由惯性驱动的过时假设，对于当前的大语言模型代理已不再适用。 AI
影响 挑战了现有的 AI 安全框架，并强调需要针对大语言模型代理制定新方法。
排序理由 评论文章，根据当前大语言模型的能力分析了关于 AI 安全的先前假设。
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