作者认为，当前的人工智能安全计划，例如谷歌的计划，过于“深度优先”，依赖于一套狭窄的假设，如果这些假设不成立，可能会导致灾难性的失败。相反，需要一种“广度优先”的方法，同时追求多种策略，每种策略都有不同的成功基本条件。这种析取式规划可以提高弹性，确保即使某些假设被证明是错误的，安全策略的其他部分仍然可以发挥作用。 AI
影响 提倡一种更强大、更有弹性的方法来规划人工智能安全，这可能会影响未来的开发和部署策略。
排序理由 讨论人工智能安全规划策略的观点文章。
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