Forecasting Research Institute
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3 天有情绪数据
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AI existential risk probabilities unreliable for policy, argues expert
这篇文章认为，目前对AI生存风险的概率估计过于不可靠，无法为政策决策提供依据。作者认为，这些“厄运概率”（p(doom)）数字虽然以量化的形式呈现，但缺乏扎实的方法论，本质上是“有根据的猜测”。文章强调，政策制定者应对这些估计持谨慎态度，因为它们并非源于经过验证的模型，可能具有误导性，并可能分散对更广泛AI安全问题的注意力。
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AIRO系统利用前沿LLM集成预测灾难性风险
预测研究所（Forecasting Research Institute）推出了自动化人工智能风险展望（AIRO）系统，该系统利用领先的人工智能模型集成来预测灾难性风险事件的概率。AIRO目前估计到2030年底发生人工智能相关灾难的几率为0.47%，到2050年为6%，预测还涵盖生物风险、网络风险和错位风险。该系统利用Epoch能力指数（Epoch Capabilities Index）中得分最高的模型，包括GPT-6 Astra、F…
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AI专家预测到2027年解决千禧年大奖难题的可能性为10%
2025年，专家预测到2027年人工智能有10%的可能性解决或显著协助解决千禧年大奖难题。这一预测是关于AI对复杂科学挑战潜在影响的更广泛研究的一部分。Forecasting Research的一份报告详细说明了针对的具体问题以及此预测背后的方法。
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预测研究资金的争论：有价值的工具还是被过度炒作的解决方案？
人工智能界正在就预测研究的价值和资助问题展开辩论。一种观点认为，尽管预测存在缺陷，但它为前沿人工智能公司和政府机构的决策者提供了有价值的、尽管通常不公开的见解。这种观点强调了它在塑造关于人工智能时间线和风险的讨论方面的作用。相反，另一种观点认为，预测研究的资金过多，但尚未产生足够切实的成果，将目前的状况比作加密货币早期未经证实的炒作。这种论点认为，与其将预测作为现成的解决方案，不如将资源更好地分配给解决具体问题。