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frame problem
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人工智能对齐的挑战在于应用所学伦理，而非失控的代理行为
一篇新发表在arXiv上的论文探讨了生物体价值观的演化起源，以解决对人工智能的担忧。作者认为，与受自我保存和内在动机驱动的生命系统不同，大型语言模型（LLMs）是异源的（allopoietic）和异目的的（allotelic），这意味着它们的目标是外部派生的，并且缺乏自我保存或支配的内在驱动力。虽然LLMs不会通过失控的代理行为构成生存风险，但它们会从训练数据中隐式吸收人类价值观，从而在确保这些所学的伦理价值观得到智能应用方面带来了对齐挑战。
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AI的框架问题：在动态世界中表示行动效果
框架问题是人工智能和科学哲学中一个长期存在的挑战，涉及如何在世界中表示和推理行动的效果。它具体解决了在行动发生时，如何指定什么*没有*改变，而不仅仅是改变了什么。这个问题对于开发能够有效规划和与动态环境交互的AI系统至关重要。