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global catastrophic risk
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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加速器被质疑忽视生存风险
r/singularity上的Reddit用户正在质疑为何AI加速器似乎忽视了与快速AI发展相关的生存风险。用户承认人工智能超级智能（ASI）的潜在好处，如富足和疾病治愈，但强调无论积极还是消极结果都无法保证。他们建议将更多时间投入开发有助于确保ASI的辉煌，并试图理解为何许多加速器不青睐这种谨慎的方法。