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Hector Zenil
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科学家发现 AI 对齐在数学上是不可能的
研究人员已经证明，在 AI 系统和人类价值观之间实现完美对齐在数学上是不可能的。这源于形式系统和计算的固有局限性，意味着一些不对齐是结构性的，而不是一个可以修复的错误。提出的解决方案包括创建一个拥有部分重叠目标的多元化 AI 代理生态系统，它们相互监控和约束，从对绝对控制的幻想转向更现实的分布式控制。
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研究表明LLM的自学习注定会发生模型坍塌
Hector Zenil 的一篇最新论文认为，大型语言模型（LLM）在尝试自学习时，本质上容易发生模型坍塌。该论文提出，LLM 作为统计模型，如果仅依靠自身的输出来进行训练，将趋向于统计奇点，而不是实现通用人工智能。必须持续使用外部、人类生成的数据进行训练，才能防止这种退化并保持模型性能。