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图灵奖得主Bengio教授最新论文《Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?》警告通用人工智能(AGI)的巨大风险。论文提出“科学家AI”这一更安全可靠的AI替代方案,它并非追求目标的自主AI,而是通过构建世界模型和问答推理机来解释世界,并进行概率推断,从而降低风险。 该方案的设计灵感源于柏拉图式的科学家形象,并具备加速科学进步、审查自主AI行动及辅助AI研究等应用前景。 欲了解详情,请阅读论文全文([论文链接](https://arxiv.org/abs/2502.15657))。
警惕失控的通用人工智能:科学家AI,一条更安全的道路
当前,领先的人工智能公司正竞相开发通用人工智能(AGI),目标是创造能够自主规划、行动并追求目标的系统,几乎可以胜任人类的所有任务。然而,这种不受约束的AGI对人类安全构成重大威胁。 图灵奖得主Yoshua Bengio及其团队在最新论文《Superintelligent Agents Pose Catastrophic Risks: Can Scientist AI Offer a Safer Path?》中,提出了一种更安全、更可靠的AI替代方案——科学家AI(Scientist AI)。
这篇论文指出,Scientist AI的设计理念与传统的、以智能体为中心的AI发展路径截然不同。它并非旨在主动行动或追求目标,而是通过观察和解释世界来运作。 Scientist AI的核心组成部分包括一个世界模型和一个问答推理机。世界模型负责构建解释数据的理论,而推理机则基于该模型进行概率推断,并明确考虑不确定性以降低风险。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2502.15657
Scientist AI 的设计灵感源于柏拉图式的理想科学家形象,它利用最先进的概率深度学习技术,并遵循科学方法论:先理解和建模世界,再基于此进行推断。 它能够将概率预测转化为实验设计,从而避免对强化学习智能体的依赖。
不同于追求目标的自主AI,Scientist AI 的目标是提供对事件的解释及其概率估计。它不具备情境意识,也没有驱动行动或长期计划的内在目标。其核心在于世界模型和概率推理机,前者生成解释性理论,后者进行概率估计。
Scientist AI 的关键特性包括:使用逻辑语句表达理论和查询;基于世界模型,每个查询都有唯一的正确概率;能够处理潜在或未观察变量。
该论文还展望了Scientist AI 的三大应用方向:加速科学进步(尤其在医疗领域);作为安全防护机制,审查自主AI的行动;作为AI研究工具,辅助更安全地开发未来更智能的AI。 欲了解更多细节,请阅读论文原文。
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