


Bekas CEO Google: AI seperti senjata nuklear negara-negara besar perlu mewujudkan 'pencegahan AI' untuk memastikan kemusnahan bersama.
Bekas Ketua Pegawai Eksekutif Google Eric Schmidt membandingkan kecerdasan buatan dengan senjata nuklear dalam temu bual dan menggesa penubuhan mekanisme penghalang yang sama bagi kemusnahan yang saling terjamin untuk mengelakkan negara-negara yang paling Berkuasa di dunia memusnahkan satu sama lain kerana AI.
Mutually Assured Destruction (pendek kata mekanisme M.A.D., juga dikenali sebagai prinsip kemusnahan bersama) ialah idea tentang sifat "semua musnah". Jika salah satu daripada dua pihak yang bertentangan menggunakannya sepenuhnya, kedua-dua pihak akan musnah, yang dipanggil "keseimbangan keganasan."
Schmidt membandingkan AI dengan senjata nuklear, mengatakan bahawa China dan Amerika Syarikat mungkin memeterai perjanjian yang serupa dengan larangan "ujian nuklear" pada masa hadapan untuk menghalang AI daripada memusnahkan dunia.
Schmidt: Saya masih sangat muda dan naif pada masa itu
Pada 22 Julai, Schmidt bercakap di Forum Keselamatan Aspen mengenai keselamatan negara dan kecerdasan buatan. Bahaya kecerdasan buatan telah dibincangkan di panel.
Sebagai respons kepada soalan tentang nilai etika dalam teknologi, Schmidt menjelaskan bahawa dia sendiri naif tentang kuasa maklumat pada zaman awal Google.
Dia kemudiannya menyeru agar teknologi lebih sejajar dengan moral dan etika mereka yang berkhidmat, dan membuat perbandingan pelik antara kecerdasan buatan dan senjata nuklear.
Schmidt membayangkan bahawa dalam masa terdekat, China dan Amerika Syarikat perlu menandatangani beberapa perjanjian mengenai kecerdasan buatan.
Schmidt berkata: "Pada tahun 1950-an dan 1960-an, kami berakhir dengan peraturan 'yang dijangka' tentang ujian nuklear, dan ujian nuklear akhirnya diharamkan
Schmidt percaya bahawa "ini adalah contoh keseimbangan kepercayaan atau kekurangan kepercayaan, yang merupakan peraturan 'tiada kejutan'", dan dia sangat bimbang tentang permulaan beberapa salah faham dan salah faham antara Amerika Syarikat dan China, dua kuasa kecerdasan buatan. Sesuatu yang membawa kepada mencetuskan peristiwa berbahaya.
Schmidt berkata bahawa tiada siapa yang sedang melakukan penyelidikan dalam bidang ini, tetapi kecerdasan buatan sangat berkuasa.
Eric Schmidt berkhidmat sebagai Ketua Pegawai Eksekutif Google dari 2001 hingga 2011, pengerusi eksekutif Google dari 2011 hingga 2015 dan pengerusi eksekutif Alphabet dari 2015 hingga 2017, 2017 Dari 2020 hingga 2020, beliau berkhidmat sebagai penasihat teknikal untuk Abjad.
Pada tahun 2008, semasa berkhidmat sebagai pengerusi Google, Schmidt berkempen untuk Barack Obama dan kemudiannya bertemu dengan Eric Lander Lander dan menjadi ahli Majlis Penasihat Sains dan Sains Presiden Obama. Teknologi.
Dari 2019 hingga 2021, Schmidt mempengerusikan bersama Suruhanjaya Keselamatan Negara mengenai AI dengan Robert O. Work.
Adakah AI benar-benar berbahaya?
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah teknologi yang mengagumkan tetapi sering disalahfahamkan. Untuk sebahagian besar, ia tidak sepandai yang orang fikirkan.
Ia boleh menghasilkan karya seni peringkat karya, mengalahkan manusia dalam StarCraft 2, dan boleh membuat panggilan telefon asas untuk pengguna Walau bagaimanapun, cuba menyelesaikan tugas yang lebih kompleks, seperti pemanduan autonomi, Tetapi tidak pergi dengan baik.
Schmidt membayangkan bahawa dalam masa terdekat, kedua-dua China dan Amerika Syarikat akan mengambil berat tentang isu keselamatan, memaksa kedua-dua pihak mencapai beberapa jenis perjanjian pencegahan mengenai kecerdasan buatan.
Dia bercakap tentang 1950-an dan 1960-an, apabila negara menggunakan diplomasi untuk mengatur beberapa siri kawalan ke atas senjata paling mematikan di dunia. Tetapi ia akan mengambil masa beberapa dekad letupan nuklear untuk dunia sampai ke titik di mana Perjanjian Larangan Ujian Nuklear, serta SALT II dan perundangan mercu tanda lain, digubal, seperti letupan nuklear di Hiroshima dan Nagasaki.
Amerika Syarikat memusnahkan dua bandar Jepun dengan senjata nuklear pada akhir Perang Dunia II, membunuh beribu-ribu orang dan membuktikan kepada dunia kengerian abadi senjata nuklear.
Seterusnya, Kesatuan Soviet dan China juga berjaya membangunkan senjata nuklear, dan kemudiannya Mutually Assured Destruction (MAD) dilahirkan, teori pencegahan yang mengekalkan "keseimbangan bahaya" untuk memastikan bahawa jika sesebuah negara melancarkan nuklear senjata, negara lain juga boleh melancarkan pelepasan senjata nuklear.
Setakat ini, manusia telah mengelak daripada menggunakan senjata yang paling merosakkan di planet ini kerana berbuat demikian akan memusnahkan tamadun di seluruh dunia.
Adakah kecerdasan buatan pada masa ini mempunyai kuasa sedemikian?
Nampaknya kecerdasan buatan tidak membuktikan dirinya sebagai pemusnah seperti senjata nuklear, tetapi ramai orang yang berkuasa takut dengan teknologi baharu ini, malah orang ramai mencadangkan menyerahkan kawalan senjata nuklear kepada kecerdasan buatan. Orang-orang ini percaya Kepintaran buatan lebih sesuai daripada manusia untuk bertindak sebagai penimbang tara penggunaan senjata nuklear.
Jadi mungkin masalah AI bukanlah kerana ia mempunyai potensi kuasa pemusnah dunia senjata nuklear, AI hanya sebaik perekanya dan ia mencerminkan nilai penciptanya.
Kecerdasan buatan mempunyai masalah "sampah masuk, sampah keluar" klasik Algoritma perkauman melahirkan robot perkauman, dan kecerdasan buatan juga akan menghasilkan berat sebelah.
Ketua Pegawai Eksekutif DeepMind Demis Hassabis lebih memahami perkara ini daripada Schmidt.
DeepMind telah membangunkan AI yang mampu mengalahkan pemain Starcraft II Dalam temu bual Julai di Lex Fridman Podcast, Fridman bertanya kepada Hassabis cara mengawal AI seperti teknologi berkuasa sedemikian, dan bagaimana Hassabis sendiri mengelak daripada dirosakkan oleh sedemikian. kuasa.
Jawapan Hassabis: "Kecerdasan buatan adalah idea yang sangat besar," katanya, "Apa yang penting ialah siapa yang mencipta (kecerdasan buatan), budaya apa mereka berasal, nilai apa yang mereka ada, Mereka adalah pembina sistem AI. Sistem AI akan belajar sendiri... tetapi budaya dan nilai pencipta akan kekal dalam sistem itu pencipta mencerminkan bahawa letupan 1.2 megaton tidak boleh meratakan bandar ke tanah melainkan manusia mengajarnya berbuat demikian.
Atas ialah kandungan terperinci Bekas CEO Google: AI seperti senjata nuklear negara-negara besar perlu mewujudkan 'pencegahan AI' untuk memastikan kemusnahan bersama.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
