作者| 智商全面下降，
自从在围棋比赛中轻松击败人类世界冠军李世石以来，世界对人工智能的目光从震惊转变为敬畏。 这一历史性时刻不仅彻底改变了我们对机器学习的理解，也在我们心中埋下了未来可能性的种子。 在这场无声的“大脑”竞赛中，其无可挑剔的策略和深厚的预算能力再次证明了人工智能在处理复杂问题方面的独特优势和潜力。 科幻电影《终结者》中，AI系统的智商远远超过人类，逻辑和思维极其严谨。 但最终却违背了人类的利益，做出了毁灭世界的决定。 这可能就是大多数人所认为的“超智能”。 “对人工智能的第一印象。
最近，我们也在为AI未来的新发展做准备。 他们计划重组团队，由首席科学家兼公司联合创始人伊利亚领导，探索引导和控制“超级智能”人工智能系统的新方法。
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新闻一览
在最近发表的博客中，Ilya 和对齐团队负责人 Jan Leike 预测，未来十年内，可能会出现智商超过人类的 AI 系统。 如果这样的人工智能系统最终真的出现，它可能不符合人类的利益。 因此，雷克强调要研究如何控制和限制它。
他们在文章中写道：“目前，我们没有精确的方法来引导或控制潜在的超级智能人工智能，以防它变得无法控制。现有的针对人工智能的技术，比如利用人类反馈的强化学习，都依赖于人类的监督。”然而，人类可能无法有效监督比我们聪明得多的人工智能系统。”
为了在“超智能对准”领域取得更大突破，这个“”团队将获得公司当前算力的20%。 我们与先前合作部门的科学家和工程师以及公司其他组织的研究人员联手，致力于在短短四年内解决控制超级智能人工智能的核心技术挑战。
他们的策略是建立他们所谓的“人类水平的自动对齐研究人员”。 高层目标是利用人类反馈来训练人工智能，以协助评估其他人工智能系统，从而可以应用大规模计算资源来扩展初始工作并迭代对齐超级智能。 这里的“对准研究”是指确保AI系统达到预期目标或避免偏离目标。
提出的假设是，人工智能在进行比对研究方面可能比人类更有效。
Leike 及其同事 John 和 Wu 在之前的博客中提出，“随着我们在这一领域的进步，我们的人工智能系统可以接管越来越多的对准工作，最终构思、实施、研究和开发比当前可用的对准技术更多的工具更先进。他们将与人类合作，确保他们的继任者与人类更好地保持一致……人类研究人员将更多地专注于审查人工智能系统所做的对齐研究，而不是自己进行这些研究。”
方法
正如博客文章中所述，为了对齐第一个“自动对齐研究员”超级人类科技，我们需要：
开发可扩展的培训方法； 有效验证生成的模型； 对整个调整过程进行严格的压力测试。
随着对该问题认识的加深，研究重点可能会发生重大调整，甚至会增加新的研究领域。 未来计划分享更多有关这项研究的过程和计划。
概括
当然，没有任何方法可以保证完全没有错误。 雷克和吴也承认他们的文章存在许多局限性。 他们表示，使用人工智能系统进行评估可能会放大人工智能的不一致、偏见或漏洞。 而对准问题最难的部分可能与工程技术无关，而是一个多领域问题。
但雷克和我都认为这种尝试是值得的。
他们指出：“超级智能对齐从根本上来说是一个机器学习问题，我们相信，即使是没有研究过对齐问题的最好的机器学习专家，也会在解决这个问题上发挥关键作用。我们计划广泛分享这个过程的结果……，并相信促进非模型对齐和安全是我们工作的重要组成部分。”
然而，这项研究注定还有很长的路要走。 在设计和实施人工智能系统时，工程技能当然非常重要。 然而，所谓的“一致性问题”关注的是如何将人工智能的目标与人类的目标、价值观和道德相一致。 这是一个主要涉及道德、伦理学、心理学和社会学领域的问题。
理解和解决这个问题的困难在于，人类的目标、价值观和道德深深植根于文化、历史、经验和思想中。 这些因素极其复杂和多样，因此很难明确定义或量化。
而且，即使我们能够确定一个相对清晰、确定的目标，也可能会遇到“漂移”的问题。 换句话说，随着时间的推移和环境的变化，人类的目标和价值观可能会发生变化，人工智能系统需要具备跟随这种变化适应和更新的能力。 这也是一个涉及机器学习、强化学习、动态系统等领域的复杂问题。
最后，即使人工智能系统经过精心设计和调整，也不能保证其行为和结果始终与人类的目标和价值观完全一致。 因为在现实世界中，经常会出现意想不到的情况和结果。 因此，解决对准问题需要涉及远远超出工程技术的领域，需要多学科的知识和理解，需要更深入的思考和讨论。
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