Warning: session_start(): open(/var/www/vhosts/vandaily.com/php_session/sess_ef409d2455bc25915de3075525dbe9f7, O_RDWR) failed: No space left on device (28) in /var/www/vhosts/vandaily.com/httpdocs/includes/session_new.php on line 34
圖靈獎得主警告:當前安全措施 追不上AI能力狂飆 | 溫哥華教育中心
   

圖靈獎得主警告:當前安全措施 追不上AI能力狂飆

第壹,大模型只能被動觀察世界,學到的是相關性,而不是因果性,換壹個環境就容易失靈;


第贰,科研中越有價值的問題,越難立刻知道對錯,反饋周期很長,不像編程可以秒級驗證,模型因此很難學進去;

第叁,人類發表的科研成果只有成功數據,失敗經驗幾乎從未進入訓練集,模型被鎖死在已知的分布裡,只會模仿成功路徑,走不出新路。

這組對比恰好揭示了安全治理中壹個容易被忽視的維度:當前AI的強大,主要體現在閉環任務上——編程、翻譯、下棋,都有明確的目標、即時的反饋和清晰的邊界;而真正的安全威脅恰恰來自開放任務:沒有標准答案,反饋周期漫長,失敗是常態,還要跟物理世界交互。

周伯文據此提出壹個判斷:“AGI for Science(AI4S)不是通用人工智能的應用,而是人工智能的終極考題。”

在他看來,要讓模型突破智能上限,就得主動介入世界去尋找真正的因果關系,從密集的反饋中學會處理難題,在探索失敗的過程中拓展能力的邊界。

這些要求跟安全治理的內在邏輯完全壹致。壹個不理解因果、不會從稀疏反饋中學習、只會模仿成功的AI系統,面對惡意攻擊者的創造性手段,同樣會毫無招架之力。

順著這壹思路,上海人工智能實驗室推出了“書生·端硯”科學發現平台,試圖把知識認知、邏輯推演、實驗行動與結果反饋貫通起來,形成壹套新的研究范式。其核心邏輯是,讓科學研究在真實反饋中形成閉環:結果符合預期,就沉澱為可信發現;結果反預期甚至失敗,則反過來觸發問題重構,促使研究者重新審視最初假設。



清華大學教師張數壹課題組花了4年時間改造壹種基因調控蛋白,接入“書生-端硯”後只經過兩輪迭代,AI就發現了新的突變組合,功能比此前《自然》報道的最好結果高出77%。其中壹個關鍵突變落在傳統認知中的“非功能區”,相當於AlphaGo的“神之壹手”。


這套范式背後,還有年輕博士生提出的MOBIUS架構,把知識向量和推理算子分離開來,讓模型具備了可持續成長的能力。

從安全治理的角度審視,這種將失敗納入學習閉環、追求因果理解而非統計相關的路徑,恰恰是構建內生安全所必需的技術基礎。

03 當AI學會作惡:從生物風險到證據困境在各類前沿風險中,化學、生物、放射性與核風險(統稱為CBRN)被視為最致命的領域之壹。

圖靈獎得主、“AI教父”約書亞·本吉奧在遠程致辭中發出警告:AI正從兩個方向為惡意行為者“賦能”,既降低了作惡的門檻,又抬高了危害的上限。智力本身就是力量,而AI的能力正在極速膨脹。



[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
無評論不新聞,發表壹下您的意見吧
注:
  • 新聞來源於其它媒體,內容不代表本站立場!
  • 在此頁閱讀全文
     延伸閱讀
    加拿大提升警告級別 去美國警惕這種疫情 加拿大因安全隱患正召回這些窗簾
    今年的美國菲爾茲獎得主,還會表演《說唐後傳》 紅海戰火恐擴大 川普警告胡塞武裝:讓伊朗付出代價
    "沒有人是安全的":在台港人為何擔憂"跨境鎮壓"? 烏軍高層生變,媒體警告"政治危機",議員擔憂...
    伊軍方警告:將不允許本地區出口壹滴石油 川普警告伊朗:再開火,將遭受毀滅性打擊
    42度! 大溫要熱爆 BC南部高溫警告 大溫發布空氣質量警告 外出戴口罩
     推薦:

    意見

    當前評論目前還沒有任何評論,歡迎您發表您的看法。
    發表評論
    您的評論 *: 
    安全校驗碼 *:  請在此處輸入圖片中的數字
    The Captcha image  (請在此處輸入圖片中的數字)



    Copyright © 溫哥華網, all rights are reserved.

    溫哥華網為北美中文網傳媒集團旗下網站