谷歌DeepMind CEO、诺奖得主戴密斯·哈萨比斯近日接受The Big Interview专访,他深入谈到了关于AGI 的未來、对就业市场的影响和随之而來的风险与机遇。提炼了访谈中的一些洞见:一:AGI 的试金石是“不出错”,而非“超能力”。 真正的 AGI,其标志不在于解决顶尖难题的巅峰表现,而在于横跨所有简单与复杂任务的持续、稳定、不出错的泛化能力 。一个在国际奥数竞赛上能夺金,却在简单数数上会犯错的系统,其并未真正理解世界 。评估智慧时,稳定性和一致性比峰值性能更为本质;二:技术的能力边界,不等于人类社会的需求边界。 即使 AGI 在技术上能做所有工作,我们仍会出于人性的需求,选择将某些角色(如护理)保留给人类,因为这些角色的核心价值是机器无法提供的同理心与人性关怀 。效率和能力并非唯一的标尺,人类的情感需求将定义一部分工作的永恒价值;三:技术提供的是“可能性”,但无法解决人类的“意愿”问题。 AI 或许能通过解决能源等“根节点问题”,从物理上打破零和博弈的困局。然而,我们早已知道解决方案的气候问题,却因缺乏协作意愿和牺牲精神而停滞不前 。技术可以递上解决问题的钥匙,但开门的动作仍需人类社会自己完成;四:评估 AI 风险的视角,应从“绝对风险”转向“相对风险”。 与其只忧虑 AI 可能带来的挑战,不如思考一个没有 AI 的未来会怎样 。面对气候变迁、流行病等既有的巨大挑战,一个缺乏 AI 这样革命性工具的未来,可能才更令人绝望 ;五:数字智慧的指数级发展,会被物理世界的线性规则所“制动”。 即使 AGI 诞生,它对现实世界(如改造工厂、部署机器人)的影响也需要时间,因为物理世界有其固有的运行规律和变更时滞 。这为社会适应新技术提供了宝贵的缓冲期,意味着转变更可能是渐进的,而非毁灭性的瞬间颠覆 ;六:社会系统的“软件”升级,已严重落后于技术的“硬件”迭代。 当 AGI 可能从根本上改变经济学关于“价值”和“金钱”的定义时 ,我们的经济学理论和社会治理模式却尚未开始为此准备 。目前我们人类正以惊人的速度构建一个全新的技术世界,但却缺乏相应的新社会科学理论来理解和引导它,这形成了潜在的巨大风险。#人工智能 #AI #Deepmind #Google #AGI
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