AND:人工智能存在的威脅：康復中的生物自戀者的反思_人工智能

原文作者：TrentMcConaghy

AI?最終可能會控制我們所有的資源，這是對人類生存的威脅，我們如何預防呢？安全?AI?只能說是海市蜃樓，還有另一種方法：加入機器，我們甚至可以利用當今的市場力量逐步做到這一點，但我們必須克服生物自戀。

我的觀點基于?20?年來的?AI?研究、模擬電路、摩爾定律和去中心化。

1.1我們給?AI?資源

我們已經開始走這條路了，我們正在讓狹義的AI控制我們工廠中的機器人，自動駕駛的汽車，我們乘坐的飛機，一點一點地，我們讓?AI?越來越多地控制我們的資源，這些系統不斷優化：改變設計變量以最小化資源使用和其他目標。目前，每個?AI?系統的應用領域都非常狹窄。

我們將建立更高級別的網絡，以結合自動駕駛汽車或供應鏈的各個網絡，我們也會為AI提供在這些級別進行優化的方法，這一切都將以效率的名義進行。

我們將建立這些更高級別的?AI?系統，這樣就沒有任何一家企業或個人擁有它們。為了實現這一目標，我們將通過將AI放入DAO來分散它們，這也意味著我們將無法拔掉插頭，除非我們想讓現代世界關閉。

馬斯克周三將與美國眾議員討論人工智能:金色財經報道，Politico在推特上援引知情國會助手報道稱，馬斯克將在推特Spaces上與共和黨眾議員Mike Gallagher、民主黨眾議員Ro Khanna討論人工智能。據悉，討論時間在美國東部時間周三晚上7點左右(北京時間周四上午七點左右)。[2023/7/12 10:49:27]

這些更高級別的AI系統將具有復雜的緊急行為，這些行為是通過組合下面可能簡單的AI系統而產生的，正如蟻群的行為比簡單的螞蟻要豐富得多。Holland、Dorigo和其他人已經在許多場景中證明了這一點。

這些去中心化的新興?AI?將繼續優化，一些設計變量將涉及人類，在許多任務中，人類是沉重的資源負載，在許多任務中，與硅相比尤為沉重。因此，為了最大限度地減少資源使用，這個?AI?將簡單地優化人類，一切以效率為名。

糟糕的是，AI?現在控制著我們的資源。

這很了不起，為了獲取我們的資源，AI?甚至不需要“醒來”，即達到人類水平的智能，它比那更平凡，我們將自己控制AI，它會簡單地優化我們的需求。

工信部官員：區塊鏈與工業互聯網、大數據、云計算、人工智能等融合發展尚處于早期階段:近日，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室聯合發布《關于加快推動區塊鏈技術應用和產業發展的指導意見》。工信部信息技術發展司相關負責人表示，當前，區塊鏈與工業互聯網、大數據、云計算、人工智能等融合發展尚處于早期階段，融合應用效應有待進一步激活。《指導意見》提出積極推進應用試點、加大政策支持力度、引導地方加快探索、構建公共服務體系、加強產業人才培養、深化國際交流合作六項保障措施，為地方主管部門提供工作手段和抓手。（中國經濟網）[2021/6/13 23:33:30]

速度比人們意識到的要快。2.為什么?AI?控制我們的資源是不好的？

一旦AI控制了我們的資源，無論是我們給它還是AI拿走它，我們都將與AI爭奪資源，一開始可能不對，但隨著時間的推移，這幾乎是不可避免的。

一旦AI優化并意識到人類是資源大戶，它們可能會迅速果斷地采取行動，將人類從資源方程式中移除。是的，人類可能會消失，人類的口袋可能會在核戰爭和全球變暖中幸存下來，但如果我們站在AI的錯誤一邊，游戲可能就完全結束了，AI?可以說是人類面臨的最大生存威脅。

動態 | 韻達股份：基于大數據建設和人工智能、視覺技術積淀，已率先應用了區塊鏈技術:4月29日，韻達股份（002120）發布《2018年年度報告》，報告表示，基于大數據建設和人工智能、視覺技術積淀，公司已率先應用了區塊鏈技術。[2019/4/29]

即使你不害怕這個，但你應該感到害怕。

旁白：人們可以將“AI覺醒”視為“人類”的下一次進化，因為畢竟我們會建造它們。那為什么感覺不對呢？我的看法是，這是因為我們個人的思維模式沒有延續下去。我們寧愿留下來享受樂趣！

安全的?AI。建立“安全機器”并進行監管。

加入機器。上傳人腦，或逐步合并。

讓我們逐一探討。

向OpenAI投入了10億美元用于更透明的AI研究。他一直在假設如果?AI?醒來，我們就可以對其進行監管，而這個假設是錯誤的。試想一下，如果螞蟻“反抗”我們并想要監管。我們會聽他們的嗎？一旦?AI?達到我們的智能水平，一秒后，它就會超過我們的水平。?10倍可能緊隨其后。不需要多少10倍的時間，我們就會像AI的螞蟻一樣。

動態 | 人工智能超越區塊鏈 成為科技從業者最希望從事的工作:據AngelList的一份新報告顯示，人工智能已經取代了區塊鏈和加密貨幣，成為科技行業從業者最青睞的職業。據AngelList Talent招聘平臺上注冊的800萬求職者的求職意愿顯示，2018年機器學習和人工智能是最受歡迎的職業，區塊鏈和加密貨幣在求職者感興趣的行業中排名第6。[2019/1/21]

有些人認為我們可以創造友好的?AI，也許你可以。但所有?AI?都會友好嗎？我看不出有什么方法可以阻止不友好的AI。您是否會抓住機會推動AI向前發展，希望所有AI都以某種方式變得友好。

OpenAI實際上對人類來說可能更糟，因為它在沒有真正保護的情況下更多地催化了AI。

所有AI的安全AI都是海市蜃樓，僅僅因為我們希望某事成真但并不能使它成真。

3.2加入機器

AI?可以醒來，而這只是時間問題。

如果?AI?占用了我們的資源，我們的神經元將很難與之競爭。

聲音 | 吳永嘉：推動港臺兩地區塊鏈、人工智能等新技術合作雙贏:據新華社消息，昨日， 2018 臺港經貿論壇在臺北舉行，會上討論了臺港在金融科技和綠色金融領域合作空間和機會。“香港-臺灣商貿合作委員會”主席吳永嘉在會上表示，希望論壇推動兩地企業緊密合作，開拓更多商機。香港的金融科技生態蓬勃發展，業務涵蓋區塊鏈、移動支付、人工智能等，創造了眾多商業活動與商機。臺灣擁有人才和技術，港臺攜手合作，把握新興科技和綠色金融的新機遇，定能共創雙贏。[2018/12/4]

我建議我們給自己找一個有競爭力的基質，克服你的神經元，克服你的生物皮囊自我。不要打敗他們，加入他們。或者不要，如果你更愿意讓AI偷走我們的星球甚至更遠的地方，我更喜歡前者。

哪種基質？得益于50年的摩爾定律，硅是一種出色的基板，這是我們首先面臨?AI?風險的部分原因。那是最明顯的底物；使用它很有意義。

那么，我們如何將自己移植到硅片上呢？這里有兩個主要的：Ems和Bandwidth，讓我們探索一下。

本書，探討Ems的影響，無論是好是壞。

Ems的最新技術是什么？簡而言之，我們還有很長的路要走，在給定的人身上，我們需要收集足夠的數據來重現動態。

一種通用方法是大腦掃描，fMRI可以觀察整個大腦隨時間變化的動態，但僅使用血流作為代理，所以它很慢而且有損，腦電圖速度更快但只能看到表面電信號，近紅外線也很快，可以看到更遠的地方，但達不到所需的全部深度。光遺傳學可以出色地捕捉整個大腦中神經元發射的動態，但需要基因工程，以便神經元也發射光子。最后，電路終于變得足夠小，可以想象在整個大腦中部署納米級傳感器。

另一種方法是對大腦的每個組件進行黑盒化，監控每個組件的輸入和輸出，然后為每個組件建立模型，研究人員已經在小鼠大腦的組成部分上完成了這項工作，并取得了巨大成功。這種技術可以與全腦掃描相輔相成。

BandwidthScenario中，我們自己和計算之間的帶寬達到我們自己之間的帶寬水平，然后它繼續前進，最終，我們可以拔掉插頭。

與Em方案一樣，BW方案使我們與硅處于同等競爭地位，但與Em場景不同的是，它可以從今天開始，利用今天的市場力量逐步發生。

4.討論

我們在賽跑，AI?醒來并獲取資源，而不是人類加入機器。

資本加速了前者。我們如何加快后者？

一個好方法是積極地為其提供資金，讓它發展得更快，對于Em場景，這意味著對大腦掃描和相關領域的研究，而不僅限于針對病人。對于Bandwidth場景，這意味著對BCI的研究，以及包括BCI及其他在內的未來智能手機的積極上市。我認為后者更有可能，因為如果市場起飛，每年投入數百億美元的研發資金將很容易。

催化?Bandwidthscenario?的另一種方法是在設計新網絡和平臺時簡單地偏向于此。是的，這很模糊！我也希望我在這里有更具體的想法，但也許你作為讀者有。

也許還有其他方法？我希望作為讀者的你看到問題已經從“我們如何阻止人工智能接管？”轉變為“我們如何阻止?AI?接管？”?到“我們如何催化Bandwidth場景？”?來，戴上你的工程師帽子！

進一步閱讀

我的其他AIDAO帖子都是針對這篇帖子構建的：

第一部分：AIDAO?及其實現的三條路徑

第二部分：AIDAO?的狂野和危險

第三部分：這篇文章

人工智能、區塊鏈和奇點的其他交叉點。每篇文章都有更多鏈接。

人工智能區塊鏈

最近關于奇點和去中心化的科幻讀物

筆記

本文部分基于：

我于2016年6月2日在倫敦發表的演講名為“我們是神經自戀者嗎？AI對人類的生存威脅和務實的解決方案”，以及?2012年至今的其他演講。

?2.2016年8月18日在柏林舉行的“AI?的崛起”活動中就此主題發表的演講。這是視頻和幻燈片。

致謝

非常感謝

GregMcMullen,KalinHarvey,ScottVolk,TroyMcConaghy,JanBalcar,EesmyalSantos-Brault,MashaMcConaghy,BrucePon,KaiWu,SimondelaRouviere,AlRobertson,MichaelMainelli,EmmaStamm,AlanShapiro,VinayGupta,samim,HarmvandenDorpel,

許多來自AI社區的朋友，當然還有長時間的討論，這導致了這篇文章中的想法。

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