人工智能:人工智能存在的威脅：康復中的生物自戀者的反思

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。

研究：ChatGPT推出后人工智能相關的加密貨幣資產呈上漲趨勢:金色財經報道，德國漢堡區塊鏈研究實驗室的研究人員一項研究表明，OpenAI 推出 ChatGPT后，人工智能相關的加密貨幣資產呈上漲趨勢。據研究人員稱：盡管整個加密貨幣市場處于看跌狀態，但ChatGPT的推出對人工智能相關加密資產的表現產生了重大影響。使用綜合差分法，我們發現在發布后的一個月內人工智能相關加密資產平均價格上漲至少10.7%。”[2023/6/6 21:18:02]

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。

工信部副部長王江平：前瞻布局人工智能、web3.0、6G等未來產業:金色財經報道，2023中國國際大數據產業博覽會在貴州省貴陽市開幕。工信部副部長王江平出席開幕式并致辭。王江平表示，工信部將深化大數據與實體經濟融合發展，扎實推進新型工業化。加強關鍵核心技術攻關，統籌推進產業基礎再造工程和重大技術裝備攻關工程，前瞻布局人工智能、web3.0、先進計算、6G等未來產業，在新賽道上形成新競爭力。不斷提升網絡供給能力，加快5G、千兆光網深度覆蓋，打造云網融合、算網一體的網絡架構和算力供給體系，為大數據產業創新發展提供強有力的底座。[2023/5/28 9:46:22]

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。

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。

2020世界人工智能大會7月9日開幕 討論主題包括AI+區塊鏈:2020世界人工智能大會云端峰會由上海市人民政府主辦，會期定于7月9日至11日。主題論壇活動將聚焦算力芯片、數據智能、AI+5G、無人駕駛、AI+工業、AI+區塊鏈、AI+健康、AI+教育、AI治理等行業最新熱點展開深入討論。（中國證券網）[2020/6/9]

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。

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。

聲音 | 新華網：平安銀行持續利用人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網等新技術賦能業務:9月29日，新華網發表文章《平安銀行：發展中不忘初心，風雨中砥礪前行》。文章指出，從2016開始，平安銀行圍繞12字方針，持續加強科技研發與應用創新。依托集團核心技術和資源，平安銀行持續利用人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網等新技術賦能業務，不斷提升客戶體驗、豐富金融產品、創新業務模式、完善風控體系、優化運營效率、促進智慧管理。[2019/9/29]

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。

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。

肯尼亞成立了一個特別小組，研究如何利用人工智能和區塊鏈等最新技術:肯尼亞成立了一個特別小組，研究如何利用人工智能和區塊鏈等最新技術。“我們錯過了互聯網浪潮，趕上了移動技術……區塊鏈是下一個浪潮，我們必須參與其中。”信息部部長約瑟夫·穆切魯(Joseph Mucheru)表示，在其他用途中，區塊鏈可以幫助組織政府存儲的土地記錄，這對那些想要購買、出售或核實有關土地信息的人來說，是一種持續性的保障。[2018/5/5]

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。

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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