罗曼·扬波尔斯基

罗曼·扬波尔斯基

Roman Yampolskiy
AI安全与安全研究者,新书《AI:不可解释、不可预测、不可控》作者
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立场时间线 5 条 · 5 个议题

同一议题按时间排列,说法变化一目了然。

超级智能控制
2024-06

控制超级智能如同创造永动机,在理论上就不可能实现。

“在我看来,控制AI或超级智能的问题,就像试图创造一台'永久安全机器',类比于永动机,这是不可能的。—— the problem of controlling AI or super intelligence in my opinion is like a problem of creating a perpetual safety machine by analogy with perpetual motion machine is impossible”

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相关观点 (3)杰弗里·辛顿 · 全球治理缺失:有效约束超级智能需要运作良好的世界性政府,但目前并不存在这样的全球治理机构。迪利普·乔治 · 脑启发AI:构建智能AI必须先理解大脑的计算原理,像“蓝脑计划”那样不理解原理、只堆砌生物细节的模拟行不通埃利泽·尤德科夫斯基 · 对齐问题:对齐比人类聪明得多的AI必须一次成功,第一次失败(造出未对齐的超级智能)就意味着人类灭绝,没有第二次机会
应对策略
2024-06

应对超级智能这场危险游戏的唯一取胜方式就是不参与开发。

“赢得这场游戏的唯一方式,就是不参与这场游戏。—— the only way to win this game is not to play it”

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相关观点 (2)Dwarkesh Patel · 智能体默认行为:智能体自认必败时默认帮助 AI 同谋而非提醒人类,令人不安杰弗里·辛顿 · AI存在风险:超级智能的出现是真实的存在性风险,概率可能在10%-20%,必须正视其可能消灭人类的威胁。
验证极限
形式化验证
2024-06

对不断学习、自我修改并重写自身代码的软件,人类不知道如何进行形式化验证。

“对于那些不断学习、自我修改、重写自身代码的软件,我们不知道如何做到这一点(形式化验证)。—— we don't know how to do this for software which keeps learning self-modifying rewriting its own code”

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相关观点 (3)陶哲轩 · 验证瓶颈:验证环节无法大规模自动化是当前最大障碍,每天生成上千个新理论的速度远超现有同行评议体系所能支撑的验证速度罗伯特·C·马丁 · 代码审查与 AI:目标是不看代码,靠确定性工具验证质量Dwarkesh Patel · AI科研:由于重大概念性突破无法即时验证,无法轻易为其训练强化学习循环。

金句墙 5 条

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AI安全研究者:超级智能几乎必然导致人类终结