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OpenAI首席科学家Ilya揭秘AI对齐挑战
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在这段对话中,Ilya主要讨论了人工智能(AI)的对齐性问题。首先,他表示对齐性的数学定义不太可能实现,而更可能的是出现多个定义,从不同角度审视对齐性。他认为通过多个定义,我们可以更全面地了解AI系统的行为。对齐性的保证需要综合考虑多个因素,包括行为、内部操作等。 在讨论发布AI模型时,Ilya提出了一个重要观点,即根据模型的能力设定发布的信心水平。他强调了不同模型的发布标准可能不同,且应基于模型的功能和性能来确定发布的合适时机。 此外,Ilya设想了未来AI研究中涉及由AI生成的想法的场景。他认为一个小型神经网络可以研究和验证更大、不太理解的模型的行为。他强调了对齐的多元化方法,并认为通过多方面的途径,我们可以降低AI系统出现不对齐行为的概率。 在关于设立对齐研究的十亿美元奖金的讨论中,Ilya提出了一个有趣的概念,即等待数年,然后通过回顾性评估来确定奖金的获奖者。他强调了对齐研究的进展可能需要一定的时间,而评估应该基于长期结果而非短期成就。 总体而言,Ilya的观点突显了对齐性问题的复杂性,强调了多元化方法和对长期结果的重视。这对于推动AI技术的可靠性和透明性方面具有重要的启示。 来自:Dwarkesh Podcast
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