坎布里奇—那些警告人工智能会带来与核毁灭等量齐观的灾难性风险的专家，忽视了技术发展具有渐进性和扩散性的特点。正如我在2008年出版的《冒险经济》（The Venturesome Economy）一书中所指出的，变革性技术——从蒸汽机、飞机、计算机、移动电话、互联网到抗生素和mRNA疫苗——都是通过一场旷日持久的大型多人游戏演化，这种游不受自上而下的命令和控制。
约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）的“创造性破坏风暴”及其后吹捧颠覆性突破的理论具有误导性。正如经济史学家内森·罗森伯格（Nathan Rosenberg）和许多其他人所 表明的，变革性技术不会突然出现。相反，有意义的进步需要发现并逐步克服许多意想不到的问题。
新技术带来新风险。军事应用总是与商业和民用用途一起发展。自第一次世界大战以来，飞机和机动地面车辆在冲突中使用，个人电脑和移动通信对于现代战不可或缺。然而，生活还在继续。技术先进的社会发展出法律、政治和执法机制遏制技术进步带来的冲突和犯罪。在美国和其他英美法系国家，法院逐案判决至关重要。这些机制——就像技术本身一样——是演化的和适应性的。他们产生的是务实的解决方案，而不是有远见的结构。
开发原子弹并帮助结束第二次世界大战的曼哈顿计划是一个例外。它负有高度优先的军事任务。纳粹也在寻求开发自己的炸弹，速度和有效的领导至关重要。等到全面热核战争成为真正的威胁，治国方略和战略威慑帮助避免了世界末日。
但核武器对人工智能来说是一个具有误导性的类比，后者遵循大多数其他技术变革的典型的扩散、停滞模式。人工智能跨越了不同的技术，如机器学习、模式识别和自然语言处理，并具有广泛的应用。它们的共同特征主要是进取——超越单纯的计算，转向更具推测性，但也更有用的推论和解释。
与以极快的速度进行的曼哈顿计划不同，人工智能开发人员已经工作了七十多年，悄悄地将人工智能嵌入到一切技术，从数码相机和扫描仪到智能手机、汽车自动制动和燃油喷射系统、电影特效、谷歌搜索、数字通信和社交媒体平台等。而且，与其他技术进步一样，人工智能长期以来一直被用于军事和犯罪用途。
但人工智能的进步是渐进的和不确定的。1997 年，IBM 的“深蓝”击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 （Garry Kasparov），这距离 IBM 研究人员首次编写国际象棋程序已经过去了 40 年。尽管深蓝的继任者沃森通过击败2011年 Jeopardy！卫冕冠军而获得100万美元奖金，却是一场商业失败。IBM在 Watson Health上投资了数十亿美元，2022 以几分之一的价格将其出售。微软的智能助手Clippy沦为人们嘲笑的对象。经过多年的发展，自动完成文本所生成的结果仍然令人尴尬。
机器学习——本质上是许多人工智能程序所依赖的强化统计程序——需要可靠的反馈。但是，良好的反馈需要稳定的流程产生明确的结果。模糊的人类意图、冲动和创造力破坏了统计学习，从而限制了人工智能的有用范围。人工智能软件可以在机场完美识别我的脸，但它无法准确理解我小心翼翼、缓慢说出的话语的细微差别。专业听写软件已经来到第16 代（我在 1997 年购买过第一代），但其不准确性始终让我感到沮丧。
大型语言模型（LLM）已成为人工智能的公众形象，但它们绝非超越机器学习局限性的神奇技术大跃进。声称人工智能正在以极快的速度发展，属于是将狂热与有用的进步混为一谈。早在 1990 年代，我就成为人工智能搜索的狂热用户。因此，当我在 2022 年 12 月注册 ChatGPT 的公开测试版时，我寄予厚望。我希望它，或者其他某些LLM，能帮助我正在写的一本书，但我的希望破灭了。虽然LLM用易于理解的句子回答了用自然语言提出的问题，但他们听起来令人信服的答案往往都是虚构的。
因此， 对我来说，1990 年代的谷歌 搜索可以节省宝贵的时间，但检查 LLM 回复的准确性却使它们成为生产力杀手。依靠他们帮助编辑手稿和绘制插图也是 浪费时间。这些经历让我不寒而栗地想到， LLM 生成的软正在全世界发布。
尽管如此，LLM幻想兴许是讲故事和其他娱乐产品的宝贵辅助工具。LLM聊天机器人兴许可以通过提供廉价的客户服务来增加利润。有朝一日，一项突破可能会大大增加该技术的有用范围。然而，就目前而言，这些经时不时胡说八道的机并不会引起对 “人类的生存风险”的狂热和恐慌。最好保持冷静，让传统的技术、法律和法规的去中心化演进继续下去。
坎布里奇—那些警告人工智能会带来与核毁灭等量齐观的灾难性风险的专家，忽视了技术发展具有渐进性和扩散性的特点。正如我在2008年出版的《冒险经济》（The Venturesome Economy）一书中所指出的，变革性技术——从蒸汽机、飞机、计算机、移动电话、互联网到抗生素和mRNA疫苗——都是通过一场旷日持久的大型多人游戏演化，这种游不受自上而下的命令和控制。
约瑟夫·熊彼特（Joseph Schumpeter）的“创造性破坏风暴”及其后吹捧颠覆性突破的理论具有误导性。正如经济史学家内森·罗森伯格（Nathan Rosenberg）和许多其他人所 表明的，变革性技术不会突然出现。相反，有意义的进步需要发现并逐步克服许多意想不到的问题。
新技术带来新风险。军事应用总是与商业和民用用途一起发展。自第一次世界大战以来，飞机和机动地面车辆在冲突中使用，个人电脑和移动通信对于现代战不可或缺。然而，生活还在继续。技术先进的社会发展出法律、政治和执法机制遏制技术进步带来的冲突和犯罪。在美国和其他英美法系国家，法院逐案判决至关重要。这些机制——就像技术本身一样——是演化的和适应性的。他们产生的是务实的解决方案，而不是有远见的结构。
开发原子弹并帮助结束第二次世界大战的曼哈顿计划是一个例外。它负有高度优先的军事任务。纳粹也在寻求开发自己的炸弹，速度和有效的领导至关重要。等到全面热核战争成为真正的威胁，治国方略和战略威慑帮助避免了世界末日。
但核武器对人工智能来说是一个具有误导性的类比，后者遵循大多数其他技术变革的典型的扩散、停滞模式。人工智能跨越了不同的技术，如机器学习、模式识别和自然语言处理，并具有广泛的应用。它们的共同特征主要是进取——超越单纯的计算，转向更具推测性，但也更有用的推论和解释。
与以极快的速度进行的曼哈顿计划不同，人工智能开发人员已经工作了七十多年，悄悄地将人工智能嵌入到一切技术，从数码相机和扫描仪到智能手机、汽车自动制动和燃油喷射系统、电影特效、谷歌搜索、数字通信和社交媒体平台等。而且，与其他技术进步一样，人工智能长期以来一直被用于军事和犯罪用途。
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但人工智能的进步是渐进的和不确定的。1997 年，IBM 的“深蓝”击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫 （Garry Kasparov），这距离 IBM 研究人员首次编写国际象棋程序已经过去了 40 年。尽管深蓝的继任者沃森通过击败2011年 Jeopardy！卫冕冠军而获得100万美元奖金，却是一场商业失败。IBM在 Watson Health上投资了数十亿美元，2022 以几分之一的价格将其出售。微软的智能助手Clippy沦为人们嘲笑的对象。经过多年的发展，自动完成文本所生成的结果仍然令人尴尬。
机器学习——本质上是许多人工智能程序所依赖的强化统计程序——需要可靠的反馈。但是，良好的反馈需要稳定的流程产生明确的结果。模糊的人类意图、冲动和创造力破坏了统计学习，从而限制了人工智能的有用范围。人工智能软件可以在机场完美识别我的脸，但它无法准确理解我小心翼翼、缓慢说出的话语的细微差别。专业听写软件已经来到第16 代（我在 1997 年购买过第一代），但其不准确性始终让我感到沮丧。
大型语言模型（LLM）已成为人工智能的公众形象，但它们绝非超越机器学习局限性的神奇技术大跃进。声称人工智能正在以极快的速度发展，属于是将狂热与有用的进步混为一谈。早在 1990 年代，我就成为人工智能搜索的狂热用户。因此，当我在 2022 年 12 月注册 ChatGPT 的公开测试版时，我寄予厚望。我希望它，或者其他某些LLM，能帮助我正在写的一本书，但我的希望破灭了。虽然LLM用易于理解的句子回答了用自然语言提出的问题，但他们听起来令人信服的答案往往都是虚构的。
因此， 对我来说，1990 年代的谷歌 搜索可以节省宝贵的时间，但检查 LLM 回复的准确性却使它们成为生产力杀手。依靠他们帮助编辑手稿和绘制插图也是 浪费时间。这些经历让我不寒而栗地想到， LLM 生成的软正在全世界发布。
尽管如此，LLM幻想兴许是讲故事和其他娱乐产品的宝贵辅助工具。LLM聊天机器人兴许可以通过提供廉价的客户服务来增加利润。有朝一日，一项突破可能会大大增加该技术的有用范围。然而，就目前而言，这些经时不时胡说八道的机并不会引起对 “人类的生存风险”的狂热和恐慌。最好保持冷静，让传统的技术、法律和法规的去中心化演进继续下去。