马斯克要用人工智能对抗人工智能
2023/5/29 1:24:08
本文主要是介绍马斯克要用人工智能对抗人工智能,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
导读:马斯克对人工智能可能变得失控并“摧毁人类”的担忧促使他采取行动,发起了一个名为“TruthGPT”的项目。
本文字数:1400,阅读时长大约:9分钟
亿万富翁埃隆·马斯克在谈到人工智能(AI)的危险时,从他的虚构角色托尼·斯塔克那里得到了启示。
在漫威电影宇宙中,托尼·斯塔克创造了一个名为“奥创”的人工智能,作为全球防御机制,以保护世界免受即将到来的危险。然而,奥创最终发展出了一种扭曲的观点,认为人类是世界上的主要威胁,并发誓要将他们从地球上消灭。
许多人可能不知道,埃隆·马斯克实际上是OpenAI的创始人之一,该组织负责开发全球公认的ChatGPT,被广泛认为是最复杂的商业可用AI聊天机器人。
马斯克对人工智能可能变得失控并“摧毁人类”的担忧促使他采取行动,发起了一个名为“TruthGPT”的项目。
马斯克已经在今年2月通过一条推文提出了反对盈利型人工智能产品的对抗性人工智能的想法。事实上,他已经组建了自己的机器学习A团队一段时间了。但是,当这位亿万富翁在接受福克斯新闻电视主持人塔克·卡尔森(Tucker Carlson)的采访时讨论了人工智能的潜在危害时,这个想法又引起了公众的关注。
TruthGPT:马斯克再次尝试使AI安全
在采访中,埃隆·马斯克概述了威胁人工智能安全的许多危险,并强调了需要一种新的、更安全的开发方法。
他讨论的第一个风险是OpenAI转向盈利企业。这一举动显然与该组织最初成立的开源和非营利目标相矛盾。马斯克对自己参与OpenAI创立的表达了失望,因为该组织现在已经生产出一款经常产生幻觉、容易被黑客攻击的人工智能聊天机器人。
此外,OpenAI的行为已经发生了变化,如其决定保留有关其新的GPT-4大型语言模型(LLM)的关键信息。
第二个风险是缺乏人工智能政府监管机构。这使得人工智能战场没有强有力的竞争和道德规则。尽管行业对监管的需求正在增长,但缺乏监督机构会危及公众的安全。
第三个风险是埃隆·马斯克与谷歌联合创始人拉里·佩奇的互动。在采访中,马斯克明确表达了对佩奇的怀疑和失望,因为他明显对人工智能安全不感兴趣,并且对技术对人类的影响完全漠视。
当他坚持在人们雄心勃勃地推出超级智能人工智前应优先考虑人类安全时,他甚至被谷歌联合创始人所嘲笑。据马斯克称,佩奇嘲笑地称他为“物种主义者”,这指的是他对人类的关注。这是马斯克的“最后一根稻草”,促使他在人工智能安全方面发挥更积极的作用。
TruthGPT、X.AI和GPU
目前,“TruthGPT”仍然主要是一个概念,因为有关其开发的详细信息非常有限。但是,这位亿万富翁的另一个人工智能计划“X.AI”正在慢慢地形成,因为它已经在今年3月成立了。事实上,它已经有两个董事,马斯克(当然)和他家族办公室的主任贾里德·伯查尔。
马斯克在采访中强调了两个主要的人工智能风险:信息的复杂操纵和人类在奇点到来时的无知。
他认为,人工智能的先进算法和不断发展的能力很快就能够操纵公众的感知和决策。虽然它可能不像“终结者”级别的威胁那么可怕,但先进聊天机器人传播宣传和掩盖真相的能力可能会对我们的社会造成灾难性后果。
想象一下操纵公众反对特定宗教、拒绝和改变先前持有的价值观,甚至支持战争。这些只是人工智能未来可能行使的大规模操纵之一。
他强调的下一个威胁是人类在奇点最终实现时的无知。几千年来,人类一直是地球上最聪明的生物,这也成为了我们的定义特征。
但现在,我们创造了一个新生命体,它很快就能超越我们的集体智慧,并且比我们聪明得多,这是我们从未面对过的令人不安的情景。
最近的报道还表明,埃隆·马斯克已经购买了大量的图形处理器(GPU),这是基础性大型语言模型开发中至关重要的组件。此外,据报道,他还在寻求来自特斯拉和SpaceX投资者的资金,以为他的新公司配备急需的助推器。
AI洞察趋势,解读商业变革
免费获取AIGC最新学习资料
欢迎关注微信公众号
这篇关于马斯克要用人工智能对抗人工智能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-12-24酒店香薰厂家:创造独特客户体验
- 2024-12-22程序员出海做 AI 工具:如何用 similarweb 找到最佳流量渠道?
- 2024-12-20自建AI入门:生成模型介绍——GAN和VAE浅析
- 2024-12-20游戏引擎的进化史——从手工编码到超真实画面和人工智能
- 2024-12-20利用大型语言模型构建文本中的知识图谱:从文本到结构化数据的转换指南
- 2024-12-20揭秘百年人工智能:从深度学习到可解释AI
- 2024-12-20复杂RAG(检索增强生成)的入门介绍
- 2024-12-20基于大型语言模型的积木堆叠任务研究
- 2024-12-20从原型到生产:提升大型语言模型准确性的实战经验
- 2024-12-20啥是大模型1