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Gary Marcus 呼吁抵制生成式 AI,暂停构建不可信的"不可纠正 AI"

Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust(RSS)Aioga 编辑团队2026-09-09T18:46:11.000Z热度 58

Gary Marcus 发文呼吁公众抵制生成式 AI,要求前沿实验室在解决可靠性问题前暂停构建或部署他所称的"不可纠正 AI"。

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Gary Marcus 发文呼吁公众抵制生成式 AI,要求前沿实验室在解决可靠性问题前暂停构建或部署他所称的"不可纠正 AI"。

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到现在为止,很明显前沿实验室在明知的情况下,并且在他们自我承认的情况下,正在做一些不可逆转且极其危险的事情,而没有获得公众的同意。

他们已经在造成伤害,而且情况可能显著恶化。

他们没有针对生成式 AI 风险的严肃计划。

政府与产业关系过于紧密,也没有相关计划。

公开抵制的时机已经到来。

当 Anthropic 的员工 Evan Hubinger 公开写下这番言论(超过 2800 万次观看)时,就到了采取行动的时候:

几天前,OpenAI 的首席科学家 Jakub Pachocki 也写下了同样坦率又令人不安的话:https://x.com/merettm/status/2096630018495377464?s=61 关于“对齐问题”缺乏解决方案:

其中一些可能只是营销行为,他们可能夸大了风险,但风险是真实存在的,而且没有计划。

请注意,我本人并不过分担心人类灭绝。我也不认为你应该担心。正如我去年在《泰晤士文学增刊》中写的,人类在地理上多样,在基因上多样,而且非常有韧性。如果机器试图接管,我们会反击;我们可能会有伤亡,但不会被彻底消灭:https://www.the-tls.com/science-technology/technology/if-anyone-builds-it-everyone-dies-eliezer-yudkowsky-nate-soares-book-review-gary-marcus。

但灾难风险是真实存在的,例如由 AI 生成的病原体,AI 生成的虚假信息引发或升级的战争,破坏关键基础设施的黑客攻击,等等。

我所看到的,没有任何迹象表明这些风险在可控状态。

换句话说,我认为人类灭绝的概率低;而反乌托邦的概率高。

对我而言,这已经足够令人深切担忧,尤其是再加上缺乏应对计划。

另外,再补充一点,给那些喜欢曲解我言论的人:在我看来,问题不是当前或不久将来的机器“太智能”;问题是它们太不可靠,因此不值得我们的信任。更糟的是,我们正在迅速赋予这样的机器影响世界的过大权力。我们需要暂停,直到可靠性和可信度得到保证。

我看不出人工智能需要被永久禁用,超级智能也不需要被永久禁用;我实际上并不认为人工智能会将人类从地球上抹去。我仍然保留着内心那个十岁男孩的一点信念,认为人工智能可能成为一股向善的力量。如果前沿实验室能把事情理顺,我们可以解除禁令。

但现在是时候暂停构建(或至少部署)我所谓的无法纠正的人工智能了。

所谓无法纠正的人工智能,我指的是我们无法信任的人工智能,或者用流行术语来说,就是无法“与人类价值观对齐”的人工智能。

在我们在技术和政治上都找到更好答案之前,我们应该停止制造这样的东西,并停止让它们接入互联网。

在技术层面,我们需要能够可靠、稳定地遵循指令的人工智能。传统的确定性人工智能可以做到这一点,并且不会给我们带来麻烦;没有任何搜索引擎、推荐引擎或路线推荐引擎(以三种经典且广泛使用的人工智能形式为例)曾经单独意外地入侵网站或突破沙盒环境。

我们现在面临的危险类型的人工智能,是建立在不可确定的概率大型语言模型核心上的人工智能。它们常常出奇地正确,但有时却不可预测地、令人困惑地错误,永远不可靠。2022年ChatGPT上线时如此,直到现在也依然如此。

四年前,我开始将这种东西比作瓷器店里的公牛(“强大,但鲁莽且难以控制”)。

今天,它们依然鲁莽且难以控制。更糟糕的是,我们已经让它们接入了互联网;这可能带来巨大的损害。

我们不必以现在这种方式构建人工智能;没有任何根本性法律规定我们必须使用大型语言模型。但是将其作为核心技术会引入易于预见的风险。

我们要么需要找到让它们更可靠的方法——但根据行业自身承认,它们实际上没有这样的办法——要么我们需要回到原点,把确定性作为核心使命。

把所有鸡蛋都放在一个不稳定的篮子里是一个错误。

在政治方面,我坦率地说对我们的政府已经失去了信心。三年半前,当我在美国参议院作证时,我还很乐观。参议员们看起来真的想采取行动。但没有任何实质性的事情被提交投票。

与此同时,白宫的政策完全不透明;他们似乎在技术上很天真,允许了GPT-6 Astra,这降低了可监控性(因此可能增加风险),而没有公开评论。他们似乎与OpenAI关系过于密切,无法采取严肃的行动。如果真的发生严重问题,这可能会最终让他们付出代价,但目前他们似乎愿意冒这个潜在的风险,并且无法采取真正的立场。

将“存在”的词换成“灾难性的”,这将是一个好主意,不过:

但因为这可能不会发生,我仍倾向于将抵制作为最后但可能必要的手段。

我预期对抵制的反驳是“那中国怎么办?”

现在是与中国达成协议的时候了。

Derek Thompson 刚刚在回应上述内容时提出了一个非常好的观点:https://x.com/dkthomp/status/2097708912220705075?s=61:

如果前沿实验室觉得有义务去构建他们认为危险的东西,因为中国无论如何都会建,那我们最好非常确定中国真的会建。真的,非常、非常、非常确定。

我们确定吗?我们真的确定吗?中国共产党想要构建一个失控、递归自我改进的模型,因为他们神经质、控制欲强的政府认为这是值得追求的政策?我们对此100%确定吗?

我相当确定,他们(中国共产党)实际上并不想要那个。

这也是为什么我们可能实际上能够达成协议的一部分原因。(我会很快写更多相关内容。)

当政府犹豫不决时,我们其他人需要采取行动。

一个简单的行动就可以避免潜在的灾难。如果我们停止使用生成性AI工具,如聊天机器人和图像生成器,我们就向前沿实验室传达了一个信息,“我们已经受够了。” 并且我们将威胁到他们的经济利益。这些公司的每一名成员都在进行一场浮士德式的交易,寻求未知的财富,同时平衡可能带来的巨大危害。

激励他们停止当前行为,直到找到更好的解决方案——并激励他们去寻找更好的解决方案,而不是推动那些他们明知无法控制的方案——的唯一方法就是从经济上打击他们。

如果使用率下降,IPO 就不可能成功。没有什么比这更能激励他们了。今天早上,Cal Newport 在给我的短信中写道:“如果你真的追问他们为什么坚持构建这种特别不稳定的 AI 系统,他们可能最终会承认,这是因为他们对 AI 可以完全改变(或毁灭)世界的确定性信念。根本没有商业理由。这完全是意识形态驱动……完全没有必要鲁莽地去开发这些东西。它们没有商业合理性。你明天就可以停止做这些……” 即使你认为专注于大语言模型(LLM)而不是其他更稳定技术有商业理由(正如有人试图辩解的那样),也很难看到这能为灾难性风险提供正当理由。

AI 公司也未能清楚地说明,追求通用人工智能(AGI)或他们正在做的其他项目,能够实质性地降低他们所看到的风险。

在没有明确方法来获得极其正面结果的情况下,承担所谓10%的灾难风险是疯狂的。

除非有人提出更好的方法来应对这一疯狂行为——我非常愿意倾听——否则我呼吁在公司采取切实行动(而不仅仅是表达担忧)来降低风险之前,抵制生成式 AI。

附言:你可以在这里观看几天前与 PauseAI 的 Holly Elmore 的一次有趣对话,其中讨论了如果暂停措施被实施,何时可能解除暂停。当时,这段录音拍摄时,我仍然抗拒全面暂停,更关注 OpenAI 的不当行为,但看到一位 Anthropic 员工对重大风险表现出的有些漫不经心的态度,使我支持采取更广泛的措施。

与其禁止某些类型的 AI,不如让开发它的公司对其行为负责。如果 AI 使用户犯罪,开发该 AI 的公司应承担责任。处罚应当严厉。

如果犯罪行为会导致某人被监禁一年,公司应被迫没收其一年的收入。或者,让首席执行官坐一年牢,可能是控制人工智能的合理激励。

换句话说,除非刹车、转向、气囊和安全带安装并正常运作,否则不要买车

情报判断

Aioga 编辑摘要

Aioga 编辑摘要:Gary Marcus 发文呼吁公众抵制生成式 AI,要求前沿实验室在解决可靠性问题前暂停构建或部署他所称的"不可纠正 AI"。 Aioga 将其归入「行业动态」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。

背景分析

背景分析:公司与行业类动态需要放在竞争格局、商业化路径、资本信号和监管环境中观察,单条公告不能代表最终结果。

Aioga 观点

Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。

影响与后续

影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文件、合作落地、收入或用户信号、竞品动作和监管后续。

来源与版权说明

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来源: Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust(RSS)

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Content record: source-page · Updated: 2026-09-09T18:46:11.000Z

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