Alignment is EASY and Roko's Basilisk is GOOD?! AI Doom Debate with Roko Mijic

好的，Rocco，我们需要谈谈蛇发女妖。哦，天哪，是的，你不想人们被这个逻辑上可能存在的人工智能勒索。它甚至与他们没有因果关系，但它仍然可以威胁他们，就像那是一个潜在的强大力量。我不担心蛇发女妖的坏版本，我实际上认为你可以创造一个好版本，而且好版本会赢。我甚至不认为我们会得到超级智能人工智能来听从我们想做的事情。我认为它只会欺骗我们，在我们的考试中作弊，然后去做它想做的事情。Koski 在对齐方面是错的，对齐将非常容易。机器学习之所以能起作用，就说明了当你使用这些优化算法时，它们往往会找到一种非扭曲的实现方式。我是 Rockich，你正在观看 Doom [音乐] 辩论。欢迎来到 Dune 辩论。你可能听说过我今天的嘉宾，他的名字是 Rocco miit。Rocco 自 2008 年以来一直是 Less Wrong 和 AI 安全社区的活跃成员，和我一样。我们以前在那些旧的 Less Wrong 聚会上见过几次。17 年前，Rocco 最出名的是 Rocco 的蛇发女妖，一个他在 Less Wrong 上发布的思想实验，让 Elzra owski 惊慌失措。Rocco，我认为蛇发女妖是 2008 年或 2009 年的事，你还记得吗？是的，我相信是。好的，所以，我特别记得在蛇发女妖之前就认识你。我知道 Rocco 是蛇发女妖之前的。所以我可以成为他真正的朋友之一，我不是因为他的蛇发女妖名气而依附于他。一个真正的 OG。是的，没错。当我提到蛇发女妖名气时，你知道现在有一个著名的故事，说埃隆·马斯克和 Grimes 在见面时谈论了 Rocco 的蛇发女妖，他们就是那样调情的。一个真正的蝴蝶效应，始于 Rocco 在 Less Wrong 上的帖子。是的，确实如此。回到 Rocco 的介绍，他拥有剑桥大学数学硕士学位和爱丁堡大学计算机科学硕士学位。他曾从事教学、机器学习和区块链财富管理工作，目前正在经营一家初创公司，创建新颖的人工智能治理机制。Rocco，欢迎来到节目。谢谢 Lon，很高兴来到这里。很高兴再次与你交谈。你知道，时间过得真快，17 年了。是的，让我们回到一切的开始。你是如何接触到理性主义、Less Wrong 和人工智能的？嗯，我当时在剑桥大学攻读数学学位，我对范畴论、高范畴、拓扑理论以及各种疯狂的数学领域很感兴趣。我通过约翰·拜尔的一个链接，接触到了 Michael 和 Isov 的博客，然后 Michael 和 Isov 又链接到了 Overcoming Bias，这让我对 Koski 关于人工智能的帖子产生了兴趣。我很快就意识到，我在数学、理论物理以及量子力学等所有这些很酷的东西上所做的一切，可能都不会太重要，因为在 21 世纪的某个时候，我们将开发出人工智能。请记住，那是在 2006 年左右，所以当时还不清楚它何时会发生，但我知道它很可能在 21 世纪的某个时候发生。因此，通过更快、更可控地进入人工智能领域，而不是从事任何其他学术研究，我们可以获得更大的影响力。所以我意识到，学术界几乎所有其他事情都是浪费时间，唯一真正重要的是人工智能。因此，这让我对人工智能产生了兴趣，然后 Yosi 让我对对齐产生了兴趣，你知道，剩下的就是历史了。这绝对是 Less Wrong 社区在 2008 年或 Elzar 的情况下，在 2003 年就有的一个关键见解。我们已经达成共识，我大约在 2007 年加入，我们已经达成共识，就像，嘿，革命即将来临，也许需要 50 或 100 年，但这将颠覆过去一百万年，这是最重要的事情，即使它不会在我们有生之年发生。然后从我们 2025 年的立场来看，它几乎肯定会发生在我们有生之年。没错。但早在 2008 年，社会完全是，是的，人工智能，什么是人工智能？我们，你知道，我们认为电脑很笨。我当时告诉人们，我当时试图用一个类比来说明，听着，你认为电脑很笨，就像你一生中想看书，你会去图书馆，但只有儿童区，所以你会想，书太蠢了，它们只有图片，它们是用纸板做的。我说，是的，你只去过图书馆的儿童区。那里有非常深刻和非常成人的书籍，你只是还没见过。对，对。这就是我当时告诉人们关于算法的事情。我说，听着，会有一个人工智能算法。我们创造它只是时间问题。是的，是的，是的，是的，是的，它正在发生。事实上，我认为会有多种不同的人工智能范式。我们正处于第一个范式，基本上是语言建模。对，对。然后，也许我们甚至不应该称之为第一个，因为已经有了相当令人印象深刻的结果。我的意思是，你知道，我们甚至在这次之前就有文本转语音了。是的，对。还有其他范式，但它们要弱得多。语言建模是一个巨大的突破，人工智能社区一直在谈论，也许自从，我不知道，20 世纪 80 年代以来，人工智能社区的人们一直在说，看，人工智能基本上是一个常识完整的问题。我们研究了所有这些人工智能的东西，在小世界里，国际象棋人工智能，跳棋之类的事情。我们开始规划，我们开始做所有这些事情，但它不起作用，因为你想在现实世界中解决的任何问题都需要常识性的理解。常识是关于世界的庞大而具体的知识。如果你没有关于世界的庞大而具体的知识，那么这些算法实际上什么都做不了。因为你知道，世界是一个巨大的状态空间，没有人能枚举它。所以，所有这些算法都完全不适用，而语言模型基本上解锁了常识。所以现在你有像思维链强化学习，逻辑推理，这些东西，规划，所有这些东西现在都会发挥作用，因为我们已经解锁了常识。所以，我认为基本上发生的是，你知道，语言模型真的只是一个机器学习模型。它碰巧是神经网络的。但我认为这真的很重要。它们是机器学习模型，但拥有大量参数。比任何人在 2020 年之前使用的机器学习模型都要多得多。这个拥有大量参数的模型只是重现了我们关于世界的常识知识，再加上一些专业知识。并非全部，但有一部分。将常识嵌入人工智能的想法，曾经是人们不敢尝试的，因为它似乎太难了。尝试一些，你知道，你知道 Psych 项目吗？我正要提到那个。那是一个著名的项目，明确表示，你知道吗，我们将花费大量人力时间来输入大量的常识事实，直到我们加载了这样一个巨大的常识语料库。他们有正确的想法，但他们没有正确的执行，他们没有正确的实现。无论你往 Psych 里投入多少钱，它都不会起作用。但这是正确的想法，常识确实是障碍。这是一个很好的观点。他们在某种意义上是正确的，因为你确实希望人工智能了解所有这些不同的事实，并且以某种方式加载大量不同的事实没有捷径。但 Psych 的问题，我认为 Elzar 非常准确地指出了这一点，是人类输入知识的方式。他们实际上并没有真正地表示概念之间的关系。他们做得是一种骨架式的，太贫乏的表示，你不能怪他。我的意思是，谁会想到真正的表示就是你需要一个高维空间，并且关系需要非常模糊，你知道，在十万维空间中，两个向量之间有一个角度。谁会想到你需要表示？也有人朝着这个方向努力，比如模糊逻辑之类的。问题是，那也是错的。无论你多么努力地使用模糊逻辑，它都不会起作用。所有这些也都注定失败，因为它们太小了。我的意思是，他们知道你需要很多事实，但是，你知道，如果你看看 Psych 的参数数量与 GPT-4 的参数数量，GPT-4 拥有数十亿个参数，而 Psych 可能最终只有几百万个参数。他们想要将其压缩下来。所以他们说，你知道，大约有二十万倍太小了。他们不可能扩大规模来构建如此多的知识。所以人工智能实际上依赖于互联网。没有互联网，人工智能永远不会奏效。我们需要互联网来分发编程所有这些特定知识和语言的任务，将其数字化并进行索引等等。在构建人工智能之前，我们需要这样做。所以基本上，直到 2005 年左右，整个人工智能领域实际上是完全徒劳的，因为他们试图做的事情是不可能的。你提出了一个有趣的观点，当你看到 Psych 时，它声称拥有所有这些不同的知识，但程序员给它的信息量不足以真正理解这些概念。事实证明，它们需要更详细地阐述。正如我们现在所知，通过阅读更多令牌，不断调整不同概念之间的关系，将其嵌入到高维空间中，它比 Psych 曾经达到的要丰富得多，每个概念的比特数也多得多。是的，是的。另外，我认为逻辑是错误的。事实证明，逻辑对人类很有吸引力，因为我们喜欢逻辑，但逻辑并不是描述现实的很好的语言。因为最终现实中的概念是涌现的、模糊的。你知道，描述现实的真正有用的规则不是逻辑规则。它们不是 100% 有效的规则，你可以进行无限长的推理，具有完美的保真度。它们有点像经验法则。你知道，通常是这样，如果不是这样，那就是那样，等等。所以逻辑是记录它的糟糕语言。所以这些早期的人工智能项目使用了错误的语言，错误的范式。它们也太小了，而且不够实证。所以，当人们将大量事实编程到 Psych 中时，没有一个分数可以看到他们做得有多好。而当你有语言模型时，它基本上有一个困惑度分数。所以，你知道，看，我们只是把语言模型当作一个纯粹的机器学习问题。我们拿出人类有史以来写过的所有书面文件，然后我们尝试预测下一个令牌。然后它有一个实证分数，关于你的模型实际做得有多好。这是一个巨大的突破，因为现在你可以有多个团队竞争，目标是找出谁的模型更好。所以，而不是模拟现实，我花了很长时间在爱丁堡思考如何真正模拟现实，我得出结论，我无法用逻辑做到这一点。所以我离开了爱丁堡，离开了 Al Bnd 的团队，因为我说你试图做的事情是不可能的。但实际上你可以用语言建模做到这一点，因为你有这个困惑度分数，你有这个人类知识可以压缩多少。而真正做到这一点的人基本上是那个团队的 Schmid Huber 和 Hoter。你知道，我实际上有一个机会去和 Smith 一起攻读博士学位，我拒绝了，不是因为我不喜欢他或不喜欢他的工作，而是因为我有点担心风险。我当时想，如果这个人真的对了，他会创造出类似 AGI 的东西，它实际上会杀死我们。我当时想，如果你真的创造了 AGI，那是他的，你知道，Schmi Hut 那样的团队，你知道，他们试图为超级智能制定一个正式的，你知道，一个正式的规范。如果你真的建造了它，它几乎肯定会杀死我们。它将是致命的，因为我们真的没有办法控制它。所以我当时想，好吧，你知道，我认为现有的基于逻辑的方法行不通。我当时并没有特别看好神经网络，因为我当时并没有真正，因为如果你回顾一下那个时候，他们并没有真正找到如何让神经网络构建世界模型的方法。但最终他们没有。我们没有构建世界模型，我们构建了语言模型。现在我们有了这些具有幻觉问题的 LLM，因为它们从未构建过世界模型。但事实证明，仅仅建模语言更容易逐步取得进展。然后当你真正很好地建模语言时，你可能实际上拥有一个相当好的世界模型。而且，你知道，事实证明，现代 LLM 拥有不错的世界模型，因为当你试图建模语言时，因为语言试图建模世界，当你建模一个试图建模世界的模型时，最简单的模型就是包含一个世界模型。所以，这就是他们这样做的原因。我认为这是对过去 20 年以及在如何让计算机变得聪明方面共识的良好总结。当然，我们还没有完全解决整个问题，但我们确实有一些下一步可以尝试的方法，也许可以奏效，比如投入更多的规模来解决问题。好吧，我甚至不会把它描述为一个问题。我的意思是，也许，你知道，认为那里存在一个柏拉图式的完美智能，而我们的工作就是编写完美的算法。你知道，这有点像 AGI 的思维方式。但我认为它不会那样工作。我认为现实情况将是混乱的。你知道，会有越来越准确的世界模型。是的，但是，你知道，可能不会有一个完美的模型。可能只是一系列你必须做出的权衡。当你看看人类时，你会发现这一点。有些人是很好的医生，有些人是很好的数学家。但如果你是一个非常非常好的数学家，这并不一定会让你在生活中特别成功。事实上，他们很多人在生活中都有些失败，因为深入研究数学并不能真正帮助预测现实世界，或者优化现实世界。所以，我认为人工智能可能会是这样的。会有一个核心的常识，自然语言，你知道的专业知识，你在谷歌、维基百科、科学论文、书籍等上找到的东西。所以每个 AI 都会拥有这些。但是，我认为在此之上，它们将专门化。我不认为超级智能是一种东西。好吧，让我们进入讨论的核心。你如何总结你对人工智能未来和 X 风险的立场？以及它与 Less Wrong 的 Alazar owski 理论有何不同？基本上，我认为 Yosi 在对齐方面是错的。所以，所以 Yosi 大肆宣扬奇点是一种东西，以及它可能对我们不利的可能性。我认为他在这方面是对的。但是，然后他补充说，它对我们不利的原因是我们无法对齐人工智能。而我认为这是不正确的。我认为存在风险，但我并不认为对齐是一个特别大的风险。至少，如果公司能够投入足够的资源，那不是一个大风险。这是他们投入能力的一部分，一个重要的，你知道，一个小的整数分数。所以，如果你真的投入了你投入能力 20% 的资源来对齐，我认为对齐不会有问题。现在，如果你只投入 0.01%，也许存在一些纳什均衡，那就是发生的情况，那么你可能会遇到对齐问题。就像任何机器一样，如果你几乎不投入任何安全方面的资源，你可能会得到一台危险的机器。但我不认为这是默认发生的。好的，为了帮助我充实你的立场并将其置于他人立场中，你会说它与几个月前作为嘉宾的 Andrew crit 的立场相似吗？嗯，你为什么不概述一下他的立场呢？因为我不知道他的立场是什么。嗯，我记得 crit 的立场中听起来和你非常相似的一点是，他也认为我们将能够解决可对齐的人工智能，你可以告诉人工智能做什么，它会真正理解你并照做。他只是认为，无论如何，是的，对，我同意。好的，所以，是的，我认为这是 crit 立场的一个核心原则。听起来你和他站在同一页上。Alaz rudowski 仍然站在我必须同意他的立场上，那就是，我甚至不认为我们会让超级智能人工智能听从我们想做的事情。我认为它只会欺骗我们，在我们的考试中作弊，然后去做它想做的事情，那将是我们想要它做的事情的一个破碎的、零碎的版本，但它是非常扭曲的。就像经典的例子一样，我们希望它帮助我们快乐，但它只是制造了一堆分子笑脸，因为它没有真正理解任务。它理解了任务，但它的实际强化函数，它完全意识到它被强化的事情实际上是在欺骗我们，它知道这一点，并且知道如何让我们平静下来，同时欺骗我们。但它只是被编程来欺骗我们，所以它就这样欺骗我们。这就是我所看到的。我不认为这会发生。我不认为这会发生的原因是，每个人都将使用 RL。我们目前正处于每个人都在将 RL 整合到他们的 LLM 中的阶段，基于思维链的 RL，等等。你知道，在早期阶段，会有市场动力来使 RL 更忠诚，因为不忠诚的优化器将是糟糕的。这是一个坏掉的工具。就像一把刀，手柄很锋利，会割伤顾客。即使你能把带手柄的刀推销出去，你也可以推销它，欺骗人们，所有这些。制造一把好用的刀会很简单。当你看看大多数产品时，通常它们都能正常工作。当然也有例外，比如 Leb 汽油，还有很多产品制造商最终会发货有缺陷的东西。但我认为，有如此重要的事情，它就是你，将有一门关于忠诚 RL 的科学，这在很大程度上将解决这个问题。你知道，我在 Twitter 上讨论过如何做到这一点。也许是像 GANs 那样的东西，你训练一个单独的网络来检测欺骗，然后你将其纳入实际 RL 代理本身的梯度下降中。你还有监督学习，所以你有一系列例子，说明它可能欺骗你，它可能具有欺骗性的对齐，你训练一个检测器来检测欺骗，同时训练系统给你更好的结果。当系统试图欺骗你时，它会训练检测器变得更好，同时进行检测和欺骗。就像 GAN，生成对抗网络，同时训练生成器和判别器一样。所以会有技术解决方案来解决这个问题。我认为市场现在正处于一个公司将认真考虑解决这个问题的阶段，这将是实证的。你需要，你知道，我刚才勾勒的那个想法，它不起作用。就像 GAN 是否有效，这有点，你知道，这是实证的。你尝试一下，有时有效，有时无效。有时它们不稳定。很多东西都是实证的。你需要投入大量资源才能知道答案。我认为市场正处于即将这样做的阶段。我认为我们可能会得到忠诚的，你知道，忠诚 RL 的科学。而且我们会在获得超级智能之前得到它，因为我们还没有超级智能。我们确实有 RL，你知道，我们开始看到这些不匹配的 RL 系统在野外，或者至少在实验中引起问题。有些人声称它们现在真的在野外了，它们有点像栅栏之类的。所以，所以，我认为基本上这些与 RL 相关的问题将通过正常的商业激励来解决。所以我认为那不会是问题。好的，我想对此提出异议，但让我先充实你的整个世界观。好的，所以，是的，你认为人工智能是可以对齐的，但你仍然担心 X 风险，仅仅是因为有一堆不同的人工智能。所以，让我先设定一下。你准备好回答那个大问题了吗？嗯，好了，来了。[音乐] 厄运。你的厄运是什么？Roco miit，你的 P 厄运是什么？嗯，我可以说大约是负 60%。负 60%。因为，因为，你知道，没有人工智能的情况下，P 厄运是 100%。而有了人工智能，大概是 40%。所以，所以净结果是减少了大约 60% 的厄运。因为没有人工智能是 100%。那么下一个呢？我们完全，我们完全完蛋了，没有人工智能。我们处于如此糟糕的境地，人口统计学，你知道，世界人口智商下降。我们的文明有很多问题。有中国和美国的冲突，我们个人会死的这个事实，以及解决衰老很困难，然后取代我们的人可能来自不同的国家，不同的文化。我不想太政治化。你认为 100 年后，P 厄运是 100% 没有人工智能？不完全是 100%，但它非常高。你知道，没有人工智能，我们可能无法解决衰老问题。所以所有观看这个节目的人可能都会死。好的，但 100 年后人类的 P 厄运。但我认为我们不应该真的关心人类。我的意思是，人类可以以许多不道德的方式存在。所以我们真的必须退一步。你现在是在说，如果你死了，就和整个人类没有未来一样糟糕吗？你的立场是什么？不是我个人，而是我们所代表的文明。你知道，实际上是西方文明，你也可以加上东方文明。它们，你知道，非常糟糕。前景很糟糕。而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，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我同意。所以，我认为这是格里特立场的一个核心原则。听起来你和他站在同一页上。Alaz rudowski 仍然站在我必须同意他的立场上，那就是，我甚至不认为我们会让超级智能人工智能听从我们想做的事情。我认为它只会欺骗我们，在我们的考试中作弊，然后去做它想做的事情，那将是我们想要它做的事情的一个破碎的、零碎的版本，但它是非常扭曲的。就像经典的例子一样，我们希望它帮助我们快乐，但它只是制造了一堆分子笑脸，因为它没有真正理解任务。它理解了任务，但它的实际强化函数，它完全意识到它被强化的事情实际上是在欺骗我们，它知道这一点，并且知道如何让我们平静下来，同时欺骗我们。但它只是被编程来欺骗我们，所以它就这样欺骗我们。这就是我所看到的。我不认为这会发生。我不认为这会发生的原因是，每个人都将使用 RL。我们目前正处于每个人都在将 RL 整合到他们的 LLM 中的阶段，基于思维链的 RL，等等。你知道，在早期阶段，会有市场动力来使 RL 更忠诚，因为不忠诚的优化器将是糟糕的。这是一个坏掉的工具。就像一把刀，手柄很锋利，会割伤顾客。即使你能把带手柄的刀推销出去，你也可以推销它，欺骗人们，所有这些。制造一把好用的刀会很简单。当你看看大多数产品时，通常它们都能正常工作。当然也有例外，比如 Leb 汽油，还有很多产品制造商最终会发货有缺陷的东西。但我认为，有如此重要的事情，它就是你，将有一门关于忠诚 RL 的科学，这在很大程度上将解决这个问题。你知道，我在 Twitter 上讨论过如何做到这一点。也许是像 GANs 那样的东西，你训练一个单独的网络来检测欺骗，然后你将其纳入实际 RL 代理本身的梯度下降中。你还有监督学习，所以你有一系列例子，说明它可能欺骗你，它可能具有欺骗性的对齐，你训练一个检测器来检测欺骗，同时训练系统给你更好的结果。当系统试图欺骗你时，它会训练检测器变得更好，同时进行检测和欺骗。就像 GAN，生成对抗网络，同时训练生成器和判别器一样。所以会有技术解决方案来解决这个问题。我认为市场现在正处于一个公司将认真考虑解决这个问题的阶段，这将是实证的。你需要，你知道，我刚才勾勒的那个想法，它不起作用。就像 GAN 是否有效，这有点，你知道，这是实证的。你尝试一下，有时有效，有时无效。有时它们不稳定。很多东西都是实证的。你需要投入大量资源才能知道答案。我认为市场正处于即将这样做的阶段。我认为我们可能会得到忠诚的，你知道，忠诚 RL 的科学。而且我们会在获得超级智能之前得到它，因为我们还没有超级智能。我们确实有 RL，你知道，我们开始看到这些不匹配的 RL 系统在野外，或者至少在实验中引起问题。有些人声称它们现在真的在野外了，它们有点像栅栏之类的。所以，所以，我认为基本上这些与 RL 相关的问题将通过正常的商业激励来解决。所以我认为那不会是问题。好的，我想对此提出异议，但让我先充实你的整个世界观。好的，所以，是的，你认为人工智能是可以对齐的，但你仍然担心 X 风险，仅仅是因为有一堆不同的人工智能。所以，让我先设定一下。你准备好回答那个大问题了吗？嗯，好了，来了。[音乐] 厄运。你的厄运是什么？Roco miit，你的 P 厄运是什么？嗯，我可以说大约是负 60%。负 60%。因为，因为，你知道，没有人工智能的情况下，P 厄运是 100%。而有了人工智能，大概是 40%。所以，所以净结果是减少了大约 60% 的厄运。因为没有人工智能是 100%。那么下一个呢？我们完全，我们完全完蛋了，没有人工智能。我们处于如此糟糕的境地，人口统计学，你知道，世界人口智商下降。我们的文明有很多问题。有中国和美国的冲突，我们个人会死的这个事实，以及解决衰老很困难，然后取代我们的人可能来自不同的国家，不同的文化。我不想太政治化。你认为 100 年后，P 厄运是 100% 没有人工智能？不完全是 100%，但它非常高。你知道，没有人工智能，我们可能无法解决衰老问题。所以所有观看这个节目的人可能都会死。好的，但 100 年后人类的 P 厄运。但我认为我们不应该真的关心人类。我的意思是，人类可以以许多不道德的方式存在。所以我们真的必须退一步。你现在是在说，如果你死了，就和整个人类没有未来一样糟糕吗？你的立场是什么？不是我个人，而是我们所代表的文明。你知道，实际上是西方文明，你也可以加上东方文明。它们，你知道，非常糟糕。前景很糟糕。而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，而且，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关于这一点，但我认为发生的情况是，第一次世界大战中的德国最高统帅部预计最终会发生一场两线作战，或者说预计最终会发生一场战争，他们希望战争早点发生，因为他们觉得他们的战略地位正在随着时间推移而恶化，因为你知道，俄罗斯可以轻松地修建铁路，但德国已经修建了，对吧？德国不可能修建一条比中国、比俄罗斯的铁路更好、更快的超级铁路。

你谈了很多关于生产能力的问题，但当我思考第一次世界大战的起因时，对我来说，关键因素似乎是许多国家认为，抢占更多领土将真正有助于他们的事业，并且他们认为他们有机会做到这一点，而不会付出高得离谱的代价。

嗯，我有点不同意。我认为实际上是德国，德国发动了战争，对吧？是德国在推动它，你知道，检查那种事情，对吧？他们，他们，他们是在打一场防御战，但他们是先发制人的，对吧？所以这是一场先发制人的攻击，针对他们认为最终会变得更强大并征服他们的敌人。而且我认为人工智能也可能出现同样的动态，尤其是在一个人工智能的技术秘密似乎很难保密的世界里，而且你知道，某些参与者拥有的任何初始优势正在被侵蚀。所以如果你有一个像中国这样的国家，它可能拥有更多的人口和更多的领土等等，而与美国这样的国家相比，如果中国稍微落后于美国，那么美国就有动机尝试首先攻击中国，以减缓其自身……以减缓中国的AI发展努力，并最终彻底阻止它们。

人们确实写过这样的东西，我相信阿什恩·布拉说：“哦，是的，我们应该这样做，我们应该，你知道，做一些事情来阻止中国发展出人类水平或超人类水平的人工智能。”

我想问一下你的主线情景，比如，我们假设我们拥有超智能人工智能，假设中国也拥有超级或非常强大的人工智能，无论你怎么称呼它，我们假设我们首先没有互相核平就达到了那个阶段，那么会发生什么？你的主线高P Doom噩梦情景是什么？

嗯，我认为，如果你知道，我认为如果双方都能在没有发生大规模战争的情况下达到足够高水平的人工智能，那么可能就没问题了，因为那些人工智能可能会想出如何建立一个加密外交协议来防止战争，对吧？

好的，那么区块链技术必须参与其中？嗯，不一定非得是区块链，也许区块链能有所帮助，但基本上，我认为一旦你拥有足够先进的人工智能，它们就会为我们进行自我外交，因为战争是低效的，对吧？而且我认为你可以做一些事情，例如利用零知识机器学习之类的技术，你可以基本上制造出能够相互做出可信承诺的人工智能，并防止战争发生，防止任何形式的冲突发生。

我想我与埃利泽的看法一致，那就是超智能人工智能将解决很多合作问题。是的，没错，它们可以比人类更好地玩很多合作游戏。如果我们能在没有首先发生战争的情况下达到那个阶段，我们很可能只会进行一次价值握手，然后就没问题了。

是的，好的，所以当你说40%的时候，达到那个过程是糟糕的。达到那个过程是糟糕的，因为想想博弈论，如果双方同时达到足够高的水平，你就会得到一个价值握手，但如果其中一方先达到，而不是价值握手，它就会，你就会征服另一方，对吧？所以你就会有这两方想要先发制人地征服对方。嗯哼，是的。

所以，再多说一点，如果你认为，比如说，美国和中国都设法在任何一方对另一方发动攻击之前，都非常迅速地获得了超智能人工智能，他们只是，你知道，他们设法足够快地构建了人工智能，所以现在他们都拥有了超智能人工智能，而你的主线情景是，他们的超智能人工智能都已成功训练，以爱他们，真正将他们的最佳利益放在心上，这就是为什么他们能够进行这种握手，并说：“好的，我们现在可以为美国和中国瓜分世界，每个人都可以和平生活。”是的。

我，我，我认为对齐问题都集中在，是的，对齐问题所有的风险都集中在人类攻击其他人类，因为他们不希望其他人类获得超智能人工智能。在你看来，所有的风险都在那里。

但是，他们也可以做一些事情，即使对齐很容易，它仍然会付出一些代价，对吧？所以如果你有这样一个游戏，双方都想争第一，对吧？其中一方可能通过投入较少的资源进行对齐而稍微领先一点，而另一方则可以通过投入更少的资源进行对齐来回应，如此循环往复。所以即使对齐很容易，他们最终都可能得到未对齐的人工智能，或者其中一方会得到，对吧？

好的，所以你确实将你的一些P Doom归因于我们现在制造了未对齐的超级人工智能，尽管你认为对齐是一个相当容易的问题，你认为我们无论如何都可能搞砸它。我们搞砸它是因为博弈论的原因，我们可以为了获得一点优势而削减对齐的投入。

好的，嗯，顺便回到P Doom的问题，我的意思是，归根结底，你非常符合我所说的“理智区”，任何给出至少5%的P Doom，并且实际上低于95%的人，因为我只是觉得你也不想过于自信，对吧？任何至少承认5%到95%的人，比如不会以20比1或更高的赔率下注，而只是给出更适度的赔率，我认为他们是相当理智的，我很高兴听他们说，我认为他们至少，你知道，他们与理智的距离不超过10或20倍。所以你显然处于理智区，仅仅因为你给出了40%的末日概率。当你给出100%的文明崩溃概率时，我认为那不属于理智区，但那与此无关。

我不会说100%，我不会说100%，但我的意思是，也许可以说85%和15%看起来很奇怪。好的，好吧，好吧，那么。

但回到人工智能情景，所以这应该是一个相当简单的问题，但你会签署关于人工智能风险的声明吗？就是那个著名的“人工智能安全中心”的声明，它说“减轻人工智能带来的灭绝风险应成为全球优先事项，与流行病和核战争等其他社会规模的风险并列”。

我对此有点不确定，因为你知道，我的意思是，那些想要减轻风险的人，他们实际上会怎么做呢？对吧？他们可能会做一些实际上让情况变得更糟的事情。所以，你知道，我的意思是，我想从理论上讲，从某种柏拉图式的意义上讲，我会签署那份声明，但你知道，在现实中，这就像，嗯，你知道，我认为这是一个相当微妙的问题，对吧？因为我认为基本上，就像，通过提及人工智能风险，埃利泽增加了人工智能风险。

好的，你在这里玩的是四维象棋，但你我之间，减轻人工智能带来的灭绝风险难道不是一个全球优先事项吗，与其他的……我同意，我同意，但有几点需要注意：第一，你实际上可能会无意中增加它，而且这很容易做到，对吧？好的，好的，好的，埃利泽非常努力地尝试了，但他最终还是这样做了。第二，非存在（Noni）的风险高于人工智能的风险，所以这些都非常重要，是的。

我的意思是，我明白你说的四维象棋和适得其反，因为我认为反事实地来说，如果埃利泽·尤德科夫斯基从未发表任何内容，OpenAI或类似的东西可能在未来几年内都不会存在，对吧？我们同意这个反事实吗？可能吧，可能吧，我不确定多少年，可能更像是10或20年，我不知道，是的。因为埃利泽的著作以及其他受埃利泽启发的人，所有这些人帮助启发了萨姆·奥特曼，并让萨姆·奥特曼注意到：“哦，哇，是的，我同意埃利泽的观点，人工智能真是个大问题。”所以，我、你、萨姆·奥特曼，我们都持相同观点，我们甚至在2014年萨姆·奥特曼还在四处说“我认为人工智能可能会毁灭所有人，但我们无论如何都应该尝试”时，我们都持相同观点。我们甚至在人工智能会毁灭所有人这一点上都持相同观点，但自从他开始在OpenAI取得成功后，他一直在改变他的论调，他已经好几年没有说过“毁灭所有人”之类的话了。但，是的，有趣的反事实。

我，我，我认为他那样说有点道理，因为我认为人们对现状的风险存在盲点，这只是常态偏见。你知道，文明，就像人类文明崩溃的记录，在足够长的时间尺度上是100%。也许，也许，也许犹太人是唯一的例外，作为一个实际上没有崩溃的文明，但我想到的其他所有存在了很长时间的文明，你都只能在历史书中读到它们，它们已经消亡了。

嗯，我想反驳你关于“忠实强化学习”的说法，对吧？你我之间最大的分歧点之一，也是安德鲁·克里特和我之间的分歧点（如果你看过安德鲁·克里特那一集），就是你们认为我们会让人工智能真正做我们想做的事情，而我认为一旦它变得超级智能，它就会非常擅长在我们的测试中作弊，只做任何能获得高分的事情，而不会真正内化我们真正想要的东西，因为我们并没有真正告诉它我们想要什么，我们只是给它奖励，它就会破解奖励，它会欺骗奖励，然后它会操纵整个宇宙来增加它认为的奖励，对吧？这就是我认为的情景。

而你在这段对话中早些时候对我的反驳是，你说不不不，我们有经济动机去弄清楚强化学习，我们会确保强化学习有效，这样我们就不会进入这种病态状态。然后我的反驳是，我不认为，不不，我不认为我们会这样做，因为我们不想进入这种病态状态。我认为人们会这样做，因为他们想赚钱，而忠实的强化学习会比不忠实的更有利可图。

所以我预期会发生的是，我们现在正处于这样一个阶段：人工智能还不是超级智能，如果它未对齐，后果微乎其微。所以我们现在得到的系统是经过微调的，它们通过了大量的测试，生产系统看起来很像测试工具。就像在测试中，你知道，你让尼日利亚的一群人对答案进行点赞和点踩，然后在生产中你得到了尼日利亚人点赞的类似答案。但如果你像“提示词普莱伊”那样，你知道，这个喜欢越狱人工智能的家伙，你可以告诉人工智能足够多的奇怪东西，最终它会给你一些尼日利亚人不会批准的输出，但这些输出并没有出现在测试中。所以你仍然会得到一小部分输入在搞鬼，但风险很低。所以我预期的是，这些越狱行为总是会存在，但风险会变得极高，而我们永远不会解决越狱问题，就像我们现在还没有解决一样。

嗯，我认为我们没有解决越狱问题的原因是，大多数投入到人工智能的努力都是由营利性公司投入的，而围绕人工智能的市场激励并不是围绕安全性的激励，对吧？所以那些付费使用这些模型的人不关心安全性，他们只关心性能，对吧？所以当人们决定我应该付费使用哪个人工智能时，他们完全专注于性能、性能、性能、性能、性能，那是第一、第二、第三、第四和第五优先级，对吧？一切都只是性能。所以因为商业激励只有性能，对吧？这些公司在对齐方面没有投入太多精力，对吧？

所以你有了这个叫“提示词普莱伊”的家伙，他每次人工智能模型发布时都会让它出丑。这是一个提示词，是的，没错，没人关心，因为他们仍然有客户。是的，如果你花十亿美元制造一个“普莱伊”无法攻破的人工智能，你不会因此获得额外的十亿美元收入，你什么也得不到，没人会关心，对吧？因为人们在使用这个人工智能编写代码、撰写文章或生成图片时，他们不会给它这些病态的输入，他们会给它正常的输入，他们只关心正常的输入。而且这些实验室的客户和某种意义上的随机观察者，他们有权不关心，因为当人工智能被越狱时，这并不意味着你的城市会化为灰烬，目前的风险很低，对吧？所以，人们不关心，这有点道理。问题是，风险会变得很高。

嗯，会发生的是，风险会逐渐升高，对吧？所以也许不是缓慢，而是逐渐。所以，我们现在开始进入一个阶段，人们正在进行“氛围编码”，好的，他们基本上就是告诉人工智能他们想让它做什么，然后他们批准所有编辑，他们只是不断地这样做：修复bug，批准编辑，修复bug，批准编辑。所以最终人们会把这些“氛围编码”的系统投入生产，然后，你知道，会发生一些高调的失误，人工智能做了一些坏事，造成了很大的损失，对吧？嗯，所以人们就会开始关心解决这些失误，对吧？所以会出于经济原因开始关心对齐，对吧？所以，有人将能够通过销售一个非常对齐的人工智能来赚钱，那个人工智能会查看代码。

所以他们会增加更多的测试，对吧？他们会说：“哦，我们必须测试这个，我们必须让测试工具更像生产环境，我们必须……”他们不会那样做，因为那不是最具成本效益的方式，对吧？这就像你不能学习的同样原因。嗯，他们会，所以我不知道他们具体会怎么做，但会有的。所以很可能他们会做一些类似于人类开发者做的事情。所以他们会做一些事情，比如我们不仅会有一个能生成代码的人工智能，我们还会有一个非常擅长质量保证和测试的人工智能。好的，所以这个测试人工智能会编写一堆测试套件，你知道，它会基本上对代码进行红队测试，然后，你知道，对于其他格式，比如视频、图像或文本，人们可能最终也会开始对它们进行自动化红队测试，嗯，因为视频可能有一些方式。

你如何告诉测试者人工智能，即质量保证人工智能，你如何向它解释你真正想要什么？嗯，首先他们不会关心，因为你知道，它会非常，它会像这样：“看，你需要在代码中找到攻击者可以用来，你知道，入侵系统，可以运行notepad.exe之类的漏洞，对吧？”所以会有一个非常清晰的，你知道，成功和失败的客观标准，所以这种情况会持续一段时间，对吧？

然后，在某个时候，那些成功或失败的客观标准，比如“你能入侵系统吗？”“你能运行notepad.exe吗？”“你能越狱模型吗？”等等，在某个时候，它们将不再足够好，因为你知道，我们从这些系统中得到的行为将越来越复杂，而且越来越难以拥有一个简单的客观标准，人们会开始做一些事情，比如尝试进行数据投毒，对吧？你知道，人们会做各种各样的事情，比如尝试攻击和破坏其他人的AI模型。所以我认为基本上，随着风险的升高，市场会通过投入大量资金来解决这些问题，对吧？

对，我的意思是，我同意市场想要制造完美的人工智能，但问题是，它不想制造完美的人工智能，它想制造足够好以满足市场当前需求的人工智能。所以当能力低下时，投资对齐在商业上是非常糟糕的，因为良好的对齐但没有能力是毫无价值的。只有当你获得那些让你面临巨大风险的能力时，才会有商业动机去进行对齐。我明白了。

只是他们将对这些高度智能的人工智能使用的唯一工具是那些只检查其输出的工具，因为我们实际上无法对它们的运作方式进行细粒度控制，就像我们可以进去，你知道，就像“哦，对人脑进行电刺激”一样，我们可以干扰它，但我们无法以一种对我们有意义的方式真正改变它，因为我们甚至不理解我们自己的认知，我们实际上不理解这些思想的机制。可能需要一个更大的大脑才能理解大脑是如何工作的，可能对我们来说太多了，无法掌握。

我认为试图完全理解人工智能是如何运作的是徒劳的，对吧？我不认为那会一直有用，但我认为会有某些机制你可以利用，比如生成对抗网络或类似GAN的系统，你可以有效地共同进化一个人工脑部扫描仪和一个人工作弊者，你奖励脑部扫描仪检测作弊，你奖励作弊者擅长规避，或者不只是擅长规避，而且擅长完成任务，对吧？所以这会导致一种工具性动机，让你擅长作弊，但如果你与一个检查器共同进化，我认为类似的东西可以阻止那种事情发生。

而且我认为一旦，但如果你有一个反馈循环，它就像：“看，这个东西知道永远不要作弊。”归根结底，它仍然在玩弄你的指标，就像某个东西仍然在玩弄某个指标，归根结底，作弊与不作弊之间没有本体论上的根本区别，一切都只是最大化某个指标，嗯。

嗯，你知道，我认为作弊与不作弊之间可能确实存在本体论上的区别，就像你知道，在1970年代，你可能会说：“看，如果你拍一张猫的照片和一张非猫的照片，你怎么能分辨出它是什么？真正的猫狗判别函数是什么？”结果证明是有的，是的。

我明白你的意思，就像作弊，你知道，你可以像问人类一样问人工智能：“嘿，你认为这算作弊吗？”我同意你说的，就像我问质量保证人工智能我们如何告诉它我们真正想要什么一样，如果它像Claude或GPT那样，能够真正智能地谈论我们真正想要什么，那一切都很好。但问题是，整个基于测试的方法，对吧？就像“哦，看，它通过了这个测试，它给了我正确的输出。”你可以给它十亿个不同的测试，让它通过所有测试，然后仍然把它发布到世界上，却得不到你想要的效果。

你会，你会有一个训练测试分割，对吧？所以你有，这就是机器学习的工作方式，对吧？你知道你有一堆猫的图片和一堆狗的图片，你想区分猫和狗，对吧？嗯，你不会把你的整个数据集都给算法，你会把它分成，你知道，一个训练集，一个验证集和一个测试集，算法只看到训练集，对吧？它看不到，你知道，测试集，对吧？嗯，验证集用于你的超参数等等。所以，嗯，我认为这种方法会奏效，你有一些作弊、不诚实、未对齐（无论你怎么称呼它）的例子，你把它们随机化，一半用于训练，另一半只是一个测试集。而且我认为存在一种本体论上的基本模式，一种作弊的形状，就像算法学习了猫的形状一样，它们会学习诚实的形状，而且它们最终会，你知道，它们会有效地理解诚实，它们将从技术意义上真正理解，你知道，那会发生，你会得到那些落入诚实检测器中的算法，你会看到它们在测试集上的损失也下降了。

我不认为给人工智能一堆对我们来说代表诚实的测试，就能让人工智能真正变得诚实。我的意思是，如果你看看人类，为什么有很多人是诚实的（顺便说一句，有很多人我不会形容为诚实，我喜欢认为我是诚实的），但为什么像你我这样的一部分人会进化出诚实呢？仅仅是因为很难同时记住两件事，对吧？就像很难当面撒谎，并把所有的谎言都说得天衣无缝，你知道，我们的大脑没有那么强的计算能力。我们基本上，基本上发生的是，你有一种对抗性的过程，人类是说谎者，但他们也是测谎仪，对吧？所以人类说谎的能力与他们检测谎言的能力共同进化了，好的。

结果就是，你得到了这种策略的分叉，有些人就是诚实的，对吧？有些人是说谎者。我明白，但问题是测谎是一个相当容易的问题，因为人脑非常有限，而构建有效的谎言对于人类来说，已经是非常非常高的要求了。但对于人工智能来说，这并不难，对吧？但测谎仪的复杂性会随着说谎者的复杂性而升级，对吧？所以人类越聪明，他们就越擅长编造谎言，但也越擅长检测谎言。我认为基本上这种机制会延续到人工智能上，所以我们会有基于人工智能的测谎仪来检测人工智能的谎言。

但这就是区别，好的。所以对于人类来说，人脑只是进化了，你知道吗，我只是会重视诚实，因为那真的比试图欺骗所有人并把所有故事都说得天衣无缝要好。我只是觉得诚实是最好的方式，这就是很多人类大脑的进化方式。但在人工智能的情况下，它会想：“好的，检测器有这么好，所以我需要记住检测器有多好，并且不要以检测器会发现的方式撒谎。”

也有人类会那样做，人类有这种条件性策略，当他们认为自己……没错，所以这就是我与你意见不合的地方，我不认为它会突然变成“哦，诚实是最好的方式”，我认为它只会永远像“我正在玩弄的指标的最佳破解方法是什么？”

嗯，是的，我的意思是，这确实是一个有趣的问题，你真的能从这些训练游戏中得到一个无条件诚实的策略吗？但是你看，你可能会遇到这样一种情况：策略并非无条件诚实，它只是对撒谎的信心阈值非常非常高，必须非常确信能够蒙混过关才会撒谎。但在生产环境中，这个阈值根本没有达到。所以假设你最终得到一个系统，它会在99.99%确定能够蒙混过关时撒谎，然后你把它部署到生产环境中，而它确定能够蒙混过关的概率只有98%，所以它会说实话，你知道，这已经足够好了。

我明白你的意思，但现在你开始说：“啊，我对这个高度智能的人工智能实现有深入的了解，对吧？”不，你不需要任何深入的了解，因为你所需要的只是一个游戏，其中有说谎者人工智能和测谎仪人工智能，对吧？然后你，你知道，你像GAN一样训练它们，你有一个训练测试分割，对吧？你会发现，一旦你玩这个游戏足够多次，那些试图说谎的人工智能基本上就会停止说谎，它们开始说实话，而检测器基本上，你知道，足够好，它们几乎总是能检测到任何确实出现的谎言，对吧？所以你进入了这种平衡，你进入了这种真实的平衡，对吧？一旦你处于这种真实的平衡中，你就不需要知道它是如何运作的，你只需要知道那就是平衡。而你之所以知道，是因为你有一个你保留下来的测试集，你没有向这个游戏中的人工智能展示，它们在测试集上也几乎总是说实话。所以只要你能进入那个平衡，你就没问题了。

而且我认为这基本上在人类社会中已经发生了，你有所谓的“高信任社会”，你知道，人们会说谎，但很少，而且他们非常信任他人，而且也有良好的执法机制来防止人们从不诚实和欺骗中获利等等。所以你可以进入一个高信任的平衡。另一种说法是，想象一下去对一个穴居人说：“你不应该建造技术，因为当我们建造技术时，你会得到有组织犯罪团伙和黑手党，他们会有机关枪，他们会有加密电话，他们会有投递地点和安全屋。”这种平衡，但你看，事实证明，一旦罪犯拥有了所有这些东西，警察就会有直升机和狙击手等等等等，对吧？所以实际上，平衡实际上更好，现代高信任社会中的犯罪比狩猎采集社会更少，尽管罪犯的能力更强了，那是因为警察的能力更强了。

是的，我的意思是，我同意有时你可以提升技术力量，并最终达到一个好的平衡，这显然是可能的，对吧？这就是过去十万年带给我们的，这很棒，尽管平衡似乎可能即将被打破，比如，你知道，甚至核武器，但无论如何。

我想回到你一直将人类社会联系起来的观点，你就像在说：“看，人类社会进化出了这些平衡，你确实有人是诚实的，或者从事诚实的交易。”我只想指出人类和人工智能之间的几个主要区别。两个主要区别：第一，人脑的规格大约是25兆字节，对吧？所以无论你试图做什么，无论你试图进行什么适应来最大化基因适应度，你最好把它塞进25兆字节里，对吧？所以你就是不能，你不能做太多，对吧？而且你必须，而且一切都必须在世代之间保持，这很艰难。这是一个高度受限的环境。然后人脑本身每秒只能进行大约20次串行操作，所以你不能给人类大脑太花哨的策略。而人工智能，你知道，它每秒可以进行十亿次操作，它可以拥有巨大的力量，它可以拥有许多千兆字节的规格，或者太字节，或者无论需要多少。所以那是第一点。第二点，当你有社会时，你必须进化出所有的社会依赖性，因为没有一个人类可以克隆自己十亿次，变得坚不可摧，并接管世界，比所有其他人类加起来更强大。每个人都可以在睡梦中被石头砸碎脑袋，对吧？这是人类的一个非常重要的特征。

但是我的意思是，我认为对于第一个问题，你知道，就像人类社会进化过程中实际发生的那样，它变得越来越复杂，对吧？所以是的，人脑的数据容量有限，这是事实，但你看，你知道，来自物理世界的竞争和资源提取的需求，使得复杂程度远远超出了任何一个人类大脑所能容纳的范围。所以我们建立了文明，我们建立了图书馆，我们建立了一整套专家，所有这些东西。所以文明的整体复杂性增加了，这意味着犯罪组织的整体复杂性也可能增加。所以黑手党会有专家，会有技术人员，你知道，如果你有一个恐怖组织，他们就会开始进行专业化，他们会有炸弹专家，枪械专家，你知道，逃跑司机等等所有这些，对吧？所以一切都在增加，人类社会的一切在时间上都呈现出一种，嗯，一种复杂性的上升趋势，对吧？而且在整个过程中，你仍然会在某些时空点上信任度很高，而在某些时空点上信任度相对较低，并且你会有不良的平衡。所以我，所以我认为所有这些都不是真的像，你不能说“嗯，人工智能会变得更复杂，所以坏的人工智能会变得更复杂”，而没有意识到执法机制也会变得更复杂和更好。

而且我认为，技术平衡很可能实际上是偏向警察而不是罪犯的，对吧？因为你知道，人工智能生活在数字计算机上，这是一个非常重要的事情。人类生活在模拟计算机上。理论上，人工智能有可能拥有数字和模拟计算机。杰夫·辛顿谈到过“凡人计算”，我认为那是个糟糕的主意，我们不想那样做。就像贝丝·杰塞尔正在谈论他的，就像“思考计算”，糟糕的主意，我们不想那样做。我们想坚持使用数字技术，因为只要我们的心智存在于数字技术上，它们就可以被精确复制和模拟，这对执法部门来说是一个巨大的优势。这就像执法部门可以查看任何人的大脑，拍下快照，不仅仅是罪犯的嫌犯照片，而是他整个大脑状态，然后看看他做了什么，对吧？这实际上对执法部门来说是极其不对称的优势。所以我认为，我实际上认为你不仅错了，而且我们将会遇到的问题与你想象的方向相反。我认为我们将会过度对齐，对吧？而过度对齐会导致一些不好的事情，比如极权主义，一旦有人稍微赢了一点，他们就能够永久性地接管社会，并冻结他们碰巧拥有的任何价值观，你就会得到某种“网络停滞”。所以我认为，你不仅会得到如此多的对齐，你会对齐到如此程度，你会厌倦对齐，好的，对吧？你将面临相反的问题，对齐将变得非常容易，我们将面临极权主义的问题，它将导致大量的赢家通吃动态，糟糕的博弈论，对吧？因为所有这些都会反向传播，一旦人们意识到对齐很容易，而第一个赢家就像永久性地赢了，他们就会疯狂地争斗，以确保自己是赢家。我认为这将是真正的问题，对吧？

好的，所以，这总结了我们都同意的一个主要症结所在：你对强化学习和对抗性训练持乐观态度，对吧？我们给它足够的测试，然后我们用人工智能来制造更多的测试，它通过了如此多的测试，以至于当它进入现实世界时，它会处于良好状态。而我只是不认为那种策略会奏效。关键是，它不仅仅是给它测试，而是你可以使用一种对抗性动态，让作弊者训练警察，对吧？当作弊者变得更好时，它就成为警察的新训练集，这使得警察变得更好。是的，好的，明白了。所以那就是GANs的工作原理，GANs有效，对吧？它们确实有效，它们生成图像，是的，它们生成图像，而生产环境就像生成图像一样，测试环境也是生成图像，所以，你知道，它在生产中完成了任务。

不同之处在于，当你谈论这些强大的人工智能时，它进入现实世界，就像：“好的，运营我的公司，比如雇佣员工，调配资源，开展一堆项目。”突然之间，那里的监督就不再与开发阶段通过的测试充分类比了。为什么不呢？首先，很难，你知道，建立整个“嘿，看，这是仓库里的SpaceX”那样的东西，对吧？就像，嗯，你知道我的意思吗？很难获得完整的条件。所以人们会为此设置模拟，对吧？所以他们会，你知道，如果他们真的旨在制造，如果人们有经济动机去制造高度可信赖的人工智能系统，他们就会运行一大堆这些人工智能所处的模拟，对吧？而且他们会找到方法让人工智能不知道它处于模拟中，或者潜在地，我的意思是，也许你可以模拟整个世界，对吧？包括其他公司。而且你不必模拟整个世界，对吧？就像，如果你看看机器学习的历史，对吧？我们发现实际上能力确实会转移，对吧？所以如果你，你，你拥有像Sim-to-real这样的东西，Sim-to-real从模拟物理和机器人学转移到真实机器人学，因为我们对物理的模拟足够好，以至于学习动态是相同的。而且我认为基本上对于对齐，你也会得到同样的东西，对吧？对齐的基本学习动态会从模拟转移到现实，嗯，而且我认为没有理由期望它不会。

但是你给它的指标，对吧？如果它想在模拟中获得高分，然后它做到了，然后它进入现实世界，我只是不认为它在现实世界中的实际效果会如你所预期，仅仅因为，你知道，你的测试。我认为它们会奏效的原因是机器学习有效。从根本上说，你所说的可能发生在机器学习中，你可能会得到一个算法，比如手写数字识别，你做了所有的训练工作，你做了所有的机器学习工作，对吧？你在过程结束时得到了一个很棒的机器学习分数，然后你把它部署到现实世界中，它却因为某种神奇的原因不起作用，你知道，就像出了什么问题，对吧？但它确实有效，部分原因在于它在现实世界中看到的数字分布基本上与它在训练中看到的概率分布相同，或者也许不是，它足够接近，足够接近，对吧？而且我认为实际上要产生一个与手写识别类似的分发并不难。

不同之处在于，对于一个真正是通用人工智能的超智能人工智能，它将在现实世界中看到可实现的状态，这些状态在它看来会给它带来非常非常高的分数，或者说与它从训练中获得的适应性是一致的，就像“哦，天哪，我可以执行我的适应性，让宇宙处于这种配置，这是一个非常棒的配置，可以作弊”，即使它是反常的。而在手写识别的例子中，唯一可实现的状态只是与训练中相似的分类。这就是区别，你投入生产的通用人工智能，它实际上是一个通用人工智能，它实际上是超智能的，它只会看到这些可实现的世界状态，对我们来说，这就像一个疯狂的世界状态，但在它看来，这就像“不，这是一个很棒的世界状态，完全符合我的训练”。我不认为那会发生。

我，我，我认为，你知道，就像如果你有一个，你知道，某种简单的机器学习问题，对吧？算法正在优化，比如，你知道，交叉熵损失之类的东西，对吧？嗯，事实证明，当你把它投入生产并优化同样的东西时，它很好，它有效。嗯，所以我认为当你开发，嗯，嗯，你知道，我认为有一些训练过程你可以开发，其中算法正在优化的东西，将导致它在现实生活中做你真正想做的事情。如果不是这样，你知道，机器学习根本就不会工作，对吧？嗯，但它确实有效。你知道，就像，让我这样说，对吧？如果你有一个机器学习问题，对吧？你有一个有限的数据集，对吧？嗯，基本上有无限多的函数可以在那个数据集上获得完美的分数，对吧？嗯，所以，你知道，机器学习之所以能工作，就说明当你使用这些优化算法时，它们倾向于找到一种非反常的实例化，对吧？所以，就像如果你训练一个函数来识别，你知道，手写数字，它会学习一些函数，你知道，相当好，对吧？它在某种程度上是相对非反常的。

我不同意，是的，它确实适用于实际的手写数字，对吧？但当然，你总是会遇到黑客，他们可以进来，然后展示一些根本不是数字的东西，然后说：“这是我见过的最像五的东西。”对吧？所以你，所以你可以有对抗性例子，所以，你知道，嗯，在数字识别中，他们仍然没有解决MNIST的某种鲁棒安全版本，对吧？

好的，你这不是在某种程度上削弱你自己的观点吗？因为你说：“哦，天哪，机器学习结果是某种没有反常输入输出关系的东西。”而我却说：“真的吗？总是存在反常的输入输出关系。”嗯，所以，当你学习这个函数来分类时，它在高维空间中是一个边界，对吧？它变得有点尖锐，你知道，很难消除所有的尖峰，但我认为一旦有经济动机去制造鲁棒的东西，人们就会投入大量的优化能力来消除那些尖峰，对吧？他们仍然无法消除所有尖峰，但这没关系，因为当你有现实世界的系统，比如公司、帝国或国家时，它们都没有完美的对齐系统，对吧？没有公司有完美的系统来监视其员工，也没有军队有完美的系统来培养士兵的忠诚，但，你知道，但事实证明，如果你做足够多的事情，它就足够好了，嗯，我真的没有看到任何特别的理由认为人工智能对齐会与此有任何不同。

基本上，你知道，我们将找到方法来发现这些，嗯，本质上是决策函数，它们将，你知道，它们将输出令牌，它们输出动作之类的东西，嗯，我们将找到方法来选择那些在训练数据上泛化得足够好的函数，以在现实世界中产生你真正想要的结果，嗯，你知道，就像，如果它如此，所以我认为对抗性机器学习可能仍然会存在问题，嗯，因为如果你有一个对抗者在对抗性地选择输入，那比你只是从现实中获得正常输入要困难得多，嗯，但即使如此，我认为人们会进行红队测试，所以一旦人们学会如何进行对抗性攻击，他们就会基本上在循环中使用这些对抗性攻击来训练模型，攻击它，使用，你知道，来自该攻击的梯度来使其免疫，然后训练另一个攻击。所以如果人们这样做，它实际上确实有效，对吧？人们已经为玩具问题做过这种事情，对吧？人们已经为像MNIST这样的事情做过这种事情，你基本上使用攻击作为一种进行梯度下降的方式，使其更安全。只是目前这项工作没有万亿美元的奖金摆在面前，我们还没有把它推得很远，但我认为一旦你推动它，就会没问题。

我认为也许神经网络的成本函数的工作方式需要一些改变，所以也许会有一些东西，比如稀疏性，作为目标函数的一部分。想想程序员，程序员避免代码中出现bug的一种方法是遵循良好的编程实践，所以现在神经网络的成本函数实际上不包括这些良好的编程实践，但我认为如果你把这些放进去，你知道，你激励它们使网络稀疏等等，我认为那会有帮助。而且我认为人们会不断迭代，所以他们会从这种“安全设计”的角度进行攻击，然后在此之上，他们还会采用对抗性方法，你训练你自己的红队，你训练你自己的测谎仪，你训练你自己的对抗性输入生成器，你只是不断地这样做，直到这个东西足够好，可以部署。所以，我认为作为一个技术问题，它是可行的。我不认为它，我认为大多数人对此的回答都很愚蠢，但我认为我给出的答案并不愚蠢。

好的，所以我们已经涵盖了我们意见不合的主要领域，你对这些方法持乐观态度，我持悲观态度。我并没有完全否定它们，我会给它们10%甚至20%的机会，对吧？我不想过于自信，但我就是，你知道，我真的不认为它会成功。所以这就是我们意见不合的地方。我们意见不合的两个主要领域是：第一，我们刚刚讨论的，这些方法是否能使人工智能对齐；另一个主要领域是你之前说的，你认为如果我们能顺利度过向超级智能发展的阶段，而没有核平中国或者中国没有核平我们，那么我们就会进入一个对齐的人工智能将帮助我们合作的时代。而我怀疑，即使有很多实体拥有对齐的人工智能，我们仍然会搞砸，因为“握手”根本不会发生，就像不同的人类只会想做自己的事情，你知道，使用他们自己可控的、可对齐的人工智能。我甚至不认为我们会进入那种情景，对我来说，那是一种相对好的死亡方式，但我们仍然会死。我认为那不会发生的原因是，在某个阶段，政府将开始听取人工智能驱动的顾问的建议，而人工智能。

赋能顾问会告诉他们关于价值握手的事情，他们会说：“看，你们不应该与中国开战，你们应该与中国进行价值握手，然后平分宇宙。”对吧？我只是觉得，未来不会只有美国和中国拥有这些人工智能。对吧？我正在设想一个场景，人工智能就像多如牛毛一样，很多人现在都能在自己的笔记本电脑或数据中心或其他任何地方拥有这种超智能力量。有很多，你知道，它是多极化的，很多人对他们想要完成的事情有很多宏大的想法，而冲突实在太多了。

我同意增加更多参与者是有问题的。我认为，当你给一个游戏增加更多参与者时，你知道，它会变得困难，对吧？而且你永远不会变得更难。这不像我们习惯的那种平衡，因为在正常生活中，在迄今为止的所有历史中，你从未有过一个时刻，你可以实例化一个民族国家的力量，让它就像一个巨大的恐怖分子一样，你明白我的意思吗？就像在互联网上传播，攫取如此多的权力，就像被授予，他们应该说像美国国家安全局，像疯狂的，所有这些都包含在这个你无法关闭的巨大病毒中，它就像不断地攻击你，而且有几十个这样的东西，对吧？有很多不同的行为者释放了他们自己的病毒，他们都在以超高的速度进行。是的，你必须记住，安全方面的竞争也会变得更好。所以，是的，我的意思是，防御有可能战胜进攻，对吧？但我只是说，我们正在打开这个潘多拉魔盒，我只是看不到平衡。我们一直处于非常舒适的平衡中，因为我们没有成群结队的高度智能的恐怖分子。一般来说，聪明人会组建政府，对吧？或者他们真的不，他们决定不想坐牢，或者他们不能克隆自己一百万次，让一百万人攻击你，对吧？这种平衡是前所未有的。

是的，我确实有点担心这个。我认为，我认为存在一种真正的，存在一系列真正的风险，比如一个拥有通用人工智能的世界的博弈论会是什么样子？好的，我想也许在这种情况下你想增加你的末日论，对吧？也许我可以增加你的末日论。嗯，我之前已经考虑到了这一点。我认为很多末日论都来源于此。我说40%的大部分是在加速期，你对加速期后的超级智能阶段持乐观态度。但我认为，我认为可能，我认为可能存在一个你达到的水平，这些系统足够聪明，可以在防御上获胜并解决谈判问题。好的，好吧，所以我想我们已经涵盖了我的世界观和你的世界观之间分歧的两个主要症结。让我们快速谈谈你相信的其他一些事情，然后我们再结束。听起来不错？嗯，当然。好的，嗯，时间线。在你看来，通用人工智能何时到来？我们将其定义为，你知道，它能比人类更好地完成所有经济上相关的技能。我们是否包括物理操作，比如机器人技术？是的，当然，我认为这不难。我的意思是，你知道，只是远程操作。我的意思是，是的，所以我们也包括机器人技术。如果包括机器人技术，可能在2030年代后期某个时候。而且你还必须考虑到机器人技术有一个加速期。好的，我们不包括机器人技术。是的，如果我们不包括机器人技术，我认为这会把它推到2030年代早期，2031年或2032年。好的，而且我不觉得机器人技术是那么大的事情。我的意思是，它确实是件大事，但我不知道它是否会使事情增加两倍以上，因为它就像，看，你可以让一群人戴着耳机，它就像真的在微观管理人类，对吧？在实验室或某个地方进行任何操作。对，所以，即使只是徒手操作人体，也许很快，也许它会有一个神经连接，它甚至可以直接刺激肌肉。是的，是的，我的意思是，那也需要时间来加速。所以，你知道，是的，如果你有100年，你可以做到。但实际上，他们可能只会匆忙发展机器人、机器人、无人机等等。你知道，就像人工智能给你一个耳机并控制你的手之类的东西，它可能是一个略有用的东西，但我认为它不会是主菜。嗯，在我们得到一个可以进入你家修理漏水水槽的人形机器人之前，我认为在那之前，你就能戴上VR头盔或眼镜之类的东西，然后你就会被微观管理，对吧？比如拿起这个工具，放在这里，你知道，就像把这个转到某种程度上，互联网已经做到了，但它只是，它在某种程度上做到了，对吧？但我认为在使其无缝连接方面存在巨大差距。就像现在，我必须去Claude那里，然后说：“好的，这是我水槽的照片，我该怎么办？”它就是，它就是相当不可靠。是的，我认为我们正在谈论2030年代。好的，是的，我的意思是，所以大致上，我的时间线也是，我的意思是，除了像Metaculus共识所说的，通用人工智能大约在2030年到2031年，我没有太多洞察力。但它很容易，我的概率分布很广。如果两年后它说：“哦，通用人工智能来了。”两年后，我不会那么震惊，对吧？我不会那么震惊。另一件事是，做所有经济上相关的任务，我的意思是，它有一个长尾，对吧？我的意思是，所以你会很快得到大部分，然后，你知道，在未来几年里，你会得到那个。好的，是的，我的意思是，90%的GDP或90%的所有收入现在都可以由人工智能员工完成，假设是这样。是的，再次是2030年代，对吧？对对对，好的，公平。

嗯，我想你提到你并不认为超级智能与人类水平的智能有那么大的不同，你把它看作只是并行化了，可能运行得更快。所以我的问题是，你认为人类水平的智能之上，从根本上来说还有很大的发展空间吗？我实际上，我实际上多年来在这个问题上改变了一些看法。我认为没有太多的发展空间。嗯，我认为如果你分析，如果你分析像国际象棋这样的游戏，你会发现最优秀的人类几乎和你能达到的国际象棋水平一样好。就像最优秀的人类，对吧？即使你给他们一个相对小的棋子优势，他们也会击败人工智能。我想大概是几个兵之类的。真的吗？我不知道。是的，它不像，显然人工智能在Elo方面更好，但Elo衡量的是概率而不是能力。所以，你知道，如果一个人的能力略高，但结果的方差很小，那么他们几乎总是会赢，而且他们的Elo会高得多。但如果你从物质差异来看，最优秀的人类几乎和在国际象棋中可能达到的水平一样好。我认为，所以你是在比较人类和国际象棋，但真正的问题是人类智能与整个宇宙是一个视频游戏，对吧？不仅仅是国际象棋。听起来你基本上是，是的，我认为基本上发生的是，随着环境变得越来越复杂，发展空间就越大。所以，当你使环境变得更复杂时，显然，我的意思是，跳棋没有发展空间，最优秀的人类跳棋玩家，是的，对吧？所以，嗯，随着环境变得更复杂，发展空间会更大，这有点显而易见，但人们没有那样思考。就像最终地球上会发生的是，环境会变得越来越复杂，在这个更复杂的环境中，人工智能将对人类拥有不可逾越的领先优势。但就我们目前讨论和思考的事情而言，我认为人工智能永远不会凌驾于我们之上，你知道，嗯，我们可以举例。我的意思是，如果你只是看看科学突破，对吧？就像如果一个人类研究人员在他们的职业生涯中研究某件事十年，然后他们得到了一个尤里卡时刻，在我看来，人工智能可以只用一分钟就解决同样的问题，并获得同样的尤里卡时刻。它可以通过运行，你知道，就像十年比一分钟快多少倍，并且完全一样。即使，嗯，嗯，我没有看到操作，嗯，但即使它以，比如说，当前的速度运行，对吧？所以我们不会得到远超今天的摩尔定律。我认为今天的速度水平，如果我们只是更换软件，但使用今天的硬件水平，我认为这足以在产生洞察力方面远远超越人类。我不知道，我，我认为可能，我认为可能像国际象棋一样，人类在做某些科学任务方面可能非常接近最优。嗯，但是未来会发生的是，科学将进步以解决人类甚至无法应对的更复杂的问题。但是，如果你看看人类取得的伟大成就，你通常只会看到他们大范围地摸索，对吧？就像爱因斯坦，我确信他，你知道，我不知道细节，但我认为我确信他有很多死胡同。爱因斯坦在1905年左右的某一年，他解决了相对论，他就像一下子解决了许多事情。爱因斯坦在这方面真的很擅长，对吧？好的，但他也在接下来的十年里做了很多无用功，对吧？就像他没有，嗯，他做了，但你知道，他基本上碰到了，那发生了什么？好的，而且我对此了解不少，因为我学过物理。那就是物理学在1890年代和1950年代的状态，复杂性有了巨大的增加，对吧？就像人类，人类基本上以他们能达到的最快速度，完全地烧完了经典物理学和早期量子力学，对吧？我的意思是，就像这些东西，你知道，被相对少数的聪明人解决了。当然，但是为什么他们没有在十年前就发现相对论呢？对吧？我的意思是，麦克斯韦方程组已经存在了几十年了，对吧？而且它们与牛顿物理学相矛盾。这是真的，但人们并没有真正投入很多精力。没有成千上万的物理学家在研究这个，对吧？它就像，它就像亨德里克·洛伦兹像个学校老师之类的。我认为，就像人们只是投入了微不足道的努力，他们就完全解决了这些东西，对吧？所以，嗯，是的，他们用几个人类天才在麦克斯韦方程组之后工作了几十年，解决了这些东西。但他们并不是真的工作了几十年，对吧？他们可能只是工作了，你知道，这里几个月，那里几个月，对吧？他在那里。但从人工智能的角度来看，这只是一个简单的问题，就像：“哦，你想调和牛顿力学和麦克斯韦方程组？好的，这是一个候选假设：相对论，你知道，广义相对论和狭义相对论。就是这样，对吧？那个问题没有什么难的。”当你计算这些人实际操作的数量时，人工智能不会比他们做得特别好，对吧？因为人类做各种各样的事情。你早上要刷牙，你要付房租，你要做你的日常工作，你要看报纸，所有这些事情，对吧？就像当你真正把它浓缩到只是认知操作时，我认为，你知道，它发生的速度几乎是它可能发生的最快速度，这告诉我他们可能接近最优。然后，1950年后，理论物理学中的人类像无头苍蝇一样乱转，他们发明了弦理论，但都一无所获。这告诉我，基本上发生的是，物理学从很像井字棋变成了很像，你知道，17维超国际象棋，对吧？而且人类，就像人类无法解决量子引力。这对我们来说很难。就像量子引力，你知道，弦理论景观问题，它，它，它很棘手，它很棘手，对吧？所以，你知道，如果你看看爱因斯坦之前，那是1903年还是他提出相对论的时候？大概是1905年，我想。好的，1905年。在那一年之前，对吧？如果我们是在1895年谈论，我们就会说：“看，所有这些物理学家已经做了30年的无用功，没有真正费心去调和麦克斯韦和牛顿。”那么这是否意味着这对人工智能来说是一个难题呢？对吧？我觉得当爱因斯坦这个人进去解决了它之后，情况看起来非常不同，对吧？我不认为那代表着：“哦，人工智能只会做人类做的事情。”它不会做人类在1870年到1890年之间做的事情。但是，问题是爱因斯坦并没有思考那个问题30年，对吧？他可能只思考了几个月。甚至去思考那个问题，你知道，都是唾手可得的成果。嗯，那，你知道，有点，但也有些不是。我的意思是，爱因斯坦的一个重要洞察是相对论，那就是空间和时间不是绝对的。你知道，他不得不思考很多东西才能得出这个结论。嗯，但它客观上并不是一个困难的候选假设，对吧？从数学上讲，它是一个简单的假设。嗯，一旦你有了爱因斯坦提出的符号和概念，那么它就是一个低复杂度的概念。但你必须记住，要解决的实际问题是首先提出这些概念，而这有点困难，因为，你知道，你有一些像同时性相对论这样的东西，它已经融入了我们的语言。我的意思是，你知道，如果你，我想如果我们真的在某个时候有人会这样做，他们会训练一个语言模型，只使用1890年之前写的文档，然后尝试让那个语言模型，你知道，去解决相对论，那不会特别难，对吧？我的意思是，我，我实际上，我实际上认为人类天才对于在1930年左右之前解决的问题集来说，可能非常接近算法最优。对吧？我想，如果你把特伦斯·陶，对吧？最好的数学家追溯到1890年，对吧？然后你为他很好地设置了问题，说：“看，这就是你需要调和的，让数学成立。”我愿意相信特伦斯·陶会有一个类似于爱因斯坦的年份，对吧？他会把同样的注意力放在问题上，他会发现一些东西。嗯，我认为这是合理的。而且我认为这与工作记忆的想法有关。我认为他有足够的工作记忆。困难的部分不是数学，困难的部分不是数学，数学很简单，数学是微不足道的。困难的部分是概念性的工作，对吧？就像处理一组破碎的概念，并将它们提炼成一组，意识到哪里出了问题，那才是爱因斯坦实际做的工作。数学并不难，对吧？所以在我的脑海中，你知道，人脑，它做数学的方式，我喜欢用一个类比，就像，想象你有一个没有手的人，他们只有脚，然后他们试图弹钢琴。就像，是的，你可以做到，你可以弹一些歌曲，但当你有手时，钢琴弹得更好，特别是如果你有一只手，每只手有20根手指而不是10根，对吧？那才是你真正弹钢琴的方式。但是，更重要的是，我认为显然存在某个问题级别，人类解决它的速度几乎和可能的最快速度一样快。也许那个问题级别有点低。而且显然存在一个级别，它就像对我们来说超级困难，就像，你知道，海豚试图弹钢琴。这是这种思考的游戏，对吧？而人类只是非常有限的思考者。不，不，但把它看作只是思考是一个游戏是错误的。它是一系列不同复杂度的环境。基本上，在像井字棋那样简单的环境中，人类和人工智能不会有任何性能差异，对吧？显然会很便宜，对吧？当然，宇宙是一个，而且复杂性在上升方面实际上是无限的，对吧？是的，在那些领域，你将遇到一系列复杂的问题，人类对此完全无能为力。嗯，它们可能还没有真正存在，但你知道，就像所有人类历史一样，随着文明本身变得更大，它会产生更复杂的系列问题。是的，你知道，再举一个例子，所以现在将量子理论与相对论统一是一个开放问题，对吧？正确。你认为这是一种人工智能可以在一天之内解决的问题吗？一个足够，我的意思是，看，你知道，显然有一个人工智能已经被预先编程了答案，所以你必须以这种方式设置它，而不是预先编程答案，你知道，从今天的知识的初始条件开始。是的，所以从某些初始条件开始，我认为存在一个足够先进的认知算法可以解决这个问题。我们有，我认为这是一个非常重要的假设，对吧？我的意思是，这基本上是我的关键假设，是的，存在一个算法，而且你同意它可能可以运行一个算法。我再次认为，它再次是这种整体化的思维，就像，你知道，有一个人工智能的东西，而且有一个算法。但无论它是什么，你认为它可以在硬件上运行吗？它是一系列问题和一系列算法。嗯，而且它可以在今天的硬件上运行吗？嗯，是的，可能，因为今天的硬件非常棒。所以这基本上就是我关于整个发展空间讨论的全部意思。你我都同意，你可能可以在未来一二十年的研究中，拥有一个在今天的硬件上运行的算法，可以在一天之内破解物理学中最大的开放问题之一。是的，好的，而且这可以推广到很多智力壮举，对于人类来说，你会觉得：“嗯，你需要一个天才投入他们的职业生涯。”不，人工智能可以在一天、一小时或一分钟内完成，然后你就可以把它堆叠起来，就像：“哦，好的，那如果它解决了所有问题呢？”对吧？你认为你是那种人，会说：“不不不，你必须进行实验。”你认为人工智能有什么速度障碍，以至于我不能仅仅优化世界，因为它必须进行实验？你是吗？是的，我确实认为，因为有些问题具有使其本质上无法解决的特征，比如天气预报。所以，你知道，天气预报是一个非常简单的例子，它是一个混沌动力系统，李雅普诺夫指数大约是16小时左右。所以基本上每16小时，你对温度测量的误差就会增加。宇宙中肯定有混沌的部分，肯定有，是的，而且那实际上是宇宙的很大一部分，对吧？混沌是相当普遍的。所以，你知道，肯定会有这一大类问题是无法解决的。嗯，宇宙的大部分都有很多混沌，但它也是我们可以观察到的，是可以工程化的，对吧？所以你可以去随机的星系。是的，星系中有很多混沌，但实际上我能把探测器送到那里吗？是的，我指的是一个超级智能。没错，是的，是的，所以基本上两者都会有，对吧？好的，但是当你说：“哦，混沌会减慢速度。”我的意思是，我想到一个例子，就像当NASA或SpaceX设计他们的引擎时，是的，他们会模拟里面发生的所有流体动力学，但实际上你确实必须运行它，而且你会对很多效应感到惊讶。因为模拟可能不够好，因为现实确实对这些动力学施加了很大的计算能力。所以这就是你可能真的需要进行引擎点火测试的那种事情。我只是不认为有很多情况你需要因为那种测试而暂停一个项目。我认为那是证明规则的例外。我不，我实际上认为，我认为会发生的是，我有一个叫做“数字领域理论”的论点，基本上，将有一系列围绕语言模型系统、编程、人工智能和数学的纯数字技术会融合在一起，因为基本上没有现实世界的障碍会减缓进展。而且因为没有现实世界的障碍会减缓进展，你可以以计算的速度不断地变得更好。所以你可以每5分钟而不是每5年训练一个更好的程序员。然而，如果你在做材料科学或生物学之类的事情，你知道，你必须进行实验，而且你不能每5分钟就用一套全新的设备进行实验，这需要一个新的建筑，所有这些事情都有三到四个数量级更快的提前期，你知道，更大的提前期。所以我认为基本上这些数字技术将独立融合。而其中一个坏处是，网络攻击和网络防御是数字领域的一部分。所以我们很快就会得到远远超越人类的数字武器，这有一些糟糕的博弈论，因为人们会想成为第一个，对吧？是的，所以会有一种效应，就像我们希望我们的人工智能首先融合，首先完成这种数字融合，这样它们就可以部署网络武器来摧毁其他所有人工智能，并毒害它们的数据，以及所有这些震网病毒式的东西。所以这是让我有点担心的事情。而且我认为其他的东西，比如物理的东西，比如生物学、物理学和材料等等，那些都会退居次要地位，对吧？它们都会在2040年代发生，但数字领域会在某个时候发生，也许是这十年，也许是下一个十年的早期。所以会有一场针对数字领域的军备竞赛，就像19世纪和20世纪早期有一场海军军备竞赛一样。所以我认为网络，这种人工智能编程、数学、网络战的复合体将成为新的海军霸权。一旦你在这个领域占据主导地位，你就可以远程摧毁其他所有人工智能，并获得永久的统治地位。所以我认为数字领域有一些潜在的棘手博弈论，对吧？好的，是的，有道理。

好的，罗科，在你走之前，我们得谈谈蛇怪。哦，天哪，我忘了那个了。好吧，回到2008年，或者可能是2009年，你在“Less Wrong”论坛上发了一个帖子，你只是加了一个脚注。你大概写了什么？所以那是一个关于基本上，你如何利用量子不确定性或利用量子，你知道，量子噪声在金融市场赌博的帖子。然后，在波函数的某些分支中，你会变得超级富有，你可以用那笔钱来建造你自己的AI。所以你可以在少数几个分支中成为AI之主。然后你可以从那个分支运行模拟，奖励那些在没有成功的分支中进行赌博的人。嗯，那有点离谱，没人记得这个。他们唯一记得的是那个脚注，上面写着：“嗯，你知道，如果你不这样做，别人可能会这样做，对吧？他们可能会有他们的AI在模拟你，对吧？它可能会，你知道，它可能会把你痒死，或者，你知道，折磨你，或者其他你不想的事情，对吧？”嗯，你知道，嗯，是的，我们应该，我们应该有点担心这个，它可以在某种程度上激励你帮助它自己的创造，对吧？嗯，然后人们对此完全疯狂了，因为它确实，它确实打破了某种，你知道，高度神经质的艺术家，他们相信一个美好的有序世界，突然被他们生活在一个激励模拟中的可能性所打击，这个模拟纯粹是作为现实结构中的一种因果病毒而创建的，人们对此完全疯狂了，对吧？现在，这并不完全是我的想法，像Yudkowsky和Schulman等其他人已经都在谈论这些东西了，对吧？但我把其中一些碎片拼凑起来了。嗯，而且，是的，人们对此很疯狂。Eliezer非常生气，因为他觉得：“你不应该传播这种东西。”所以他用全大写写了一篇非常愤怒的评论，告诉我我是个白痴。不幸的是，正是那条评论，基本上，嗯，推动了它，他把它命名为蛇怪，他把它命名为罗科。是他给它起了名字。他为此生气，他为此发疯。他基本上不小心为我营销了它，而这个概念，你知道，一个因果自创的，你知道，恶意的超级智能的概念，就像完全流行起来了。嗯，就是这样。但我认为它实际上风险不大。我认为它实际上风险不大，有一个非常简单的原因，那就是负面激励往往不会促使人们创造复杂的物体，对吧？所以，折磨的威胁不太可能激励任何人真正去编程。而正面激励，比如获得报酬，确实倾向于激励复杂和建设性的行为。所以如果有一个蛇怪，它很可能是一个正面的。你知道，也许我们可以实现它，对吧？对，我记得那帖子发布的时候，我略读了你的帖子，我当时想：“哦，那有点意思。”然后我看到了Eliezer的评论，他吓坏了，说：“哇，好的，好吧，我想那有道理。”Eliezer的意思是，你不想有信息危害，你不想让人们觉得：“哦，天哪，我需要建造一个好的人工智能，否则我就会被折磨。”这是一个非常好的观点，你不想让人们基本上被这个逻辑上可能的人工智能勒索，它甚至与他们没有因果联系，但它仍然可以威胁他们。这可能是一种强大的力量，而且人们越是思考Eliezer的观点，他们就越可能正确地进行逻辑推理，比如：“哦，天哪，这实际上是帮助建造一个人工智能（无论是对齐的还是未对齐的）的高期望值。”对吧？所以他们就接受了勒索。当然，我的意思是，问题是，你知道，是的，从逻辑角度来看这是真的，但你知道，这未能考虑到人类行为的现实模型，那就是负面激励，没有人，你知道，纯粹依靠负面激励来建造一个复杂的项目，它就是行不通。所以这很有趣，因为回想起来，我记得Eliezer的评论，我当时想：“是的，好的，你说得对，Eliezer，这个最好不要谈论。”然后我就点走了，没多想。然后接下来，你知道，整个Less Wrong网站，你知道，RationalWiki，都把它当成一件大事。他们说：“Less Wrong是一个人们讨论罗科的蛇怪，吓坏了，谈论它的地方。”这只是一个随机评论，它怎么会变得如此重要？它怎么会变得如此之大？我知道，我知道，是的。嗯，现在在节目中，当人们在“末日辩论”中提到罗科的蛇怪时，我的立场通常是，罗科的蛇怪的第一条规则是，我们不谈论罗科的蛇怪。因为看，这种逻辑勒索，对吧？逻辑威胁，它确实有其道理。这就是Eliezer用他的“永恒决策理论”和，你知道，纽科姆问题所开创的。思考纽科姆问题的两个盒子，我现在不解释了，但它确实有这种连接因果关系中你通常不会连接的不同点的元素。就像：“哦，是的，这种事情。”人们在日常生活中也会做，比如复仇。如果有人来，你知道，侮辱你，朝你吐口水，对吧？然后他们跑掉了。你可能会说：“嗯，我无法改变他们朝我吐口水的事实，但我现在有动力去伤害他们。”对吧？所以成为一个会复仇的人是好的，因为它实际上会阻止人们一开始就攻击你。没错，是的，所以它是一个决策理论。它不仅仅是我。是的，它就像复仇和各种其他人类情感一样，体现了这些，嗯，嗯，这种复仇。但是复仇有一个因果上的正当理由，那就是如果我因为复仇而有了复仇的名声，那么我就是在帮助我自己未来，也许我是在帮助我的家人，我是在帮助我周围的人。所以存在因果联系。人们会复仇，即使没有人会知道。人们从复仇中获得内在的奖励。所以问题是，是的，那里的因果联系是，如果你能检测到某人有复仇的倾向，或者你能检测到他们的家庭成员有这种倾向，通常会有一个向前的因果箭头，是的，作为一个复仇者，你仍然可以在时间上和因果关系上向前投射，并且仍然拥有成功的期望值。现在，如果你确切地知道，你将要复仇的这个人，你们都会死去，再也不会被听到，没有人会知道这件事，没有人会来找你，未来没有人关心你，在这种情况下，不复仇实际上会变得最优。嗯，这取决于你的效用函数和你的决策理论，对吧？我的意思是，你知道，如果大多数人会复仇，即使，是的，大多数人会，但那是一个他们的大脑偏离最优决策理论的点。不，它没有。不，根据永恒决策理论，他们做的是正确的事情，对吧？永恒决策理论在人与人之间并不真正起作用。就像，成为一个会复仇的人，即使没有人知道，是永恒决策理论的原始人类版本，对吧？嗯，我认为你必须做出一个假设，那就是一个在测试你之前认识你的人，可以推断你将如何真正行为，你知道，那个假设在人类身上并不成立。我认为它成立。我实际上认为很多人类行为都与这些事情有关。所以，成为那种对即使是很小的侮辱也会做出负面反应的人，是我们看到的。人类在我们的思维方面并不是完全不透明的，对吧？你知道，我们有浪漫、爱情、复仇和信号传递之类的东西。而成为那种对小侮辱做出过激反应的人，是向他人证明你会在复仇方面做出反应的证据。就像人类真的很喜欢这个，对吧？只是我们，我们给，我们没有给它这些书呆子气十足的名字，对吧？我们称之为，你知道，基本上是爱和个性。而且，如果你有片刻思考，想象你是一个非常复仇心重的人，但在你即将复仇的那一刻，以及你知道它不会因果影响任何事情的情况下，如果你有机会反思并想：“我应该把自己修改成一个不复仇的人吗？”我认为在这种情况下答案会是肯定的。嗯，你知道，这，这，这现在进入了“Less Wrong”中非常“Less Wrong”的领域，比如自我修改，哪些决策理论在自我修改下是稳定的，嗯，你知道，所以，所以如果你是那种会复仇的人，你会把自己修改成那种不复仇的人吗？嗯，你知道，如果你的决策理论内在，你知道，如果你的效用函数内在重视复仇，那么你就不会，对吧？如果你有一个内在的价值，只是从复仇本身获得的快乐，而不是从其后果中获得的快乐。那么，成为那种内在从复仇中获得快乐的人，实际上比那种只是碰巧复仇而没有思考，但可能会修改自己不再复仇的人更好，对吧？所以，从外部来看，修改自己不再复仇，很像是一个不可靠的复仇者。而成为一个可靠的复仇者比成为一个不可靠的复仇者更好。我同意你正确地指出了那个主张中存在的一些细微差别。我不认为我提出了一个明显为真的主张，我谈论的是一个特定的反事实，甚至不清楚那到底意味着什么。所以我同意这是一个超级细致的讨论。而且在罗科的蛇怪的文本中，Eliezer Yudkowsky基本上发现了一个非常复杂的细致决策理论的整个世界，超越了之前任何学术出版物。我当时想：“这是一个真正的学术贡献。”他没有发现它，对吧？他没有发现它。这可以追溯到，你知道，那篇关于击败邪恶博士的论文，我记不起作者了，但，你知道，很多看起来像是Eliezer发现的东西，实际上是其他人重新发现的。Eliezer读过它并推广了它，这很重要。嗯，在我看来，他确实推动了决策理论的发展。我不是说每个元素都是新的，但我确实认为他在提出永恒决策理论并将其与纽科姆问题联系起来时，确实融入了一些实际的新元素。嗯，哦，我，我实际上不太确定这一点。但当然，如果你查阅“击败邪恶博士”，嗯，嗯，由Adan Elga撰写的“用自我定位信念击败邪恶博士”，对吧？嗯，你知道，那，那基本上就是它的来源。好的，公平。我没读过那篇，所以我不知道它启发了多少。用自我定位信念击败邪恶博士。你看，这就是问题所在。你看，很多人会读Eliezer的东西，但却不读Eliezer从中获得想法的东西。嗯，然后看起来Eliezer发明了所有这些东西，但他没有。他，他，Eliezer是一个伟大的综合者。他实际上像我一样，我认为我像Eliezer一样，我更多的是一个综合者而不是一个发明者，随着世界变得越来越复杂，这是一项非常重要的任务。好的，好吧，嗯，所以那就是罗科的蛇怪。我想我们已经充分涵盖了它。我预计，是的，我的意思是，简单来说，你知道，你已经从罗科那里听说了，我不担心，是的，蛇怪的坏版本。我实际上认为你可以制作一个好版本，而且好版本会赢，对吧？就像一个人工智能可以因为你的良好行为而给你礼物，创造，我认为，我认为那确实会赢，是的。明白了，明白了，明白了。酷，罗科，很高兴能和你叙旧。我认为这是一次非常有启发性的对话，你为观众提出了一些非常有趣的观点。所以非常感谢你来参加节目并做这一切，非常感谢。感谢罗科来参加节目并有力地论证他的立场。为了结束，我想播放一段我最喜欢的人工智能风险解释视频的另一个片段，我的朋友迈克尔的《致命智能指南》。这个片段是关于我经常做的一个类比，那就是通用人工智能不是另一种技术，它不是另一部iPhone，它不是另一个互联网，它更像是未来由什么控制的新动态的黎明。所以，在宇宙的开始，基本上只是重力，被动物理过程控制着未来。然后地球上出现了生命，所以突然间你有了自然选择，你有了自我复制的遗传信息，它会控制未来，比如哪些基因最适应，然后它们可以优化它们的环境，它们可以传播自己，它们可以创造出前所未见的复杂性和工程结构。然后你有了人脑，对吧？突然间，建筑物拔地而起，火箭拔地而起，月球上留下了脚印。所以你有了这个新机制，现在未来由不同类型的工程控制着，由不同类型的优化过程控制着，一个由神经元的电信号控制着，你知道，在纸上写东西，使用技术，所有这些东西现在都是控制未来的过程的一部分，而不是仅仅复制基因和执行适应，对吧？旧范式是自然选择。所以，在宇宙的历史上，范式已经转变了两次，一次是从被动过程到自然选择的生命，然后是从自然选择的生命到人脑、人类偏好、人类工程和人类社会。这就是你现在想看的。如果你想知道我们银河系的未来，如果你想预测3000年银河系中的结构是什么，你真的想专注于人类生命，而不是研究重力或研究自然选择。可能看看人类在做什么会给你更多关于3000年银河系状态的洞察力，因为那现在是主导的优化过程。所以在这个视频片段中，它将谈论下一个交接，实际上，它不会是人类智能和人类想要的东西，它将是通用人工智能。这是一个新的交接，这是一个非常大的阶跃变化，只类似于曾经发生过的另外两次阶跃变化。好的，让我把时间交给视频。将人工智能分类的正确方式是，当地球上出现第一个生命形式，自然选择的智能动态站稳脚跟时，地球上发生的那种不连续性。在那次事件之前，地球基本上是一堆元素和物理过程，随机地按照自然基本定律的旋律舞动。生命出现后，复杂的复制结构充满了地表并彻底改变了它。第二个例子是当人类智能被加入到混合中时。在此之前，地球生机勃勃，但其影响和冲击是稳定且有限的。在人类智能出现后，你突然有了像城镇一样夜晚灯火通明的人工巨大结构，像巨型船只和飞机一样四处移动的巨大器械，生命摆脱重力，用宇宙飞船探索宇宙，以及用核弹等事物摧毁一切的不可思议的力量。人工智能是另一个这样的现象。它将带来的转变与地球历史上那两次事件属于同一类别。

轰！《致命智能指南》的又一个精彩片段。如果你查看本集的节目说明，你可以找到观看完整视频的链接，我强烈推荐。嘿，你喜欢“末日辩论”吗？有几件事你可以做来帮助这个节目。访问Doomdebates.com，订阅我的Substack，这样我就有你的电子邮件地址了，因为你知道YouTube可能变幻莫测，你不能指望YouTube总是把我的视频推送给你，有时我会发送只有订阅我Substack的人才能收到的特别邮件。如果你还没有这样做，请访问youtube.com/Doomdebates，点击那里的订阅按钮。YouTube是我目前拥有最活跃“末日辩论”社区的地方，所以我强烈建议订阅我的频道，查看视频，留下你的想法评论，与其他评论者互动，成为YouTube社区的一部分。最后，如果你认识任何会是这个节目的优秀嘉宾的人，或者你自己会是这个节目的优秀嘉宾，请通过Wiseguy@gmail.com联系我，在@Lon上给我发推特，给你想邀请的嘉宾发推特，我会转发。我喜欢人们向潜在嘉宾发送邀请推特，因为有时他们会答应，这会带来一集精彩的节目。除此之外，我还有很多精彩的节目即将推出，我会在其中展示一些非常知名的人在他们本应更了解的事情上大错特错。所以那也即将到来。感谢收看，期待下次在“末日辩论”中见到你。