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1960年，后来获得诺贝尔经济学奖和计算机科学图灵奖的赫伯特·西蒙(Herbert Simon)在他的《管理决策新科学》(the New science of Management Decision)一书中写道，“20年内，机器将有能力做任何人类能做的工作。”
历史上充满了对技术的乐观预测，但这些预测都未能实现。在人工智能领域，最大胆的预测涉及到能够执行人类所能完成的任何任务的系统的到来，通常被称为人工通用智能(AGI)。
因此，当谷歌DeepMind的联合创始人兼首席人工智能科学家谢恩?莱格(Shane Legg)估计，到2028年，人工智能有50%的可能性被开发出来时，人们可能很容易把他视为又一个没有吸取历史教训的人工智能先驱。
不过，人工智能无疑正在迅速发展。OpenAI ChatGPT的语言模型GPT-3.5是在2022年开发的，在未来律师必须通过的标准化考试统一律师考试(Uniform Bar Exam)中获得了213分(满分400分)，在人类考生中排名垫底10%。几个月后开发的GPT-4得分298分，排在前10%。许多专家预计这一进展将继续下去。
阅读更多:4个图表显示为什么人工智能的进展不太可能放缓
莱格的观点在目前构建最强大人工智能系统的公司领导层中很常见。今年8月，Anthropic的联合创始人兼首席执行官达里奥·阿莫代伊(Dario Amodei)表示，他预计“人类水平”的人工智能将在两到三年内开发出来。OpenAI首席执行官萨姆?奥特曼认为，人工智能有望在未来四五年内实现。
但在最近的一项调查中，当被问及他们认为人工智能何时能够比人类工人更好、更便宜地完成每项任务时，1712名人工智能专家中的大多数人都不那么乐观。另一项针对拥有卓越业绩记录的精英预测者的调查显示，他们的乐观程度更低。
预测谁是正确的赌注很高。和许多其他人工智能先驱一样，莱格警告说，未来强大的人工智能系统可能会导致人类灭绝。即使是那些不太担心《终结者》场景的人，也有人警告说，一个可以在任何任务上
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取代人类的人工智能系统，可能会完全取代人类的劳动。
在构建最大、最强大的人工智能模型的公司工作的许多人都认为，AGI的到来迫在眉睫。他们赞同一种被称为“缩放假设”的理论:即即使在此过程中需要一些渐进式的技术进步，继续使用越来越多的计算能力和数据来训练人工智能模型，也将不可避免地导致AGI的出现。
有一些证据支持这一理论。研究人员已经观察到，用于训练人工智能模型的计算能力(也称为“计算”)与它执行给定任务的表现之间存在非常简洁和可预测的关系。对于大型语言模型(LLM)——为chatgpt等聊天机器人提供动力的人工智能系统——缩放定律可以预测模型预测句子中缺失单词的能力。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼最近告诉《时代》杂志，在OpenAI研究人员发现了缩放定律之后，他在2019年意识到，AGI的到来可能比大多数人想象的要早得多。
2023年度最佳CEO:山姆·奥特曼
甚至在缩放定律被观察到之前，研究人员早就明白，使用更多的计算来训练人工智能系统会让它更有能力。在过去的70年里，随着成本的下降，用于训练人工智能模型的计算量相对可预测地增加了。
专家们利用基于计算机预期增长的早期预测来预测人工智能何时可能与人类匹敌(然后可能超过)。1997年，计算机科学家汉斯·莫拉维克(Hans Moravec)认为，到本世纪20年代，廉价硬件的计算能力将与人脑相媲美。广泛用于人工智能训练的英伟达A100半导体芯片价格约为1万美元，可以执行大约20万亿次浮点运算 ，而本世纪末开发的芯片将具有更高的性能。然而，人类大脑使用的计算量的估计相差很大，从每秒1万亿次浮点运算(FLOPS)到超过1万亿次浮点运算(FLOPS)，这使得很难评估Moravec的预测。此外，训练现代人工智能系统比运行它们需要更多的计算，这是Moravec的预测没有考虑到的事实。
最近，非营利组织Epoch的研究人员制作了一个更复杂的基于计算机的模型。Epoch的方法不是估计人工智能模型何时可以用与人脑相似的计算量进行训练，而是直接使用缩放定律并做出一个简化的假设:如果用给定的计算量训练的人工智能模型可以忠实地再现给定的文本部分——基于缩放定律预测这种模型是否可以几乎完美地重复预测下一个单词——那么它就可以完成生成该文本的工作。例如，可以完美地复制一本书的人工智能系统可以代替作者，可以无故障地复制科学论文的人工智能系统可以代替科学家。
有些人会认为，仅仅因为人工智能系统可以产生类似人类的输出，并不一定意味着它们会像人类一样思考。毕竟，罗素·克劳在2001年的电影《美丽心灵》中扮演诺贝尔奖获得者数学家约翰·纳什，但没有人会说他的表演越好，他的数学技能就越令人印象深刻。Epoch的研究人员认为，这种类比建立在对语言模型如何工作的错误理解上。随着规模的扩大，法学硕士获得了像人类一样推理的能力，而不仅仅是表面上模仿人类的行为。然而，一些研究人员认为，目前尚不清楚当前的人工智能模型是否真的具有推理能力。
Epoch的副主任塔梅?贝西罗格鲁(Tamay Besiroglu)表示，Epoch的方法是对尺度假设进行定量建模的一种方式。他指出，Epoch的研究
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人员倾向于认为人工智能的发展速度将低于模型所显示的速度。该模型估计，到2025年，革命性的人工智能(定义为“如果广泛部署，将引发与工业革命相当的变革的人工智能”)被开发出来的可能性为10%，到2033年开发出来的可能性为50%。Besiroglu表示，该模型的预测与Legg等人的预测之间的差异可能主要归因于变革性人工智能比AGI更难实现。
尽管在最著名的人工智能公司担任领导职务的许多人认为，目前的人工智能发展道路很快就会产生AGI，但他们是局外人。为了更系统地评估专家们对人工智能未来的看法，非营利机构机器智能研究所(Machine intelligence Research Institute)的人工智能安全项目“人工智能影响”(AI Impacts)在2023年秋季调查了2778名专家，他们去年都在著名的人工智能期刊和会议上发表了同行评议的研究。
除其他问题外，专家们还被问及他们何时认为“高级机器智能”是可行的。“高级机器智能”的定义是，在没有帮助的情况下，机器可以“比人类工人更好、更便宜地完成每一项任务”。尽管个别预测差异很大，但平均预测表明，到2047年，这种情况发生的可能性为50%，到2027年，这种可能性为10%。
和许多人一样，专家们似乎对去年人工智能的快速发展感到惊讶，并相应地更新了他们的预测——当AI impact在2022年进行同样的调查时，研究人员估计，到2060年，高级机器智能出现的可能性为50%，到2029年，这一可能性为10%。
研究人员还被问及什么时候他们认为各种单独的任务可以由机器来完成。 他们估计，到2028年，人工智能有50%的机会进入畅销书排行榜前40名，并在2029年写出一本能登上《纽约时报》畅销书排行榜的书。
尽管如此，有大量证据表明，专家并不是好的预测者。1984年至2003年间，社会科学家菲利普·泰特洛克(Philip Tetlock)从284名专家那里收集了82361项预测，并向他们提出了以下问题:苏联领导人戈尔巴乔夫会在政变中被推翻吗?加拿大作为一个政治联盟能够生存下去吗?泰特洛克发现，专家的预测往往不太靠运气，而且专家越有名，他们的预测往往越不准确。
接下来，泰特洛克和他的合作者开始确定是否有人能做出准确的预测。在2010年由美国情报高级研究项目活动(Intelligence Advanced Research Projects Activity)发起的预测竞赛中，泰特洛克的团队“良好判断项目”(Good judgment Project，简称GJP)领先于其他团队，据报道，他们的预测比能够接触到机密信息的情报分析师要准确30%。作为比赛的一部分，GJP确定了“超级预测者”——那些一直做出高于平均水平的预测的人。不过，芝加哥联邦储备银行(Federal Reserve Bank of Chicago)经济学家、泰特洛克预测研究所(Tetlock’s Forecasting research Institute)研究主管埃兹拉?卡格(Ezra Karger)表示，尽管超级预测者已被证明对两年或更短时间内的预测相当准确，但目前尚不清楚它们对AGI何时可能问世等长期问题是否同样准确。
超级预测者认为人工智能何时会到来?作为预测研究所(forecasting Research
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Institute) 2022年6月至10月举办的预测比赛的一部分，31名超级预测者被问及他们何时认为尼克·博斯特罗姆(Nick bostrom)会肯定AGI的存在。博斯特罗姆是备受争议的哲学家，也是开创性的人工智能存在风险论文《超级智能》(superintelligence)的作者。超级预测者认为，到2030年，这种情况发生的可能性为1%，到2050年为21%，到2100年为75%。
所有三种预测AGI何时开发的方法——epoch的尺度假设模型，以及专家和超级预测者的调查——都有一个共同点:存在很多不确定性。特别值得一提的是，专家们的观点非常广泛，10%的人认为人工智能很可能在2030年之前开发出来，18%的人认为人工智能要到2100年之后才能实现。
不过，平均而言，不同的方法给出了不同的答案。Epoch的模型估计，到2033年，革命性的人工智能出现的可能性为50%，专家的中位数估计，在2048年之前，人工智能出现的可能性为50%，而超级预测者则预测到2070年。
作为AI impact首席研究员组织了此次专家调查的Katja Grace表示，关于何时开发AGI的争论存在许多分歧。首先，目前构建人工智能系统的方法——由更多的计算和更多的数据支撑，再加上一些算法调整——是否足够?这个问题的答案部分取决于你认为最近开发的人工智能系统有多令人印象深刻。用微软研究人员的话说，GPT-4是人工智能的火花吗?或者，用哲学家休伯特·德雷福斯(Hubert Dreyfus)的话来说，“就像声称第一只爬树的猴子正在朝着登陆月球的方向前进一样?”
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其次，格雷斯说，即使目前的方法足以实现开发AGI的目标，也不清楚终点线还有多远。也有可能是某些东西阻碍了进展，例如训练数据的不足。
最后，格蕾丝说，在这些技术性辩论的背景下，人们对世界可能变化的程度和速度的更基本的信念正在显现。那些从事人工智能工作的人通常沉浸在技术中，并且愿意接受他们的创造可以戏剧性地改变世界的想法，而大多数人认为这是不现实的。
解决这一分歧的风险很高。除了询问专家他们认为人工智能将以多快的速度达到某些里程碑外，AI impact还向他们询问了这项技术的社会影响。在回答有关人工智能对社会影响的问题的1345名受访者中，89%的人表示他们非常或非常担心人工智能产生的深度伪造，73%的人同样担心人工智能可能会赋予危险团体权力，例如使他们能够设计病毒。受访者中有5%的人认为人工智能有可能导致“极其糟糕”的结果，比如人类灭绝。
考虑到这些担忧，以及10%的受访专家认为，到2030年，人工智能可能能够完成人类能完成的任何任务，格蕾丝认为，政策制定者和企业现在就应该做好准备。
Grace说，准备工作可以包括对安全研究的投资、强制性安全测试，以及开发强大人工智能系统的公司和国家之间的协调。人工智能专家去年发表的一篇论文也推荐了其中的许多措施。
“如果政府现在就下定决心采取行动，我们就有机会在学会如何使人工智能系统变得如此强大以至于无法控制之前，学会如何使其安全，”加州大学伯克利分校的计算机科学教授、该论文的作者之一斯图尔特·拉塞尔(Stuart Russell)在10月份告诉《时代》杂志。
