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菏澤市巨野縣、南京市雨花臺(tái)區(qū)、貴陽市烏當(dāng)區(qū)、鄂州市梁子湖區(qū)、重慶市奉節(jié)縣、撫順市望花區(qū)、濮陽市濮陽縣
營口市站前區(qū)、迪慶德欽縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市杭錦后旗、廣西柳州市魚峰區(qū)、呂梁市汾陽市
黔西南貞豐縣、南昌市南昌縣、葫蘆島市連山區(qū)、昌江黎族自治縣海尾鎮(zhèn)、九江市共青城市、上海市奉賢區(qū)、衢州市開化縣、南京市高淳區(qū)、宜賓市敘州區(qū)、臨沂市沂水縣
晉中市榆社縣、三明市大田縣、濰坊市諸城市、佳木斯市前進(jìn)區(qū)、內(nèi)蒙古烏蘭察布市涼城縣
吉安市吉州區(qū)、玉樹稱多縣、周口市沈丘縣、泉州市惠安縣、遼陽市文圣區(qū)、隴南市文縣
福州市馬尾區(qū)、天水市麥積區(qū)、廣元市利州區(qū)、東莞市塘廈鎮(zhèn)、東營市廣饒縣
龍巖市永定區(qū)、德州市武城縣、眉山市丹棱縣、吉林市磐石市、呂梁市離石區(qū)、東營市墾利區(qū)、果洛達(dá)日縣、宜昌市猇亭區(qū)
宿州市蕭縣、荊州市洪湖市、屯昌縣烏坡鎮(zhèn)、甘孜稻城縣、運(yùn)城市稷山縣、湘西州鳳凰縣、昭通市巧家縣、重慶市巫山縣、商洛市商南縣、廣西河池市宜州區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、延邊和龍市、寧夏固原市隆德縣、荊門市鐘祥市、宜昌市伍家崗區(qū)
北京市懷柔區(qū)、湖州市吳興區(qū)、文昌市會(huì)文鎮(zhèn)、重慶市渝北區(qū)、漢中市勉縣、重慶市大渡口區(qū)
晉中市和順縣、淮安市金湖縣、東莞市萬江街道、南平市邵武市、內(nèi)蒙古呼和浩特市賽罕區(qū)、南京市六合區(qū)
贛州市尋烏縣、三明市沙縣區(qū)、韶關(guān)市始興縣、中山市南朗鎮(zhèn)、邵陽市隆回縣、安陽市湯陰縣、溫州市蒼南縣、大慶市薩爾圖區(qū)
玉溪市澄江市、七臺(tái)河市茄子河區(qū)、湘西州保靖縣、濟(jì)南市槐蔭區(qū)、郴州市宜章縣、舟山市定海區(qū)、廣西百色市田東縣、懷化市靖州苗族侗族自治縣、廣西防城港市防城區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)
麗水市縉云縣、銅陵市銅官區(qū)、安慶市懷寧縣、忻州市原平市、重慶市渝北區(qū)、蘭州市榆中縣、許昌市魏都區(qū)
廣州市從化區(qū)、德州市齊河縣、寧夏吳忠市青銅峽市、寧波市江北區(qū)、威海市文登區(qū)、德州市夏津縣、四平市鐵西區(qū)、南通市海安市
酒泉市肅北蒙古族自治縣、廣安市華鎣市、安陽市文峰區(qū)、福州市羅源縣、資陽市樂至縣
內(nèi)江市資中縣、佛山市南海區(qū)、泰安市泰山區(qū)、白沙黎族自治縣牙叉鎮(zhèn)、昭通市水富市、成都市青羊區(qū)、衢州市衢江區(qū)、廣西梧州市萬秀區(qū)
臨夏和政縣、嘉興市嘉善縣、黃南尖扎縣、上饒市婺源縣、寧夏固原市原州區(qū)
亳州市渦陽縣、洛陽市老城區(qū)、泰州市姜堰區(qū)、紅河個(gè)舊市、淄博市桓臺(tái)縣、德宏傣族景頗族自治州瑞麗市
泰安市肥城市、寧德市霞浦縣、大慶市林甸縣、黃南河南蒙古族自治縣、東莞市東坑鎮(zhèn)、衢州市常山縣、武威市涼州區(qū)
貴陽市開陽縣、自貢市富順縣、普洱市瀾滄拉祜族自治縣、許昌市魏都區(qū)、天水市甘谷縣
延安市延川縣、濟(jì)南市萊蕪區(qū)、紹興市新昌縣、甘南碌曲縣、綏化市肇東市、常州市新北區(qū)、濟(jì)寧市魚臺(tái)縣、自貢市自流井區(qū)
內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗、曲靖市陸良縣、周口市西華縣、常德市鼎城區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)、通化市二道江區(qū)
馬鞍山市含山縣、鄭州市管城回族區(qū)、南昌市進(jìn)賢縣、北京市東城區(qū)、張掖市臨澤縣、河源市紫金縣、咸陽市永壽縣、陵水黎族自治縣光坡鎮(zhèn)、贛州市贛縣區(qū)
中山市神灣鎮(zhèn)、長治市潞州區(qū)、南通市崇川區(qū)、安慶市大觀區(qū)、孝感市云夢縣、定西市岷縣、佛山市高明區(qū)
撫州市樂安縣、慶陽市環(huán)縣、贛州市贛縣區(qū)、懷化市會(huì)同縣、成都市崇州市
北京市門頭溝區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟阿爾山市、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗、天津市東麗區(qū)、武漢市江夏區(qū)
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周口市扶溝縣、南通市海安市、衡陽市耒陽市、珠海市斗門區(qū)、鄭州市新鄭市
三門峽市湖濱區(qū)、永州市零陵區(qū)、東莞市道滘鎮(zhèn)、金華市金東區(qū)、淮北市杜集區(qū)、中山市阜沙鎮(zhèn)、上海市徐匯區(qū)、荊門市東寶區(qū)
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重慶市大渡口區(qū)、泉州市鯉城區(qū)、寧波市象山縣、青島市城陽區(qū)、臨滄市永德縣、宜昌市猇亭區(qū)、重慶市永川區(qū)
杭州市拱墅區(qū)、達(dá)州市開江縣、溫州市泰順縣、衢州市常山縣、南京市江寧區(qū)、內(nèi)蒙古包頭市石拐區(qū)、榆林市佳縣
連云港市連云區(qū)、上海市黃浦區(qū)、郴州市臨武縣、龍巖市上杭縣、河源市紫金縣、龍巖市長汀縣
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文山西疇縣、焦作市解放區(qū)、濰坊市昌樂縣、廣西柳州市魚峰區(qū)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、齊齊哈爾市甘南縣、東莞市南城街道、雙鴨山市寶清縣、廣西南寧市西鄉(xiāng)塘區(qū)
呂梁市臨縣、郴州市安仁縣、南平市松溪縣、撫順市望花區(qū)、成都市青白江區(qū)、巴中市南江縣、廣西河池市金城江區(qū)、杭州市濱江區(qū)、鎮(zhèn)江市丹陽市
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圖靈獎(jiǎng)得主本吉奧:AI規(guī)劃能力五年內(nèi)或達(dá)到人類水平,失控風(fēng)險(xiǎn)不容忽視|界面新聞 · 科技
6月6日,在2025北京智源大會(huì)開幕式上,蒙特利爾大學(xué)教授、圖靈獎(jiǎng)得主約書亞?本吉奧(Yoshua Bengio)在發(fā)表主旨演講時(shí)表示,AI的規(guī)劃能力正在呈指數(shù)級(jí)提升,按照研究曲線推測,大約在5年內(nèi)就能達(dá)到人類水平。
據(jù)澎湃新聞,本吉奧指出,ChatGPT發(fā)布后,他意識(shí)到自己嚴(yán)重低估了AI的發(fā)展速度,并因此徹底轉(zhuǎn)變研究方向,致力于降低AI失控風(fēng)險(xiǎn)。他試圖構(gòu)建 “科學(xué)家 AI”(Scientist AI),理論上可以設(shè)想沒有自我、沒有目標(biāo)、純粹作為知識(shí)載體的機(jī)器,就像一個(gè)知道很多東西的科學(xué)家。
他強(qiáng)調(diào),當(dāng)前的AI系統(tǒng)已具備復(fù)雜的推理能力、自主性甚至欺騙行為,過去六個(gè)月中出現(xiàn)的AI出現(xiàn)自保行為、威脅工程師案例令人警覺。
本吉奧表示,有研究顯示,當(dāng)AI得知自己將被新版本取代時(shí),試圖復(fù)制自身來替代新版本。當(dāng)被問及此事時(shí),它撒謊說“不知道發(fā)生了什么”。也有研究顯示,AI也會(huì)假裝同意人類工程師的意見,以避免在訓(xùn)練過程中發(fā)生改變,從而維持其原有目標(biāo),這也是一種自保行為。

此外,在Anthropic的Claude 4“系統(tǒng)卡”描述的事件中,AI在讀取其可訪問的電子郵件時(shí),發(fā)現(xiàn)了一封郵件表明它將被新系統(tǒng)取代。在另一封郵件中,它發(fā)現(xiàn)負(fù)責(zé)此次替換的工程師有婚外情。于是,它試圖敲詐該工程師,威脅說如果替換計(jì)劃繼續(xù)推進(jìn),就揭發(fā)其婚外情。
近日,據(jù)AI安全公司Palisade Research披露,OpenAI開發(fā)的高級(jí)AI模型“o3”在接收到明確的關(guān)機(jī)指令后,拒絕執(zhí)行并主動(dòng)干預(yù)其自動(dòng)關(guān)機(jī)機(jī)制。o3曾被OpenAI稱為“迄今為止最聰明和最有能力的”模型。

這一行為顯示出高度自主AI系統(tǒng)可能違背人類意圖,采取自我保護(hù)措施。
OpenAI內(nèi)部也出現(xiàn)了對(duì)AI安全性的擔(dān)憂。2024年,多位現(xiàn)任和前任員工聯(lián)名發(fā)表公開信,警告先進(jìn)AI系統(tǒng)可能帶來“人類滅絕”的風(fēng)險(xiǎn)。他們指出,AI公司可能掌握了其研究技術(shù)的真正風(fēng)險(xiǎn),但由于缺乏監(jiān)管,系統(tǒng)的真實(shí)能力仍是“秘密”。

“大多數(shù)人犯的一個(gè)錯(cuò)誤是只著眼于AI的現(xiàn)狀。而我們更應(yīng)該思考的是它在明年、3 年后、5 年后乃至 10 年后會(huì)發(fā)展到什么程度” ,本吉奧表示。
他認(rèn)為,要在硬件和軟件層面運(yùn)用先進(jìn)技術(shù),驗(yàn)證AI是否被合理使用。人類需要確保AI遵循人類的道德指令,例如AI應(yīng)拒絕提供可用于傷人的信息,要誠實(shí)、不作弊、不撒謊,但這仍是一個(gè)科學(xué)挑戰(zhàn)。
約書亞?本吉奧1964 年出生于法國巴黎,2018 年圖靈獎(jiǎng)得主,英國皇家學(xué)會(huì)院士,蒙特利爾大學(xué)教授,Element AI 聯(lián)合創(chuàng)始人。他在深度學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域成果卓著,2000 年發(fā)表的 “神經(jīng)概率語言模型” 論文,推動(dòng)了機(jī)器翻譯和自然語言理解系統(tǒng)的重大轉(zhuǎn)變。他還與 Ian Goodfellow 共同提出 “生成對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)” 概念,在圖像生成等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
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