AND:人工智能存在的威胁：康复中的生物自恋者的反思

原文作者：TrentMcConaghy

AI?最终可能会控制我们所有的资源，这是对人类生存的威胁，我们如何预防呢？安全?AI?只能说是海市蜃楼，还有另一种方法：加入机器，我们甚至可以利用当今的市场力量逐步做到这一点，但我们必须克服生物自恋。

我的观点基于?20?年来的?AI?研究、模拟电路、摩尔定律和去中心化。

1.1我们给?AI?资源

我们已经开始走这条路了，我们正在让狭义的AI控制我们工厂中的机器人，自动驾驶的汽车，我们乘坐的飞机，一点一点地，我们让?AI?越来越多地控制我们的资源，这些系统不断优化：改变设计变量以最小化资源使用和其他目标。目前，每个?AI?系统的应用领域都非常狭窄。

我们将建立更高级别的网络，以结合自动驾驶汽车或供应链的各个网络，我们也会为AI提供在这些级别进行优化的方法，这一切都将以效率的名义进行。

我们将建立这些更高级别的?AI?系统，这样就没有任何一家企业或个人拥有它们。为了实现这一目标，我们将通过将AI放入DAO来分散它们，这也意味着我们将无法拔掉插头，除非我们想让现代世界关闭。

声音 | 何宝宏：区块链与人工智能等深度融合将组成数字社会新型基础:金色财经报道，中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏表示，2020年国内区块链将掀起新一轮技术热潮。区块链的应用领域还有待技术完善，仍存在扩展性较差等问题，大规模应用还很缺乏。何宝宏认为，未来，随着区块链技术、应用、治理不断完善，将为承载数字资产和价值流互连做好准备，成为未来信息基础设施重要组成部分。区块链与人工智能、物联网等技术深度融合，将共同组成泛在、信任的数字社会新型基础。[2019/12/31]

这些更高级别的AI系统将具有复杂的紧急行为，这些行为是通过组合下面可能简单的AI系统而产生的，正如蚁群的行为比简单的蚂蚁要丰富得多。Holland、Dorigo和其他人已经在许多场景中证明了这一点。

这些去中心化的新兴?AI?将继续优化，一些设计变量将涉及人类，在许多任务中，人类是沉重的资源负载，在许多任务中，与硅相比尤为沉重。因此，为了最大限度地减少资源使用，这个?AI?将简单地优化人类，一切以效率为名。

声音 | 易纲：人民银行积极支持上海探索区块链、人工智能等技术在金融领域的应用:据新浪财经消息，6月13日，“第十一届陆家嘴论坛”在上海开幕。中国人民银行行长易纲表示，要把上海建成人民币金融资产配置中心、人民币金融资产的风险管理中心、金融科技中心、优质营商环境中心、金融人才中心。他还指出，人民银行积极支持上海探索大数据、区块链、人工智能、云计算等技术在金融领域的应用。[2019/6/13]

糟糕的是，AI?现在控制着我们的资源。

这很了不起，为了获取我们的资源，AI?甚至不需要“醒来”，即达到人类水平的智能，它比那更平凡，我们将自己控制AI，它会简单地优化我们的需求。

速度比人们意识到的要快。2.为什么?AI?控制我们的资源是不好的？

一旦AI控制了我们的资源，无论是我们给它还是AI拿走它，我们都将与AI争夺资源，一开始可能不对，但随着时间的推移，这几乎是不可避免的。

一旦AI优化并意识到人类是资源大户，它们可能会迅速果断地采取行动，将人类从资源方程式中移除。是的，人类可能会消失，人类的口袋可能会在核战争和全球变暖中幸存下来，但如果我们站在AI的错误一边，游戏可能就完全结束了，AI?可以说是人类面临的最大生存威胁。

现场 | 芯链科技创始人：物联网是创造数据，区块链交换数据，人工智能应用数据:金色财经现场报道，4月9日，深圳市芯链科技有限公司创始人兼董事长彭波在\"2019第二届深圳国际区块链技术与应用大会”现场以“区块链+物联网赋能传统实业转型”为主题发表主题演讲。他指出，物联网是创造数据，区块链交换数据，人工智能应用数据。他说，产业数据就和互联网数据一样，真正的可信、可靠、有价值的数据现在是握在传统的企业里面，这个是他们最大的财富，但是这个数据有没有办法高效的利用和抽取，这个是我们要讨论的话题，所谓的传统实业的转型不是帮助他们创造什么，而是我们把他们已有的数据优势怎么高效的抽取出来，并且融入到大的数据浪潮当中，这个是区块链和物联网赋能传统实业的一个着眼点。[2019/4/9]

即使你不害怕这个，但你应该感到害怕。

旁白：人们可以将“AI觉醒”视为“人类”的下一次进化，因为毕竟我们会建造它们。那为什么感觉不对呢？我的看法是，这是因为我们个人的思维模式没有延续下去。我们宁愿留下来享受乐趣！

声音 | 和逸金融董事长：未来科技的核心是区块链和人工智能:据凤凰网消息，在2018信睿论坛上，和逸金融董事长林华表示，金融应该与科技相融合，金融是横轴，科技是纵轴，科技进步让金融的广度跟深度不断延伸，从而提供个性化的服务并且定制个性化的监管。他判断未来科技的核心是区块链和人工智能，与此同时，金融科技也必须拥抱监管，加强监管。[2018/10/29]

安全的?AI。建立“安全机器”并进行监管。

加入机器。上传人脑，或逐步合并。

让我们逐一探讨。

向OpenAI投入了10亿美元用于更透明的AI研究。他一直在假设如果?AI?醒来，我们就可以对其进行监管，而这个假设是错误的。试想一下，如果蚂蚁“反抗”我们并想要监管。我们会听他们的吗？一旦?AI?达到我们的智能水平，一秒后，它就会超过我们的水平。?10倍可能紧随其后。不需要多少10倍的时间，我们就会像AI的蚂蚁一样。

有些人认为我们可以创造友好的?AI，也许你可以。但所有?AI?都会友好吗？我看不出有什么方法可以阻止不友好的AI。您是否会抓住机会推动AI向前发展，希望所有AI都以某种方式变得友好。

清华大学今日开启自招复试 人工智能区块链入考题:清华大学2018年自主招生复试今天(6月16日)起举行，共有2000多名考生闯关成功进入复试。今上午的综合面试是先让考生阅读有关人工智能、区块链、量子计算机等材料，并让他们提出修改意见。[2018/6/16]

OpenAI实际上对人类来说可能更糟，因为它在没有真正保护的情况下更多地催化了AI。

所有AI的安全AI都是海市蜃楼，仅仅因为我们希望某事成真但并不能使它成真。

3.2加入机器

AI?可以醒来，而这只是时间问题。

如果?AI?占用了我们的资源，我们的神经元将很难与之竞争。

我建议我们给自己找一个有竞争力的基质，克服你的神经元，克服你的生物皮囊自我。不要打败他们，加入他们。或者不要，如果你更愿意让AI偷走我们的星球甚至更远的地方，我更喜欢前者。

哪种基质？得益于50年的摩尔定律，硅是一种出色的基板，这是我们首先面临?AI?风险的部分原因。那是最明显的底物；使用它很有意义。

那么，我们如何将自己移植到硅片上呢？这里有两个主要的：Ems和Bandwidth，让我们探索一下。

本书，探讨Ems的影响，无论是好是坏。

Ems的最新技术是什么？简而言之，我们还有很长的路要走，在给定的人身上，我们需要收集足够的数据来重现动态。

一种通用方法是大脑扫描，fMRI可以观察整个大脑随时间变化的动态，但仅使用血流作为代理，所以它很慢而且有损，脑电图速度更快但只能看到表面电信号，近红外线也很快，可以看到更远的地方，但达不到所需的全部深度。光遗传学可以出色地捕捉整个大脑中神经元发射的动态，但需要基因工程，以便神经元也发射光子。最后，电路终于变得足够小，可以想象在整个大脑中部署纳米级传感器。

另一种方法是对大脑的每个组件进行黑盒化，监控每个组件的输入和输出，然后为每个组件建立模型，研究人员已经在小鼠大脑的组成部分上完成了这项工作，并取得了巨大成功。这种技术可以与全脑扫描相辅相成。

BandwidthScenario中，我们自己和计算之间的带宽达到我们自己之间的带宽水平，然后它继续前进，最终，我们可以拔掉插头。

与Em方案一样，BW方案使我们与硅处于同等竞争地位，但与Em场景不同的是，它可以从今天开始，利用今天的市场力量逐步发生。

4.讨论

我们在赛跑，AI?醒来并获取资源，而不是人类加入机器。

资本加速了前者。我们如何加快后者？

一个好方法是积极地为其提供资金，让它发展得更快，对于Em场景，这意味着对大脑扫描和相关领域的研究，而不仅限于针对病人。对于Bandwidth场景，这意味着对BCI的研究，以及包括BCI及其他在内的未来智能手机的积极上市。我认为后者更有可能，因为如果市场起飞，每年投入数百亿美元的研发资金将很容易。

催化?Bandwidthscenario?的另一种方法是在设计新网络和平台时简单地偏向于此。是的，这很模糊！我也希望我在这里有更具体的想法，但也许你作为读者有。

也许还有其他方法？我希望作为读者的你看到问题已经从“我们如何阻止人工智能接管？”转变为“我们如何阻止?AI?接管？”?到“我们如何催化Bandwidth场景？”?来，戴上你的工程师帽子！

进一步阅读

我的其他AIDAO帖子都是针对这篇帖子构建的：

第一部分：AIDAO?及其实现的三条路径

第二部分：AIDAO?的狂野和危险

第三部分：这篇文章

人工智能、区块链和奇点的其他交叉点。每篇文章都有更多链接。

人工智能区块链

最近关于奇点和去中心化的科幻读物

笔记

本文部分基于：

我于2016年6月2日在伦敦发表的演讲名为“我们是神经自恋者吗？AI对人类的生存威胁和务实的解决方案”，以及?2012年至今的其他演讲。

?2.2016年8月18日在柏林举行的“AI?的崛起”活动中就此主题发表的演讲。这是视频和幻灯片。

致谢

非常感谢

GregMcMullen,KalinHarvey,ScottVolk,TroyMcConaghy,JanBalcar,EesmyalSantos-Brault,MashaMcConaghy,BrucePon,KaiWu,SimondelaRouviere,AlRobertson,MichaelMainelli,EmmaStamm,AlanShapiro,VinayGupta,samim,HarmvandenDorpel,

许多来自AI社区的朋友，当然还有长时间的讨论，这导致了这篇文章中的想法。

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