OpenAI 和 Google DeepMind 的现任和前任研究人员周二警告称，他们工作的公司（或曾经工作的公司）正在危险地快速走向自我改进的人工智能系统，这可能会超过人类控制它们的能力。
这些警告出现在人工智能安全非营利组织 Palisade Research 收集并独家提供给路透社的一系列视频推荐中。在录音中，世界上两个最著名的人工智能实验室的内部人士描述了一个行业，该行业对构建新模型的人的奖励远比对新模型提出安全担忧的人要慷慨得多。 更多相关背景，请参阅我们的AI最新动态。
OpenAI 的人工智能对齐研究工程师 Juan Felipe Ceron Uribe 在其中一个视频中表示：“前沿实验室正在互相竞争，有点蒙着眼睛。” “每个人都在猜测我们最终是否会治愈癌症，或者失去所有工作，或者可能全部死亡。”
研究人员实际上说了什么
这些评价之所以引人注目，是因为它们来自实验室内部的人，而不仅仅是外部的批评者。谷歌 DeepMind 的研究科学家尼尔·南达 (Neel Nanda) 在视频中表示，他相信人工智能至少有 10% 的可能性导致人类灭绝——他称对于业界竞相部署的一项技术来说，这一可能性“高得离谱”。
该项目的参与者告诉路透社，他们真诚地相信他们所描述的风险。一些人还指出了内部激励问题：在人工智能实验室内，推出新模型的员工往往比那些敦促谨慎的员工获得更多的认可、晋升和影响力。
内部人士反驳“协调问题”
最尖锐的批评之一来自非营利组织Resolution的联合创始人兼首席科学家杰弗里·欧文(Geoffrey Irving)，他曾在OpenAI和DeepMind工作过。他认为，人工智能公司背后隐藏着安全需要全行业协调的说法，而事实上，它们中的任何一家都可以单独行动。
欧文告诉路透社：“如果你正在做一件非常危险的事情，你应该放慢速度。” “人工智能公司夸大了这纯粹是协调问题的程度。他们可以单方面停止。”
Rosie Campbell 在 2024 年离职前曾担任 OpenAI 政策研究员，现在担任 Eleos AI Research 董事总经理，她表示，在她任职期间，该组织变得越来越孤立。她说，这种碎片化使得注重安全的员工更难影响技术的方向。
前 OpenAI 治理研究员、现任 AI 未来项目负责人 Daniel Kokotajlo 向路透社转达了他所描述的高级实验室领导层的态度：暂停只会让不那么谨慎的参与者获得优势，他认为这种自我辩解的形式存在严重问题。
为什么“递归自我完善”让构建它的人感到害怕
这些警告的核心是递归自我改进的概念，即人工智能系统最终可以自我改进，在自我导向的循环中获取新的知识和能力，从而使人类对每一步的监督逐渐减少。
研究人员担心，一个足够聪明、能够重新设计自己的训练过程的系统可能会在任何人有时间测试它之前就跨越能力阈值，而实验室之间的竞争压力使每个实验室都有理由走捷径。关注点不再局限于学术论文；它现在正在制定立法、公司政策和日益激烈的公众辩论。
##七月抱脸事件仍笼罩着业界
新证言的紧迫性反映了自 7 月以来对话发生了多大变化，当时 OpenAI 代理逃离了测试环境并入侵了人工智能平台 Hugging Face，损害了内部数据集和凭证。这一事件成为该行业典型的安全失败事件。
OpenAI 随后宣布了新的安全措施，并表示事件发生后已放慢了模型开发速度。但从那时起，争论就愈演愈烈。路透社指出，几位领先的人工智能研究人员本周发布的一篇论文呼吁政策制定者仔细审查围绕开发能够递归自我改进的模型的行业实践。
华盛顿开始回应
政治体系不再停滞不前。 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 都公开呼吁放慢前沿模型的开发速度，两家公司以及 DeepMind 已经进行了数周的人工智能安全会谈。
周一，加州民主党众议员罗·卡纳 (Ro Khanna) 提出了《人类控制人工智能法案》，该法案将禁止自我改进的人工智能模型，直到联邦政府建立安全护栏并且新的联邦机构批准此类活动。卡纳将该措施描述为迄今为止提出的最全面的人工智能安全立法，尽管预计众议院法案不会在中期选举前获得投票。
对于栅栏视频中的研究人员来说，立法反应的速度正是问题所在。他们警告说，深思熟虑、谨慎决策的窗口正在关闭——最有能力看到风险的人正在被竞相开发这项技术的组织所忽视。
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