将人工智能视为普通技术

这篇内容挑战了将人工智能夸大为超智能实体的观点，而是将其框定为人类控制的“正常技术”。文章主张逐步将人工智能融入社会，重点放在监管和韧性上以减轻风险。作者提出了一种平衡的政策制定方法，强调基于证据的决策的重要性，以及公平分配人工智能的好处。这种观点的重要性在于它与围绕人工智能的常常危言耸听的叙事背道而驰，促进了对人工智能在我们未来中角色的更为理性和现实的理解。- AI应被视为普通技术，而不是一个独立的物种或超级智能实体。 - AI的进展速度将是渐进的，不同的时间尺度适用于AI方法、应用和采用。 - 在安全关键领域中采用AI的速度较慢，因为需要安全预防措施和监管。 - AI的扩散受限于人类、组织和制度变革的速度。 - AI方法的进展并不直接转化为经济影响，这需要创新和扩散。 - 超级智能的概念是有缺陷的，即使在拥有先进AI的世界中，人类劳动仍然有价值。 - 通过审计、监控和人类监督等多种方法可以控制AI。 - 可以通过行业特定的监管和市场力量来解决AI军备竞赛问题。 - AI开发和部署中的滥用、错位和非灾难性但系统性风险是潜在的关注点。 - 规范和积极的伦理在塑造AI技术的部署中非常重要。 - AI公司从创造神灵转向产品构建。 - Rich Sutton的《苦涩的教训》强调了从数据中学习的重要性，而不是依赖手工知识。 - AI法律研究工具和医学考试基准的可靠性受到质疑。 - 强调了自动驾驶汽车公司Cruise的安全记录。 - 讨论了AI的挑战和局限性。 - 探讨了AI在制造业、网络安全和生物安全中的作用。 - 强调了对AI的监管和治理的需求。 - 讨论了AI的风险和潜在危害，包括透明度和问责制的需求。 - 研究了AI在工作岗位上的替代和对社会的影响。 - 强调了AI伦理的辩论和负责任的AI开发的需求。 - 讨论了AI在决策中的作用及其对社会的影响。 - 强调了AI开发中的韧性和风险治理的重要性。 - 探讨了AI在法律和监管领域的作用。 - 强调了基于证据的AI政策的需求以及AI风险评估的挑战。 - 研究了AI在国家安全中的作用以及AI在大规模生物袭击中的潜在风险。 - 强调了公正和公众信任在AI开发中的重要性。 - 讨论了AI在监视和隐私问题上的作用。 - 强调了AI事件报告和不良事件监测的需求。 - 探讨了AI对工作未来的塑造及其对就业的影响。 - 强调了AI的监管和监督的重要性。 - 探讨了AI在开放基金模型中的作用以及治理这些模型的挑战。 - 强调了AI立法和两党框架的需求。 - 探讨了AI在长期主义和有效利他主义中的作用。 - 强调了AI透明度和问责制的重要性。 - 讨论了AI在网络安全中的作用以及AI滥用的潜在风险。 - 强调了AI韧性和风险管理的重要性。