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机器自我复制的概念最早由著名科学家John von Neumann于1940年代末提出。当时,这一理论并未引起广泛担忧。2017年,全球数千名研究人员通过了“阿西洛马原则”,提出机器自我复制和自我改进的潜在风险,警告可能会导致机器脱离人类控制。如今,机器自我复制被普遍认为是AI发展中的一条“红线”。


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根据奥特曼的行程,他还计划前往印度会见投资人,并于2月7日参加柏林技术大学关于人工智能未来的小组讨论,2月10日左右,他预计将前往法国参加巴黎人工智能峰会,另一家美国AI公司Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪和谷歌DeepMind的创始人德米斯·哈萨比斯也将出席巴黎人工智能峰会。


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我们先来看一下第一个负面效应。以学术研究为例,人工智能技术在学术领域已经进行了广泛应用,人工智能就如之前的搜索引擎,可以极大地提高研究效率。但这里面也存在一个边界问题,利用人工智能协助研究在何种程度上是合适的?如果什么工作都让人工智能来完成,那么对于研究者来说,其存在的意义将逐渐削减。尤其是完全依靠人工智能来完成论文写作等任务,实际上就是学术造假。英国剑桥大学已经在2023年出台了一份关于学术性的指导文件,文件指出,学生可以利用AI帮助进行某项研究,但不能利用AI代替自主思考以及将AI生成的内容直接用于论文写作。包括我国很多高校在内的高等教育机构都已经对AI协助研究做出了类似的规定。这是人工智能带来副作用的一个非常实际的例子。


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