在本月初发表在 AI 领域顶级期刊《人工智能研究杂志》（JAIR）上的一篇文章中，马德里自治大学、马克斯 - 普朗克人类发展研究所等机构的研究者认为，由于计算本身固有的基本限制，人类可能无法控制超级人工智能。

他们表示，任何旨在确保超级人工智能无法伤害人类的算法都必须首先模拟机器行为以预测其行动的潜在后果。如果超级智能机器确实可能造成伤害，那么此类抑制算法（containment algorithm）需要停止机器的运行。

然而，科学家们认为，任何抑制算法都不可能模拟 AI 的行为，也就无法百分之百地预测 AI 的行为是否会造成伤害。抑制算法可能无法正确模拟 AI 的行为或准确预测 AI 行动的后果，也就无法分辨出这些失败。

进一步的，按照科学家们的观点，我们甚至连自己是否已经创造了超级智能机器都不知道——这是可计算理论中莱斯定理的一个推论，该定理指出递归可枚举语言的所有非平凡（nontrival）性质都是不可判定的。从本质上来说，我们不能仅通过观察程序本身，就知道程序可能会输出什么。

当然另一方面，我们还不需要为将来的机器人主宰提前做好服侍的准备。在该研究中，有三个重要问题给该论文的推论带来了不确定性。

  • 首先，论文作者Alfonseca 预计强人工智能的关键时刻还很遥远，他说道：「至少还有两个世纪。」
  • 其次，人们所说的通用人工智能，或强人工智能在理论上是否可行，其实也是未知数。「这是指能像人类一样能够处理多个领域任务的机器。」
  • 最后，Alfonseca 说道：「我们还没有证明超级人工智能永远无法控制，我只是说它们不能被永远控制。」

论文地址：https://jair.org/index.php/jair/article/view/12202/26642

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