《人工通用智能系统的挑战》2023最新125页报告

本研究的主题是研究人工通用智能系统的挑战--能够独立解决人类生活中不同领域问题的系统。本评论性专论研究的目的是探索当前人工狭义智能系统的性质、应用和风险，以及它们演变为具有通用智能的解决方案的可能性。

根据目的，将我们的工作指向以下任务：

1.分析人工智能领域的发展，描述其中的主要研究方法。

2.强调人工狭义智能系统的能力和领域。

3.对狭义智能的解决方案中实施的方法、原理和算法进行系统化。

4.概念化 "通用智能"的特征和具有这种特征的系统的挑战。

5.将人工狭义智能系统的危害划分为几个关键点。

6.指导道德人工智能系统发展的监管工具和效果的系统化。

本文的主要研究论点是，尽管自二十世纪初以来，人工智能技术有了不可否认的进化发展，但人工通用智能系统的实现尚未被证明是可能的，应在长期的时间范围内寻求。

本报告结论

人工狭义智能系统的发展在过去十年中取得了显著的进步，并对人们、机构和文化产生了真正的影响。执行复杂的语言和图像处理任务的可能性，即计算机程序在早期进化阶段的主要问题，已经有了巨大的改善。目前，深度学习人工智能系统在解决视觉物体识别、机器翻译、语音识别、语音合成、图像合成、强化学习、社交媒体内容分析、艺术品识别、医学图像分析、移动广告、金融欺诈检测、军事机器人训练、评价建议等问题上应用最为广泛。

尽管目前人工智能技术的现状离在机器中重新创造完全的人类智能能力这一股的基础愿望还很远，但一些研究人员和开发人员正在努力将所取得的进展纳入到具有生产、商业、运输、医疗、教育、金融、军事、实用和文化目的的应用中，面向社会。试图提供更先进和规模化的服务，许多传统和新兴的人工智能系统制造商继续投资于此类技术。

人工智能领域的理论和应用成功在该股作为一个独立的科学分支建立后仅80年就达到了一个拐点。使用人工狭义智能系统的风险和挑战引起了学术界和社会的严重关切。不断增加的机器自动决策的智能可能性有其黑暗的一面：故意使用深度假象和不受控制的算法来推荐军事攻击，会导致误导、歧视，甚至对人造成身体伤害。训练有素的人工智能系统的偏见倾向，有助于加剧现有的社会不平等现象。

人工智能的研究已经超越了传统的计算机和认知科学，也涵盖了关于这些技术的社会影响问题。尽量减少人工智能系统对社会的负面影响需要创造可持续的技术解决方案。最终应用和具有普遍智能的机器的积极社会影响可以通过其创造者的道德承诺和地方、国家和国际层面的监管政策来实现。

在追求开发和使用人工通用智能系统的过程中，最重要的角色是政府，他们需要应对该股快速发展带来的挑战。国家监管部门对人工狭义智能系统的科学、经济和管理重要性的认可，需要对时间和资源进行可持续的研究和开发投资，并建立一个知情和受教育的社会。

探索人工智能领域当前和未来发展的学术界和研究界在与公众分享人工智能系统的正反两方面趋势和发现方面也发挥着关键作用。研究和评估机器学习算法对社会的影响，以实现更高的自主性，应以创造安全和与人类合作的解决方案为前提。人工智能系统必须被整合到社会福利系统中，以便在决策中明确区分人类和机器的特权。

这条线的最终成功将由人工智能系统如何帮助开展我们的日常活动来衡量，而不是它们如何有效地贬低了它们应该服务的人。目前，它们的发展仍受人类因素的制约，但没有人知道出现什么样的技术创新会使决策的结果有利于 "创造物 "而不是它们的 "创造者"。