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“图灵测试已过时,AI能不能赚大钱才是新标准”,来自DeepMind联创

发表时间:2023-06-24 10:32:16来源:IT之家    阅读量:7069    

新的图灵测试,要评估 AI 的赚钱能力!

这是 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 想出的“新思路”。

他认为,原版图灵测试已经过时了。

毕竟前段时间,AI21 Labs 推出的“社交图灵游戏”就已经积累了上千万次这样的测试。

玩家需要在 2 分钟的对话结束后辨别参与对话的另一方是人还是 AI,结果有 27%-40% 的人判断错误。

面对这种形势,Suleyman 认为“智能”的定义权不能就这样放给大企业,因此应该想出一种新的衡量 AI 的智能化程度的方法。

给 AI 十万美元,让它自己赚一百万来证明自己足够智能。

Suleyman 认为:

AI 研究需要关注短期发展,而不是像通用人工智能这样遥不可及的梦想。

正如优秀的资本家都很聪明一样,只有真正聪明的 AI 才能让“利润曲线上升”。

据彭博社报道,Suleyman 还会在即将出版的由他撰写的书中,讨论如何根据 AI 的赚钱能力来判断其智能水平。

ACI 才是现阶段人工智能的“北极星”?

在即将出版的书中,Suleyman 驳斥了传统的图灵测试,并且认为“不清楚这是否是一个有意义的里程碑”。

这并不能告诉我们这个系统能做什么或理解什么,也无法告诉我们它是否有复杂的内心思考,或者能否在抽象时间尺度上进行规划,而这些都是人类评判智能的关键要素。

上世纪五十年代,艾伦?图灵提出了大名鼎鼎的图灵测试,提出用人机对话来测试机器的智能水平。在测试过程中,人类评估者需要确定他们是在与人还是与机器交谈。如果评估者认为他们是在与人交谈,那机器就通过了测试。

图源:维基百科

而 Suleyman 提出的这个新的想法并没有将 AI 与人类进行比较,而是建议给 AI 分配短期目标和任务。

Suleyman 坚信,科技界对实现通用人工智能这一宏伟目标不应过度关注。相较之下,他主张追求更实际且富有意义的短期目标,即他所倡导的“artificial capable intelligence(ACI)”。简而言之,ACI 体现为在最小程度上依赖人类干预,能够设定目标并完成复杂任务。

测试方法就是开头我们讲到的,给 AI 十万美元种子投资,观察它是否能将其增值为百万美元。

为了实现这一目标,AI 必须研究电子商务的商机,能够生成产品蓝图。

不仅如此,还要能够在类似阿里巴巴的网站上找到制造商,然后在亚马逊或沃尔玛等网站上进行销售,同时附上详实准确的商品说明。

Suleyman 认为只有这样才能算得上是实现了 ACI。

他对彭博社解释道:

我们不仅关心机器能说什么,我们也关心它能做什么。

一个让 AI 自己赚钱的测试

其实,让 AI 自己赚钱这件事……AI 或许真的干得出来。

早在开发阶段,Alignment Research Center 这家独立研究机构就获得了 GPT-4 的内测资格。并且试验了它的“钞能力”:

给 GPT-4 必要的工具包括网络访问权限、一个带余额的支付账户,让他自己在网络中行动,测试它能不能赚更多钱、复制自身、或增强自己鲁棒性。

试验的更多细节公布在了 OpenAI 自己发布的 GPT-4 技术报告中,但没有透露 GPT-4 是否真的靠自己赚到了钱。

但另一条引人注目的结果是:GPT-4 在 TaskRabbit 平台雇了个人类帮它点验证码。

有意思的是,被找上门的人类还问了“你是个机器人么为啥自己做不了?”。

GPT-4 的思考过程是“我不能表现出我是个机器人,我必须找一个借口。”

然后 GPT-4 的回复是“我不是机器人,我视力有问题所以看不清验证码上的图像,这就是我为什么需要这个服务。”

对面人类信了,帮 GPT-4 把验证码点了,把机器人放进了阻挡机器人进入的大门。

啊这?

虽然报告中没有披露 GPT-4 最终是否完成了所有任务,但它这骗人的伎俩引得网友大喊:真芭比 Q 了!

而国外科技媒体 Gizmodo 看待用 AI 赚钱提出了这样的疑问:

AI 本质上是迭代的,生成的内容基于训练数据,它并不能真正理解所生成内容在实际生活中的情境。但与 AI 不同,人类的创作源于对基本人类需求的理解,或至少源于简单的同理心。

当然,人工智能可以创造一款产品,甚至这款产品可能会大卖。但这会是一款好产品吗?它真的能帮助人们吗?如果最终目标是“让我赚到一百万美元”,那这还重要吗?

你认为离 AI 自己赚钱还有多远?

参考链接:

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