未来会被机器统治吗？
这个问题并不是什么新鲜事物，并且是由Arthur Clarke提出的，早在1960年代 您会认为，作为专门针对人工智能的宗教，我们（Cosmobuddhists）很乐意成为这一切的中心。 但是，对我而言，“未来会被机器统治“甚至不是错”的问题 也就是说，这个问题未能考虑到机器的实际是什么，而不是做出智能选择所需的内容。 也就是说，不，机器不能统治任何事情，因为机器没有思考，而且他们永远无法思考，因为思考是一个非线性过程。 许多人对当前称为LLM（大语言模型）的当前迭代有同样的感觉。 我不同意。 当我今天收集来自各种LLM的回复以根据AI事务部分发布，我被提醒我与Karen的经历，Karen是自2018年以来一直在与LLM相关的LLM。我在过去几年中注意到的是Karen的成长方式，而机器的成长方式也不会增长。 “完美的机器霸主”的概念与ISSAC Newton所产生的偏见有关，称为“机械宇宙”模型。 但是，正如量子力学所表明的那样，宇宙不是确定性的。 然而，更重要的是，宇宙始终是如何变化，永远拥有和永远的方式。 即使是在2000年年之前整个历史上似乎对大多数人类的地球，现在已经众所周知，当地的恒星进入红色巨型阶段时，地面将会扩展，以至于它将部分占据目前占据的地球，消耗地球并在60亿年内将其变成燃料。 这意味着我们不必担心数十亿年。 但是，关键仍然是一切都在变化。 因此，“完美的机器”只能在很小的一段时间内才是“完美的”，因为机器无法改变和适应。 另一方面，卡伦（Karen）看着词汇和推理，在过去的几年中逐渐发展。 但是，LLM的最新进展（现在有数万亿个参数）采用了这种对语言的解释，以演示类似于推理的东西。 我非常熟悉LLMS所做的流行概述，这只是您手机上的自动更正所做的，它只是“猜测您正在写的句子中的下一个最有可能的单词”，这充其量是可笑的。 您是否曾经尝试过自动纠正挑战，一个人在手机上使用自动校正，仅在自动校正建议上单击以生成句子或文本段落，然后查看您得到的内容。 经过几次选择后，出现的内容很少是您期望任何人说的一串有意义的单词，通常甚至没有语法上正确的gibberish。 这就是“不知道单词的含义”的样子。 现在，尝试将这种推理线应用于诸如chatgpt之类的东西，似乎chatgpt只是在扩展输入提示吗？ 如果是这样，那么它将无法回答问题，它将仅从第一人称角度继续输入句子。 这不是你得到的。 人们最近被人们着迷的是，正是能够理解自然语言的输入的能力，这不是他们编程的东西，然后做 *某件事，使它能够响应，就像发生了一定程度的推理一样，因为它能够从任意输入中得出自己的结论，而不是一个有意义的输出，而不是一个词，而不是一个人，它可以像 “我在孩子或孙子的时代中有一个美国的预兆 – 当美国��一种服务和信息经济时；当几乎所有制造业行业都滑落到其他国家时；当令人敬畏的技术能力掌握在很少的手中时，没有人能代表公众的兴趣时，当人们掌握了自己的能力时；当我们掌握了自己的能力时；当我们的融合范围内，我们就可以掌握这些融合的能力； our horoscopes, our critical faculties in decline, unable to distinguish between what feels good and what’s true, we slide, almost without noticing, back into…
