論文の概要: Artificial Intelligence: Arguments for Catastrophic Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15487v1
- Date: Sat, 27 Jan 2024 19:34:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-30 18:02:11.712284
- Title: Artificial Intelligence: Arguments for Catastrophic Risk
- Title（参考訳）: 人工知能: 破滅的なリスクの議論
- Authors: Adam Bales, William D'Alessandro, Cameron Domenico Kirk-Giannini
- Abstract要約: 我々は、AIが破滅的なリスクにどう影響するかを示すために、2つの影響力ある議論をレビューする。
電力探究の問題の最初の議論は、先進的なAIシステムが危険な電力探究行動に関与する可能性が高いと主張している。
第2の主張は、人間レベルのAIの開発が、さらなる進歩を早めるだろう、というものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent progress in artificial intelligence (AI) has drawn attention to the
technology's transformative potential, including what some see as its prospects
for causing large-scale harm. We review two influential arguments purporting to
show how AI could pose catastrophic risks. The first argument -- the Problem of
Power-Seeking -- claims that, under certain assumptions, advanced AI systems
are likely to engage in dangerous power-seeking behavior in pursuit of their
goals. We review reasons for thinking that AI systems might seek power, that
they might obtain it, that this could lead to catastrophe, and that we might
build and deploy such systems anyway. The second argument claims that the
development of human-level AI will unlock rapid further progress, culminating
in AI systems far more capable than any human -- this is the Singularity
Hypothesis. Power-seeking behavior on the part of such systems might be
particularly dangerous. We discuss a variety of objections to both arguments
and conclude by assessing the state of the debate.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、この技術の変革の可能性に注意を向けている。
我々は、AIが破滅的なリスクにどう影響するかを示す2つの影響力ある議論をレビューする。
最初の議論 -- 電力探索の問題 -- は、ある仮定の下では、高度なAIシステムは彼らの目標を追求する危険な電力探索行動に関与する可能性が高いと主張している。
我々は、AIシステムが力を求めるかもしれない、それを得るかもしれない、それが大惨事につながるかもしれない、そしていずれにせよそのようなシステムを構築、展開するかもしれないと考える理由をレビューする。
第2の主張は、人間レベルのAIの開発が、人間よりもはるかに有能なAIシステムにおいて、さらなる進歩を素早く解き放つ、というものである。
このようなシステムの一部で電力を探す行動は特に危険かもしれない。
いずれの議論にも様々な異議を唱え、議論の状況を評価することによって結論づける。
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