今日、人工知能の能力を探求するとき、私たちはテクノロジーに専念することを選択したものに関する質(zhì)問にも遭遇します。

多くの點で、これは注意メカニズムの議論に要約することができます。

著名なデータ科學(xué)者であり數(shù)學(xué)者であるStephen Wolframは、AIが人間の注意にどのように影響するか、または私たちにとって有益なものに対してそれをどのように導(dǎo)くことができるかについて頻繁に議論します。

これは、私が數(shù)週間前にカバーした最近の講演からのスニペットです：

「私たち人間がまだ役割を持っている限り、いわば、それは私たちがやりたいことを定義しており、それはあなたがより正確に計算的に指定できるものです」とウォルフラムは述べました。 「それがあなたが（答え）に到達する方法ですそれはまさに私たちが望むものです。」

人間とAIの注意の交差點に興味があり、私は次の質(zhì)問をMicrosoft Copilotに入力しました。

以下は、モデルが応答するために使用した5つの主要なソースです。

マシンフィードバック：さまざまな貢獻

1つ目は、フォーブスの私たち自身の貢獻者の1人であるカート?スタインホルストから來ています。

「私たちは、無限の生産性から離れた「ライフハック」であり、人間の焦點の熟練した使用を生産性システムに削減できると考えているようです。 「しかし、この考え方は本質(zhì)的に私たちの固有の人間性を卻下し、問題があります。私たちはその強みで機械やデジタルツールを上回ることは決してありません。しかし、テクノロジーが私たちの強みにおいて人類とは決して一致しないと信じる理由があります。鍵は、類似性を追求するのではなく、區(qū)別を理解し、促進することです?！?/p>

2番目のソースCopilot Highlightsは、International Journal of Information Managementの科學(xué)論文です。

調(diào)査の結(jié)論から引用してください。

「人間は、AIの設(shè)計と応用に対する意味のある責任ある批判の役割を保持しなければなりません。また、それが作成できるインテリジェントな機械です。批評は、人類がインテリジェントマシンからの自由を確保するための手段として維持できる重要な概念です。意思決定者は、「審判」または「ガイド」が継続的な人間の批判にさらされていることが不可欠です。

これは非常に洞察に富んでいると思います。

3番目のソースは、 Shomila MalikのLinkedInの記事であり、脳は1秒あたり約4回情報を探し、人間の注意がどのように機能するかを議論することを強調(diào)しています。これは、次に要約する次の作品につながるようです。ここでは、豊富なメディアと刺激が「私たちの人間の注意の範囲を圧倒する」ことに重點を置いています。

GIGO：もっと注意のキュレーションが必要です

私が発見した4番目のリンクには、エズラ?クラインのような先駆者の最近の作品について議論して、興味深い提案があります。著者は、精神科醫(yī)のジョエル?ニグからの理論を明らかにします。本質(zhì)的に、私たちの注意は、有害な環(huán)境、睡眠不足、食事不足、大気汚染、身體活動の欠如、その他の健康問題、過剰なストレス、過度のストレス、早期外傷、緊張した関係、喫煙などの要因によって引き起こされる注意欠陥のために悪化しています。

The New York Timesの最終リンクでは、Stephen Hawkingが引用されており、人工知能は本當の脅威をもたらし、この方法を説明する可能性があると述べています。

「それはそれ自體への強化を設(shè)計し、私たち全員を裏切る可能性があります」とホーキングは仮説を立てました。

私はそのコメントを単獨で立てさせます。 （「キラーマシン」と恐ろしいシナリオに関するホーキングの言葉を必ず読んでください。この男は有名な科學(xué)者であることを忘れないでください。）

ワトソン、危険、コンピューターの推論

Imagination in Actionの最近の講演で、David Kennyは、IBM WatsonのJeopardyやAI Designのその他のマイルストーンに関するパフォーマンスから學(xué)んだ教訓(xùn)について議論しました。

一般的に、彼は、私たちは帰納的推論の時代から演ductive的で感情的な推論の1つに移行していると指摘しました。

彼は、決定的な答えではなく、パーセンテージで確率を提供する天気アプリを參照し、LLMSから結(jié)果を得るための迅速なエンジニアリングの必要性を參照しました。

彼によると、新世代は、病狀、関係、財務(wù)戦略などに関するデータについてAIをますます信頼していると彼は言った。

「これには大きな信頼が課されています」と彼は言いました。 「それはすべて、高度にパーソナライズされたベースで彼らのために働いています。だから、私たちは人々が自分の情報を集めていることを発見しました?！?/p>

デートや結(jié)婚のように、人間の相互作用は減少しており、機械をより信頼する人々が有益であるか、彼の言葉で「超危険」であると彼は指摘しました。

「（人間は）批判的思考スキルを開発し、対人スキルを築き、このようなことを互いに結(jié)びつけること、お互いに時間を費やすために、私たちの自律性を放棄するのではなく、AIを完全に活用するために、お互いに時間を費やすことができます」と彼は言いました。 「したがって、過去15年間は主に技術(shù)的な進歩に関するものであり、今日私たちが見て投資する多くの技術(shù)的な進歩がありますが、私たちが人間の進歩に取り組んでいることがさらに緊急であり、テクノロジーが実際にコミュニティを再會し、人々がお互いにやり取りする方法を知っていることを保証します。

それから彼は誘導(dǎo)と演ductiveの推論について彼の論文に戻りました。

「私たちがもはや答えを得ることではなく、次の質(zhì)問に到達することについて理解するには謙虛さが必要です」とケニーは言いました。

ループの人間

確かに、人類のループと本質(zhì)的な価値で人間を祝う必要があります。すべてをマシンに引き渡すことはできません。上記のすべては、委任できるものと保持すべきものとの間にいくつかのつながりを?qū)Г訾饯Δ趣筏蓼埂￥饯椁?、それ?u>マリー?コンドの哲學(xué)にある程度似ています。それが喜びをもたらすなら、私たちはそれを人間の能力のために留保し、支援が必要な場合は機械に頼ります。ただし、これは、2025年以降にナビゲートしなければならないバランスのとれた行為の1つになります。これは、人間の用語では非常に鋭い力に取り組んでいるからです。

以上が機械にあまりにも注意を払っていますか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。