当AI不仅使生产变得便宜,还使核查变得便宜时会发生什么?

Reddit r/ArtificialInteligence 新闻

摘要

本文探讨了AI如何大幅降低验证成本,转移'验证前沿',并迫使经济机构适应一个'post-opacity'世界,在这个世界中,不透明在经济上变得不那么可行。

想象一下,一家公司多收你43欧元,但证明这一点需要200欧元。你忽略了它。这笔钱之所以存在,不是因为它被隐藏了,而是因为核查成本太高。现在想象AI使这次核查成本只需2欧元。我将值得核查和不值得核查之间的边界称为验证前沿。AI可能通过降低每次核查的成本和构建自定义验证系统的成本来推动这一前沿下降。主要因为核查不经济而幸存下来的剩余,我称之为不透明租金。这超出了审计的范畴。有两个问题:合规性:公司是否正确遵守了合同?以及最优性:即使遵守了,这对你来说真的是合适的合同吗?最让我感兴趣的是这可能引发的制度变革。许多商业活动围绕昂贵的核查展开:审计师抽样,认证机构分摊验证成本,中间商凭借专业知识获得报酬,品牌在买家无法自行检查质量时提供保证,而合同通常不是为机器可验证而设计的。如果核查变得便宜,这些机构不一定消失,但它们的作用和价值应该改变。这就是我所说的post-opacity:不是完美的透明,而是一个“没人会费心去核查”成为较弱的经济保护的世界,迫使企业和机构适应。你认为这首先适用于哪些领域,我在哪些方面高估了其影响?哪些机构实际上会抵制廉价核查而不是适应它?我在这里写了更广泛的论点:https://post-opacity.com
查看原文

相似文章

核查问题:AI在受监管企业上线前必须满足什么条件

arXiv cs.CL

本文分析了企业AI在受监管企业中的部署为何停滞不前,提出了一个包含准确性、可复现性、有据可依性和可检测性的生产标准。文章测量了不同模型和工具配置下的人工审查负担,表明置信度信号和来源引用可将审查率从100%降至49%,但自我验证增加了延迟,却没有提高错误容忍度。

对抗性通信

Lobsters Hottest

本文批判了使用AI的实际挑战,认为验证成本通常被转嫁给人类工作者,从而产生对抗性动态和低效率,抵消了生产力的提升。

AI真的会推高成本吗?

Reddit r/AI_Agents

本文探讨了由于对能源、芯片、云计算、熟练人才和数据的需求增加,AI是否可能导致成本上升,并权衡了效率提升的影响。

AI何时才能按其真实成本定价?

Reddit r/ArtificialInteligence

本文质疑AI服务为何定价低廉以培养依赖和推动竞争,并探讨真实成本定价何时才能出现以实现真正盈利。