最大的AI风险可能不是超级智能，而是优化的误解

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摘要

文章认为，主要的AI风险可能不是超级智能，而是那些优化了有缺陷、不完整的现实表征的系统，从而导致制度漂移、自动误分类和隐蔽的治理失败。

最大的AI风险可能不是超级智能——而是优化的误解 我认为很多关于AI的讨论仍然假设主要危险是：“AI变得太聪明了。” 但越来越我觉得更大的风险是别的：AI系统变得非常擅长优化有缺陷的现实表征。 一个招聘系统可能并不“理解”一个人。它可能优化的是该人的压缩表征： * 分数 * 嵌入 * 推断特征 * 行为模式 * 历史相关性 一个医疗系统可能优化的是患者的表征而非患者本身。 一个推荐系统可能优化的是注意力的表征而非人类福祉。 一个银行可能优化的是风险的表征而非实际经济现实。 一旦优化足够强大，扭曲就会扩大。 这正是我所担忧的。不是邪恶的AI。不一定是拥有自我意识的AI。而是高度能力的系统基于不完整、过时、有偏见、被战略操纵或制度扭曲的表征进行运作。 可怕之处在于：系统可能表现得很智能，同时在大规模地误解现实。 有时我想，未来的AI失败可能看起来不像是“AI叛乱”，而更像是： * 制度漂移 * 优化官僚主义 * 自动误分类 * 表征崩溃 * 反馈循环 * 隐蔽的治理失败 换句话说：系统不断优化……但逐渐与现实脱节。 好奇这里其他人是否有同感。我们是否过于关注智能本身，而忽略了AI系统优化的表征的质量？
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