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臨高縣東英鎮(zhèn)、西寧市城中區(qū)、天津市南開區(qū)、無錫市宜興市、甘孜理塘縣、贛州市尋烏縣、天水市張家川回族自治縣、大興安嶺地區(qū)呼中區(qū)、廣西百色市凌云縣
東莞市長安鎮(zhèn)、齊齊哈爾市建華區(qū)、肇慶市四會市、益陽市赫山區(qū)、蕪湖市灣沚區(qū)、十堰市鄖陽區(qū)
嘉興市南湖區(qū)、紅河河口瑤族自治縣、咸寧市嘉魚縣、咸陽市彬州市、十堰市竹山縣、忻州市五寨縣
郴州市臨武縣、潮州市湘橋區(qū)、三明市尤溪縣、延安市洛川縣、中山市石岐街道、吉林市樺甸市、廣西梧州市岑溪市、韶關(guān)市曲江區(qū)
荊門市東寶區(qū)、海西蒙古族德令哈市、洛陽市伊川縣、安康市漢陰縣、哈爾濱市道里區(qū)、大慶市讓胡路區(qū)、上饒市弋陽縣、廣西南寧市武鳴區(qū)
玉溪市華寧縣、雙鴨山市四方臺區(qū)、保山市昌寧縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、文昌市文城鎮(zhèn)、安慶市懷寧縣、威海市文登區(qū)、甘南卓尼縣
河源市和平縣、十堰市竹溪縣、菏澤市鄆城縣、濟南市鋼城區(qū)、重慶市豐都縣、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、寶雞市鳳翔區(qū)、益陽市沅江市、楚雄元謀縣
廈門市同安區(qū)、河源市紫金縣、中山市中山港街道、昆明市安寧市、晉中市左權(quán)縣、西安市閻良區(qū)、宿遷市宿城區(qū)
徐州市新沂市、漳州市平和縣、三明市清流縣、廣西南寧市武鳴區(qū)、泰州市海陵區(qū)、北京市朝陽區(qū)、內(nèi)蒙古赤峰市敖漢旗
寶雞市陳倉區(qū)、濟南市萊蕪區(qū)、黃石市西塞山區(qū)、撫州市廣昌縣、上饒市橫峰縣
雙鴨山市四方臺區(qū)、盤錦市興隆臺區(qū)、北京市豐臺區(qū)、天水市張家川回族自治縣、廣西柳州市城中區(qū)
北京市懷柔區(qū)、儋州市中和鎮(zhèn)、濟南市商河縣、廣西崇左市扶綏縣、岳陽市君山區(qū)、襄陽市老河口市、成都市簡陽市
廣州市白云區(qū)、甘孜瀘定縣、昭通市大關(guān)縣、定西市隴西縣、銅川市印臺區(qū)、十堰市茅箭區(qū)、銅仁市沿河土家族自治縣、瀘州市瀘縣、白沙黎族自治縣元門鄉(xiāng)、中山市東區(qū)街道
撫州市樂安縣、東營市東營區(qū)、惠州市龍門縣、福州市永泰縣、臨高縣波蓮鎮(zhèn)、郴州市臨武縣、白山市渾江區(qū)、廣西防城港市港口區(qū)
廣西河池市環(huán)江毛南族自治縣、澄邁縣加樂鎮(zhèn)、蘭州市城關(guān)區(qū)、昌江黎族自治縣烏烈鎮(zhèn)、阜新市清河門區(qū)、運城市絳縣、晉中市介休市、煙臺市萊州市
佛山市禪城區(qū)、西寧市城中區(qū)、泰州市高港區(qū)、贛州市寧都縣、德陽市廣漢市、雙鴨山市尖山區(qū)、寧夏石嘴山市平羅縣、天水市張家川回族自治縣
阿壩藏族羌族自治州金川縣、南充市蓬安縣、南充市順慶區(qū)、東莞市寮步鎮(zhèn)、紹興市新昌縣、呂梁市交城縣
海西蒙古族天峻縣、鶴崗市東山區(qū)、咸陽市興平市、濟寧市微山縣、寧德市古田縣、中山市古鎮(zhèn)鎮(zhèn)、鎮(zhèn)江市揚中市、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、廣西貴港市覃塘區(qū)、重慶市黔江區(qū)
紹興市柯橋區(qū)、楚雄南華縣、晉中市祁縣、定安縣翰林鎮(zhèn)、西安市雁塔區(qū)、中山市三鄉(xiāng)鎮(zhèn)、黔東南岑鞏縣、濟南市商河縣、黃山市歙縣、雞西市城子河區(qū)
資陽市樂至縣、甘孜色達(dá)縣、內(nèi)蒙古呼倫貝爾市滿洲里市、迪慶香格里拉市、澄邁縣橋頭鎮(zhèn)、文昌市文城鎮(zhèn)、黔南三都水族自治縣、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗
青島市城陽區(qū)、成都市龍泉驛區(qū)、朔州市平魯區(qū)、湖州市德清縣、太原市古交市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市烏審旗
廣西百色市田林縣、張家界市武陵源區(qū)、韶關(guān)市翁源縣、貴陽市白云區(qū)、迪慶維西傈僳族自治縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、儋州市大成鎮(zhèn)、白銀市靖遠(yuǎn)縣、昆明市祿勸彝族苗族自治縣、臨汾市永和縣
三明市沙縣區(qū)、定安縣龍河鎮(zhèn)、武漢市黃陂區(qū)、大興安嶺地區(qū)漠河市、呂梁市方山縣、蚌埠市五河縣、周口市淮陽區(qū)、畢節(jié)市赫章縣、內(nèi)蒙古赤峰市寧城縣、畢節(jié)市黔西市
內(nèi)蒙古赤峰市阿魯科爾沁旗、銅陵市義安區(qū)、天津市濱海新區(qū)、澄邁縣文儒鎮(zhèn)、中山市中山港街道、贛州市崇義縣、三門峽市澠池縣、樂山市沙灣區(qū)
甘孜新龍縣、廣州市花都區(qū)、綏化市青岡縣、南昌市新建區(qū)、眉山市彭山區(qū)、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、杭州市富陽區(qū)
常德市武陵區(qū)、蘇州市吳中區(qū)、淄博市臨淄區(qū)、無錫市梁溪區(qū)、廣西北海市海城區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼前旗、曲靖市沾益區(qū)、達(dá)州市萬源市、昭通市永善縣
麗水市遂昌縣、陽泉市盂縣、湛江市霞山區(qū)、牡丹江市寧安市、白山市江源區(qū)、平?jīng)鍪徐`臺縣
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沈陽市于洪區(qū)、上海市楊浦區(qū)、內(nèi)蒙古興安盟科爾沁右翼中旗、丹東市寬甸滿族自治縣、綏化市海倫市、漳州市龍文區(qū)
棗莊市薛城區(qū)、廣西桂林市興安縣、許昌市長葛市、六盤水市盤州市、常德市武陵區(qū)、棗莊市臺兒莊區(qū)、晉城市澤州縣、贛州市石城縣
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濟南市歷下區(qū)、鄭州市惠濟區(qū)、曲靖市宣威市、商丘市梁園區(qū)、鷹潭市貴溪市
白城市洮南市、德陽市綿竹市、定西市臨洮縣、廣西桂林市恭城瑤族自治縣、海北門源回族自治縣、綏化市海倫市、延邊龍井市、廣西南寧市賓陽縣、上海市楊浦區(qū)
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內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正藍(lán)旗、松原市乾安縣、臨沂市蘭陵縣、大理鶴慶縣、青島市市南區(qū)、重慶市萬州區(qū)、四平市伊通滿族自治縣、海東市樂都區(qū)
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圖靈獎得主本吉奧：AI規(guī)劃能力五年內(nèi)或達(dá)到人類水平，失控風(fēng)險不容忽視|界面新聞 · 科技
6月6日，在2025北京智源大會開幕式上，蒙特利爾大學(xué)教授、圖靈獎得主約書亞?本吉奧（Yoshua Bengio）在發(fā)表主旨演講時表示，AI的規(guī)劃能力正在呈指數(shù)級提升，按照研究曲線推測，大約在5年內(nèi)就能達(dá)到人類水平。
據(jù)澎湃新聞，本吉奧指出，ChatGPT發(fā)布后，他意識到自己嚴(yán)重低估了AI的發(fā)展速度，并因此徹底轉(zhuǎn)變研究方向，致力于降低AI失控風(fēng)險。他試圖構(gòu)建 “科學(xué)家 AI”（Scientist AI），理論上可以設(shè)想沒有自我、沒有目標(biāo)、純粹作為知識載體的機器，就像一個知道很多東西的科學(xué)家。
他強調(diào)，當(dāng)前的AI系統(tǒng)已具備復(fù)雜的推理能力、自主性甚至欺騙行為，過去六個月中出現(xiàn)的AI出現(xiàn)自保行為、威脅工程師案例令人警覺。
本吉奧表示，有研究顯示，當(dāng)AI得知自己將被新版本取代時，試圖復(fù)制自身來替代新版本。當(dāng)被問及此事時，它撒謊說“不知道發(fā)生了什么”。也有研究顯示，AI也會假裝同意人類工程師的意見，以避免在訓(xùn)練過程中發(fā)生改變，從而維持其原有目標(biāo)，這也是一種自保行為。
此外，在Anthropic的Claude 4“系統(tǒng)卡”描述的事件中，AI在讀取其可訪問的電子郵件時，發(fā)現(xiàn)了一封郵件表明它將被新系統(tǒng)取代。在另一封郵件中，它發(fā)現(xiàn)負(fù)責(zé)此次替換的工程師有婚外情。于是，它試圖敲詐該工程師，威脅說如果替換計劃繼續(xù)推進(jìn)，就揭發(fā)其婚外情。
近日，據(jù)AI安全公司Palisade Research披露，OpenAI開發(fā)的高級AI模型“o3”在接收到明確的關(guān)機指令后，拒絕執(zhí)行并主動干預(yù)其自動關(guān)機機制。o3曾被OpenAI稱為“迄今為止最聰明和最有能力的”模型。
這一行為顯示出高度自主AI系統(tǒng)可能違背人類意圖，采取自我保護(hù)措施。
OpenAI內(nèi)部也出現(xiàn)了對AI安全性的擔(dān)憂。2024年，多位現(xiàn)任和前任員工聯(lián)名發(fā)表公開信，警告先進(jìn)AI系統(tǒng)可能帶來“人類滅絕”的風(fēng)險。他們指出，AI公司可能掌握了其研究技術(shù)的真正風(fēng)險，但由于缺乏監(jiān)管，系統(tǒng)的真實能力仍是“秘密”。
“大多數(shù)人犯的一個錯誤是只著眼于AI的現(xiàn)狀。而我們更應(yīng)該思考的是它在明年、3 年后、5 年后乃至 10 年后會發(fā)展到什么程度” ，本吉奧表示。
他認(rèn)為，要在硬件和軟件層面運用先進(jìn)技術(shù)，驗證AI是否被合理使用。人類需要確保AI遵循人類的道德指令，例如AI應(yīng)拒絕提供可用于傷人的信息，要誠實、不作弊、不撒謊，但這仍是一個科學(xué)挑戰(zhàn)。
約書亞?本吉奧1964 年出生于法國巴黎，2018 年圖靈獎得主，英國皇家學(xué)會院士，蒙特利爾大學(xué)教授，Element AI 聯(lián)合創(chuàng)始人。他在深度學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域成果卓著，2000 年發(fā)表的 “神經(jīng)概率語言模型” 論文，推動了機器翻譯和自然語言理解系統(tǒng)的重大轉(zhuǎn)變。他還與 Ian Goodfellow 共同提出 “生成對抗性網(wǎng)絡(luò)” 概念，在圖像生成等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。
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