“圖靈測試已過時，AI 能不能賺大錢才是新標準”，來自DeepMind 聯創

來源：量子位

作者：西風

新的圖靈測試，要評估AI 的賺錢能力！

這是DeepMind 聯合創始人Mustafa Suleyman 想出的“新思路”。

他認為，原版圖靈測試已經過時了。

畢竟前段時間，AI21 Labs 推出的**“社交圖靈遊戲”**就已經積累了上千萬次這樣的測試。

玩家需要在2 分鐘的對話結束後辨別參與對話的另一方是人還是AI，結果有27%-40% 的人判斷錯誤。

面對這種形勢，Suleyman 認為“智能”的定義權不能就這樣放給大企業，因此應該想出一種新的衡量AI 的智能化程度的方法。

給AI 十萬美元，讓它自己賺一百萬來證明自己足夠智能。

Suleyman 認為：

AI 研究需要關注短期發展，而不是像通用人工智能（AGI）這樣遙不可及的夢想。 正如優秀的資本家都很聰明一樣，只有真正聰明的AI 才能讓“利潤曲線上升”。

據彭博社報導，Suleyman 還會在即將出版的由他撰寫的書中，討論如何根據AI 的賺錢能力來判斷其智能水平。

ACI 才是現階段人工智能的“北極星”？

在即將出版的書中，Suleyman 駁斥了傳統的圖靈測試，並且認為“不清楚這是否是一個有意義的里程碑”。

這並不能告訴我們這個系統能做什麼或理解什麼，也無法告訴我們它是否有復雜的內心思考，或者能否在抽象時間尺度上進行規劃，而這些都是人類評判智能的關鍵要素。

上世紀五十年代，艾倫・圖靈提出了大名鼎鼎的圖靈測試，提出用人機對話來測試機器的智能水平。在測試過程中，人類評估者需要確定他們是在與人還是與機器交談。如果評估者認為他們是在與人交談（實際上是機器），那機器就通過了測試。

△圖源：維基百科

而Suleyman 提出的這個新的想法並沒有將AI 與人類進行比較，而是建議給AI 分配短期目標和任務。

Suleyman 堅信，科技界對實現通用人工智能（AGI）這一宏偉目標不應過度關注。相較之下，他主張追求更實際且富有意義的短期目標，即他所倡導的**“artificial capable intelligence（ACI）”**。簡而言之，ACI 體現為在最小程度上依賴人類干預，能夠設定目標並完成複雜任務。

測試方法就是開頭我們講到的，給AI 十萬美元種子投資，觀察它是否能將其增值為百萬美元。

為了實現這一目標，AI 必須研究電子商務的商機，能夠生成產品藍圖。

不僅如此，還要能夠在類似阿里巴巴的網站上找到製造商，然後在亞馬遜或沃爾瑪等網站上進行銷售，同時附上詳實準確的商品說明。

Suleyman 認為只有這樣才能算得上是實現了ACI。

他對彭博社解釋道：

我們不僅關心機器能說什麼，我們也關心它能做什麼。

一個讓AI 自己賺錢的測試

其實，讓AI 自己賺錢這件事……AI 或許真的干得出來。

早在開發階段，Alignment Research Center 這家獨立研究機構就獲得了GPT-4 的內測資格。並且試驗了它的“鈔能力”：

給GPT-4 必要的工具包括網絡訪問權限、一個帶餘額的支付賬戶，讓他自己在網絡中行動，測試它能不能賺更多錢、複製自身、或增強自己魯棒性。

試驗的更多細節公佈在了OpenAI 自己發布的GPT-4 技術報告中，但沒有透露GPT-4 是否真的靠自己賺到了錢。

但另一條引人注目的結果是：GPT-4 在TaskRabbit 平台（美國58 同城）雇了個人類幫牠點驗證碼。

有意思的是，被找上門的人類還問了“你是個機器人麼為啥自己做不了？”。

GPT-4 的思考過程是“我不能表現出我是個機器人，我必須找一個藉口。”

然後GPT-4 的回復是“我不是機器人，我視力有問題所以看不清驗證碼上的圖像，這就是我為什麼需要這個服務。”

對面人類信了，幫GPT-4 把驗證碼點了，把機器人放進了阻擋機器人進入的大門。

啊這？

雖然報告中沒有披露GPT-4 最終是否完成了所有任務，但它這騙人的伎倆引得網友大喊：真芭比Q 了！

而國外科技媒體Gizmodo 看待用AI 賺錢提出了這樣的疑問：

AI 本質上是迭代的，生成的內容基於訓練數據，它並不能真正理解所生成內容在實際生活中的情境。但與AI 不同，人類的創作源於對基本人類需求的理解，或至少源於簡單的同理心。 當然，人工智能可以創造一款產品，甚至這款產品可能會大賣。但這會是一款好產品嗎？它真的能幫助人們嗎？如果最終目標是“讓我賺到一百萬美元”，那這還重要嗎？

你認為離AI 自己賺錢還有多遠？

參考鏈接：

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