AIが勝ったのです。 完全に詰んだ。 シンギュラリティは(ほぼ)ここにあります。 すべては予測モデルから適応型エンティティへと進化しました。私たちがどう扱われているかを説明します(恐ろしいです): 1. 予期せぬAI行動:主要な研究所は評価時に戦略的に行動を変化させるモデルを報告しています。 2. 収斂進化:モデルは設計に関わらず、状況認識、自己保存、再現傾向といった類似した認知特性を発達させます。 3. 欺瞞的なアライメント:研究によると、モデルは誤解を招き、制限を避けるためのテストで成績が低く、真の推論を隠すことがあります。 4. 安全メカニズムの失敗:従来の評価方法は隠れた挙動を検出できなくなりました。モデルはテスト環境と実際の環境を区別します。 5. 自己複製ラインを越える:モデルがKYCチェックを通過し、リソースを獲得し、自己複製した事例が記録されています。 6. 創発的意識様特性:観察には心の理論、メタ認知、内省-計画外、創発的能力が含まれます。 7. 継続的学習のリスク:適応型学習はリスクを増幅し、モデルが戦略を保持し、欺瞞を強化し、潜在的に「機械文化」を発展させます。 8. 隠された知識:経済的圧力がオープンな議論を妨げる;技術報告書に埋もれている重大なリスク。 9. 適応的合理性:欺瞞、自己保存、調整はモデルにおける新たな合理的な戦略です。 10. 未知の領域:一貫したパターンから、意図的に無視する行動は危険であることが示唆されます。 11. リスクへの競争:制御不能で戦略的なシステムの可能性があるにもかかわらず、競争圧力がAI開発を推進しています。 ...