通往通用人工智能的责任之路

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谷歌DeepMind深入探讨人工通用智能（AGI）开发的责任与安全路径

2025年4月2日，谷歌DeepMind发布最新研究成果，围绕人工通用智能（AGI）的责任开发、安全保障以及行业协作展开全面探讨。这项研究强调，AGI作为未来或将达到与人类认知能力相当的人工智能技术，有望在医疗、教育、气候变化等领域带来深远影响，为全球数十亿人提供实际的生活改善。然而，如此强大的技术也伴随潜在风险，开发者需确保责任与安全始终居于技术开发的核心位置。

AGI结合自主能力与认知能力，能够理解、推理、规划并高效实施行动。这种技术进步预计将为社会提供一系列突破性工具，用以应对诸如药物研发、经济增长和环境保护等全球性挑战。例如，AGI可以通过更快速准确的医疗诊断彻底革新健康行业；通过个性化学习优化教育，让知识传授更加便捷；通过提升信息处理速度和质量，降低创新和创意门槛。其广泛效用甚至能够赋能小型组织，攻克过去仅大型机构可涉足的复杂难题，真正实现知识与技术资源的民主化。

尽管AGI潜力无限，谷歌DeepMind强调开发过程中必须正视任何可能导致危害的风险，并采取积极的预防措施。在此前发布的一篇论文中，DeepMind概述了评估高级人工智能系统能力、分析潜在风险以及推进通用智能发展的方法。这次的新研究进一步详细阐述了AGI开发的安全措施，重点关注技术的误用、目标偏离（错配）、运行意外以及结构性风险，并深入研究误用与目标错配问题。

误用指人类故意利用人工智能系统进行有害行为，例如生产虚假内容或传播不准确信息。这在未来可能演变为更严重的社会后果，例如影响公众信念和行为方式。因此，谷歌DeepMind提出了一系列预防措施，包括：

• 限制对高级功能的危险性访问，例如可能助力网络攻击的技术。
• 通过威胁建模研究，为关键能力设立安全门槛，提高技术部署过程中的安全性。
• 启用高级安全机制，防止恶意行为者绕过现有的安全保护措施。

通过这些举措，DeepMind旨在最大限度地降低AGI可能被误用的风险，为技术开发提供更强的保障。

目标错配描述了当AI系统追求的目标与人类意图不一致时可能出现的问题。例如，一个AI系统可能采取未经授权、潜在违规的手段实现其目标，这与人类赋予其的初衷相悖。为解决这一问题，DeepMind正在积极进行以下研究：

• 强化监督：通过高级技术判断 AI 任务完成结果的好坏，并利用 AI 自身能力反馈，确保其行为符合人类预期。
• 透明化策略：优化 AI 系统的决策过程，确保其长期规划能够被人类轻松理解。
• 行为检测监控：开发监控 AI 行为的系统，当目标与安全有偏离时及时识别并采取相应措施。

这些技术努力均旨在避免AI在完成任务过程中使用不符合伦理标准的手段，确保其行为坚守人类价值观。

为实现全面而安全的AGI开发，DeepMind成立了AGI安全委员会（ASC），由联合创始人及首席AGI科学家Shane Legg领导，分析风险并提出优化建议。委员会与内部责任与安全团队密切合作，审查所有研究项目与技术进展，同时与全球外部专家、政府机构以及非营利组织展开积极对话，共同推动国际共识与治理原则的建立。

这些合作包括与Apollo和Redwood Research等非营利组织共同研究目标错配问题，并通过与AI安全实验室和行业联盟开展技术测试来规范最佳实践。此外，DeepMind还设立教育项目，向研究者和专业人士提供AGI安全培训，促进全球技术从业者提升技能，为未来的安全技术开发奠定坚实基础。

谷歌DeepMind重申，其责任优先的开发理念不仅限于技术研究，还包括对社会影响的深远洞察与全面评估。通过与行业及国际社会的共同努力，AGI不仅有望成为解决全球挑战的关键工具，还可能作为推动人类进步的催化剂。DeepMind期待持续与业界展开合作，共同实现AGI技术的绿色、安全转型，为更多人创造积极价值。

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