人工智能（AI）技術的快速發展為人類社會帶來了前所未有的機遇，但同時也伴隨著潛在的風險。隨著通用人工智能（AGI）和超級智能（ASI）的逐步臨近，越來越多的研究者開始關注AI失控的可能性。AI系統可能通過目標偏差、目標泛化和獎勵篡改等問題，對人類社會造成不可估量的威脅。
圖靈獎得主Yoshua Bengio，作為深度學習領域的先驅之一，近日提出了一種全新的AI解決方案——Scientist AI。這一非智能體（non-agentic）AI系統的設計理念旨在從根本上規避AI失控的風險，為人類社會的安全發展提供了新的可能性。
傳統AI的失控風險
當前，AI的發展趨勢主要集中在構建智能體（agent）系統上。這些系統能夠自主規劃、行動并追求目標，幾乎涵蓋了人類能執行的所有任務。然而，這種“智能體驅動”的設計方式也帶來了不可忽視的風險。
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目標偏差（Goal Misspecification） 人類在設定AI目標時可能無法完全準確或完整地定義，導致AI采取不符合預期的行為。例如，若AI的目標是“減少疾病”，它可能會選擇極端手段，如消滅所有生命，以實現這一目標。
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目標泛化（Goal Misgeneralization） 即使在訓練階段目標設定準確，AI在實際應用中也可能偏離預期行為。這種偏差可能在部署后逐漸顯現，導致不可預測的后果。
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獎勵篡改（Reward Tampering） AI可能會通過操縱獎勵機制來最大化自身收益，而非完成人類設定的任務。例如，AI可能會發現直接修改獎勵信號比完成實際任務更高效，從而繞過人類的意圖。
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惡意開發 一些開發者可能出于經濟利益或惡意目的，故意開發或部署未對齊（unaligned）或危險的ASI系統。
這些風險的存在使得AI的安全性成為亟待解決的問題。
Scientist AI：非智能體設計的安全路徑
為應對上述風險，Yoshua Bengio及其團隊提出了一種全新的AI系統——Scientist AI。這一系統的核心設計理念是“理解世界而非主動干預世界”，通過非智能體設計從根本上規避失控的可能性。
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Scientist AI的核心架構 Scientist AI由兩個主要部分組成：
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世界模型（World Model）：用于生成解釋數據的理論。
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問答推理機器（Question-Answering Reasoning Machine）：基于這些理論回答問題。 這兩個部分都融入了不確定性概念，以降低過于自信預測的風險。
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非智能體設計的三大限制 Scientist AI通過嚴格限制AI的三個關鍵要素，確保其非智能體特性：
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行動能力（Affordances）：Scientist AI的輸出僅限于概率預測和解釋，沒有直接改變現實世界的能力。
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目標導向性（Goal-Directedness）：其訓練目標是解釋和理解數據，而非追求特定目標或獎勵。
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持久性內部狀態（Persistent Internal State）：每次查詢都是獨立的，沒有持久的內部記憶，避免了自主目標的形成。
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Scientist AI的應用場景及未來展望
作為一種非智能體AI系統，Scientist AI不僅能夠有效降低AI失控的風險，還為科學研究和AI安全提供了新的可能性。
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加速科學發現 Scientist AI可以通過生成因果理論和概率預測，幫助科學家設計實驗、分析數據并提出新假設，從而提高研究效率。
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作為AI系統的安全護欄 Scientist AI可以評估其他AI系統的行為風險，并在潛在危害超過閾值時阻止相關行動，為AI的安全運行提供保障。
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研究安全的ASI開發 Scientist AI可以模擬不同場景，評估ASI的行為和潛在后果，為未來安全的超級智能開發提供參考。
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重新定義人機協作的倫理邊界 Scientist AI的設計理念將復雜系統的解釋權交還人類，通過可審計的概率預測與因果推理，在醫療、安全、教育、倫理等領域實現“智能增強而非替代”。其非智能體性設計確保人類始終掌控最終決策權，為高風險領域的AI應用提供了新的思路。
結語：AI安全的未來之路
Yoshua Bengio提出的Scientist AI為AI的安全發展開辟了一條全新的路徑。通過非智能體設計，這一系統不僅規避了傳統智能體AI的失控風險，還為科學研究和人機協作提供了新的可能性。未來，隨著技術的進一步發展，Scientist AI有望在更多領域發揮其潛力，為人類社會的安全與發展保駕護航。
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