[尼基]Sam Altman 提出的 7 万亿美元的要求真的能保证我们的未来吗？

据报道，OpenAI 联合创始人 Sam Altman 正在寻求为一个项目筹集高达 7 万亿美元的资金，以解决由于生成人工智能 (GenAI) 需求快速增长而导致的全球半导体芯片严重短缺问题。

但奥特曼表示，事情远不止于此：“我们相信世界需要更多的人工智能基础设施——晶圆厂产能、能源、数据中心等——比人们目前计划建造的还要多。

建设大规模的人工智能基础设施和有弹性的供应链对于经济竞争力至关重要。

OpenAI 将尽力提供帮助！”

Altman 在 X 帖子中写道。我们相信世界需要比人们目前计划建造的更多的人工智能基础设施——晶圆厂产能、能源、数据中心等。建设大规模的人工智能基础设施和有弹性的供应链至关重要openai 将尽力提供帮助！— Sam Altman (@sama) 2024 年 2 月 7 日 用这笔钱进行扩展意味着一切都将建立在 GenAI 上，最终目标是实现人工智能，即超越人类的系统人工智能，这本身就是一个有争议的问题。相关：比特币可能会跌至 30,000 美元，但这没关系为什么我们需要“大规模扩展”人工智能基础设施？ Altman 在随后的帖子中补充道。你可以努力帮助确保我们共同的未来，或者你可以编写有关我们为何失败的子堆栈 - Sam Altman (@sama) 2024 年 2 月 11 日这确实是为了确保安全吗？ “我们共同的未来”？

或者OpenAI的未来？OpenAI需要更多的计算能力和更多的数据中心（目前它依赖于微软）来克服其增长限制，特别是人工智能芯片的短缺，而人工智能芯片对于训练像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）至关重要。这笔钱——比美国和中国以外任何国家的GDP都多——奥特曼的“要求”有些不负责任。没有任何技术是完美的，人工智能也不例外。

人工智能给社会带来巨大利益的潜力与造成破坏和伤害的潜力一样大。

立法者要求企业坚持负责任的人工智能和负责任的创新，我们作为一个社会也应该提出这样的要求。负责任的创新是指让新技术为社会服务，但不会造成比解决的问题更多的问题。

这适用于所有技术、所有创新、所有组织、行业和地区。我们不是超前了吗？

难道我们不应该在扩展人工智能系统之前解决人工智能系统带来的风险和挑战，减轻和控制它们的风险，确保它们不会造成比解决的问题更多的问题吗？人工智能风险和挑战人工智能是数据驱动的，并且GenAI 我们正在研究大量数据。

这种对数据的依赖带来了许多关键的风险和挑战。

数据可能不完整或错误，或者使用不当、不正确或不准确。

如果输入不正确，输出也会错误：“垃圾输入，垃圾输出。”

在法学硕士的世界里，我们现在面临着“垃圾进，垃圾出”的问题。

当法学硕士处理不良或过时的信息时，他们不仅仅是复制它。

他们放大它，使其听起来正确且可信。

这种“类固醇垃圾”现象将我们带到了一个关键时刻。此外，人工智能系统的核心问题之一是算法偏差，并且有充分证据表明它会导致歧视。

尽管立法者已要求科技公司这样做，但这个问题尚未得到适当解决。相关：2024 年将是以太坊网络历史上最重要的一年还有其他问题，特别是 GenAI：幻觉、错误/虚假信息、缺乏可解释性、诈骗、版权、用户隐私和数据安全——所有这些问题都没有得到充分解决和缓解。

人工智能对环境的影响是一个较少讨论但很重要的问题。

人工智能系统是计算和数据中心所需的能源秃鹰。

国际能源署预测，在人工智能增长的推动下，全球电力需求到 2026 年将翻一番。随着计算机变得更加高效，或者采用更高效的技术来减少能源或可再生能源的使用，这个问题可能会得到缓解。

但这些潜在的解决方案尚未经过测试，许多解决方案尚未完全开发出来。拜登政府和欧盟呼吁负责任的人工智能立法者呼吁“负责任的人工智能”——安全、可靠、值得信赖。

乔·拜登总统于 9 月签署了一项行政命令 (EO)，要求公司 1) 开发人工智能工具来查找和修复网络安全漏洞；

2）开发和使用隐私保护技术——例如保护个人训练数据隐私的加密工具；

3）保护消费者、患者和学生——避免人工智能增加伤害、误导或以其他方式伤害美国人的风险；

4) 保护工人免受工作场所监视、偏见和工作取代等危险的影响；

5）特别关注算法偏差和歧视，以确保算法偏差在这些系统的开发和培训过程中得到解决。2023年7月，OpenAI与拜登政府签署了一项自愿承诺，以管理人工智能带来的风险并遵守负责任的人工智能。

OpenAI 尚未完全展示其承诺承担的可操作的“负责任的人工智能”。欧盟委员会的人工智能法案。

来源：euAIact.com 与 EO 一样，欧盟的人工智能法案要求下游开发文档和审计的透明度，特别是对于基础模型和 GenAI。

人工智能系统的建立并没有提供这些信息，立法者也没有提供任何实际的解决方案。

对可审计的负责任的人工智能的需求出现了。

这就是区块链技术可以帮助提供解决方案的地方，使公司能够遵守立法者的要求并实施“可审计的负责任的人工智能”——安全、可靠且值得信赖。

也许 OpenAI 可以考虑实施这样的解决方案，并展示人工智能系统的适当可审计性。实施负责任的人工智能——包括人工智能系统的可审计性和减轻能源影响——所有这些都取得了令人满意的结果，应该在扩展这些系统之前解决，更不用说“大规模扩展”了。 ” 负责任地创新并确保人工智能系统安全、可靠和值得信赖，将确保我们共同的未来。

这可能不是山姆·奥尔特曼的方式，但这是正确的方式。

Merav Ozair 正在维克森林大学和康奈尔大学开发和教授新兴技术课程。

她之前是罗格斯商学院的金融科技教授，教授 Web3 和相关新兴技术的课程。

她是国际可信区块链应用协会 (INATBA) 学术顾问委员会成员，并担任 EQM Indexes（区块链指数委员会）顾问委员会成员。

她是 Emerging Technologies Mastery（一家 Web3 和 AI 端到端咨询公司）的创始人，并拥有纽约大学斯特恩商学院的博士学位。本文仅供一般参考，无意也不应被采纳作为法律或投资建议。

这里表达的观点、想法和意见仅代表作者个人观点，并不一定反映或代表Cointelegraph的观点和意见。

并拥有纽约大学斯特恩商学院博士学位。本文仅供一般参考之用，无意也不应被视为法律或投资建议。

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