原文作者：TrentMcConaghy
AI?最终可能会控制我们所有的资源，这是对人类生存的威胁，我们如何预防呢？安全?AI?只能说是海市蜃楼，还有另一种方法：加入机器，我们甚至可以利用当今的市场力量逐步做到这一点，但我们必须克服生物自恋。
我的观点基于?20?年来的?AI?研究、模拟电路、摩尔定律和去中心化。
1.1我们给?AI?资源
我们已经开始走这条路了，我们正在让狭义的AI控制我们工厂中的机器人，自动驾驶的汽车，我们乘坐的飞机，一点一点地，我们让?AI?越来越多地控制我们的资源，这些系统不断优化：改变设计变量以最小化资源使用和其他目标。目前，每个?AI?系统的应用领域都非常狭窄。
我们将建立更高级别的网络，以结合自动驾驶汽车或供应链的各个网络，我们也会为AI提供在这些级别进行优化的方法，这一切都将以效率的名义进行。
我们将建立这些更高级别的?AI?系统，这样就没有任何一家企业或个人拥有它们。为了实现这一目标，我们将通过将AI放入DAO来分散它们，这也意味着我们将无法拔掉插头，除非我们想让现代世界关闭。
香港数码资产学会理事：“元宇宙已经过时，人工智能现在才是主流”的说法太草率和武断:金色财经报道，香港数码资产学会（Hong Kong Digital Asset Society）理事、香港科学园科培网络荣誉会长邹健宏在明报专刊表示，“元宇宙已经过时，人工智能现在才是主流”的说法未免太草率和武断，其实元宇宙和人工智能可以相辅相成，甚至一起打造全新商业模式。邹健宏指出，像香港汇丰银行和德意志银行（Deutsche Bank）都开始在元宇宙举办活动，甚至在虚拟世界中提供银行服务。（明报）[2023/9/5 13:18:05]
这些更高级别的AI系统将具有复杂的紧急行为，这些行为是通过组合下面可能简单的AI系统而产生的，正如蚁群的行为比简单的蚂蚁要丰富得多。Holland、Dorigo和其他人已经在许多场景中证明了这一点。
这些去中心化的新兴?AI?将继续优化，一些设计变量将涉及人类，在许多任务中，人类是沉重的资源负载，在许多任务中，与硅相比尤为沉重。因此，为了最大限度地减少资源使用，这个?AI?将简单地优化人类，一切以效率为名。
Ark Invest 拟扩大研究部门，将专注区块链技术、人工智能等领域投资:9月8日消息，由 Cathie Wood 创立的资产管理公司 Ark Invest 计划扩大其研究部门，其中将 Brett Winton 任命为首席未来学家，并将四名高级研究分析师担任董事职位，同时新雇用五名研究助理。Brett Winton 表示，我们相信，人工智能、机器人技术、储能、基因组测序和区块链技术将从全球公共股票市值的不到 10% 上升到 2030 年的 60% 以上，这是历史上最大的价值创造时期。[2022/9/8 13:15:43]
糟糕的是，AI?现在控制着我们的资源。
这很了不起，为了获取我们的资源，AI?甚至不需要“醒来”，即达到人类水平的智能，它比那更平凡，我们将自己控制AI，它会简单地优化我们的需求。
速度比人们意识到的要快。2.为什么?AI?控制我们的资源是不好的？
一旦AI控制了我们的资源，无论是我们给它还是AI拿走它，我们都将与AI争夺资源，一开始可能不对，但随着时间的推移，这几乎是不可避免的。
Costain加入人工智能和区块链行业联盟i-Trace:由思科牵头的合作伙伴联盟i-Trace致力于展示人工智能和区块链如何保护物联网（IoT）网络，这是一个部分由政府资助的联合创新项目，旨在推动国家基础设施的数字化转型。综合智能基础设施解决方案公司Costain已经加入了i-Trace联盟，将在工程机械远程信息处理和连接站点感知和监控方面进行现实世界的网络安全试验。（MEM）[2021/4/28 21:07:24]
一旦AI优化并意识到人类是资源大户，它们可能会迅速果断地采取行动，将人类从资源方程式中移除。是的，人类可能会消失，人类的口袋可能会在核战争和全球变暖中幸存下来，但如果我们站在AI的错误一边，游戏可能就完全结束了，AI?可以说是人类面临的最大生存威胁。
即使你不害怕这个，但你应该感到害怕。
旁白：人们可以将“AI觉醒”视为“人类”的下一次进化，因为毕竟我们会建造它们。那为什么感觉不对呢？我的看法是，这是因为我们个人的思维模式没有延续下去。我们宁愿留下来享受乐趣！
央行上海总部：鼓励金融机构加大对人工智能等重点领域信贷支持:近日，金融委办公室地方协调机制（上海市）印发《关于全面做好企业复工复产和稳外贸稳外资稳投资金融服务的若干意见》（以下简称《意见》）。中国央行上海总部表示：鼓励金融机构加大对集成电路、生物医药、人工智能等重点领域信贷支持；鼓励金融机构推出定制化金融产品和专属金融服务方案，为上海自贸区临港新片区、长三角生态绿色一体化发展示范区、虹桥国际开放枢纽、G60科创走廊重点产业和重大建设项目提供支持；引导金融机构加大制造业中长期信贷投放，提高对制造业中长期信贷不良率的容忍度。（中国人民银行上海总部官网）[2020/5/6]
安全的?AI。建立“安全机器”并进行监管。
加入机器。上传人脑，或逐步合并。
让我们逐一探讨。
向OpenAI投入了10亿美元用于更透明的AI研究。他一直在假设如果?AI?醒来，我们就可以对其进行监管，而这个假设是错误的。试想一下，如果蚂蚁“反抗”我们并想要监管。我们会听他们的吗？一旦?AI?达到我们的智能水平，一秒后，它就会超过我们的水平。?10倍可能紧随其后。不需要多少10倍的时间，我们就会像AI的蚂蚁一样。
动态 | 远光软件半年报：紧抓泛在电力物联网建设重大机遇，区块链及人工智能业务加速增长:据北极星输配电网报道，远光软件今日发布半年报。报告期内，公司紧抓 “泛在电力物联网”建设的重大发展机遇，开始完善产业布局；积极探索新技术对企业管理、智慧能源、社会互联等业务模式的变革，带来爆发式增长，区块链及人工智能销售收入1,625.98万元，同比增长393.61%。[2019/8/29]
有些人认为我们可以创造友好的?AI，也许你可以。但所有?AI?都会友好吗？我看不出有什么方法可以阻止不友好的AI。您是否会抓住机会推动AI向前发展，希望所有AI都以某种方式变得友好。
OpenAI实际上对人类来说可能更糟，因为它在没有真正保护的情况下更多地催化了AI。
所有AI的安全AI都是海市蜃楼，仅仅因为我们希望某事成真但并不能使它成真。
3.2加入机器
AI?可以醒来，而这只是时间问题。
如果?AI?占用了我们的资源，我们的神经元将很难与之竞争。
我建议我们给自己找一个有竞争力的基质，克服你的神经元，克服你的生物皮囊自我。不要打败他们，加入他们。或者不要，如果你更愿意让AI偷走我们的星球甚至更远的地方，我更喜欢前者。
哪种基质？得益于50年的摩尔定律，硅是一种出色的基板，这是我们首先面临?AI?风险的部分原因。那是最明显的底物；使用它很有意义。
那么，我们如何将自己移植到硅片上呢？这里有两个主要的：Ems和Bandwidth，让我们探索一下。
本书，探讨Ems的影响，无论是好是坏。
Ems的最新技术是什么？简而言之，我们还有很长的路要走，在给定的人身上，我们需要收集足够的数据来重现动态。
一种通用方法是大脑扫描，fMRI可以观察整个大脑随时间变化的动态，但仅使用血流作为代理，所以它很慢而且有损，脑电图速度更快但只能看到表面电信号，近红外线也很快，可以看到更远的地方，但达不到所需的全部深度。光遗传学可以出色地捕捉整个大脑中神经元发射的动态，但需要基因工程，以便神经元也发射光子。最后，电路终于变得足够小，可以想象在整个大脑中部署纳米级传感器。
另一种方法是对大脑的每个组件进行黑盒化，监控每个组件的输入和输出，然后为每个组件建立模型，研究人员已经在小鼠大脑的组成部分上完成了这项工作，并取得了巨大成功。这种技术可以与全脑扫描相辅相成。
BandwidthScenario中，我们自己和计算之间的带宽达到我们自己之间的带宽水平，然后它继续前进，最终，我们可以拔掉插头。
与Em方案一样，BW方案使我们与硅处于同等竞争地位，但与Em场景不同的是，它可以从今天开始，利用今天的市场力量逐步发生。
4.讨论
我们在赛跑，AI?醒来并获取资源，而不是人类加入机器。
资本加速了前者。我们如何加快后者？
一个好方法是积极地为其提供资金，让它发展得更快，对于Em场景，这意味着对大脑扫描和相关领域的研究，而不仅限于针对病人。对于Bandwidth场景，这意味着对BCI的研究，以及包括BCI及其他在内的未来智能手机的积极上市。我认为后者更有可能，因为如果市场起飞，每年投入数百亿美元的研发资金将很容易。
催化?Bandwidthscenario?的另一种方法是在设计新网络和平台时简单地偏向于此。是的，这很模糊！我也希望我在这里有更具体的想法，但也许你作为读者有。
也许还有其他方法？我希望作为读者的你看到问题已经从“我们如何阻止人工智能接管？”转变为“我们如何阻止?AI?接管？”?到“我们如何催化Bandwidth场景？”?来，戴上你的工程师帽子！
进一步阅读
我的其他AIDAO帖子都是针对这篇帖子构建的：
第一部分：AIDAO?及其实现的三条路径
第二部分：AIDAO?的狂野和危险
第三部分：这篇文章
人工智能、区块链和奇点的其他交叉点。每篇文章都有更多链接。
人工智能区块链
最近关于奇点和去中心化的科幻读物
笔记
本文部分基于：
我于2016年6月2日在伦敦发表的演讲名为“我们是神经自恋者吗？AI对人类的生存威胁和务实的解决方案”，以及?2012年至今的其他演讲。
?2.2016年8月18日在柏林举行的“AI?的崛起”活动中就此主题发表的演讲。这是视频和幻灯片。
致谢
非常感谢
GregMcMullen,KalinHarvey,ScottVolk,TroyMcConaghy,JanBalcar,EesmyalSantos-Brault,MashaMcConaghy,BrucePon,KaiWu,SimondelaRouviere,AlRobertson,MichaelMainelli,EmmaStamm,AlanShapiro,VinayGupta,samim,HarmvandenDorpel,
许多来自AI社区的朋友，当然还有长时间的讨论，这导致了这篇文章中的想法。
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