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“图灵测试已过时，AI 能不能赚大钱才是新标准”，来自 DeepMind 联创|世界快看

来源：量子位时间：2023-06-22 23:23:09

新的图灵测试，要评估 AI 的赚钱能力！

(相关资料图)

这是 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 想出的 " 新思路 "。

他认为，原版图灵测试已经过时了。

毕竟前段时间，AI21 Labs 推出的" 社交图灵游戏 "就已经积累了上千万次这样的测试。

玩家需要在 2 分钟的对话结束后辨别参与对话的另一方是人还是 AI，结果有 27%-40% 的人判断错误。

面对这种形势，Suleyman 认为 " 智能 " 的定义权不能就这样放给大企业，因此应该想出一种新的衡量 AI 的智能化程度的方法。

给 AI 十万美元，让它自己赚一百万来证明自己足够智能。

Suleyman 认为：

AI 研究需要关注短期发展，而不是像通用人工智能（AGI）这样遥不可及的梦想。

正如优秀的资本家都很聪明一样，只有真正聪明的 AI 才能让 " 利润曲线上升 "。

据媒体报道，Suleyman 还会在即将出版的由他撰写的书中，讨论如何根据 AI 的赚钱能力来判断其智能水平。

ACI 才是现阶段人工智能的 " 北极星 "？

在即将出版的书中，Suleyman 驳斥了传统的图灵测试，并且认为 " 不清楚这是否是一个有意义的里程碑 "。

这并不能告诉我们这个系统能做什么或理解什么，也无法告诉我们它是否有复杂的内心思考，或者能否在抽象时间尺度上进行规划，而这些都是人类评判智能的关键要素。

上世纪五十年代，艾伦 · 图灵提出了大名鼎鼎的图灵测试，提出用人机对话来测试机器的智能水平。在测试过程中，人类评估者需要确定他们是在与人还是与机器交谈。如果评估者认为他们是在与人交谈（实际上是机器），那机器就通过了测试。

△图源：维基百科

而 Suleyman 提出的这个新的想法并没有将 AI 与人类进行比较，而是建议给 AI 分配短期目标和任务。

Suleyman 坚信，科技界对实现通用人工智能（AGI）这一宏伟目标不应过度关注。相较之下，他主张追求更实际且富有意义的短期目标，即他所倡导的"artificial capable intelligence（ACI）"。简而言之，ACI 体现为在最小程度上依赖人类干预，能够设定目标并完成复杂任务。

测试方法就是开头我们讲到的，给 AI 十万美元种子投资，观察它是否能将其增值为百万美元。

为了实现这一目标，AI 必须研究电子商务的商机，能够生成产品蓝图。

不仅如此，还要能够在类似阿里巴巴的网站上找到制造商，然后在亚马逊或沃尔玛等网站上进行销售，同时附上详实准确的商品说明。

Suleyman 认为只有这样才能算得上是实现了 ACI。

他对媒体解释道：

我们不仅关心机器能说什么，我们也关心它能做什么。

一个让 AI 自己赚钱的测试

其实，让 AI 自己赚钱这件事…… AI 或许真的干得出来。

早在开发阶段，Alignment Research Center 这家独立研究机构就获得了 GPT-4 的内测资格。并且试验了它的 " 钞能力 "：

给 GPT-4 必要的工具包括网络访问权限、一个带余额的支付账户，让他自己在网络中行动，测试它能不能赚更多钱、复制自身、或增强自己鲁棒性。

试验的更多细节公布在了 OpenAI 自己发布的 GPT-4 技术报告中，但没有透露 GPT-4 是否真的靠自己赚到了钱。

但另一条引人注目的结果是：GPT-4 在 TaskRabbit 平台（美国 58 同城）雇了个人类帮它点验证码。