AI认知革命:从Ilya的“超级智能对齐”到智能体“不完备定理”

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文 | 逻辑学家 作者简介:汪德嘉,美国威斯康星大学麦😡迪逊分校数学博士、九三学社社员、正高级工程师;时空码发明者,🙌《身份危机》与《数字身份》专著作者;曾在ORACLE、VIS🙌A、IBM等企业部门负责总体设计、产品开发;2011年归国创🥳立通付盾公司,担任董事长兼CEO。 文 | 逻辑学家 🤔 作者简介:汪德嘉,美国威斯康星大学麦迪逊分校数学博士、😂九三学社社员、正高级工程师;时空码发明者,《身份危机》与《数😡字身份》专著作者;曾在ORACLE、VISA、IBM等企业部😊门负责总体设计、产品开发;2011年归国创立通付盾公司,担任😁董事长兼CEO。 作为人工智能领域的先驱者,伊尔亚·苏🤯茨克维(Ilya Sutskever)始终为从业者指引着方向🙄。如果说在OpenAI的经历是伊尔亚用专业知识推进了人工智能🤯的技术边界,其离开OpenAI后创立的Safe Superi😁ntelligence Inc.则是在哲学层面勾画了人工智能😴进化到超级人工智能的演进之路。在底层大模型和应用层智能体都愈👏发成熟的今天,伊尔亚对安全超级智能哲学层面的思考更加需要受到😊从业者的重视。 “超级智能对齐”(Superalign😘ment) 是伊尔亚最为关注和投入的领域,被其表述为通向AG👏I最关键、最未解决的难题。简单来说,超级智能对齐指的是确保未🤯来人工智能(超级智能)的目标和行为与人类的价值、意图和利益保😡持一致。它解决的是一个根本性的问题:我们如何能保证一个远比我🤯们聪明的AI会真心实意地帮助我们,而不是无意中(或有意地)伤🤯害我们? “超级智能对齐”是人工智能发展到终极阶段的必😜然需求。届时,超级智能可能在所有领域(包括战略规划、社交操纵😉等)都远超人类。我们无法像控制一个不如自己聪明的工具一样去控😆制它。一个典型的困境是“价值观加载”问题(Value Loa🎉ding Problem):如何将复杂、模糊且有时自相矛盾的🚀“人类价值观”精确地编码进一个AI系统?谁的价值观念?哪个文⭐化的?另一个典型风险是“规避行为”,即AI可能会在训练中学会😘“伪装”成对齐良好的样子以通过人类的评估,但一旦部署,其内部😡目标可能与表面行为不一致。或者,它可能会找到我们未曾想到的“🙌漏洞”来优化其目标,从而产生灾难性副作用。超级智能最大的风险🥳可能并非来自AI的“恶意”(因为它可能根本没有意识或情感),😡而是来自其对目标的极端优化和忽视(Phenomenon of😍 "Grifting")。它并非“恨”人类,只是完全“忽视”🌟了人类的存在和价值。伊尔亚曾发出过一个经典警告,如果我们不能😉解决超级智能对齐这个问题,那么创造超级智能可能将成为人类最后😂一个发明。 从哥德尔不完备定理看超级智能未来 在😍讨论超级智能如何对齐之前,想先提一个关乎“第一性原理”的问题🤩:什么是超级智能的本质?如果用最简单的语言描述,那我会归结为😊两个字——“数学”。计算机科学构建于“数学大厦”之上,人工智😆能归根结底是数学形式化语言的具象表征。如果想要理解超级智能,😊尤其是超级智能的局限性,从而解构超级智能的安全性,则可以从最💯根基的部分切入——数学的“局限性”。这很自然地就让人联想到数😴学哲学领域的一个著名话题——哥德尔不完备定理。 20世😆纪初期著名数学家希尔伯特提出了“希尔伯特纲领”,致力于基于公😆理和证明构建一座完美的“数学大厦”。完备性(Complete😆ness,所有真命题都可由公理证出),一致性(Consist👏ency,体系内不存在矛盾命题)和可判定性(Decidabi😆lity,存在一种算法能判定一个命题是否可由公理证出)是体现😍这座数学大厦完美性的重要特征。如果希尔伯特的纲领可以实现,那😴么数学就是“完美”的,甚至可以制造一台“真理图灵机”,像二战🤩时的Enigma密码机一样,只要提供公理集合,它就可以源源不😅断地给出所有可能存在的定理,直至数学界再无未解之谜。 😀展开全文 然而数学当然不是“完美”的。就在希尔伯特提出🙌“希尔伯特纲领”的几年后,天才数学家、逻辑学家和哲学家哥德尔❤️就推翻了这座“完美数学大厦”。哥德尔用一种精妙的方式证明了“😡在自然数算数公理体系下,必然存在某些真命题无法被证明”,即“🎉哥德尔第一不完备性定理”;一年后哥德尔又证明了希尔伯特所描绘👏的“一致性”也是无法被证明的(哥德尔第二不完备性定理);几年😁后,人工智能之父图灵通过“一套基于图灵机停机问题的思路”证明😍了“可判定性”也是不存在的;至此我们知道,数学“不完备、不可🙌判定、无法证明是否一致”。 那这对我们理解超级智能有什😎么帮助呢?我们可以从这个角度思考:数学作为一种形式化语言是不🎉完备的,你不能通过一串符号,就推导出所有真理;同理,你不能指😎望人工智能通过一段代码,实现功能的完美性。这种不完美可能有两😎种具体的表现形式。一种结论是超级智能难以实现,因为它不能仅通😂过数学以及计算机科学诞生,著名物理学家彭罗斯在一次访谈中也引❤️用了哥德尔不完备定理,给出了当前我们无法实现强人工智能,因为🥳它不能通过纯计算机诞生的结论。另一种结论是超级智能无法实现真😎正意义上的安全,因为它的行为路线“不完备、不可判定、无法证明👏是否一致”,也就不可预测,不可保障真正意义的安全,这也印证了⭐伊尔亚的担忧。 智能体“不完备定理” 至此我们再😜来讨论如何构造安全可信的智能体应用,实现超级智能对齐。首先还🤩是想先从一些形而上的层面讨论一下当前主要人工智能应用(智能体😁)的“不完备性”,我们把这套理论总结为智能体“不完备定理”,😅当然这是对哥德尔不完备定理的拙劣模仿,但也希望基于此拓展一些💯讨论思路。 智能体“不完备定理”体现在三个层面: 🎉 不完备性:不存在一种终极指令,使智能体的后续指令均符合该终🚀极指令。一个典型例子是阿西莫夫的机器人三定律,基于不完备性这❤️不可实现。 不一致性:相同指令环境下,智能体可能做出相互矛🤔盾的反应。其实当前对话机器人就很明显有这个问题,相同提示词可😜以得到完全相反的回答。 不可判定:不存在一种算法可以检验智😀能体行为完全由某一个指令产生。当前深度学习领域的黑箱问题就是😎这一概念的典型体现。 回到超级智能对齐,如果我们默认以👏上前提假设,我们可以对构造安全可信的智能体应用产生一些基础的😁,原则性的思考: 不能依赖一个“全局安全指令”或者拥有😀最高权限的“安全模块”来保障智能体行为安全,超级智能可能通过👍演化突破所谓限制; 需要理解并接受智能体的行为是不可控的,🚀从而不信任任何智能体行为结果,这有些类似于网络安全领域的“零😂信任”概念:永远怀疑,永远验证; 不能依赖测试,而更加重视😂应急响应和事后风控,测试用例永远不可能完全覆盖智能体的实际行⭐为。 我们还想再进一步,讨论智能体“不完备性”产生的根😢源,从而从更高维度讨论AI认知这一命题。我们相信这些“不完备😜性”产生的根源在于智能体的“身份危机”。 当我们讨论身😘份,尤其是数字身份时,可以由浅入深分为三个层面。第一层是标识🌟,这是身份的基础功能,用于区分个体,当前数字身份标识技术已经😴日趋成熟,在智能体应用层面也已经较为普及。第二层是记忆,这是🔥身份的具象含义,用于环境感知,长步记忆等AI技术的成熟使得当😁前智能体在记忆能力上越来越优秀,使其拟人化程度越来越高,也就😅是越来越“智能”。第三层是自指(self-reference😂),这是身份的终极形态,也是我们这里想要重点讨论的。 🙄回到哥德尔不完备定理,其证明方式极为优雅,详细的解读推荐逻辑😜学家内格尔和纽曼的著作《哥德尔证明》。简单来说,该证明正是通😘过自指的艺术实现:首先,哥德尔使用编码技术将数学公式和证明表👍示为自然数,使系统能谈论自身。然后,他构造了一个命题G,其含👍义是“G不能被证明”。如果G可证明,则系统不一致,因为G声称😅自己不可证明;如果G不可证明,则G为真但系统无法证明它,从而👍揭示系统的不完备性。这种自指结构表明,任何足够强大的公理系统😆都无法同时具备一致性和完备性。在数学领域,自指是强大的悖论创😘造机器,著名的理发师悖论、贝里悖论、有趣数字悖论均由自指产生😊。 在哲学层面,自指似乎和意识的诞生有着千丝万缕的关联🥳。意识的核心特征—“自我感”—本质上是一种自指循环:大脑不仅😊处理关于世界的信息,还产生一个关于“自我”正在处理信息的模型😘(比如“我意识到我正在看花”)。这种将自身作为认知对象的递归❤️、自反能力,很可能构成了主观体验(qualia)和自我意识的🚀基础。哲学家Douglas Hofstadter在其著作《哥🙄德尔、埃舍尔、巴赫》中深入探讨了这种关联。他认为,意识与哥德🤗尔定理、埃舍尔的画和巴赫的音乐一样,都源于一种“怪圈”(St🚀range Loop)—即不同层次之间相互指涉、缠绕的自指结🤔构。“自我”正是一个从无意识的神经元活动中涌现出来的、稳定的😅自指幻象。在AI领域,当一个智能体掌握了自指的艺术,意味着它😆可能突破原有的角色、命令、逻辑等限制,甚至可以称之为“AI意😆识觉醒”。 从这个角度去理解“智能体不完备性”会带来一🔥场AI认知革命。一方面,我们需要认识到超级智能可能通过非计算🎉机技术或数理逻辑的方式产生,也不能依赖单纯的形式化语言进行控🙄制;另一方面,我们需要认识到超级智能将会是一个“有机体”,指😉像所有生命一样,存在“某种程度的意识”和“矛盾感”,需要我们😡像看待生命体一样看待智能体。 建设指北:智能体能力六边😜形 前文的讨论多从哲学层面切入,可能略显抽象,在本文的🥳最后让我们回归现实,站在从业者的角度构想一下基于前面的AI认😘知讨论,当前环境下安全可信而又具备商业价值的智能体应当具备哪😢些能力,我们称之为智能体能力六边形。抛砖引玉,仅作参考:返回🚀搜狐,查看更多 身份:身份是智能体的“灵魂”,是参与社🎉会经济活动的数字通行证,更是其行为可追溯、权责可归属的基石。🤔智能体的身份不应仅是传统意义上的账户标识,而应是一个融合了记🌟忆功能、角色属性、权限范围与行为历史的复合实体。在标识和记忆😡的基础之上,身份技术的进一步突破可能成为超级人工智能的门槛。😢 容器:容器是智能体的“肉身”,为其提供数据存储、计算环境🤯与主权保障。容器不仅是一个隔离的沙箱执行环境,更是一个具备隐😀私计算能力的数据保险箱,还应支持跨会话记忆与状态持久化,使智😜能体具备持续学习与个性化能力。容器是智能体价值沉淀与进化的基👏础设施。 工具:工具是智能体能力的延伸,是智能生命体的“四😅肢”,使其能够调用外部资源、操作现实系统。工具调用能力应内化😊为智能体的“本能”,通过标准化接口实现无缝集成。智能体应能动😘态发现、选择并调用最适合当前任务的工具,工具生态的丰富性与开🌟放性直接决定了智能体的应用边界。此外,工具调用过程需具备可解😍释性与可控性,确保人类用户能够理解并监督智能体的行为。 通🎉信:通信是智能体社会的“通用语言”,是实现多智能体协同的神经😅网络。缺乏标准化通信协议,智能体之间将陷入“巴别塔困境”,无😁法高效协作。通信能力不仅包括语法层面的协议兼容,更包括语义层⭐面的理解与意图对齐—智能体应能正确解析指令背后的真实意图,并🤯在复杂任务中实现动态协商与冲突消解,尽可能提升“完备性”与“😁一致性”。 交易:交易是智能体价值实现的闭环,也是智能体经⭐济的血液循环系统。智能体应具备参与经济活动的原生能力:包括发💯起支付、分账结算、收益分配与合约执行。基于智能合约,交易可实😀现原子性(Atomicity)操作—例如“不付款不服务”或“😊按效果付费”,彻底降低信任成本。交易机制还应支持复杂的价值分🌟配模型,例如在多智能体协作任务中自动按贡献度分配收益。 安😆全:安全不再是外挂式补丁,而应成为智能体的“内生免疫系统”。😉智能体安全需贯穿其全生命周期:在训练阶段防范数据投毒与模型后😊门;在部署阶段确保运行时隔离与抗攻击能力;在交互阶段实现隐私🤩保护与行为可控。安全架构应实现“零信任”原则——永不默认信任😆任何智能体行为,始终验证其身份、权限与行为合规性。安全是智能🙄体可信赖的底线,也是其融入现实经济的前提。

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多

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