Rohan Paul

谷歌 DeepMind 的新论文称，人工智能已经在改变经济，只是不是以人们期待的方式。 它的变化是通过更精简的初创公司、更扁平的组织结构以及一些入门级工作的招聘速度放缓，而不是通过大规模失业来实现的。 该论文认为，人工智能带来的巨大经济变化取决于智能体学习协调，而不是每个模型变得更加智能。 人工智能模型已经在许多单独任务上与专家相匹配，但就业和生产力数字几乎没有变化。大多数基准测试单独测试一种模型，但企业作为团队进行竞争。 他们建立了一个经济模型，分别跟踪两种能力：单一任务的能力和代理之间的协调。更多的能力会逐渐提高工资，但超过临界点的协调会让一些大型人工智能公司突然占领大型标准化市场。 在一项 100 人参加的测验中，通过配对来弥补对方弱点的配对比随机配对的成绩高出 32%。人工智能副本也有同样的弱点，因此单独击败每个人的模型仍然可能输给实力相当的人类团队。