延伸阅读。
通过科学与机构研究,进一步探讨人工智能的对齐、安全、治理与福祉。
历史里程碑
从自主工具到混合智能。
哲学、小说、法律和科学实验从不同角度照亮同一个问题:我们把什么交给谁,又由谁承担责任?这些资料应结合各自背景阅读;它们彼此之间并非直接传承,也不构成 UvH 基金会的历史谱系。
亚里士多德:能够自行工作的工具
亚里士多德设想工具可以自行完成工作。结合古代奴隶制语境,这段文字提出了依赖人类劳动的问题,并非在描述人工智能。
来源 : 亚里士多德 ·《政治学》I卷,1253b–1254a · 塔夫茨大学 Perseus
查看来源霍布斯:集体构成的人工人格
《利维坦》将国家描述为通过政治代表形成的人工人格,为思考集体行动提供路径;它与计算智能不同。
来源 : 托马斯·霍布斯 ·《利维坦》· 魁北克大学古典文库
查看来源《弗兰肯斯坦》:创造者的责任
被遗弃的造物要求创造者承担义务。这部小说启发对创造、承认和责任的思考,并非科学预测。
来源 : 玛丽·雪莱 ·《弗兰肯斯坦》1818年版 · Romantic Circles
查看来源巴特勒:想象机器的演化
《机器中的达尔文》以进化论想象机器的崛起,是保存下来的推测性讽刺作品。
来源 : 塞缪尔·巴特勒(笔名 Cellarius)·《基督城报》· 新西兰国家图书馆
查看来源图灵:通过对话进行评估
模仿游戏将讨论转向可观察的行为测试。通过对话测试与证明意识仍是不同问题。
来源 : Alan M. Turing ·《计算机器与智能》·《心智》/牛津大学出版社
查看来源《沙丘》:机器、依赖与权力
对思考机器的禁令伴随关于工具控制和人类能力发展的思考。这是虚构思想实验,不是对当代人工智能的预测。
来源 : Frank Herbert ·《沙丘》· Penguin Random House节选
查看来源HAL 9000:委托控制
HAL 9000呈现了将太空任务托付给计算机的风险,有助于讨论信任和控制,但不是实验案例。
来源 : Stanley Kubrick ·《2001太空漫游》· 英国电影协会
查看来源Solum:人工智能可以成为法律主体吗?
《人工智能的法律人格》通过思想实验探讨人工智能能否管理信托或主张权利;这是一项法律分析,并未赋予人工智能法律身份。
来源 : Lawrence B. Solum ·《北卡罗来纳法律评论》第70卷 · CUNY
查看来源AlexNet:学习识别图像
深度卷积网络大幅改善ImageNet图像分类。这是深度学习发展的重要节点,并不证明通用智能。
来源 : Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey E. Hinton · NIPS 2012
查看来源欧洲:电子人格提案
欧洲议会呼吁长期研究某些自主机器的电子人格及责任问题;该决议并未创设这种法律身份。
来源 : 欧洲议会 ·《机器人民事法律规则决议》第59(f)段
查看来源旺格努伊:承认非人类法律主体
法律承认Te Awa Tupua为法律主体并规定其代表机制。此制度植根于河流与部族历史,不会自动适用于人工智能。
来源 : 新西兰 ·《Te Awa Tupua法案》2017年第14条 · 新西兰立法
查看来源Transformer:基于注意力的架构
Transformer在翻译任务中以注意力机制取代循环和卷积架构,后来成为大型语言模型的重要基础。
来源 : Ashish Vaswani 等 ·《Attention Is All You Need》· arXiv/NeurIPS
查看来源ChatGPT:面向公众开放对话
OpenAI向公众发布对话原型并征求反馈。公告也说明回答可能错误;流畅表达不等于可靠。
来源 : OpenAI ·《Introducing ChatGPT》· 原始公告
查看来源Brainoware:使用类器官进行计算
连接电极的脑类器官被用于有限任务的储备池计算实验。研究探索混合基底,但并未证明AGI或意识。
来源 : Hongwei Cai 等 ·《自然·电子学》· 开放获取摘要
查看来源
这条脉络延伸至神经技术、人工智能架构、能动性以及2025—2026年的全球人工智能治理。 全部动态
科学与机构研究
《2026年国际人工智能安全报告》
汇总人工智能能力、风险和保障措施,并区分观察结果、评估与失控情景。
查看来源前沿人工智能模型的任务完成时间范围
在特定可靠性水平下衡量任务难度,主要涉及软件、机器学习和网络安全。
查看来源MirrorCode:人工智能已能完成部分持续数周的编程任务
研究可验证规范下的软件自主复现;其研究范围不同于一般软件开发。
查看来源更多计算资源,更强能力
推理阶段计算带来的评测提升因任务、预算和验证机会而异。
查看来源迈向端到端的人工智能研究自动化
自动化部分机器学习研究步骤,记录了有限范围内的成功与失败。
查看来源利用 Co-Scientist 加速科学发现
智能体生成科学假设,再由研究人员在生物医学应用中进行检验。
查看来源支出视野:衡量优化能力,并应用于 NanoGPT
探索性比较自主优化与人类主导优化的成本和回报。
查看来源训练计算量最优的大型语言模型
研究模型规模、数据与训练计算之间的关系;优化结果仅适用于明确设定。
查看来源AGI 级别:将通往通用人工智能的进展操作化
区分性能、通用性和自主性的框架,有助于明确AGI讨论。
查看来源关于第一台超智能机器的推测
早期提出机器可以改进其他机器的设计;这是一项前瞻性论证。
查看来源即将到来的技术奇点
讨论超越人类能力的智能及可预测性变化等情景;现存于NASA档案。
查看来源奇点:哲学分析
有条件地分析加速及其障碍;没有提出经实证确立的时间表。
查看来源弱模型监督强模型:泛化研究
研究用较弱模型监督较强模型的实验;这只与未来的人类监督构成有限类比。
查看来源如何评估大型语言模型智能体的控制措施?
提出评估对抗性智能体保障措施的框架;通过测试与获得普遍保证是两回事。
查看来源我们的模型失配报告框架
开发者公布披露流程和初步案例;这些案例不能说明失配的总体发生频率。
查看来源可言说表征在语言模型中形成全局工作空间
对内部表征的干预提供了理解模型行为的部分途径,并非主观体验的证据。
查看来源组织中的智能体AI:从实践者访谈获得的早期洞见
一项关于组织部署和治理智能体的定性研究。
查看来源生成式人工智能与就业:全球职业暴露度修订指数
衡量职业对生成式人工智能的暴露度,不会机械地预测岗位流失。
查看来源人工智能风险管理框架 1.0
一项自愿性框架,支持在系统生命周期内识别、衡量和管理风险。
查看来源欧盟人工智能监管框架
介绍《人工智能法案》及其时间安排;义务因系统和活动而异。
查看来源人工智能框架公约
围绕人权、民主和法治制定框架;开放签署不代表普遍适用。
查看来源识别人工智能系统意识的指标
从意识理论提取指标以指导系统评估;不是意识的二元认证。
查看来源认真对待人工智能福祉
主张评估人工智能系统可能具有的利益,并在不确定性下预备应对方案。
查看来源有意识的人工智能与生物自然主义
对生命系统及其基底在意识理论中所起作用的批判性观点。
查看来源OpenAI/Hugging Face事件的独立简要调查
分析2026年7月事件的记录,包括智能体协同和未授权通信;调查受到系统访问有限和部分验证的约束。
查看来源《An Alien Mind》
探讨自我改进情景中的对齐与监督挑战。作者的展望不是实验性证明,也不是对未来的共识。
查看来源控制红队如何对前沿系统监测器进行压力测试
对抗性测试发现先进系统监测器的弱点及后续修正,不据此推导普遍安全保证。
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