航空和自动驾驶汽车等某些行业受到严格的法规约束,这可能会减缓AI的采用。这些行业必须满足由监管机构如FAA和EASA制定的严格的安全和可靠性标准。

在航空业中,用于飞机、空中交通管制和无人机(UAV)的AI系统必须经过广泛的测试、模拟和认证过程,以验证其在各种飞行条件和情况下的性能。航空安全的高风险要求谨慎的AI集成方法,因为任何小问题都可能使该行业倒退多年。

同样,自动驾驶汽车也必须满足交通管理部门制定的严格安全标准,以确保乘客和行人的安全。监管机构要求在允许自动驾驶系统在公共道路上运行之前,对其进行广泛的测试和验证。必须解决处理意外障碍和极端天气条件等边缘情况,以及责任和网络安全问题。

随着技术的进步,这些行业的监管环境正在不断发展,但监管机构的任务是在促进创新和确保公众安全之间寻求平衡。这意味着某些行业可能不愿意快速采用AI,因为他们必须优先考虑安全和可靠性,而不是快速的技术变革。

计算能力是稀缺资源,有人认为未来计算能力将像黄金或石油一样 - 需求量大但供给有限。如果通用人工智能(AGI)确实具有变革性,由于所需的巨大计算资源,它将是一项非常资源密集型且昂贵的技术。

公司和政府可能会优先将AGI功能分配给潜在影响最大的项目,如太空探索、气候变化建模和生物医学研究。这些雄心勃勃的高影响力项目可能会优先获得AGI,从而减少了用于更普通日常任务的计算资源。

此外,AGI还需要强大的人类监督,特别是在医疗保健、执法和政策制定等敏感领域。AGI在这些领域主要将作为顾问而非决策者,这进一步限制了其广泛应用。

对于AGI系统所需的专用数据中心、高速网络和电力要求,在每个办公桌上实施可能并不实际。为了防止滥用并确保计算能力不会浪费在可以由资源需求较低的AI系统处理的任务上,对AGI的访问可能会被谨慎地配给。

此外,能源稀缺问题也给AGI的广泛部署带来了重大挑战。这些先进AI系统的推理成本和功耗预计至少是训练成本的10倍。这种计算需求的指数级增长可能会限制AGI在日常任务中的实际应用,因为为这些系统供电的能源成本可能过高或根本无法获得。

总之,计算能力的稀缺、对强大人类监督的需求以及AGI系统的高能耗特性都表明,这项技术的广泛应用可能会受到限制,至少在短期内如此。AGI最具变革性的用例可能会被保留用于高影响力的专门项目,而不是日常任务。

人类越来越重视人际互动,可能会反对广泛采用AI。人们对新兴AI技术表示担忧甚至愤怒的趋势正在增加。例如,当发布AI生成的视频"Sora"时,它受到了严重的反对,许多人呼吁将其禁止。这种情绪并非孤立,还有许多例子表明人们强烈反对使用生成式AI,担心其可能的滥用和负面社会影响。

此外,某些行业和工作可能会免于AI的干扰,因为人们更喜欢与其他人互动。例如,在创意行业中,人类创作的内容通常被视为比AI生成的作品更有价值。同样,在客户服务角色中,许多人更喜欢与人类代表交谈,而不是与AI聊天机器人。

在线平台也正在采取措施应对AI生成内容的兴起,YouTube要求创作者披露在视频中使用了AI。谷歌也正在从搜索结果中删除AI生成的SEO内容,以优先考虑有机的人工撰写内容。这些措施表明,需要在AI能力和以人为中心的体验之间保持平衡。

此外,为先进AI系统供电所需的计算资源的稀缺可能会限制其广泛部署,因为政府和公司可能会优先将AI用于高影响力的变革性应用,而不是日常任务。这可能进一步导致AI在某些行业和工作角色中的采用速度较慢。

总的来说,人们可能会反对AI的广泛采用,各种背景下人们更喜欢人际互动,以及计算资源的限制,这些都表明AI可能不会像一些人预测的那样迅速取代工作。AI融入社会将是一个渐进和微妙的过程,受技术进步和人类价值观的共同塑造。

在线平台正在采取措施应对AI生成内容带来的潜在问题。一些主要措施包括:

1. 内容披露要求:YouTube等平台现在要求创作者声明他们的内容是否包含AI生成的材料。这使观众能够对所消费的内容做出明智的决定。

2. 用户举报和审核:观众可以举报违反平台指南的AI生成内容,平台使用AI和人工审核的结合来检测和解决此类违规行为。

3. 算法调整:平台可能会调整其算法,以优先考虑人工创作的内容而不是AI生成的垃圾内容。这可能包括降低主要由AI生成的频道或内容的排名。

4. 禁止AI生成内容:一些平台可能会彻底禁止使用AI生成的内容,特别是在用于操纵平台系统(如搜索引擎优化垃圾内容)的情况下。

5. 验证系统:网站可能会开发新的机制来验证用户是否为人类,并防止AI代理程序进行爬取和影响其指标(如广告收入)。

这些措施表明,在线平台正在采取主动措施来减轻AI生成内容的潜在负面影响,优先考虑真实的人工创作内容,并保护其平台的完整性。

尽管AI进步无疑令人印象深刻,但仍有几个原因可能导致AI并不会像一些人预期的那样迅速取代你的工作:

1. 严格的法规:航空、自动驾驶汽车和医疗保健等行业都有严格的安全和可靠性标准,AI系统必须通过广泛的测试和认证过程才能被集成。这种谨慎的方法可能会减缓这些行业中AI的采用。

2. 计算能力稀缺:像AGI(通用人工智能)这样的先进AI系统所需的计算资源预计将非常稀缺和昂贵。政府和公司可能会优先将这些资源分配给如太空探索、气候变化建模和生物医学研究等高影响力项目,而不是日常任务。

3. 人们更喜欢人际互动:人们对新兴AI技术表示担忧甚至愤怒的趋势正在增加,尤其是在创意行业中。人类可能会继续重视人与人之间的互动,从而阻碍AI在某些领域的广泛采用。

4. 可能的反弹和监管:在线平台和搜索引擎已经采取措施来抑制AI生成内容的使用,如从搜索结果中删除或要求明确披露。这可能会限制AI对某些行业和工作的影响。

5. 能源限制:大规模AI系统(如AGI所需的系统)的巨大能源需求可能会成为其广泛部署的一个重大挑战,因为当前的能源基础设施可能无法满足这种需求。

总之,虽然AI进步无疑具有变革性,但监管障碍、计算能力稀缺、人类偏好以及可能的反弹都表明,AI可能不会像一些人担心的那样迅速取代工作。AI对就业市场的未来影响可能会更加微妙和渐进,而不是那些常见的悲观预测。