Al terminar de leer, recordé esa frase: 'La madurez tecnológica llega mucho antes que la preparación social', la evaluación del mundo abierto y las mediciones de confiabilidad en direcciones ortogonales realmente han sido ignoradas, la estrategia de doble vía vale la pena seguir para futuros pasos.

AIMPACT mensaje, 16 de mayo (UTC+8), el profesor de ciencias de la computación de la Universidad de Princeton Arvind Narayanan en el seminario del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, discutió las estrategias de adaptación para la transformación del trabajo cognitivo. Él propuso que la posibilidad de que la IA automatice la mayor parte del trabajo cognitivo merece ser tomada en serio, pero el verdadero cuello de botella está en las capacidades en la parte baja, y el impacto de la IA se desarrollará gradualmente a lo largo de varias décadas. Criticó que la infraestructura de evidencia actual enfatiza demasiado la capa de capacidades, y presentó los esfuerzos del equipo para medir las características tecnológicas relacionadas con la difusión, incluyendo la evaluación de "mundo abierto" (pruebas de la capacidad de la IA para manejar tareas en entornos caóticos) y la medición de la confiabilidad de la IA como una dimensión ortogonal a las capacidades. Además, propuso una agenda prospectiva para un mundo en el que el trabajo cognitivo ya ha sido automatizado, con el fin de predecir cambios en la demanda laboral, riesgos de colapso institucional y nuevos desafíos ético-políticos sociales, abogando por un enfoque de doble vía: desarrollar