Après avoir lu, je me suis rappelé cette phrase : 'La maturité technologique précède de loin la préparation sociale', l'évaluation du monde ouvert et la mesure de fiabilité en orthogonalité ont effectivement été négligées, une approche à double voie mérite d'être suivie pour la suite.

AIMPACT message, le 16 mai (UTC+8), le professeur d'informatique de l'Université de Princeton Arvind Narayanan a discuté lors du séminaire du laboratoire d'économie numérique de Stanford des stratégies d'adaptation à la transformation du travail cognitif. Il a souligné que la possibilité que l'IA automatise la majorité du travail cognitif mérite une attention sérieuse, mais que le véritable goulot d'étranglement réside dans la capacité en aval, et que l'impact de l'IA se déploiera progressivement sur plusieurs décennies. Il a critiqué l'infrastructure de preuve actuelle pour mettre trop l'accent sur le niveau de capacité, et a présenté les efforts de son équipe pour mesurer les caractéristiques techniques des technologies de diffusion, notamment l'évaluation du "monde ouvert" (testant la capacité de l'IA à gérer des tâches réalistes chaotiques) ainsi que la mesure de la fiabilité de l'IA comme une dimension orthogonale à la capacité. De plus, il a proposé une agenda prospectif pour un monde où le travail cognitif a été automatisé, afin de prévoir les changements dans la demande de main-d'œuvre, les risques d'effondrement institutionnel et les nouveaux défis éthiques et politiques sociaux, en plaidant pour une approche à double voie : développer