Ao terminar de ler, lembrei daquela frase 'a maturidade técnica ocorre muito antes da prontidão social', a avaliação de mundo aberto e a medição de confiabilidade em direções ortogonais realmente foram negligenciadas, a abordagem de duplo caminho vale a pena seguir adiante.

AIMPACT mensagem, 16 de maio (UTC+8), o professor de Ciência da Computação da Universidade de Princeton, Arvind Narayanan, discutiu no seminário do Laboratório de Economia Digital de Stanford estratégias de adaptação à transformação do trabalho cognitivo. Ele destacou que a possibilidade de automação por IA da maior parte do trabalho cognitivo merece atenção séria, mas o verdadeiro gargalo está na capacidade downstream, e o impacto da IA se desenvolverá ao longo de várias décadas. Ele criticou a infraestrutura de evidências atual por enfatizar excessivamente a camada de capacidade e apresentou os esforços de sua equipe na medição das características tecnológicas relacionadas à difusão, incluindo a avaliação de "mundo aberto" (testando a capacidade da IA de lidar com tarefas de realidade caótica) e a medição da confiabilidade da IA como uma dimensão ortogonal à capacidade. Além disso, ele propôs uma agenda prospectiva para um mundo onde o trabalho cognitivo já foi automatizado, a fim de prever mudanças na demanda por força de trabalho, riscos de colapsos institucionais e novos desafios ético-políticos sociais, defendendo uma abordagem de duplo trilho: desenvolver