速递|前 OpenAI 超级对齐研究员宣布成立 AGI 投资机构!获 AI Grant 与 Stripe 创始人投资
2024-06-0608:57
近日,前 OpenAI 超级对齐研究员 Leopold Aschenbrenner 宣布成立了一家 AGI 投资机构,将其定位为对冲基金与智库的结合体。据悉,Aschenbrenner 的资金主要来自前 Github CEO Nat Friedman、投资者 Daniel Gross、Stripe CEO Patrick Collision 以及 Stripe 总裁 John Collision。在加入 OpenAI 前,Aschenbrenner 曾在多个研究机构工作。Aschenbrenner 早年从德国移居美国,年仅 15 岁就进入哥伦比亚大学学习,并于 19 岁以优秀的成绩毕业,在哥伦比亚大学主修经济学和数学统计学,并担任经济学和政治学部门的研究助理。
2020 年至今,他成为牛津大学全球优先研究所(Global Priorities Institute)的研究员,专注于经济增长和长期风险的研究。在加入 OpenAI 之前,Aschenbrenner 还在 FTX 创始人 Sam Bankman-Fried 创办的慈善基金 Future Fund 短暂任职,该基金旨在资助“改善人类长期前景”的项目。2023 年,Aschenbrenner 加入 OpenAI 超对齐团队(Superalignment Team),专注于解决 AI 对齐问题,以确保 AI 系统按照人类的意图行事。今年,OpenAI 因涉嫌泄露信息解雇了两名员工,分别是 Leopold Aschenbrenner 和 Pavel Izmailov,他们曾在一个专注于 AI 安全的团队工作,这个团队由 Ilya Sutskever 在去年夏天组建,旨在开发控制和引导先进 AI 的技术。
对于解雇的解释,Aschenbrenner 表示他曾撰写了一份内部备忘录,批评 OpenAI 在保护关键算法信息和模型权重方面的能力,之后这份文件最初在他的同事和一些领导之间分发,后来因一次显著的安全事件被提交给董事会。随后,OpenAI HR 向他发出正式警告,认为他的备忘录是一个重大问题。尽管如此,他仍然坚持推动更好的安全措施。据称,OpenAI 管理层对他决定通知董事会特别不满,随后对安全问题施加了压力。
此外,Aschenbrenner 被解雇的直接原因是他与外部研究人员分享了一份文件,OpenAI 认为该文件包含敏感信息,但 Aschenbrenner 坚持认为文件中没有机密信息,并且分享以获取反馈是公司的常规做法,该文件包括一个 2027~2028 年实现 AGI 时间表,Aschenbrenner 认为这已经是公开信息。
除了 Aschenbrenner,前 OpenAI 安全主管 Jan Leike 近期因对 OpenAI AI 安全方法表示不满而辞职,并转投 Anthropic,他还公开引用了与 OpenAI 管理层在公司核心优先事项上的分歧。Aschenbrenner 将当前关于 AI 的讨论分为两派:一种是完全停止 AI 发展(如 Eliezer Yudkowsky 所倡导的),另一种是全速推进(无视风险),他认为这两种极端立场都是不可行的。他建议最大限度地加速 AGI 对齐的研究,类似于“曲速行动”(Operation Warp Speed)加速疫苗生产,同时在 AI 实验室的自我监管和独立监控下,通过独立评估(如 ARC 评估)确保安全。Aschenbrenner 还指出,美国正经历一场前所未有的工业运动,以应对 AGI 需求。数万亿美元将被投入到 GPU、数据中心和电力建设上,美国的电力生产预计将在本十年末增长数十个百分点。他认为,到 2027 年实现 AGI 是非常有可能的。从 GPT-2 到 GPT-4 的进步显示了 AI 能力的巨大跃升,他预计在未来几年内,计算能力和算法效率的持续提升将使 AGI 成为现实。此外,Aschenbrenner 还认为,AI 进步不会停留在与人类相当的水平。数百万的 AGI 将能够自动化 AI 研究,可能在一年内压缩十年的算法进步,从而迅速从人类水平发展到超智能。Aschenbrenner 指出,目前美国 AI 实验室在安全方面投入不足,亟需加强防护措施,控制比人类更聪明的 AI 系统是一个尚未解决的技术问题。虽然这个问题是可以解决的,但在快速的智能爆炸期间,可能会出现失控的风险,这将是极其紧张的局面。他还认为超智能将赋予决定性的经济和军事优势,AGI 将是人类有史以来最强大的武器,与冷战时期的核武器相似,失控的 AGI 可能带来灾难性后果。此外,他预测到 2027~2028 年,美国将启动某种形式的 AGI 项目,因为仅靠初创公司无法应对超智能的挑战。




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