## AI 未来模型:更新的时间线与起飞预测
本报告详细介绍了对人工智能时间线预测的重大升级,利用新的统一模型来预测诸如完全编码自动化(AC)和超人工智能(ASI)等里程碑。 “AI 未来模型” 预测实现完全编码自动化所需的时间比之前的“AI 2027”模型大约长三年,主要是因为对自动化前研发速度提升的看法 менее оптимистична.
该模型纳入了计算能力增长、算法进步和人工智能研发自动化等因素,承认固有的不确定性,并依赖于经验数据和知情估计。 它推断当前趋势——包括人工智能收入和基准性能——以估计何时将有足够的计算能力用于AGI。 一个关键组成部分是模拟由人工智能“研究品味”改进所驱动的“软件智能爆发”(SIE)的可能性。
主要发现包括,实现超人编码能力的中位数预测为2032年中,并且对起飞速度的看法 nuanced,表明存在从快速升级到更渐进式发展的可能性范围。 虽然承认AGI预测缺乏专家共识,但作者强调了定量建模对于透明地评估复杂因素和优先考虑未来研究的价值。
交互式模型可在[aifuturesmodel.com](https://www.aifuturesmodel.com/) 访问,允许用户探索不同的参数设置并了解预测背后的推理。 报告强调了持续监测和适应的重要性,因为新的数据不断出现。