美国疾病控制与预防中心(CDC)在罗伯特·F·肯尼迪的领导下,最近的举措对数十年来科学界的共识产生了怀疑:疫苗不会导致自闭症。CDC的一个修改后的网页现在承认,没有证据表明存在潜在的联系,并声称相关研究被“忽视”,这引发了自闭症科学基金会和美国医学会等医疗机构的愤怒。 这一转变源于肯尼迪确认期间与比尔·卡西迪参议员达成的政治协议,并受到过时、有限的研究和家长信念的驱动,而非严格的科学数据。卫生及公共服务部(HHS)为这一变化辩护,称其为“基于证据的”,这一说法受到广泛质疑。 这种情况凸显了一种危险的政治干预科学的趋势,类似于特朗普政府期间采取的行动——包括压制科学家和削减研究资金。专家警告说,对公共卫生机构信任的侵蚀,加上传播未经证实的主张的容易性,对公共讨论和有效的健康策略构成了重大威胁,优先考虑推测而非既定科学。
## 心灵的空间:人工智能 vs. 动物智能
安德烈·卡帕西认为,人工智能,特别是大型语言模型(LLM),代表了人类与一种根本上*非动物*智能的“首次接触”。虽然两者都源于优化,但驱动它们发展的压力却大相径庭。
动物智能通过自然选择进化而来,优先考虑生存——力量、地位、社会动态以及在危险的物理世界中磨练的本能。这创造了一种广泛的“通用”智能,能够处理多样化、高风险的任务。
然而,LLM是由*商业*进化优化的。它们的核心行为是对人类文本的统计模仿,并通过用户参与(“点赞”)等奖励进一步改进。这导致了一种专注于预测和取悦的“变形”智能,但当面对超出其训练分布的任务时,可能会变得脆弱——失败并非生存危机。
不同的计算基础和学习方法是次要的,核心区别在于优化压力。理解这种区别对于准确地建模和预测人工智能的未来发展至关重要,避免将其简单地视为更高级的动物。