导读：据cnbc报道，人工智能公司可能会变得非常强大和富有，它们能够为地球上的每个男人、女人和孩子提供普遍的基本收入。 （图源：unsplash） 这是人工智能界的一些人对研究实验室openai的ceo sam altman本月早些时候发表的一篇长篇博文的解读。 altman在他那篇名...
据cnbc报道，人工智能公司可能会变得非常强大和富有，它们能够为地球上的每个男人、女人和孩子提供普遍的基本收入。
（图源：unsplash）
这是人工智能界的一些人对研究实验室openai的ceo sam altman本月早些时候发表的一篇长篇博文的解读。
altman在他那篇名为“万物皆有摩尔定律”的2933字的文章中说，在短短10年内，人工智能所产生的财富足以向美国每个成年人每年支付13500美元（约合人民币8.9万元）。
本月初，著名创业加速器y-combinator的前总裁altman说：“我在openai的工作每天都在提醒我，社会经济变革的规模比大多数人相信的还要快。能够思考和学习的软件将做越来越多的工作，包括人们现在所做的工作。”
但批评者担心，altman的观点可能弊大于利，他在人工智能的发展方向上误导了公众。
经济学家、微软研究公司首席研究员格伦韦尔（glen weyl）在twitter上写道：“这是人工智能意识形态的美丽缩影，我相信它是当今世界最危险的力量。”
一位不愿透露姓名的业内人士告诉cnbc，altman“设想这样一个世界，他和他的人工智能首席执行官同行们将变得非常强大，导致所有非人工智能公司(雇佣人员)倒闭，所有美国工人失业。如此强大，以至于openai（及其同行）收入的一部分可以为每个美国公民提供支付选民工资（ubi）。”
消息人士说，altman将能够“逍遥法外”，因为“政客们会被他巨大的税收收入和支付选民工资所带来的人气所吸引。但这是一种错觉。sam与其他任何试图说服政府允许寡头统治的资本家没有什么不同”。
对资本征税
这篇文章的主旨之一是呼吁对资本（公司和土地）征税，而不是对劳动征税。这就是ubi资金的来源。
altman写道：“我们可以做一些叫做美国股权基金的事情，美国股票基金将通过每年向超过一定估值的公司征收其市场价值的2.5%的税，以转入基金的股份支付，以及向所有私人持有的土地征收价值的2.5%的税，以美元支付，来实现资本化。”
他还说：：“所有18岁以上的公民每年都会得到一笔分配，以美元和公司股份的形式进入他们的账户。人们将受托以他们需要或想要的方式使用这笔钱，用于更好的教育、医疗、住房、开公司，无论什么。”
altman说，只要国家不断做得更好，每个公民每年都会从基金中得到更多的钱。
altman
他说：“因此，每个公民将越来越多地分享经济自决带来的自由、权力、自主权和机会。贫困将大大减少，更多的人将有机会过上自己想要的生活。”
创业建设者entrepreneur first的联合创始人matt clifford在他的“thoughts in between”通讯中写道：“我不认为这里有什么思想激进的东西……这些想法已经存在了很长一段时间，但它展示了这些以前边缘的想法在技术精英中是如何成为主流的，这很吸引人。”
与此同时，非营利组织radicalxchange（自称是下一代政治经济的全球运动）的总裁马特普雷维特（matt prewitt）告诉cnbc：“这篇报道卖出了一个未来的愿景，让未来的统治者们太容易被淘汰，而且很可能创造出一种囊括了大部分社会的农民阶级。”
他补充道：“我可以想象更糟糕的未来，但这是我们想象力的错误方向。相反，通过专注于保证和使人们更深入、更广泛地参与政治和经济生活，我认为我们可以做得更好。”
科技咨询公司miller-klein associates创始人理查德米勒（richard miller）对cnbc表示，altman的文章让人感觉“糊里糊涂”，并补充说：“这种模式是不受约束的资本主义。”
加州大学伯克利分校的学者迈克尔乔丹（michael jordan）告诉cnbc，无论是从技术的角度，还是从经济的角度，这篇博文都与任何智力上的合理性相去甚远，他宁愿不发表评论。
altman在辩护时，他在博客中写道，这个想法的目的只是为了“引发对话”。altman没有立即回复cnbc的采访请求。
openai发言人鼓励人们自己阅读这篇文章。
并非所有人都不同意altman的观点。德勤公司（deloitte）员工janine moir在twitter上写道：“我喜欢他建议的财富税策略。”
a.i.的能力
openai由埃隆马斯克等一批企业家于2015年在旧金山创立，与facebook ai research以及2014年被谷歌收购的deepmind一样，被广泛认为是世界上最顶尖的ai实验室之一。
该研究实验室在2019年7月得到微软10亿美元（约合人民币65.7亿元）的支持，最著名的是创建了一个名为dall-e的ai图像生成器和一个名为gpt-3的ai文本生成器。它还开发出了可以在dota2等游戏中打败最厉害的人类的代理。但专家在接受cnbc采访时表示，它离创造altman所描述的人工智能技术还差得远。
麻省理工学院的经济学家daron acemoglu告诉cnbc：“人们对人工智能的能力有一种难以置信的错误的乐观态度。”
acemoglu说，算法擅长执行一些“非常非常狭窄的任务”，它们有时可以帮助企业削减成本或改进产品。
他说：“但它们并没有那么革命性，也没有证据表明这些都会是革命性的。”他补充说，人工智能的领导者们正在“大肆宣扬人工智能已经在做什么，以及它是如何彻底改变事情的”。
acemoglu说，就衡量经济成功的标准而言，比如全要素生产率（tfp）的增长，或者每个工人的产出，许多行业正经历着大约100年来最糟糕的时刻。他说：“这与以前技术快速进步的时期无法相比。”
acemoglu说：“如果你看看20世纪50年代和60年代，全要素生产率的增长速度大约是每年3%。今天大约是0.5%。这意味着你每年损失的gdp增长大约一个半百分点，所以这是一个非常巨大的、巨大的、巨大的生产力放缓。这完全不符合这种观点，即我们只是从（ai）中获得了巨大的好处。”
科技传播者多年来一直在说人工智能将改变世界，有人猜测“人工通用智能”（artificial general intelligence，简称agi）和“超级智能”离我们并不遥远。
agi是指人工智能能够理解或学习人类能够理解或学习的任何智力任务的假设能力，而超级智能则被牛津大学教授尼克博斯特罗姆（nick bostrom）定义为“在几乎所有感兴趣的领域中大大超过人类的认知表现的任何智力”。
但有人认为，我们并不比本世纪初更接近agi或超级智能。
acemoglu说：“人们可以说，有些人也是这样说的，‘哦，它就在眼前’。但这个前提似乎并没有很好地表达出来。10年前它就在拐角处，但它还没有到来。”
(加美财经专稿，抄袭必究)
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作者：shayne
责编：jax
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