用加密货币的实践给人工智能分级-转载

加密货币和人工智能，这两件事看起来完全不同，其实都是电脑诞生之后的产物，这是它们的共性。比特币、以太坊出生就含着金汤勺，因为它们的属性高级，既是生产力又是生产关系。人工智能早期更多的是技术研究，但ChatGPT之后，却让人们产生了担忧，恐其威胁到人类的安全。一些科学家签名要求禁止人工智能的研发，就像禁止人类克隆技术一样。其实克隆技术是生产力，表现的结果是可以预知的；而人工智能则不一样，他的可怕之处是其“不确定性”。我们不知道人工智能未来会如何？因为这些不确定性属于生产关系领域，不是一个简单的技术，也不可能简单地禁止。两者都是对不确定性问题的解决方案我们在“向中本聪学习对不确定问题的处理”(chainless.hk)一文介绍了比特币对不确定性问题的处理方法。加密货币从20世纪80年代就开始探索如何利用电脑同时解决生产效率和生产关系的不确定性问题。与人工智能最相近的概念叫智能合约，当然人工智能和智能合约的英语用词很不相同。它们的相同点在于都是自动机器，加密货币研究的是如何在不确定的环境下得到确定的结果，而人工智能则是不确定环境下给出不确定的结果。哪个更难？当然是不确定环境下取得确定结果更难。只有解决了这个问题，人类才会放心地把人工智能作为工具。因为结果一旦确定，也就不存在风险了。在不确定的条件下，一般只有选择性结果，很难有确定性结果。选择性对于人类是很容易解决的问题，用机器智能的方法得到确切结果很难。比如一个拜占庭将军问题就难住了人类。又如将以太坊从工作量共识机制转换到权益共识机制（POS），新的机制比起原来的工作量共识（POW），受人的影响更大。在有人作恶的条件下如何达成共识？如果用人来验证是轻而易举的事，若发现你不诚实做坏事的话，惩罚你就行了，但这对于机器来说就难了。解决这个转换，花了以太坊社区5年多的时间，这与OpenAI成立的时间差不多。这只是区块链的一个问题，PoS最早于2012年出现在点点币的创始人阳光王（Sunny King）的白皮书中；GPT的历史也可以追溯到2012年。当时，谷歌人工智能实验室（GCP）在一次内部会议上提出了一个想法，即让机器能够“学习”语言和语法。2013年，他们发布了一个基于 GPT的语言模型（Transformer），该模型通过对输入的编码来学习语言。这是人类探索不确定问题的两条路线，面临的却是一个共同的问题：我们人类如何能够相信机器的结果？相信机器不做恶？用加密货币的实践给人工智能定标准人工智能因没有确切的解，因而造成了人类的恐惧，而加密货币正相反。加密货币是如何做的？尽管加密货币的项目很多，但它们的方法大致相同，总结流程如下：设立程序的规则编写开源程序进行程序审计测试网测试程序的结果是否达到目标正式上线自动执行，执行过程没有人的干预

得到公开可验证的结果根据上述流程，在一个不确定的环境中，完全是机器的自动执行，没有人的干预，结果都是机器自动做出的。人的干预就只是改变程序，在不改变程序的情况下，就不会有风险。在这个过程中，机器只是人的忠实工具。然而，当人工智能可以自己改变程序时，其风险将会完全不可控，也就离开了发展人工智能的本意。这将如何办？解决的办法是：学习加密货币。用加密货币的实践给人工智能项目分级1.五星标准人类在处理不确定性问题的方法时，以往采用了分级的做法，这就如电影的分级，三级片以上就不适合儿童。对于人工智能来讲也要分级，就是根据加密货币的成功经验进行分级。作为确切的结果要参考上述加密货币的流程，无需批准。符合流程的话，就给五星。当有不确定性的问题时，上述过程要有审查单位和范围。当遇到危险问题时，要有明显的提示。由此我们看ChatGPT属于什么级别？2.四星标准它显然不是确切的结果，如果程序不公开，它的程序要接受第三方的审查。由于是民用的，最好是和加密货币社区方式一样，可以公开地通过志愿者讨论，走一个测试网程序，进行风险评估。给四星。3.三星标准如果只能接受专业审计，这比没有经过社区讨论要差一级，最多给三星，但可以民用，审计机关要承担连带责任。4，二星标准如果通不过专业审计最多给二星，要提示风险且不可民用。5. 一星标准暗箱操作下产生的人工智能产品最多给一星，要提示风险并不可民用。山姆•奥特曼是个明白人山姆•奥特曼（Sam Altman）在美国国会质询中的建议很好，希望美国白宫有一个人工智能专家小组专门研究这件事。如何做？学习加密货币的实践。加密货币在生产关系中的探路告诉我们，一个智能机器应当如何正常地服务人类。加密货币的许多创新都领先于我们的时代。我们过去的理论框架都不足以解释现在的经济现象。人工智能不仅是生产力的变革，也会影响生产关系，而人类在加密货币方面已经作出的探索，是人工智能后续发展的最好参照物。加密货币和人工智能互相促进最后有朋友希望我评价人工智能和加密货币。我的评价是，它们都是电脑对不确定性问题处理的探索。这种可贵的探索经历了几代精英，四十年左右的努力。要说技术难度，人工智能难。要说产品难度，加密货币更难，涉及的领域更多。“如果中本聪不开发出比特币，十年内不会有人开发出来”。这句话是中本聪的真身戴维先生说的(chainless.hk)。而人工智能同类产品的技术水平相差不大，也是人类技术自然进步的结果。人工智能是公司化的产品开发，所涉及的项目和人数有限；加密货币是社区开发，开发项目数以万计，开发人数有几十万人，所踩的坑更多，人们的经验也更丰富，所以更加代表人类新时代的思想。人工智能之所以火爆在于不确定性问题的市场大，给人无限的想象力。但是对于要求确定性的问题，比如智能机器翻译，从97%提高到98%的准确率都很难，而加密货币则是100%的准确率。所以加密货币的要求更高，解决得更巧妙。加密货币所探索的道路足以给人工智能带来示范效应。完整准确地理解加密货币，彻底放开思路对加密货币加以研究，才有可能跟上时代发展的步伐。
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加密币的实践，现在也不能说是完全成熟了吧

人工智能还能分级也是厉害的啦。

楼主的理论打法，搞起上来确实能控制振幅

见到这个方法我感到也是必须学习起来了的哦。

建议还是需要凡事有度的给，否则是欲速不达

理论用得好，收米的机会就来了。

感谢老哥介绍的技巧都不能无视技巧啊

你的介绍肯定可以有盈利，就是一个好心态。

感谢楼主的理论分享，还是可以学习到很多的。

理论全体毛病不大，重要控制的好了

我的成果的功劳都是楼主像这样的理论分享。

老哥介绍这个技巧还是需要多多的收藏一下的。

其实各种方法的吧~这个也是关心一下了

给建议什么的都是牛逼的人，我只是来凑热闹一下而已

这个理论打法说起来是绝对有效果的，我也来收藏

赢的时候就该断舍离,全部方法长玩就是完了