斯坦福抄中国大模型
不要让机器人拥有思维是谁说的？
不要让机器人拥有思维是图灵说的。1950年,图灵在他的论文《计算和智能》中,提出了关于防止机器人思维的问题。
艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
这句话通常是由哲学家、思想家或伦理学家提出的。然而，具体是哪位哲学家或思想家提出的，我无法确定。这句话强调了人类对于机器智能的担忧和限制，认为机器应该受到人类的控制和监管，以确保其行为符合道德和伦理标准。
这个观点涉及到机器智能与人类智能的界限、机器智能的伦理问题以及机器智能对人类生活的影响等复杂议题。不同的人可能会有不同的观点和立场。
关于不让机器人拥有思维的观点，没有一个特定的人或者机构说过。这是一个广泛存在的观点，主要基于对人工智能发展的担忧。担心机器人拥有思维可能导致失控、超越人类控制、伦理问题等。
这种观点认为，机器人应该仅仅是工具，而不应该具备自主思考和意识。然而，也有人认为机器人拥有思维可能带来许多好处，如更高效的问题解决和创新能力。因此，这个问题存在不同的观点和争议。
“AI教父”警告人类风险迫近，大模型真正的威胁在哪里？
“AI教父”是指著名的人工智能专家、斯坦福大学教授李飞飞(Fei-Fei Li)。她在2016年出版的《智能时代》一书中提出了“超级智能”(superintelligence)的概念，认为如果人类不采取措施限制人工智能的发展，最终可能会导致超级智能的出现，从而威胁到人类的生存。
大模型是人工智能领域中的一种技术，它通过大量的数据训练出一种能够处理各种任务的模型。虽然大模型在许多领域都取得了很好的效果，但也存在一些潜在的风险和威胁。下面是其中几个方面：
1. 偏见和歧视：大模型通常需要大量数据进行训练，这些数据可能包含人类的偏见和歧视。如果这些偏见被大模型所学习，那么它们就有可能在应用中被放大和强化，从而导致不公平和歧视的问题。
2. 透明度和可解释性：大模型通常是黑盒模型，难以理解其内部的决策过程。这使得人们难以对其进行监管和控制，同时也难以确定其是否会产生不良后果。例如，在医疗领域，如果大模型的诊断结果出现错误，人们可能无法确定是哪个因素导致了这种错误。
3. 安全和隐私：大模型需要大量的数据来进行训练，这些数据往往包含个人敏感信息。如果这些数据被泄露或滥用，就会对人们的隐私和安全造成威胁。
因此，我们需要采取措施来规范大模型的开发和应用，以确保其不会对人类产生负面影响。例如，可以制定相关的法律和标准来规范大模型的开发和使用；同时也可以加强对大模型的监管和评估，以确保其透明度、可解释性和安全性。
关于大型模型的潜在威胁，有一些观点值得考虑：
- 隐私问题：大型模型需要大量的数据进行训练，这可能涉及到用户的个人隐私信息。如果这些数据不当使用或泄露，可能会对用户的隐私构成威胁。
- 偏见和不公平性：大型模型的训练数据可能存在偏见，这可能导致模型在做出决策时反映出不公平的倾向。如果模型被应用于重要的决策，如招聘、贷款审批等，这些偏见可能对特定群体造成不公平的影响。
- 虚假信息和滥用：大型模型可以用于生成逼真的虚假信息，包括图片、音频和视频等。这可能导致更广泛的虚假信息传播，使社会更加容易受到误导或欺骗。
- 就业影响：大型模型的广泛应用可能对某些行业和就业岗位产生影响。自动化可能导致某些工作的减少，从而对劳动力市场产生变动。
- 社会控制：大型模型的训练和应用可能受到少数利益相关方的控制，这可能导致他们能够操纵信息、塑造舆论或增强权力。
以上只是一些潜在的威胁，实际情况取决于大型模型的具体应用方式、监管措施和社会对其使用的反应。对于这些威胁，应该采取适当的措施来保护隐私、确保公平性、防止滥用，并确保公众有透明度和参与度。
