上周，我很荣幸在首尔举行的国际机器学习会议上发表了题为“未来我们将留下什么工作？”的主题演讲。我谈到了关于我们如何适应人工智能能力不断增强的普遍焦虑。我对演讲的反响感到非常兴奋，因此我在这里提供了我的幻灯片，并附上了一份轻度编辑的演讲稿。您也可以在本页面的右下方查看它们，但在线版本包含动画、可点击的链接，以及整体上更好的体验。我提出了三个论点。首先，人工智能作为普通技术框架是一种正确且有用的思考人工智能影响的方法，除非未来出现某种如递归自我改进之类的重大断裂。第二，尽管我们应该认真对待递归自我改进，但没有哪个公司在实验室中可能实现的里程碑会突然让我们所有人失业。第三也是最后一点，未来的工作将会截然不同，需要大量的适应。我分享了这可能如何呈现我的思考，并以人类/人工智能“共超智能”的愿景结束。现在是人工智能领域极为激动的时刻，但它也是AI社区中极为焦虑的时刻。我想正面应对这种焦虑。我们如何准备迎接一个人工智能将能做更多我们今天做的工作的未来？我在普林斯顿大学领导一个团队，试图推动人工智能代理评估的科学发展。我们试图超越“看，能力在基准上提升！”的通常说法。这些说法往往被更广泛的公众误解为暗示代理很快就会取代我们的所有工作。也许这会发生。但在我们的工作中，我们试图理解超越能力的因素，这些因素对现实世界的部署至关重要，并将这种理解引入评估。我更为人所知的工作是与Sayash Kapoor共同撰写的论文《人工智能作为普通技术》。这是一种思考人工智能中期未来及如何适应的方式——反过来又是如何使其适应社会和经济的需求。因此，我们一直在撰写这些论文，讨论律师应该如何适应，或者也许记者应该如何适应。但或许讽刺的是，如何适应的问题首先击中了我们的社区。无论是软件工程还是人工智能研究本身，这些领域的人工智能能力显然在快速进步。我们对这一时刻的反应不仅对我们这个社区至关重要，整个世界都在关注。如果我们简单地屈服并接受未来我们很多工作将由人工智能完成，而不是设定明确的界限，我认为这将导致对人工智能的政治反弹比我们今天所看到的更加强烈。因此，我认为这个问题不仅关乎我们，而是关乎整个世界。从人工智能的早期开始，历史上就存在两种交战的叙述。过去，区别是学术和哲学上的，但现在它已变成一个紧迫的实际问题。我们每个人都必须决定我们属于哪个阵营，或在这一光谱中的何处，因为相信其中一个与另一个的实践后果截然不同。如果你认为这是一项将在几年内能够取代我们今天所做一切的技术，那么也许正确的回应就是尽快积累财富，以免我们的技能变得无关紧要。这是许多人在硅谷所选择的路径。你可能听说过“持久底层阶级”的梗。另一方面，如果你相信，像我一样，这是一种将大大增强我们潜力的技术，那么现在是建立技能的最佳时机——尤其是那些能够与人工智能所做的及将能够做的事情相辅相成的技能——以及围绕它建构所有其他事物，如代理性、品味和判断。如果你选择第一条路径，并且最终事实证明人工智能实际上是一项增强技术而不是替代技术，那么我认为在接下来的几年中，你可能会错过历史上建立这些能赋予我们超能力的技能的最佳时机。这就是为什么我们都需要思考这个问题，即使我们不会全部达到同一个地方。“人工智能作为普通技术”是我今天演讲的知识框架。当我们说人工智能是普通技术时，我们并不是说它仅仅像锤子或牙刷那样，某种平凡技术。我们在论文中显著承认这是一项在工业革命规模上的变革性技术。我们不是人工智能的怀疑者。 这不是一个口号。这是一个框架——一种关于人工智能能力如何影响经济和社会的因果模型。这是一篇15000字的论文，我们正在将其转变为一本书。我提及此事是因为人们通常听到“普通”这个词就会假设他们知道我们的意思，但这会导致误解。首先，我将论证这个框架...