人工智能改善我們生活的潛力每天都在變得越來越明顯。不幸的是，事實(shí)恰恰相反……

當(dāng)你讀到一篇科學(xué)論文中的“不過度危言聳聽”這個(gè)詞時(shí)，你可能會(huì)有點(diǎn)……驚慌失措。這不是科學(xué)文獻(xiàn)中通常遇到的短語——它不僅僅是一個(gè)危言聳聽的詞。然而，有時(shí)這種警報(bào)似乎是完全合理的?？茖W(xué)家在提醒我們，其他人注意他們研究更令人不安的影響時(shí)履行了他們的道德職責(zé)。

在過去的幾年里，研究藥理學(xué)家們開發(fā)了一種人工智能驅(qū)動(dòng)的工具，以幫助他們發(fā)現(xiàn)新藥的能力。他們的人工智能能夠綜合滲透已知的化學(xué)結(jié)構(gòu)，將這些新結(jié)構(gòu)與類似的化合物相匹配，并使用這些匹配來估計(jì)其作為一種治療的潛在有效性。這些工具意味著藥物研究人員可以更快（而且更便宜地）從概念轉(zhuǎn)移到準(zhǔn)備測(cè)試的藥物。

在錯(cuò)誤的劑量下，所有藥物都可能成為毒藥。但是，如果你從一種令人難以置信的強(qiáng)效毒藥開始，并使用人工智能來改善它呢？

在我們展望這個(gè)危險(xiǎn)的未來之前，讓我們回顧一下過去——古老的過去。在過去和我們的未來之間，我們真正感受到了涵蓋天堂和地獄之間大部分可能性的弧線。

令人驚訝的是，在15世紀(jì)發(fā)明可移動(dòng)字體之前，很少有文本以接近完整的形式存在。雖然一軍團(tuán)僧侶和文士花了許多年的時(shí)間煞費(fèi)苦心地復(fù)制在西羅馬帝國(guó)崩潰和動(dòng)蕩的中世紀(jì)中幸存下來的少數(shù)文本的手稿副本，但其中大部分涉及復(fù)制同樣少數(shù)文本，即教規(guī)的核心：圣經(jīng)、教父、亞里士多德、西塞羅、荷馬、維吉爾——以及其他一些文本。沒有什么比著名的亞歷山大圖書館（擁有數(shù)以萬計(jì)的紙紗草手稿）那樣幸存下來。當(dāng)有重大發(fā)現(xiàn)時(shí)——例如在庫姆蘭的一個(gè)洞穴中發(fā)現(xiàn)的手稿，后來被稱為死海古卷——它極大地增加了我們對(duì)古代過去的理解。

即使是最好的人類記憶也有局限性；計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫需要通過更廣泛的體驗(yàn)來增加內(nèi)存。

即使是這些奇妙的發(fā)現(xiàn)也是可悲的不完整。熵起作用，而昆蟲、蠕蟲和天氣做大部分其余的工作，碎片掉出來。兩千年來，消息被擾亂，即使在最好的情況下，也很少見到完整性。

因此，我們古老的過去主要由碎片組成：紙紗草紙碎片、粘土板的一個(gè)角落、磨損以完全透明的羊皮紙，或被侵蝕的石頭銘文。我們通過玻璃黑暗地看待過去，并盡最大努力理解它。

這種感覺已成為那些研究古代世界的考古學(xué)家、人類學(xué)家和語言學(xué)家的核心（也是最復(fù)雜的）任務(wù)之一。他們可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)不完整的、自然的銘文，然后搜索自己的記憶，尋找類似的銘文，因?yàn)轭愃频你懳目梢砸龑?dǎo)他們理解另一個(gè)不完整的銘文。但即使是最好的人類記憶也有局限性；需要計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫才能在更廣泛的體驗(yàn)中乘以內(nèi)存。

加利福尼亞州的帕卡德人文研究所創(chuàng)建了古代銘文數(shù)據(jù)庫——古希臘語中遠(yuǎn)超過300萬個(gè)字符——并使其可以搜索。研究人員可以輸入他們手頭的銘文片段，該服務(wù)將以它識(shí)別為匹配的任何銘文進(jìn)行響應(yīng)。這比最好的記憶更好，也有很大的幫助。但這只是開始。

有一種人工智能，該人工智能“讀取”數(shù)百萬個(gè)代碼示例來創(chuàng)建Github的CoPilot——這是一個(gè)幫助程序員編寫代碼的工具，在他們需要的時(shí)候只提供所需的代碼片段。它的工作原理雖不完美，但它加速了計(jì)算機(jī)程序的編寫和準(zhǔn)確性。

古代銘文領(lǐng)域也發(fā)生了非常相似的事情。總部位于倫敦的谷歌DeepMind AI實(shí)驗(yàn)室消化了帕卡德人文研究所數(shù)據(jù)庫中35,000多塊古希臘銘文，并建立了一個(gè)模型，該模型盡最大努力填補(bǔ)空白——缺少的銘文片段。這個(gè)被稱為伊薩卡的程序根據(jù)它擁有的大量樣本進(jìn)行假設(shè)，并提供了自己最好的猜測(cè)，即紙紗草紙丟失的部分（或粘土或石頭等）最初可能拼寫了什么。

伊薩卡遠(yuǎn)非完美。正如《自然》雜志的一篇論文所詳述的那樣，它只在大約三分之二的時(shí)間里做出了正確的猜測(cè)。這比研究人員自己工作要好得多，研究人員在大約四分之一的時(shí)間里才做對(duì)。但事實(shí)證明，當(dāng)兩者合作時(shí)——當(dāng)伊薩卡和一名研究人員合作時(shí)，研究人員使用伊薩卡的建議來指導(dǎo)他們自己填補(bǔ)空白的努力——這比單獨(dú)行動(dòng)都要好，近四分之三的時(shí)間都是正確的。

這種伙伴關(guān)系——類似于GitHub Copilot推動(dòng)的“配對(duì)編程”——告訴我們，人工智能在為人類專家服務(wù)時(shí)最能達(dá)到頂峰。兩者一起做得更好。

DeepMind已經(jīng)發(fā)布了伊薩卡背后的所有代碼，因此其他研究人員可以以他們的工作為基礎(chǔ)。他們甚至共享了一個(gè)可公開訪問的版本，這樣你也可以自己解碼自己的古希臘語片段。DeepMind團(tuán)隊(duì)承諾，他們很快就會(huì)有其他古代語言的版本，包括阿卡德語（古美索不達(dá)米亞語）到德謨（古埃及）、希伯來語，甚至瑪雅語。運(yùn)氣好的話，我們很快就能理解更多古人寫的東西。

現(xiàn)在，一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)正在進(jìn)行。戰(zhàn)爭(zhēng)是科學(xué)和技術(shù)進(jìn)步的非凡加速器：第二次世界大戰(zhàn)以騎兵沖鋒開始，以蘑菇云結(jié)束。八十年后，我們的武器發(fā)生了變化。各國(guó)在網(wǎng)絡(luò)空間進(jìn)行隱形戰(zhàn)斗，每個(gè)人都試圖破壞他人的指揮、控制和通信系統(tǒng)——或者干脆播下混亂和虛假信息。

我們的電腦越來越擅長(zhǎng)填補(bǔ)空白。它們?cè)诠ぷ髦邪l(fā)揮著重要作用。

在《自然機(jī)器智能》的文章中有這樣的描述，從一個(gè)假設(shè)開始——如果你從VX神經(jīng)毒氣開始，VX神經(jīng)毒氣可能是已知最毒的物質(zhì)：人工智能能改善它嗎？

答案是：當(dāng)然可以

“在我們的內(nèi)部服務(wù)器啟動(dòng)后不到六小時(shí)內(nèi)，我們的模型產(chǎn)生了40,000個(gè)分子，這些分子得分超出了我們期望的閾值。在此過程中，人工智能不僅設(shè)計(jì)了VX，還設(shè)計(jì)了許多其他已知的化學(xué)戰(zhàn)劑，我們通過與公共化學(xué)數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)進(jìn)行視覺確認(rèn)來識(shí)別。許多新分子的設(shè)計(jì)看起來同樣合理”。

人工智能不僅重新發(fā)明了VX，并“發(fā)明”了更潛在的致命神經(jīng)毒劑——其中一些是已知的，還有許多其他尚未發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)毒劑。它只用了六個(gè)小時(shí)就完成了這一切。

擁有藥物的化學(xué)結(jié)構(gòu)與手頭的工作化合物不同，更不用說部署在武器中的東西了。幸運(yùn)的是，潛力和實(shí)現(xiàn)之間存在巨大差距。但是，由于如此迅速和毫不費(fèi)力地提供了如此多的潛力，通過巧妙地重新定向已經(jīng)廣泛使用的工具，加速了幾乎令人難以置信的結(jié)果，這座橋已經(jīng)被跨越了。這種產(chǎn)生無限供應(yīng)明顯可怕的武器的工具已經(jīng)存在，已經(jīng)可用。

有一件事已經(jīng)很清楚了：這一發(fā)現(xiàn)將會(huì)在許多學(xué)科中重復(fù)?，F(xiàn)在法律的制定需要與時(shí)俱進(jìn)。這也是確保這些非常強(qiáng)大的工具能夠安全、負(fù)責(zé)任地使用的唯一長(zhǎng)期解決方案。

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