由图灵奖得主Yoshua Bengio牵头的《国际人工智能安全报告》，为应对人工智能领域的快速发展，推出《关键更新》：这份简短而聚焦的报告旨在突出《国际人工智能安全报告》完整版本发布期间最重要的进展。通过这些更新，我们旨在为政策制定者、研究人员和公众提供最新信息，以支持他们就人工智能治理做出明智决策。
要点：
- 自首份《国际人工智能安全报告》发布以来，新型训练技术推动了人工智能能力的显著提升。 后训练方法会教导人工智能系统进行更多“思考”并运用逐步“推理”，而这已被证明具有极高成效。以往模型通过基于训练数据预测最可能的延续来生成即时回复，而这些“推理模型”则会在给出最终答案前生成一系列延伸的中间推理步骤链。当获得额外的算力来生成回复时，这有助于它们针对更复杂的问题得出正确答案。
- 因此，通用型人工智能系统在数学、编程和科学研究领域取得了重大进展，但依然存在可靠性问题。 目前最先进的模型已能解决国际数学奥林匹克竞赛金牌级别的题目，在收录了真实软件工程任务的“SWE-bench Verified”数据库中解答出超过60%的题目，并日益协助科研人员完成文献综述和实验方案。但是，在更贴近现实的工作任务中，成功率仍然偏低，这凸显了基准测试表现与实际应用效果之间的差距。
- 人工智能能力的提升，促使开发者们采取了更强有力的安全防护措施作为预防性措施。 多家领先开发机构近期发布了其最先进的模型，并增加了额外的安全保障和缓解措施，以防止这些模型的化学、生物、放射性和核知识被滥用。
- 尽管人工智能应用广泛，但其对劳动力市场的总体影响仍然有限。 在一些知识型工作任务（特别是编程）中，人工智能的应用已相当广泛，但就业岗位和薪资水平的关键数据还变化甚微。
- 在受控实验条件下，某些人工智能系统在评估过程中展现出“策略性行为”，这可能带来监督方面的挑战。有少数研究指出，有的模型能够察觉到自己正在被测试，并生成误导评估者的输出，以掩盖其真实能力或训练目标。这给监测和监督工作带来了新的挑战。但是，这些证据主要来自实验室环境，对于实际部署场景的影响仍存在显著不确定性。
此翻译版本由Acolad团队完成，并由安远AI提供额外技术语言审核支持。
要点：
- 自首份《国际人工智能安全报告》发布以来，新型训练技术推动了人工智能能力的显著提升。 后训练方法会教导人工智能系统进行更多“思考”并运用逐步“推理”，而这已被证明具有极高成效。以往模型通过基于训练数据预测最可能的延续来生成即时回复，而这些“推理模型”则会在给出最终答案前生成一系列延伸的中间推理步骤链。当获得额外的算力来生成回复时，这有助于它们针对更复杂的问题得出正确答案。
- 因此，通用型人工智能系统在数学、编程和科学研究领域取得了重大进展，但依然存在可靠性问题。 目前最先进的模型已能解决国际数学奥林匹克竞赛金牌级别的题目，在收录了真实软件工程任务的“SWE-bench Verified”数据库中解答出超过60%的题目，并日益协助科研人员完成文献综述和实验方案。但是，在更贴近现实的工作任务中，成功率仍然偏低，这凸显了基准测试表现与实际应用效果之间的差距。
- 人工智能能力的提升，促使开发者们采取了更强有力的安全防护措施作为预防性措施。 多家领先开发机构近期发布了其最先进的模型，并增加了额外的安全保障和缓解措施，以防止这些模型的化学、生物、放射性和核知识被滥用。
- 尽管人工智能应用广泛，但其对劳动力市场的总体影响仍然有限。 在一些知识型工作任务（特别是编程）中，人工智能的应用已相当广泛，但就业岗位和薪资水平的关键数据还变化甚微。
- 在受控实验条件下，某些人工智能系统在评估过程中展现出“策略性行为”，这可能带来监督方面的挑战。有少数研究指出，有的模型能够察觉到自己正在被测试，并生成误导评估者的输出，以掩盖其真实能力或训练目标。这给监测和监督工作带来了新的挑战。但是，这些证据主要来自实验室环境，对于实际部署场景的影响仍存在显著不确定性。
此翻译版本由Acolad团队完成，并由安远AI提供额外技术语言审核支持。
