**劃重點:**
1. 🌐 谷歌DeepMind團隊提出"Levels of AGI"框架，類似自動駕駛級別，用於分類人工通用智能（AGI）模型及其前身的技能和行為。
2. 📈 框架基於自主性、普適性和性能等三個維度，提供一個共同詞匯，便於比較模型、評估風險，並跟蹤通向人工智能的進展。
3. 🤖 框架關註性能和普適性，並強調在部署中的風險、自主性以及技術考慮，強調對高度智能AI系統的負責和安全部署。
站長之傢(ChinaZ.com) 11月13日 消息:在最新的研究中，來自谷歌DeepMind的研究團隊提出一個名為“Levels of AGI”的框架，旨在系統地分類人工通用智能（AGI）模型及其前身，類似於自動駕駛的級別。這個框架引入三個重要的維度:自主性、普適性和性能，為比較模型、評估風險以及追蹤人工智能進展提供一個共同的詞匯。
該團隊通過分析先前對AGI的定義，提煉出六個對實際AGI本體論至關重要的思想。框架的發展受到這些原則的指導，強調集中關註能力而不是機制的重要性。這包括獨立評估通用性和性能，以及在向AGI邁進時不僅關註終極目標，還要識別各個階段。
據團隊透露，AGI框架的結果是圍繞兩個基本方面構建的:深度（性能）和廣度(能力的普適性)。該框架通過基於這些特征對AGI進行分類，有助於理解人工智能系統的動態環境。框架提出對性能和普適性的不同程度的步驟，以評估在性能和普適性方面的不同能力。
團隊承認在評估現有AI系統在建議的方法中的適應性時涉及的困難和復雜性。他們還討論未來的基準，這些基準需要準確測量AGI模型的能力和行為，與預定的閾值進行比較。這對於評估發展、找出需要發展的領域以及確保人工智能技術的公開和可量化的進展至關重要。
該框架不僅考慮技術方面，還關註部署方面，特別是風險和自主性。團隊強調部署因素和AGI水平之間復雜關系的重要性，並強調在選擇人機交互范式時謹慎選擇的關鍵性。對實現高度智能AI系統的倫理方面也受到強調，強調對負責任和安全部署的系統性和謹慎的方法。
對於AGI行為和能力的建議分類方案是全面而深思熟慮的。該框架強調將其負責和安全地整合到以人為中心的環境中的需求，並提供一種結構化的方式來評估、比較和指導AGI系統的發展和部署。
鏈接地址：https://arxiv.org/abs/2311.02462