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基于场景驱动的模拟测试无法保护我们免受通用AI和超级AI的威胁
本文探讨了一种防范通用人工智能（AGI）和人工超级智能（ASI）存在性风险的方法：将它们置于计算机仿真世界中进行测试。虽然这种方法看似合理，但存在诸多挑战。AGI可能会隐藏恶意行为，或因被欺骗而转向恶意。此外，仿真环境可能无法完全模拟真实世界，导致测试结果不准确。构建高质量仿真系统的成本和技术难度也不容忽视。文章认为，仿真测试虽有价值，但并非万能解决方案。
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