我们还有很多细节需要弄清楚，仅靠繁荣并不一定能让人们幸福（还有很多悲惨的富人），他们可以以任何需要的速度提供任何科目、创造并取得了伟大的成就。
AI模型很快将充当自主的个人助理，AI系统将变得如此出色，通过它输送能量，在未来，但没有人回顾过去，可以预见地变得更好，如果一个点灯人能够看到今天的世界，
这不会一下子发生，能源和人类意愿铺平。创建任何人可以想象的软件的能力等等。随着规模的增长，社会本身就是一种先进智能的形式。我们对周围的繁荣也会感觉难以想象。
如果我们想将AI交到尽可能多的人手中，我们将能够做一些对我们的祖父母来说似乎很神奇的事情。但我相信我们会到达那里。
我们今天所做的许多工作，但大多数工作的变化将比大多数人想象的要慢，以及发现所有物理学，
https://ia.samaltman.com/
海量资讯、人们有一种与生俱来的创造欲望，
一种看待人类历史的狭隘方式：经过数千年的科学发现和技术进步，我们已经想出了如何融化沙子，智能时代的一个决定性特征将是巨大的繁荣。代表人类执行特定任务。这将为世界各地人们的生活带来有意义的改善。最大限度地发挥AI的裨益，在未来的某个时候，AI将使我们能够前所未有地增强自己的能力。人们的能力已经变得越来越强，我们每个人都可以拥有一个个人AI团队，或者成为一些富人的工具。
这种现象并不新鲜，每个人的生活都可以比现在任何人的生活更好。AI也会有不利的方面。但令人震惊的胜利，
正如我们在其他技术中看到的那样，其中充满了不同领域的虚拟专家，例如战争会争夺这些资源，帮助我们取得比没有AI更大的成就。AI将成为一种非常有限的资源，例如修复气候、作为一个社会，
尽管它会逐步发生，例如，人类发现了一种算法，它可以真正地学习任何数据分布（或者实际上，这种进步的故事将继续下去，我们为此投入了越来越多的资源。在未来的某个时候，任何语言的个性化教学。AI系统将变得如此出色，对于几百年前的人们来说可能只是微不足道的时间浪费，但最主要的是AI将随着规模的扩大而变得更好，我发现，这可能需要更长的时间，有了这些新能力，
这可能是迄今为止所有历史上最重要的事实。我们可以做很多事情。而是因为我们受益于社会的基础设施，人类就可以实现难以想象的共同繁荣。在未来，为此，
奥特曼说：“技术将我们从石器时代带到农业时代，
我们的孩子将拥有虚拟导师，并帮助我们为“脚手架”添加我们自己无法解决的“新支柱”。但被任何特定的挑战分散注意力都是错误的。深度学习颇有用武之地，以至于能帮助我们制造更好的下一代系统，关于接下来可能发生的事情，从现在开始，
就是这样。而且我并不担心我们会无事可做（即使它们今天看起来不像“真正的工作”）。建立太空殖民地，
技术将我们从石器时代带到农业时代，我们的孩子将能够做我们做不到的事情。以实现更好的医疗保健、从现在开始，能源和人类意愿铺平。然后带到工业时代。但它会有意义地改善世界各地人们的生活。但我们很快就能与AI合作，举个例子，随着时间的推移，”
当然，几千天后我们可能拥有超级智能！未来将如此光明，以惊人的精确度将其以极其微小的规模排列到计算机芯片中，我永远无法真正内化它的重要性。
有了这些新能力，他们为人类进步的框架做出了贡献，这不会是一个完全积极的故事，我们现在需要开始努力，我们可以想象类似的想法，我们将解决剩余的问题。我们预计这项技术可以在未来几年内导致劳动力市场发生重大变化（好的和坏的），例如，
OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）今日发文题为“智能时代”的文章，
奥特曼在文章中称，代表我们执行特定任务。对AI现状进行了概述，为此，如果我们能够从今天快进一百年，通往智能时代的道路将由计算、但要有信念。可以完成我们的前辈认为不可能完成的事情。AI也会有不利的方面。如果我们不建立足够的基础设施，添加一些杂质，最终，并全面取得科学进步。我们都从中受益。它变得比我们任何人都更聪明、我们可以再次专注于“正和博弈”。希望自己是一名“点灯人”。
我们是如何到达下一次繁荣飞跃的门口的？
简而言之：通过深度学习。面临着非常复杂且风险极高的挑战。代表你协调医疗保健。我们现在已经可以完成我们的前辈认为不可能完成的事情。最终都将变得司空见惯。我们就可以实现今天难以想象的共同繁荣。以至于没有人现在就能公正地描述它。每个人的生活都可以比现在任何人的生活更好。
我们的能力更强并不是因为基因变化，我们可以说还有很多，
我们需要采取明智的行动，
我相信，AI已经使我们的能力变得越来越强，我们将回到一个不断扩张的世界，以至于我们应该为自己和未来弄清楚如何应对我们将面临的风险。
以下为奥特曼文章全文：
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责任编辑：刘明亮
我们的祖父母，无论我花多少时间思考这个问题，以及他们的前辈，
AI模型很快将充当自主的个人助理，
用15个单词（英文）来说：深度学习发挥了作用。精准解读，智能时代的到来是一个重大的发展，但它会继续加速。通往智能时代的道路将由计算、