摘要

本文探讨了以计算阈值作为治理策略的局限性。文章指出，计算阈值的选择缺乏科学依据，且未能考虑到计算与风险之间的复杂关系。作者认为，计算阈值作为目前实施的治理策略是短视的，可能无法有效降低风险。

原理

论文指出，计算阈值作为治理策略的核心问题在于，它将计算量与模型的风险直接挂钩，但这种关系是高度不确定和快速变化的。计算阈值的设定往往是基于历史数据和经验，但这些数据和经验可能无法准确反映未来的情况。此外，计算阈值的设定也可能导致一些模型被过度监管，而另一些模型则被忽视。

流程

1. 确定计算阈值：根据历史数据和经验，确定一个计算阈值，例如 10^26 或 10^25。
2. 评估模型风险：根据模型的计算量，判断其是否超过计算阈值。如果超过，则认为该模型具有较高的风险，需要进行额外的审查和监管。
3. 调整计算阈值：根据模型的实际表现和风险情况，定期调整计算阈值，以确保其有效性和合理性。

应用

计算阈值作为治理策略在人工智能领域具有广泛的应用前景。它可以帮助政府和监管机构更好地管理人工智能技术的发展，降低其潜在风险。然而，计算阈值的设定需要更加科学和合理，以确保其有效性和合理性。