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《华尔街日报》
Anthropic呼吁顶尖人工智能实验室考虑放缓开发速度，指出AI系统的进步速度如此之快，以至于它们可能很快能够在没有人类干预的情况下自我改进，这可能会带来重大的社会风险。
该公司在周四的一篇博客文章中表示，放慢全球AI发展速度“可能是件好事”，并披露了记录其最先进模型改进速度的内部数据。
这篇文章由其内部研究院院长和政策负责人撰写，指出模型的进步似乎正朝着“递归自我改进”的方向发展，即AI系统能够在没有人类干预的情况下自行改进。一些AI业内人士将这一门槛视为潜在的危险和巨大的社会动荡的标志。
文章中写道：“我们认为，世界应该有选择放慢或暂时暂停前沿AI开发的选项，以便社会结构和对齐研究能够跟上技术的进步。”它提议达成一项全球协议，以可能放慢开发速度，并建立一个机制来验证竞争对手是否遵守该协议。
文章警告称，递归自我改进尚未发生，也不是不可避免的，“但可能会比大多数机构准备的要早。”
Anthropic最近完成了一轮融资，公司的估值接近1万亿美元，并提交了保密文件，开始公开上市的过程。该公司最近在与ChatGPT制造商OpenAI的激烈竞争中脱颖而出，后者也预计很快会提交首次公开募股的文件。
Anthropic的年化收入预测，即初创公司常用的基于短期销售预测的年收入数字，预计到本月底将达到500亿美元，而2025年底时为90亿美元。
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作为一名高中生，我正在努力找出我感兴趣的专业。大约半年前，我认为电子工程与计算机科学（EECS）是像我这样的STEM学生的一个很好的专业，因为我看到许多世界上最有影响力的企业家，比如埃隆·马斯克和黄仁勋，都是围绕软件、硬件和人工智能建立了自己的公司，推动了技术和社会的发展。
然而，最近我接触到了一些各种各样的人工智能编程工具，比如Claude Code和Codex。我对这些工具的强大能力感到惊讶。它们可以生成网站、制作软件，甚至帮助解决硬件问题，还可以帮助那些编程经验不多的人构建应用程序。在社交媒体上，我已经看到一些没有编码背景的人，利用AI工具创造产品并赚钱。
这一经历让我开始质疑学习编程是否仍然值得。如果人工智能可以执行许多编码任务，为什么人们还应该继续学习编码和计算机科学呢？在未来的十年或二十年里，编码仍然会是一个重要的技能吗？
与此同时，我也在思考随着技术的不断发展，哪些学科将继续保持其价值。是否有一些专业不太可能受到人工智能的影响？哪些领域将塑造下一代的创新？
就我个人而言，我还没有一个明确的答案。然而，我相信这是当今许多STEM学生面临的重要问题，因为人工智能的快速发展正在改变我们对教育、职业和未来所需技能的看法。
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