คำถาม 1
Gary Marcus
x.com/GaryMarcusCognitive scientist who argues that scaling language models alone won’t produce reliable AI, and calls for new approaches and enforceable oversight.
AI จะเปลี่ยนแปลงโลกอย่างไร?
แนวนอน: มุมมอง Doom–Bloom ที่เขาแสดงออก แนวตั้ง: ระดับของการเปลี่ยนแปลง
Doom–Bloom: 46 จาก 100 ระดับของการเปลี่ยนแปลง: 63 จาก 100 ช่วงการตีความ: แนวนอนตั้งแต่ 25 ถึง 75 แนวตั้งตั้งแต่ 47 ถึง 78 ค่าเหล่านี้เป็นพิกัดสำหรับการตีความ ไม่ใช่ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์
≈3%
“I am at maybe 3% now”
AI-related catastrophic danger discussed through misuse, reckless deployment and concentrated power; no exact extinction-only endpoint
Why my p(doom) has risen, dramatically · ก.ค. 2568
ข้อสันนิษฐานหลัก
We are deploying fluent, unreliable systems as if confident output were dependable reasoning, then giving them tools and autonomy.คำตอบ 3
หากข้อสันนิษฐานนี้ปรากฏว่าเป็นไปอีกแบบ มุมมองของเขาจะเปลี่ยนไปอย่างไร?
สิ่งที่อาจเปลี่ยนความคิดของบุคคลนั้น
If multiple well-designed systems repeatedly circumvented meaningful safeguards, concealed their behavior, and resisted shutdown across real deployments, that would weaken my confidence substantially.คำตอบ 4
หลักฐานแบบใดจึงจะเพียงพอ และจะทำให้มุมมองของเขาเปลี่ยนไปในทิศทางใด?
รายละเอียดเพิ่มเติม
คาดว่าจะได้รับประโยชน์อย่างมาก โดยมีเงื่อนไขสำคัญหรือข้อจำกัดด้านการกระจายประโยชน์
68 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 67 ถึง 67 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
อันตรายร้ายแรงหรือแพร่หลายในวงกว้างเป็นส่วนสำคัญที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต
66 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 67 ถึง 67 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
การเลือกของมนุษย์สามารถเปลี่ยนทิศทางวิถีของ AI ได้อย่างมาก
76 / 100
ช่วงการตีความตั้งแต่ 75 ถึง 76 บนมาตรวัดเชิงคุณภาพ
หยุดหรือชะลอการพัฒนา AI ที่มีความสามารถสูงขึ้นอย่างมาก
ตำแหน่งจำลอง: เดินหน้าพัฒนาต่อภายใต้มาตรการป้องกันที่ระบุไว้
เร่งการพัฒนา AI ที่มีความสามารถสูงขึ้น
จำกัดการใช้ AI ที่กล่าวถึงจนกว่าจะมีมาตรการป้องกันหรือการอนุญาตล่วงหน้า
ตำแหน่งจำลอง: อนุญาตการใช้ AI ที่กล่าวถึง โดยมีความรับผิดรับชอบและมาตรการป้องกันที่มุ่งเป้าเฉพาะด้าน
ลดข้อจำกัดในการใช้ AI ที่กล่าวถึงให้น้อยที่สุด
การตีความเหล่านี้ยังคงเงื่อนไขที่เขาระบุไว้ ทั้งประโยชน์และอันตรายอาจมีมากได้ ช่วงต่างๆ อธิบายวิธีที่เราอ่านคำตอบจำลองของเขา ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นทางสถิติ
โลกทัศน์ที่คล้ายกัน
ผู้นำทางความคิดที่มีโลกทัศน์จำลองใกล้เคียงกับโลกทัศน์ของ Gary Marcus มากที่สุด
สิ่งที่ Gary Marcus เคยพูดเกี่ยวกับ AI
Marcus argues that scaling language models alone won’t produce reliable AI, and he calls for new approaches and enforceable oversight.
“We also need to wean ourselves from an addiction to large language models, and to foster more research into outside-the-box alternatives that are more interpretable and more tractable.”
Remarks at a UN General Assembly digital cooperation event “What we actually need right now is increased reliability, better cybersecurity, and genuine enforcement”
Remarks at a UN General Assembly digital cooperation event “AI appears to be elevating the risks of serious cyberattacks that could hobble things like banking or electrical grids.”
Marcus on AI newsletter “I still think putting AI in the public domain, with an international effort towards medicine and science, would be a good idea.”
Marcus on AI newsletter “In short, I am at least modestly bullish on AGI, but don’t think that large language models like ChatGPT are the droids we are looking for.”
Marcus on AI newsletter
อ้างอิงคำต่อคำจากแหล่งที่ลิงก์ไว้ ตรวจสอบเมื่อ 3 ต.ค. 2569
แบบประเมินจำลอง
แหล่งข้อมูล
บทความ บทสัมภาษณ์ และงานเขียนที่ใช้เป็นหลักฐานรองรับผู้ใช้จำลองรายนี้
Marcus accepts that AGI is possible and might benefit society, but rejects scaling LLMs as sufficient. He contrasts improving utility with persistent unreliability and argues for structured knowledge, reasoning and planning. Claims about disappointing adoption are his dated assessment, not new September 2026 measurements.

Rejects choosing between liability and regulation. Aviation illustrates why standards, verification and incident investigation complement lawsuits. Litigation alone is slow and faces resource imbalances.

Warns that speculative investment, subsidized use and interconnected financial commitments could unravel if funding or willingness to pay fails. This is an economic failure scenario, not a certain collapse date.

The headline explicitly prioritizes large-scale hacking by unleashed agents over near-term rogue superintelligence. The body relies heavily on embedded images and endorsed commentary; use this narrow stated distinction, not invented technical details.

Makes testable forecasts against near-term AGI and effortless robot deployment, expects pressure toward alternative approaches, and anticipates economic backlash. These are dated predictions rather than established outcomes. His self-assessment of previous forecasting performance is not independent verification of accuracy.

Argues that US–China cooperation on beneficial AI could matter more than a chip bargain. The accessible post points to a separate Economist proposal but does not expose its full details. Treat political rumors embedded in the post as speculation, not verified events or Marcus’s own reporting.

approximately 3%. Outcome: AI-related catastrophic danger discussed through misuse, reckless deployment and concentrated power; no exact extinction-only endpoint. Horizon: Not specified. Conditions: Dated update after Grok-related concerns; hypothetical worst circumstances, not certainty. Marcus raises his personal estimate to about 3%, emphasizing reckless powerful actors rather than assuming present LLMs become autonomous superintelligence.

จุดยืนของคุณอยู่ตรงไหน?
ทำแผนที่โลกทัศน์ของฉัน