学者提出长时程对齐范式应对AI对齐短视

Remi Denton等作者在一篇论文中提出“长时程对齐”（long-horizon alignment）范式，主张生成式AI的对齐不应只优化即时对话满意度，而应纳入人机持续交互的长期影响。 论文称，当前对齐依赖短视范式，忽视认知萎缩、社会侵蚀与人类能动性下降等长期外部性；作者从人类福祉的四个维度梳理短期效用与长期成本之间的张力，并主张超越简单的偏好优化，转向能驾驭复杂时间尺度的对齐策略。 上述长期外部性与范式效果均为论文作者的论述，尚待验证。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。