AI 放缓派发布 pacing.tech：为「该不该拖慢 AI」建新研究领域，引用 298 篇文献
gleech · x · 2026-09-17
研究者 gleech（Tomás B. 等人）介绍新项目 pacing.tech，试图把「AI 是否应该 pace（放缓节奏）」的各方观点整合为一个可推进的研究领域，论文引用了 298 篇相关工作，并明确「不预设结论」——从「不该放缓的理由」出发，希望让各方观点在论证中收敛。配套发布了测验问卷，把所有立场放在同一页面上并收集读者对 pacing 的态度数据。
附录列出的开放问题包括：
- 为什么需要时间？ 时间能多大程度上改善 AI 风险管理？哪些措施现在就能部署、哪些必须等能力/采用率跨过阈值（引用 MacAskill & Moorhouse 2025《Preparing for the Intelligence Explosion》、Hobbhahn 2025 短时间线计划盘点等）？
- pacing 会随时间变难还是变易？ 现在可以做什么投资来保留未来的节奏选择权，分布式训练是否削弱算力治理（引用 Sastry et al. 2024 算力治理研究）？
- 实际决策者如何做 pacing 决策？ 外部研究如何有效影响政府或实验室领导层（引用 METR 2025 前沿 AI 安全政策共性分析）？
- 哪些 AI 风险最可能触发放缓干预？ 各危险能力在攻防平衡上的位置如何随时间变化（引用 Garfinkel & Dafoe、Shevlane & Dafoe 的攻防平衡研究）？
所属事件:新论文系统化前沿 AI 降速治理，提出 23 个开放问题(3 条相关)→
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