ramez:实测数据显示 AI 研究任务时间跨度比 METR 预测短 1-2 个数量级
ramez · x · 2026-11-11
Ramez Naam 对 AI 2027、METR、ECI 等时间线预测提出基于真实数据的质疑:
- 真实研究任务上的 AI 时间跨度(time horizons)比 METR/ECI/AI 2027 的预测短 1-2 个数量级。
- ECI(有效计算投入)似乎并不对应真实时间跨度或研究者生产力的指数提升。
他承认现有校准数据过窄,但认为这足以对多个预测和 RSI(递归自我改进)模型投下怀疑。对话中 davidmanheim 也认为关键不确定性缺乏数据支撑,但主张应依赖通用预测记录——认为 Daniel Kokotajlo 在这方面的记录几乎无人能及。
所属事件:AI 时间线预测模型论战：高估指控与最佳工具辩护(16 条相关)→
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