AI 的終極野望？新創 Mechanize 欲「取代所有人類工作」引爆爭議

Silicon Dreams or Human Nightmares? Mechanize's Bold Quest to Erase Every Human Task

引言

在人工智慧浪潮席捲全球之際，一家名為 Mechanize 的新創公司拋出了極具顛覆性甚至引發爭議的目標：「全面自動化所有工作」和「全面自動化經濟」。此舉不僅將目光投向了價值高達 60 萬億美元的全球勞動力市場，更在科技界、學術界乃至公眾輿論中掀起了軒然大波。Mechanize 由著名 AI 研究員 Tamay Besiroglu 創立，其背後不乏 Jeff Dean 等 AI 巨頭的支持，但其激進的願景也招致了嚴厲的批評。本文將探討 Mechanize 的計劃、潛在影響以及引發的正反兩面觀點。

核心人物與計劃

• 創始人: Tamay Besiroglu，著名 AI 研究機構 Epoch AI 的聯合創始人兼副總監。

• 目標: 通過 AI 智能體實現經濟的全面自動化，初期重點是白領工作。

• 市場估值: 全球勞動力市場年薪資總額約 60 萬億美元。

• 方法論:

  • 虛擬工作環境: 創建模擬真實工作場景的數字環境，涵蓋使用電腦、處理長期模糊任務、協作及應對干擾等。具體而言，Mechanize 設計了一套完整的虛擬辦公環境，讓 AI 智能體能夠學習如何操作各種軟件界面、理解複雜的工作指令，並在多變的工作條件下保持效率。這些環境不僅模擬了標準辦公軟件的使用，還包含了模擬人類工作中常見的中斷、優先級變更和協作需求等真實挑戰。
    

  • 數據與評估: 生成用於訓練 AI 智能體自動化工作的數據和評估體系。Mechanize 開發了專門的數據生成管道，能夠產生大量模擬真實工作場景的訓練數據，包括各類文檔處理、數據分析、客戶服務對話等。同時，他們建立了多層次的評估框架，不僅衡量任務完成度，還評估解決方案的質量、效率和創新性，確保 AI 智能體能夠達到甚至超越人類專業人士的表現水平。
    

  • 強化學習 (RL): 讓 AI agent在模擬環境中通過強化學習掌握實用技能。Mechanize 採用了先進的強化學習技術，使 AI 智能體能夠通過不斷嘗試和錯誤來優化其行為。這種方法使智能體能夠自主發現解決問題的最佳策略，而不僅僅依賴於預設的規則或模式。他們的強化學習框架特別注重長期價值最大化，使 AI 能夠學會權衡短期收益與長期目標。
    

    

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