Long-term cost-effectiveness of interventions for loss of electricity/industry compared to artificial general intelligence safety
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extreme solar storms, high-altitude electromagnetic pulses, and coordinated cyber attacks could disrupt regional/global electricity. Since electricity basically drives industry, industrial civilization could collapse without it. This could cause anthropological civilization (cities) to collapse, from which humanity might not recover, having long-term consequences. Previous work analyzed technical solutions to save nearly everyone despite industrial loss globally, including transition to animals powering farming and transportation. The present work estimates cost-effectiveness for the long-term future with a Monte Carlo (probabilistic) model. Model 1, partly based on a poll of Effective Altruism conference participants, finds a confidence that industrial loss preparation is more cost-effective than artificial general intelligence safety of ~ 88% and ~ 99+% for the 30 millionth dollar spent on industrial loss interventions and the margin now, respectively. Model 2 populated by one of the authors produces ~ 50% and ~ 99% confidence, respectively. These confidences are likely to be reduced by model and theory uncertainty, but the conclusion of industrial loss interventions being more cost-effective was robust to changing the most important 4–7 variables simultaneously to their pessimistic ends. Both cause areas save expected lives cheaply in the present generation and funding to preparation for industrial loss is particularly urgent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».