Thousands of AI Authors on the Future of AI
Notice bibliographique
Résumé
In October 2023, 2,778 researchers who had published in top-tier artificial intelligence (AI) venues gave predictions on the pace, nature and impacts of AI progress. Significant steps were taken to minimize and evaluate bias. In evaluations of participation bias, we found that most groups responded at similar rates. The participants estimated that several milestones had at least a 50% chance of being feasible for AI by 2028, including constructing a payment processing site and fine-tuning an LLM. If science continues undisrupted, the chance of unaided machines outperforming humans in every possible task was estimated at 10% by 2027 and 50% by 2047—13 years earlier than in our 2022 survey (N = 738). The chance of all occupations becoming fully automatable, however, was not expected to reach 10% until 2037, and 50% until 2116 (compared to 2164 in the 2022 survey. Most respondents expressed substantial uncertainty about long-term impacts: While 68% in 2023 thought good outcomes from high-level machine intelligence AI were more likely than bad ones, 48% of these net optimists gave at least a 5% chance of extremely bad outcomes. Conversely, 59% of net pessimists gave 5% or more to extremely good outcomes. Depending on how we asked, between 38% and 51% of respondents gave at least a 10% chance to advanced AI leading to outcomes as bad as human extinction. More than half suggested that “substantial” or “extreme” concern is warranted about AI increasing misinformation, boosting authoritarian control, worsening inequality, and other scenarios. There was broad agreement that research aimed at minimizing risks from AI systems ought to be more prioritized.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,012 |
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 ».