關於你提到的經濟與技術對勞動力取代的看法，@sebkrier，我再次認為最重要的觀點在於被忽視的交集：通常的 AI 討論基準所針對的圖靈測試類型的雄心，將技術引導到最不具生產力的方向。

因為大量的經濟文獻顯示，就業相關的租金非常高，因此雖然在能力範圍內越做越好是純粹的收益，但在你已經超越人類的領域（在GenAI之前的許多領域）大幅改善也是如此。

當你在某項任務中超越人類的能力時，會產生一些大型的抵消租金再分配的傷害。因此，我們應該以任何其他標準來衡量，而不是試圖在越來越多的任務中通過圖靈測試。

而且在我們進行的程度上，這是一個在勞動和資本之間保持平衡的過程是至關重要的，否則它將變成尋租行為，而不是提高生產力。

當然，這是過於簡化的，因為實際上並不存在一個人類能力的單一層次，而真正重要的是某種質量和成本調整的比較，但這實際上是為什麼圖靈測試並不像它所聲稱的那樣明確的原因。

但在一個簡化的模型中，實際上是明確定義的（有某個可以客觀測量的人類水平，並且成本可以完美比較），這正是應該避免的……局部最小值被視為局部最大值。

@sebkrier 讓我稱這些為「類圖靈目標」，它們基於模型在越來越多的任務中超越人類水平。「反圖靈」方法則是那些在空間的其他部分改進的：提升低於人類水平或高於人類水平的技能。

@sebkrier 有許多因素應該影響投資的方向，包括研究投資的投入產出函數、哪些技能的需求量有多大等等。

@sebkrier 但在經濟分析能提供任何見解的範疇內，我會說：在資本引導創新的情況下，投資的最負面外部性地點（資本驅動的分析最有可能過度指向的地方）

@sebkrier 是圖靈型基準測試。

@sebkrier 順便提一下，對於政治/勞動來說，情況正好相反：他們會在通過圖靈測試上投資不足。

@sebkrier 也許有點諷刺，但這就是我對 AGI 政策負責人的最佳建議：不要做（或者說對做 AGI 徵稅）應該是我們的政策。