tszzl：AI 对齐应走规模化扩展路线

AI 研究者 tszzl 表示，解决 AI 对齐问题不必等待“人类增强”，而应像现代 AI 其他领域那样走 bitter lesson 式的规模化扩展与互补性路线。 按他的说法，对齐应更多依靠更强的模型能力和可扩展的方法，而不是依赖从外部改造人类。他在同一论述中把对齐与其他 AI 领域并列，认为现代 AI 的进展主要来自不断扩展算力、数据和模型规模，而非针对人类本身的改造，因此对齐也应遵循这一路径。这是 tszzl 本人的观点主张，报道未提供其论证细节，也未说明这一主张在业内获得的验证或支持情况。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。