研究人员合作为各种智能系统定义语言
目前正在呼吁合作定义所有与人工智能相关的语言，重点关注包括人工智能 (AI)、LLM (大型语言模型) 和生物智能在内的“多样化智能系统”。这项研究由 Cortical Labs（创建“Dishbrain”的生物计算初创公司）领导，汇集了来自英国、加拿大、美国、欧盟、澳大利亚和新加坡的科学家、伦理学家和研究人员。他们共同提出了一条统一这一快速发展且备受争议的领域语言的途径。该研究发表在《创新》杂志上。
无论进展是基于硅的，例如使用大型语言模型，还是通过合成生物学方法（例如开发类器官），现在显然需要采取以社区为基础的方法来寻求命名法共识。
Cortical Labs 首席科学官 Brett Kagan 在评论此次合作时表示：“我们非常高兴能与业界合作开展一项既及时又必要的研究。最终，此次合作的目的是为各领域从事各种通用智能系统开发的研究人员创建一本重要的现场指南。在这个快速发展的领域，这样的指南尚不存在。”
参与该项目的其他科学家，如美国RPI的王戈教授也同样兴奋不已，他表示：“目前，多模态多任务基础模型正在通过数字通信快速发展，但这种方法存在很大的局限性。从这个大局来看，我们提出的努力将发挥重要作用。”
迈向命名共识
用于描述科学和公共话语中特定现象的语言非常复杂，对于新兴科学和技术来说，可能存在很大争议。旨在创建通用智能系统的快速发展的领域存在争议，围绕用于描述这些技术的语义的讨论充斥着分歧、混乱和模糊性。
例如，甚至在 15 年前，人们就已确定了至少 71 个“智能”的不同定义。为实现创建通用智能系统的共同目标而做出贡献的各种技术和学科进一步扩大了对任何给定概念的不同定义。如今，研究人员越来越不可能明确地重新定义每个可能被认为含糊不清、不精确、可互换或很少在每篇论文中正式定义的术语。
需要一种通用语言来识别、预测、操纵和构建认知（或伪认知）系统，这些系统在非常规的体现中与传统自然物种在结构或起源故事方面没有直接的共同点。之前提出的命名指南通常高度针对特定领域，由选定的专家制定，几乎没有机会让更广泛的社区参与。
正是出于这个原因，我们邀请相关领域的研究人员和科学家合作，广泛同意并采用该领域的命名法。这项工作的目的是为讨论提供实用性和细微差别，并为作者提供一个选择，让他们能够在快速发展的领域允许的范围内，通过采用符合理论中立标准的命名法，明确、无歧义、一致地使用语言。
此次合作将寻求定义一个非详尽的关键术语列表。建立命名共识的研究将最适用于许多特定领域，包括但不限于人工智能、自主系统、意识研究、机器学习、类器官智能和机器人技术。然而，除上述领域之外的其他领域也可能从达成共识的方法中获得价值。
此次合作将采用混合方法和改良的德尔菲法进行。该方法包括第一轮预先选定的开放式问题、战略细化和分类，以及以迭代方式进行的协作协商，直到达成适当的共识。如果未能就任何具体条款达成共识，将采用加权多数投票制来得出结论。
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