PG电子官方网站人类正在立异方面有着不错的效果。农业死板化、蒸汽机、电力、当代医学、阴谋机和互联网，这些本领从底子上转变了天下。假使这样，天下前沿经济体人均 GDP 的趋向伸长率从未超出每年百分之三。

　　当然，伸长加快是不妨的。[1] 正在伸长早先之前会有那么一段岁月，或者起码是正在伸永远切近于零的时辰。但过去转变游戏原则的本领尚未打破百分之三的门槛的本相给了咱们一个基线。只要强有力的证据智力让咱们等候少少判然差异的东西。

　　然而，很多人笑观地以为人为智能能够胜任这项劳动。他们说，人为智能与之前的本领差异，由于它每每也许推广比以前本领更平常的职责，包罗立异历程自己。少少人以为它不妨导致“全体事物的摩尔定律”，乃至是与疫情和核斗争相似的危机。Sam Altman 说，OpenAI 将通过开始创造通用人为智能，然后询查它何如获利来杀青红利，这让投资者感应恐惧。四年前，Demis Hassabis 正在英国皇家科学院刻画了 DeepMind 的责任，分两步举行：“1. 处分智能题目。2. 用它来处分其他全体。”

　　人为智能是否该当与汗青上其他伟大的创造划分散来？它是否会像伟大的学者约翰 - 冯 - 诺伊曼和 I.J. 古德推求的那样，有一天会自我完备，激励智力爆炸，并导致经济伸长的奇点？

　　本文和经济伸长文件都没有废除这种不妨性。相反，咱们的目标只是为了消浸您的愿望。咱们以为人为智能能够像互联网那样拥有“改变性”，升高坐褥力并转变民俗。不过，正在杀青少少人所预测的加快伸长的道道上有很多令人生畏的窒碍。

　　正在这篇著作中，咱们汇聚了咱们遭遇的最好的论据，诠释为什么改变性人为智能难以杀青。为了避免拉长著作，咱们不会长远重申他们的论点。咱们不是第一个提出这些看法的人。咱们的功劳是把别人开始提出的一套进程填塞筹议的、多学科的看法摒挡成一个归纳案例。以下是咱们论点的一个扼要概述：

　　改变性人为智能的愿景始于一个正在整个拥有经济代价的职责上与人类相似好或更好的编造。哈佛大学卡尔人权策略中央的一篇评论指出，很多顶级人为智能尝试室都提出了这个了了倾向。然而，量度人为智能正在一组预订职责上的再现是有危机的——若是实际天下的影响必要推广咱们乃至不分明的职责何如办？

　　因而，咱们以其观测到的经济影响来界说改变性人为智能。坐褥力的伸长简直了了地呈现了新本领何时有用地推广有效的劳动。有一天，重大的人为智能能够推广整个富饶效力的认知和体力劳动。若是立异历程自己也许杀青自愿化，少少经济伸长模子预测，人均 GDP 伸长不但会打破每年 3%，还会加快。

　　如此的天下是很难杀青的。正如经济学家William Baumol正在 20 世纪 60 年代初度指出的那样，不均衡的坐褥力伸长不妨会受到最虚弱部分的限造。为了诠释这一点，请切磋一个蕴涵两个周围的简易经济：撰写思念著作和修造修造物。遐念一下，人为智能加疾了写作，但没有加疾修造。坐褥力升高了，经济就伸长了。然而，一篇思念著作并不行很好地取代一栋新修造。因而，若是经济还是必要人为智能不行革新的东西，如修造，这些周围就会变得相对更有代价，并吃掉写作的收益。写作速率的 100 倍提拔不妨只会导致经济范围的 2 倍提拔 [2]。

　　这个例子与过去几十年来坐褥力伸长的平常形式并没有什么差异。Eric Helland 和亚历克斯 - 塔巴罗克 Alex Tabarrok 正在他们的Why Are the Prices So Damn High?一书中援用了 Baumol 的看法，诠释本领何如升高创设业和农业等部分的坐褥率，消浸电视和食物等产出的相对价钱，并升高均匀工资。然而，电视和食物并不行很好地取代医疗保健和哺育等劳动鳞集型效劳。这些效劳还是很要紧，就像修造修造物相似，但本相声明很难升高其功用。因而，它们的相对价钱曾经伸长，攻陷了咱们收入的更大份额，并拖累了经济伸长。Acemoglu、Autor 和 Patterson行使美国汗青经济数据证明，各周围的不服衡立异确实减缓了总的坐褥率伸长。

　　Aghion、Jones 和 Jones诠释说，创意自己有少少容易受到瓶颈影响的次序。[4] 大大批职责的自愿化与整个职责的自愿化对伸长的影响判然差异：

　　...... 经济伸长不妨不会受造于咱们做得好的地方，而会受造于那些必不成少但却难以刷新的地方。当利用于人为智能自愿坐褥创意的模子时，这些切磋同样能够遏止爆炸性伸长。

　　切磋一个两步的立异历程，包罗总结 arXiv 上的论文和将液体移入试管。每一步都取决于另一步。纵然人为智能杀青了论文总结的自愿化，人类还是必要自身尝试来写下一篇论文。（正在实际天下中，咱们还必要等候 IRB 照准咱们的拨款）。正在“若是咱们也许杀青创造自愿化会如何”一文中，Matt Clancy 供应告终果一剂直观的音信：

　　创造已早先似乎于一个教室项目，每个学生负担项目标差异片面，正在每局部都完结之前，教练不会让任何人脱节……若是咱们不行把整个的事宜都自愿化，那么结果就会很差异。咱们不会仅仅以较慢的速率取得加快 -- 咱们底子就没有加快。

　　咱们的看法是，瓶颈的观点 -- 从 60 年代的鲍莫尔到即日的 Matt Clancy-- 值得更多的报道。[5] 这明晰地表清晰为什么人为智能前进的窒碍正在沿道时比寡少时更要紧。人为智能必需转变整个要紧的经济部分和立异历程的次序，而不但仅是此中的一片面。不然，咱们该当将人为智能视为似乎于过去的创造的不妨性就会扩充。

　　也许阐明中缺乏对坐褥和立异中难以刷新的次序的详细诠释。但光荣的是，这方面有很多例子。

　　灵巧运动掌管方面的起色大大掉队于神经言语模子的起色。当“正在几个隔间以表，天生模子的起色感应正在质地上更令人印象长远”时，呆板人研讨会正正在考虑应对本事。Moravec 的悖论和 Steven Pinker 正在 1994 年的观测还是实用：“三十五年来人为智能筹议的要紧教训是，贫困的题目是容易的，而容易的题目是贫困的”。最难的“容易”题目，如系鞋带，还是存正在。呆板人本领的打破会紧随天生修模的打破吗？OpenAI收场其呆板人团队并不是一个猛烈的信号。

　　正在咱们看来，若是正在独揽物理天下方面没有赢得起色，那么经济伸长就不不妨大幅加快。目前的很多经济瓶颈，从住房和医疗保健到创设和运输，都有相当大的物理天下因素。

　　与改变性人为智能联系的怒放性筹议题目清单仍正在拉长。进修因果模子即是此中之一。Ortega等人映现了一个简易的案例，此中接纳活跃的序列模子会正在没有得回因果模子的境况下产生错觉。Murray Shanahan以为认知和具有身体是不成豆割的：认知的存正在是为了身体的生活和起色，正在身体的感应运动轮回中延续调度，而且认知自己设立修设正在身体的物理继承力上。看着球场上的勒布朗 - 詹姆斯，咱们偏向于订定这一点。François Chollet以为功用是重点，由于“无穷的先验或体会能够出现简直没有泛化才略的编造”。别的，Cremer 和 Whittlestone列出了更多本领专家没有完成一概的题目。

　　更多的资源并不行保障会有所帮帮。Ari Allyn-Feuer 和 Ted Sanders 正在“到 2043 年改变性 AGI 的不妨性 1%”中提出，行走和蠢动（对蠕虫的神经学模仿）是简易但还是难以处分的目标职责：“固然蠕虫不是一个大市集……（但）咱们曾经十足衰落了，假使咱们付出了强壮的勤恳，也没能创设出人为智能步行者、人为智能司机某人为智能放射科医师。这必需被视为一个看跌的信号”。

　　咱们不妨不必要处分这些怒放性题目中的少少乃至齐备。况且咱们确信能够赢得更多的打破（咱们中的一个正正在直接筹议此中少少题目）。但同样，咱们还不行了了地否认它们，从而扩充咱们的瓶颈。正在人为智能得回这些缺失的才略之前，此中少少乃至连儿童都具备，最好将它们视为仿照和散布文明的东西，而不是像Yiu、Kosoy 和 Gopnik所提出的那样，将其视为普通智能。

　　目前的本事不妨还不敷。它们的极限不妨很疾就会产生正在咱们眼前。将阴谋量再扩张一个数目级将必要正在硬件上扩凑数千亿美元的支付。按照 SemiAnalysis 的说法：“这是不现实的，况且切磋到目前的纰谬率和量化计算，模子也很不妨无法扩展到这个范围。”阴谋本钱的连续低浸不妨会有所帮帮。但咱们不妨曾经用尽了硬件优化的低垂果实，现正在正正在进入一个减速的时间。摩尔定律以各样表面连续存正在，但改变性人为智能的闭节身分不妨是咱们是否会正在摩尔定律造止之前杀青这一倾向。

　　接下来看看数据。Villalobos等人告诫说，高质地的言语数据不妨正在 2026 年耗尽。该团队倡导将数据功用和合成数据行动出道，但到目前为止，正如Shumailov等人所映现的那样，这些还远远不是完善的处分计划。

　　正在算法方面，咱们对今朝架构能做什么和不行做什么的解析正正在升高。Delétang和Dziri等人确定了 Transformer 架构的十分贫困的题目。有人说，大型言语模子的所谓“显示才略”还是会让咱们感应惊诧。但不必定。Schaeffer等人以为，显示的产生“是因为筹议者对气量轨范的挑选，而不是因为模子行径跟着范围的扩张而爆发底子变革”。正在对将来才略的不原则性提出看法时，咱们必需隆重。OpenAI正在一段岁月内不会锻炼 GPT-5，这很诠释题目。也许他们认识到，老式的人类修补比大范围的免费午餐更令人胃口大开。

　　人类还是是起色中的一个节造身分。人类的反应使人为智能的产出更有帮帮。只须人为智能的起色必要人类的参加，人类就会节造坐褥力。目前，数以百万计的人类对数据举行解释以锻炼模子。他们的人道，十分是他们的专家学问和缔造性的火花，变得越来越有代价。The Verge 报道：”一位工程师告诉我，买苏格拉底对线 美元。”

　　这种境况不太不妨正在短期内转变。Geoffrey Irving 和 Amanda Askell看法让人类阐述更大的效率：“因为咱们正正在勤恳使自身的行径相符人们的代价观，最要紧的数据将是来自人类的闭于其代价观的数据。”人为智能是一种最前辈的对齐本领，乃至曾经抵达了国会山的台阶，它也底子不打定将人类从这个历程中移除：“从永远来看，咱们的倾向不是破除人类监视PG电子，而是使人类监视尽不妨有用。”纵然是更长远的可扩展的调度倡导，如与人类法官沿道举行人为智能争执，也是正在稳固而不是取消人类专家。本领专家和群多好似都希冀将人类留正在圈内。

　　人类学问有很大一片面是隐性的、未纪录的和分离的。正如Friedrich Hayek所饱吹的那样，“假设整个学问都被灌输到一局部的脑中……即是假设题目消灭并忽略实际天下中整个要紧和无意旨的事宜。”Michael Polanyi以为”咱们能分明的比咱们能说的多“。Carlo Ginzburg表现答应：”没有人也许仅仅通过利用原则就能学会何如成为赏识家或诊断家。看待这种学问，有少少身分正在起效率，而这些身分是无法量度的：一丝气味、一个眼神、一种直觉。“结果，Dan Wang借用例子说道：

　　历程性学问是那种很难写成指令的学问。你能够给一局部一个兴办十全的厨房和一个十分精细的食谱，但除非他曾经有了少少烹调体会，不然咱们不该当愿望他能做出一道佳肴。

　　Ilya Sutskever近来倡导询查人为智能”一个拥有伟大洞察力、机灵和才略的人会做什么？“以超越人类的再现。隐性学问是咱们以为这正在很多要紧场面不太不妨开箱即用的由来。这即是为什么咱们不妨必要正在实际天下中安置人为智能，让它能够边做边学的由来。然而，咱们很难遐念这种境况会正在某些境况下爆发，越发是像谋划跨国公司或教孩子泅水如此的高危机案例。

　　正在咱们行动记者和人为智能筹议者的平时劳动中，咱们时常感应惊诧，有多少题目正在互联网或书本上没有很好的谜底，但少少专家有牢靠的谜底，但他们却懒得纪录。正在某些境况下，就像大厨或勒布朗・詹姆斯相似，他们乃至不妨无法清楚地表达他们的劳动式样。

　　分离的隐性学问是集体存正在的，这一看法扶帮了如此一个假设：纯粹的、聚集的、脑力劳动的智力回报是递减的。有些题目，如逃离博弈论的泥潭或预测将来，对大脑来说不妨太难了，无论是生物的仍旧人为的。

　　咱们不妨十足走错了目标。若是咱们的少少窒碍被声明是不成越过的，那么咱们不妨离杀青人为智能能够做人类能做的全体的闭节道道还很远。Melanie Mitchell 正在《为什么人为智能比咱们遐念的更难》中援用了 Stuart Dreyfus 的话：“这就像是饱吹第一只爬上树的山平正在向上岸月球迈进“。

　　咱们还是很难详细诠释咱们正正在考试构修什么。咱们对智能某人类的性质知之甚少。联系的玄常识题，如德性位置、感应性和局部身份的依照，几千年来平素困扰着人类。就正在写这篇著作的前几天，神经科学家 Christof Koch输掉了与玄学家 David Chalmers 打的四分之一世纪的赌注，即咱们现正在曾经发掘了大脑何如杀青认识。

　　因而，现正在的咱们正正在向阴漆黑扔掷骰子，把赌注押正在咱们最好的预见上，有些人以为这只可出现随机的人云亦云。当然，这些预见还是值得追寻；Matt Botvinick 长远商量了今朝的起色能够告诉咱们闭于咱们自身的哪些音信。不过切磋到解析不够，咱们该当再次消浸咱们的愿望。十年前，David Deutsch提出了一个有先见之明的看法，夸大了指定咱们念要的的确功用的要紧性：

　　“AGI”一词即是此类合理化的一个例子，由于该周围过去被称为“AI”——人为智能。但人为智能慢慢被用来刻画各样不联系的阴谋机标准，如游戏玩家、摸索引擎和闲扯呆板人，直到增添了“通用”的 G，使其能够再次指代切实的事物，但现正在的寓意是 AGI 只是一种更灵敏的闲扯呆板人。

　　经济转型的汗青是一个偶尔的历程。很多身分必需同时产生，而不是一个身分胜过整个其他身分。寡少的本领只要正在轨造承诺其采用，勉励其平常安置，并承诺环绕新本领举行平常的社会重组的境况下才无意旨。

　　一个例子是欧洲何如克造前当代的伸长节造。本领前进只是一个身分。Kenneth Pommeranz 正在他颇具影响力的同名著述中也看法运气，包罗煤炭库存和方便的地舆地方。Taisu Zhang 正在《儒家思念的法则与经济学》中夸大了社会等第轨造。Jürgen Osterhammel 正在《天下的改造》中把 19 世纪的伸长归功于滚动性、帝国编造、收集，以及更多超越简单工业化的身分：“将 [坐褥构造和产业缔造] 行动独立的变量和鞭策全豹时间起色的独一动力起原，是不适合的简化主义……现正在是将工业革命化的时辰了。”

　　整局部都订定，汗青并非不成避免。咱们以为这也实用于人为智能智能。就像咱们该当对汗青上的巨人表面持猜疑立场相似，咱们也不该当这么疾就跳到人为智能伸长的伟大本领表面。

　　况且要紧的身分不妨不正在人为智能一边。伸长的要紧驱动力PG电子，包罗生齿和环球化，正正在倒退。

　　人为智能不妨无法确凿杀青最必要自愿化的部分的自愿化。咱们曾经“分明”何如克造很多限造伸长的要紧身分，并具有如此做的本领。然而，社会和政事窒碍减缓了本领的采用，有时乃至十足遏止了采用。同样的境况也不妨爆发正在人为智能上。

　　Comin 和 Mestieri观测到，新本领行使强度的跨国变革诠释了 20 世纪收入变革的很大一片面由来。假使 1954 年曾梦念核电会导致电力“低贱到无法计量”，但自 90 年代以还，核电正在环球首次能源消费中的份额平素故步自封。贸易超音速飞翔正在美国空域被彻底禁止。别的，Callum Williams 供应了更多直观的例子：

　　假使片面或齐备代替伦敦地铁司机的本领曾经存正在了几十年，但伦敦大家运营的地铁司机的收入切近该国中位数的两倍。当局机构还是会请求你一次又一次地填写供应局部音信的纸质表格。而正在环球人为智能海潮的中央旧金山，实际中的巡捕还是被雇用正在顶峰时段引导交通。

　　Marc Andreessen 不是本领失望主义者，但他毋庸讳言地指出：“我乃至不以为必要轨范的论据……人为智能对大大批经济来说曾经是违规的，况且简直对整个的经济都将是违规的。我何如分明呢？由于本领正在大大批经济中曾经是违规的了，况且跟着岁月的推移，这一点会越来越切实。”Matt Yglesias 和 Eli Dourado对人为智能会导致伸长革命持猜疑立场，他们指出了包罗住房、能源、交通和医疗等部分的羁系和丰富的实际历程。这些恰正是咱们目前的伸长瓶颈，它们占了美国 GDP 的三分之一以上。

　　人为智能乃至不妨会消浸坐褥力。目前最大的用例之一是社交媒体引荐编造，这很难说是坐褥力上的不料劳绩。Callum Williams连续说：

　　GPT-4 是一个面对计划申请的 NIMBY 的天赐之物。正在 5 分钟内，他能够写出一份长达 1000 页的回嘴主张。然后，有人必需对其作出回应……状师将成倍扩充。“正在 20 世纪 70 年代，你能够用 15 页纸做一笔数百万美元的交往，由于从头打字是件很烦琐的事，”Brown Rudnick 状师事件所 Preston Byrne 说。“人为智能将使咱们也许正在第一份草案中涵盖 1000 个最有不妨的边沿案例，然后各方将为此斟酌数周。”

　　仅仅是自愿化还不够以杀青经济的转型伸长。正如 Daron Acemoglu 和 Simon Johnson 正在他们的新书《职权与前进》(Power and Progress）中指出的那样，汗青上充实着少少效率普通的本领，它们简直没有出现改变性影响。与人类雇员比拟，疾餐亭很难转变游戏原则。诺贝尔奖得回者 Robert Fogel 纪录到，以同样的式样，铁道对伸长没太大影响，由于它们只比其取代品运河和公道好一点。大型言语模子的很多直接利用，从客户效劳到撰写营销案牍，都产生了似乎的境况 [7]。

　　OpenAI 自身的经济学家计算，约莫“19% 的劳动岗亭起码有 50% 的职责揭示于”GPT-4 以及不妨基于其构修的各样利用标准。有些人以为这将转变游戏原则。但换个目标切磋，这是不是这意味着超出 80% 的工人只要不到 50% 的职责受到影响，很难切近十足自愿化。他们的本事声明，牢靠性至闭要紧的周围将正在一段岁月内维持不受影响。

　　很能诠释题目标是，假使投资效劳行业曾经数字化，数据无处不正在，很多局部职责曾经自愿化，但总体就业人数却正在扩充。同样，假使有人预测人为智能将代替放射科医师（Hinton：“造止培训放射科医师”），但放射科的劳动岗亭正在 2021 年创下了汗青新高，估计还会有更大的伸长。Allyn-Feuer 和 Sanders 记忆了自 1960 年以还业内人士对自愿驾驶的31 项预测。27 个预测是纰谬的，这此中八个是由埃隆 - 马斯克处分的。正在整个这些境况下，人为智能面对着将锻炼数据中不存正在的、不老是可读的、或危机太大无法安置的“长尾”职责自愿化的挑衅。

　　别的，经济的很大一片面不妨曾经包罗坐褥拥有长远社会性子的产出。纵然人为智能能够使整个坐褥自愿化，咱们还是必需决心坐褥什么，这是一个社会历程。正如Hayek一经默示的那样，主旨策动很难，不但由于其阴谋本钱，况且还由于“缺乏得回音信的途径……音信不存正在”。一个不妨的寓意是，人类必需踊跃列入贸易、政事和社会，以决心他们希冀的社相会庞。

　　哺育不妨正在很大水平上是为了勉励学生，教他们举行社会互动，而不但仅是转达本相。艺术的大片面代价来自于其社会布景。医疗保健将激情扶帮与更具功用性的诊断和处方相联合。国际象棋的再起很难十足归功于超人的人为智能。而贸易是闭于造订倾向，与人类商讨，统治和勉励。也许咱们即日的劳动曾经与弄明晰提示什么题目以及何如提出题目没有什么差异。

　　这里另有更深目标的一点。GDP 是量度少少人对其他人的坐褥功效的珍视水平的一个捏造目标，此中很大一片面涉及到互相之间的社交运动。正如咱们中的一个近来所写的那样，咱们不妨珍视人类坐褥的产物，恰是由于它们是稀缺的。只须人为智能坐褥的产物不行取代社会性的产物，就会是稀缺的，这种产物将得回越来越多的“人类溢价”，并出现鲍莫尔式的效应，对伸长出现影响。

　　人为智能的前进必将连续，而咱们才方才早先感应到它的影响。从更牢靠的算法到更好的策略，咱们都希冀能有进一步的打破。人为智能确实曾给咱们带来过惊喜。

　　然而，正如本文所概述的，多数的窒碍打击了平常的改变性影响。这些窒碍该当被归纳起来看。处分一个子集不妨是不敷的。处分整个这些窒碍是一个更难的组合题目。正在此之前，咱们不行期望人为智能来消灭咱们自身不分明何如消灭的窒碍。咱们也不该当把将来的打破行动保障 -- 咱们不妨诰日就能杀青，也不妨正在很长一段岁月内都不会杀青。

　　看待咱们的论点，咱们听到的最常见的答复是，人为智能筹议自己不妨很疾就会自愿化。然后，人为智能的起色将爆炸性伸长，出现重大的智能，处分咱们提出的其他窒碍。

　　但这是一条渺幼的道道。假使人为智能筹议近来赢得了显着的前进，但咱们转型的很多窒碍集体存正在于人为智能筹议自己的自愿化历程中。纵然咱们斥地出高度智能的呆板，这也不够以杀青全豹研发的自愿化，更无须说全豹经济的自愿化了。为了设立修设一个能够处分其他整个题目标智能，咱们不妨必要开始处分其他整个题目。

　　因而，人为智能将是一个远远高于其他创造的案例并没有闭幕。也许咱们该当把它看作是一个转变汗青的“庸俗的”本领，一个也许催化之前的伟大创造的伸长。让咱们回到Aghion、Jones 和 Jones那里：

　　...... 咱们把人为智能行动自愿化历程中的最新体式，这一历程曾经连续了起码 200 年。从珍妮纺纱机到蒸汽机，再到电力和阴谋机芯片，自工业革命以还，坐褥方面的自愿化平素是经济伸长的一个闭节特色。

　　回念一下，蒸汽机也是通用的。你不妨不以为它像大型言语模子那样拥有普通性。不过咱们能够遐念，将（当时无穷的）煤块转化为能源会何如促使一个 19 世纪的实业家与汗青的终结出现闭联。

　　蒸汽机确实督促了经济伸长，使天下大变。但咱们念夸大的是，人为智能最终会像蒸汽机相似，而不是正在超越它。那么，该何如对付人为智能呢？

　　人为智能最非常的危机不妨是那些通俗的重大本领的危机。人为智能起色成为自立的、不成掌管的和不成解析的生活劫持的境况，必需消灭经济转型所必需的同样贫困的窒碍。因而，咱们以为人为智能最火速的危险是那些曾经存正在或正在不久的未来不妨存正在的危险，如成见和误用。

　　不要把将来的伸长预期太过地放正在一个周围的起色上。瓶颈表面倡导撒下一张大网，跟踪很多立异周围的起色，而不但仅是人为智能的明星子周围的起色。市集也订定这一点。若是改变性的人为智能很疾就会到来，现实利率会跟着对将来强壮产业或危机的预期而上升。然而，Chow、Halperin 和 Mazlish恰是测试了这一表面，发掘 10 年期、30 年期和 50 年期现实利率很低。

　　因而，投资于全豹立异和社会中最贫困的题目。正在跳到近来人为智能周围最炫目标起色之前PG电子，请暂停一下。从目前并不流通的本领筹议挑衅到几代人平素存正在的人际相闭困难，社会的各个周围将必要一流的人类机灵来杀青人为智能的许可。

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