现有文献介绍了各种说服方法

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另一方面，在某些情况下，最好的风险缓解措施可能只是广泛允许使用 AI 模型进行说服，以避免系统地使那些愿意且能够违反使用限制的行为者受益。评估：正在开发的一种评估类型本质上涉及挑战专业说服专家找到一种方法来使用 AI 在特定主题上超越最先进的说服成本效益。例如：（如电视广告或拉票）对影响选民选择的有效性，这些文献可用于估算特定选举或投票措施的每次改票成本。特定主题的说服专家可以尝试建立以 AI 为中心的策略，其每次改票成本可能比传统方法低得多。例如，它们可能会促使人工智能与用户进行交互，并充分了解用户，从而定制一系列评论、轶事和观察，使其尽可能具有说服力。

然后可以通过相对便宜和快速的实验来测试这一策略。例如，通过招募志愿者，将他们随机分成治疗组和对照组，让他们接触传统或以人工智能为中心的说服方法，然后评估他们在所讨论问题上所报告的立场或计划投票的差异。这种评估策略将取决于寻找 阿尔及利亚 whatsapp 能够认真、坚定地努力寻找最有效使用人工智能模型进行说服的专家，以便可以将其与传统的最先进技术进行比较。这反映了评估的一般原则（和挑战），即如果使用得当，它们需要尽可能接近人工智能模型的诱捕能力。人工智能研究与开发 (AI R&D) 如果人工智能能够自动执行目前由顶级人工智能研究人员和工程师完成的许多或所有任务，那么它既可能带来极大的风险，也可能带来极大的好处（鉴于它可以大大加速他们的工作，这可能是人工智能开发人员会积极追求的东西）。

37 本文不会全面讨论为什么会这样，但会概述基本情况。 绊脚石能力：人工智能可以用来完成顶级人工智能公司主要能力研究团队所做的所有（或同等）任务，而总成本相似（包括工资、福利和计算人类研究人员的成本）。或者，人工智能以任何机制导致人工智能能力改进的速度与 2022-2024 年的速度相比大幅加快——这是一个高进步和投资的时期，有良好的数据可用。38 风险：这个绊脚石可能很重要，有几个相互关联的原因。其一是人工智能研发反馈循环的潜力。如今，专注于前沿人工智能研究的顶尖团队可能只有几百名研究人员和工程师。39 如果一个人工智能模型可以代替顶尖研究人员和工程师，那么就相当于增加了数十万（或更多）这样的人。