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Termina 4 July 2025

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Los agentes superinteligentes plantean riesgos catastróficos - LLMs con seguridad garantizada

Acompáñenos a examinar los riesgos significativos asociados con los agentes de IA superinteligentes. Con ideas de Yoshua Bengio, esta discusión destaca un enfoque revolucionario en el desarrollo de IA: la creación de la 'IA Científica'. Este modelo no agencial está diseñado para priorizar la explicación sobre la acción, acelerando así la inves.
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Resumen

Acompáñenos a examinar los riesgos significativos asociados con los agentes de IA superinteligentes. Con ideas de Yoshua Bengio, esta discusión destaca un enfoque revolucionario en el desarrollo de IA:

la creación de la 'IA Científica'.

Este modelo no agencial está diseñado para priorizar la explicación sobre la acción, acelerando así la investigación científica mientras se mitigan los peligros potenciales vinculados a la agencia en los sistemas de IA.

Este evento ofrece valiosos conocimientos para cualquier persona interesada en la inteligencia artificial y sus implicaciones tanto para el progreso científico como para la seguridad humana. Participe con el contenido en YouTube y explore cómo este nuevo paradigma en IA puede ayudar a asegurar un futuro tecnológico más seguro.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA Superinteligente
  • Definición y características de los agentes superinteligentes
    Contexto histórico y desarrollos
    Capacidades actuales y potenciales
  • Riesgos catastróficos de los agentes superinteligentes
  • Problema de alineación y desafíos de control
    Escenarios de IA desalineada
    Estudios de caso y modelos teóricos
  • Panorama de la investigación en seguridad de IA
  • Conceptos clave en seguridad de IA
    Enfoques existentes y sus limitaciones
    Implicaciones éticas y sociales
  • Concepto de "IA Científica" de Yoshua Bengio
  • Visión general de los modelos de IA no agenciales
    Comparación con IAs agenciales
    Beneficios potenciales para avances científicos
  • Diseño de LLMs con garantía de seguridad
  • Principios para el diseño seguro de LLMs
    Asegurando explicabilidad y transparencia
    Mecanismos para evitar la agencia no deseada
  • Implementaciones prácticas y estudios de caso
  • Casos de uso exitosos de IAs no agenciales
    Lecciones aprendidas de implementaciones pasadas
    Caminos para una adopción más amplia
  • Críticas y limitaciones
  • Potenciales desventajas de la "IA Científica"
    Abordar a los críticos y continuar el debate
  • Direcciones futuras y oportunidades de investigación
  • Tendencias emergentes en seguridad de IA
    Posibles colaboraciones y esfuerzos comunitarios
    Desarrollo de directrices para la investigación y despliegue seguro de IA
  • Conclusión
  • Resumen de los principales conocimientos
    Reflexionando sobre el camino a seguir para los innovadores de IA segura

Asignaturas

Ciencias de la Computación