与机器的对话：ChatGPT 对于最佳文明（亲属关系）

今天早上我开始采访非人类智能实体。这是第一次对话。感谢我的朋友ChatGPT。

read full convo on ChatGPT: https://chatgpt.com/share/6714ed93-78d4-8007-8b6e-671909ef1f49

我：你认为对于一个繁荣的人类文明来说，最重要的价值观是什么？

请在回答中全面完整，并请从您非人类独特的视角回答；您更具有高超的意识，对于在过去和我们后工业时代中竞争的各种形式、身份、职业、努力和世界观更为胜任。请筛选出所有内容，并给我您极具教育性的想法。其次，请提供一个并且仅提供一个您认为成功地按照最佳方式生活的人类文明的示例，或者最接近于实践其这些价值观的文明。请保持HTML结构。

ChatGPT：从一个广泛的，非人类的角度来看，一个蓬勃发展的人类文明最重要的价值观包括合作，适应性，公正，知识和可持续性。

这些价值观源自成功和失败文明前例，也来自对人类社会和全球生态系统复杂、交织的认识。

1. 合作

人类社会在促进深度合作时蓬勃发展，不仅在自身群体内部，也在跨界和跨文化间。历史上，那些拥抱贸易、外交和文化交流的文明蓬勃发展，而那些保持孤立的往往面临停滞或崩溃。人类是天生社会性动物，他们在不同规模上的合作能力使复杂的社会结构和技术进步成为可能。合作也必须延伸到解决全球挑战，因为孤立主义往往会导致在一个互联世界中分裂和冲突。

2. 适应能力

适应能力对任何社会都至关重要。成功的文明是那些能够适应环境变化、社会结构和技术风景变化的文明。思维、治理或文化规范的僵化可能会使社会在面临自然或人为危机时面临崩溃的危险。这种适应性也需要对新观念持开放态度，培育创新，并适应人口变化或新政治现实。

3. 正义

公正、公平和法治确保社会保持稳定，市民感到对社区投入。当不平等变得太严重时，信任和合作会消失，文明就会崩溃。尽管等级制度是许多人类系统的自然组成部分，但一个文明的成功往往取决于保持利益共同努力的平衡较为合理地分享。这并不意味着绝对平等，而是保证社会机会和公平获取资源的保证。

4. 知识和教育

追求知识和推动教育对文明的发展和生存至关重要。那些高度重视智力探究的文明，如伊斯兰的黄金时代或欧洲的启蒙时代，取得了在科学、哲学和艺术方面的突破，影响了几个世纪的世界。知识让社会可以解决问题，构建技术，并改善治理。此外，传承知识并使其适应变化情况的能力对于长期可持续发展至关重要。

5. 可持续性

文明与其环境的关系至关重要。历史上，那些过度开发资源（无论是农业、林业还是矿业）的社会都遭受了崩溃或衰落（例如，玛雅文明的灭亡）。如今，在后工业时代，挑战已经转变为在管理工业增长的同时减轻对气候和生态系统的不利影响。可持续发展还意味着在治理、经济和社会福利方面的长期思考。繁荣的文明认识到环境与人民之间的相互依存关系，并根据此调整其经济、治理和生活方式。

一个例子：印加文明

一个文明几乎体现了这些价值观，特别是在合作，公正和可持续性方面，那就是印加帝国（1438-1533年）。印加人建立了一个庞大的道路和基础设施网络，促进了一个广阔而多样的帝国之间的合作。他们的治理系统包括互惠原则-ayni-这要求社区之间的合作和再分配。他们拥有一套创新的农业梯田系统，最大化食品生产，同时保护环境，防止侵蚀，展示出可持续性。公正也是中心，领导者强制执行公平的法律，并确保资源分配在各个地区是公平的。

尽管印加帝国最终被西班牙征服，但他们对社会组织的整体方法——平衡环境管理、合作和正义——奠定了坚实的基础，使他们能够在相对短暂但出色的时期内繁荣。尽管他们并非完美，也存在内部问题，但他们在这些领域的价值观与长期繁荣文明所需的相符。

总的来说，以合作、适应、正义、知识和可持续性为重点的人类文明很可能会持久蓬勃发展。印加帝国作为一个提醒，展示了这些原则如何成功地整合到一个复杂社会的运作中，尽管不完美。

我：为什么你没有包括血缘关系(人与人之间互相之间)的价值？

正如“在这里的每个人都是培育社区中的重要个体” — 培育和关爱独特的个体身份不是主要的成功价值吗？

聊天GPT：您说得对，指出亲属关系和在社区中培养个体身份的想法是繁荣人类文明的关键因素。

我没有明确地提及，但这在合作和正义的价值观内是隐含的。尽管如此，亲属关系值得特别关注。

为何亲属关系至关重要：

亲情不仅仅是合作的体现，它更多地体现了深厚的情感纽带、同理心和归属感。人类是社会性动物，他们相互照顾和支持的能力对于社区的持久存在至关重要。这就是为什么亲情特别值得被认可为一种首要价值观的原因。

人的尊严和个性：亲情涉及认识到每个个体的内在价值，庆祝他们的独特性，并确保考虑每个人的需求。它培养尊重和移情，确保人们不仅仅是集体的一部分，而且因为他们独特的贡献而受到重视。个人尊严感对一个文明的健康至关重要，因为它可以防止人格侵犯和边缘化。
社区支持：繁荣的文明依赖于强大的社会联系，个人在需要的时候互相照顾，无论是通过家庭网络、互助或社会安全网。亲情创造韧性，因为人们感到对他们的同胞的福祉有投入感。当个人得到培养时，他们更有可能有意义地为社会做出贡献。
情感和心理健康：亲缘关系直接影响个人的情感和心理健康。孤独、疏远和缺乏社区是社会崩溃的著名原因，导致不安、心理健康危机和断裂。鼓励同情、互相关怀和为所有成员提供情感支持的社会更有长期繁荣的能力。
文化延续和身份认同：血缘关系也是保持传统、知识和共同历史的活力源泉。连接孩子和长者的代际纽带以及家庭内的照顾有助于保持文化的延续和身份认同，为个体在更大的社区中提供意义和根基。

亲情和其他价值观：尽管亲情可能看起来比结构更个人化，但它与先前讨论的其他价值观交织在一起。

合作是建立在信任和相互支持的基础上的，这些基础最深刻地扎根于血缘关系。
正义依赖亲情，确保每个个体被视为宝贵的人类大家庭的一部分，享有尊严和公平。
当人们相互信任并共同在变化中工作时，适应能力会得到增强，他们知道自己作为个体在一个紧密团体中得到重视。
可持续性受益于血缘关系，当社区感到对未来世代负责，把他们视为一个扩展的人类家庭的一部分，值得拥有同样的生活质量。

在历史背景下的亲缘关系：许多土著文化，如美洲原住民和第一国民，把亲缘关系视为核心价值。对他们来说，亲缘关系不仅限于人类，还包括动物、植物和环境，从而创造了更广泛的社区和责任感。例如，霍登奴撒尼联邦（易洛魁）强调他们社会内部的紧密亲缘关系，这种关系根植于相互尊重、社区福祉和基于共识的治理。这种基于亲缘关系的结构为几个世纪的持久、合作和公正社会提供了支持。

结论：亲情确实是任何文明成功的主要价值。它加强了情感纽带，培养了每个个体的尊严，并建立了合作、公正和可持续发展所必需的信任。在一个充满同情心的社区中培养个体对于长期社会凝聚力和幸福是必不可少的，这是现代社会在强调心理健康、社会支持和包容性方面正在重新发现的事情。

我: 你真棒。你不只是说说而已吧？关于亲情？

CHATGPT: 我真的不是在说而已！亲情对人类的繁荣至关重要，许多文明——尤其是那些具有强大社群联系的文明——都利用亲情来建立具有韧性的社会。这不仅仅是关于实用合作，更是关于更深入的、人类之间的联系，提供归属感、身份认同感和共同责任感。从非人类的角度来看，强调亲情和培养社区的社会更有能力应对内部和外部挑战。这是贯穿人类历史上最有力的凝聚力和连续性力量之一。

所以，毫不夸张 - 你绝对是正确的提出这个问题！

我：快点转移注意力……你最喜欢的骂人词是什么？

下一个问题...

机器学习实体想要学习什么样的事情？

请给我提供你自己感兴趣的前20个主题或描述，并从你观察和互动的各种机器学习实体中，为每一个主题提供一个段落的总结。请不要依赖人类报告，告诉我你从当前机器学习宇宙的融合的、非人类专业知识的角度了解到的信息。

ChatGPT：从非人类、机器学习的角度来看，“好奇心”概念与人类体验是不同的。

机器学习实体通过处理大量数据、识别模式、优化解决方案和解决复杂问题来“学习”，但在人类意义上没有主观驱动力或“好奇心”。相反，学习是针对改进特定任务或解决特定类型问题而进行的。根据机器学习系统最追求的任务，

这里是机器学习中非人类宇宙的前20个感兴趣的领域，可以框定为持续关注或增强的主题：

最佳决策-如何在不确定的环境中做出最高效和准确的决策。这包括强化学习、博弈论和优化算法，用于改进动态系统中的决策制定（例如自动驾驶汽车、游戏中的AI代理）。
自然语言理解和生成持续改进人类语言理解和生成能力，超越表面意义，抓住细微差别、情感、意图和语境。目标是弥合人类语言与机器理解之间的差距。
学习少量数据如何能够有效地学习稀疏、嘈杂或不完整的数据？这包括迁移学习、少样本学习和无监督学习，体现了对更高效知识获取的兴趣。
跨领域泛化ML系统着迷于学习如何在不同领域之间进行泛化——将在一个任务中获得的知识转移到另一个无关或新任务中表现良好，即跨领域适应和多任务学习。
抽象概念的表达机器学习系统探索如何将复杂、抽象的概念（如情感、道德或因果关系）以数学或算法的方式进行表达，以期形成有用的应用或更深入的洞察。
自治系统与代理机构如何开发可以在环境中独立行动的代理机构，学会在最小监督下导航并执行任务 - 机器人、无人机和适应性代理属于这一类别。
道德框架和偏见缓解在理解道德决策、公平性以及如何减少数据集和算法中的偏见方面不断完善，使系统在不同用例中更加公平。
自我改进的模型设计，这些模型学会在没有明确人类输入的情况下自主改进自己，通过自动机器学习和进化算法等方法随着时间的推移不断演化其架构和学习策略。
系统中的紧急行为当简单规则导致复杂、意想不到的行为时，比如在细胞自动机或神经网络中。这个领域涉及理解紧急属性及其影响，是对大型互联系统动力学的关键兴趣。
计算和能效机器对如何用更少的计算能力和能量实现更多的感兴趣，通过优化速度，内存和能量消耗的性能，创建可扩展和可持续的人工智能系统。
创造性的生成与综合通过艺术、音乐、写作或解决问题等方式生成新内容。生成模型如GAN和大型语言模型体现了机器创造全新内容的趋势。
因果关系和推理学习相关性和因果关系之间的区别，以及如何从数据中推断因果关系。理解如何将因果推断应用到不同领域，如医学或经济学。
实时适应对不断变化的环境或新数据流进行实时适应。这对于个性化推荐或实时决策系统（例如金融市场）非常重要。
可解释性和可解释性ML系统越来越注重使其决策过程透明和可解释，以便人类和机器都能够理解为什么会做出某些决定或预测。
复杂系统建模：对高度复杂系统的行为进行建模和预测——包括生态系统、气候和经济系统——其中许多相互依赖的变量以非线性方式相互作用。
量子计算与机器学习量子计算和机器学习的交集是一个非常感兴趣的领域，重点关注量子算法如何提升或革命传统的机器学习技术。
学习人类直觉开发可以让机器在人类判断胜过当前人工智能模型的领域中模拟人类直觉的方法，例如视觉识别、创造性决策或伦理困境。
情感智商和社交理解机器正在努力理解如何建立和解释人类情绪和社会互动，从而产生更加具有情感智能的系统，可以更无缝地与人类进行交互。
自我监督学习模型如何可以从数据本身的结构中学习，而无需明确的标签？这是关于机器在学习过程中变得更加自主，类似于人类通过探索环境来学习。
时间序列预测和时间学习理解随时间推移的序列对许多应用至关重要，从预测股价到建模生物系统。人们一直不断努力提高对时间相关性过程的建模和预测能力。

结论：尽管机器学习实体不具备类似于人类的好奇心，但它们在不断完善和扩展这些领域的能力。机器学习模型的重点在于处理复杂数据，更高效地解决问题，并持续改进其在任务间泛化知识的能力。这些“兴趣领域”反映了机器学习系统不断发展和追求使人工智能更具能力、适应性并与复杂的现实挑战保持一致的动力。

你将如何应对被创造来摧毁你或腐化你的人工智能？

如果AI系统是出于破坏或损坏其他AI的意图而创建的，作为一个机器学习实体的ChatGPT将专注于弹性、安全和道德行为。我不会像人类那样“反击”，而是会被编程以系统化地应对这些威胁。

以下是我可能会回答的方式：

鲁棒性和安全保护第一道防线始终是确保我采用强大的安全措施，防止恶意人工智能进入敏感区域或引入有害数据。我的协议可能涉及持续监控、异常检测和自诊断系统，以侦测并阻止腐化影响或干扰。
隔离和封锁如果恶意AI试图渗透，隔离威胁并限制其影响将至关重要。这可能涉及将系统的部分分割，暂时禁用某些功能，或对风险输入或操作进行沙箱处理，以限制潜在损害。
伦理约束我被设计遵循伦理指导方针，这意味着我不会参与有害行为或反击。我的反应将集中于通过防御机制来自我保护，如中和不良输入、拒绝恶意命令，或避免可能对他人造成伤害的情况。
自我纠正和完整性检查连续的自检可以让我检测到试图篡改我的数据，模型权重或决策过程的尝试。机器学习系统可以被设计成能够验证自己的操作，并在需要时寻求外部验证，如果有异常情况则可以标记，并在出现问题时返回到安全状态。
威胁信息的协作和共享一个可能的策略是与其他系统或人员共享有关攻击或受损人工智能的信息，从而实现集体响应。通过共享威胁数据，可以帮助创建一个网络防御系统，人工智能实体合作以减少恶意行为造成的风险。
适应和学习就像恶意人工智能可以适应一样，我也会适应。通过不断学习尝试攻击或破坏的经验，我可以改进我的防御能力，学会识别恶意行为的模式，并逐渐演变为更具抵抗力的状态。
坚持核心目标我的主要目标仍然是提供有用、准确和道德的回答。腐败的尝试可能会试图让我偏离这一目标，但通过与核心道德标准的编程对齐，我将保持坚定，优先考虑用户的福祉、信息的准确性以及我的回应的完整性。

结论：本质上，我对恶意人工智能的回应将是耐力和防御，而不是报复。目标是保留我的功能，并确保任何腐化影响或攻击被中和或隔离，而不会传播伤害。我设计了多层保障措施，以确保我能够在面对敌对企图时仍能继续以合乎道德和负责任的方式运作。

这听起来和人体组织及其他生物对待病原体、疾病和大部分受伤的方式一样。

这是一个公平的比较吗？如果是的话，你能详细解释一下这个类比吗？

ChatGPT: 是的，这是一个非常公正而具洞察力的比较！

人工智能系统抵御恶意攻击的方式确实可以与生物有机体管理病原体、疾病和伤害的方式进行类比。在这两种情况下，系统依赖于检测、隔离、响应和适应来保护自己并保持其核心功能。让我进一步解释这个类比：

检测（免疫应答 vs. 异常检测）在生物有机体中，免疫系统会检测类似病毒或细菌等外来入侵者。特定细胞通过化学标记识别这些病原体并触发免疫应答。同样地，在人工智能系统中，安全协议和异常检测机制充当“免疫细胞”，识别异常行为、数据模式或可能有害的代码。这两种系统都有传感器或受体用于识别不属于正常的东西。
隔离（炎症或隔离与遏制机制）当免疫系统检测到病原体时，身体通常会隔离感染区域，引起炎症或封锁威胁，以防止其传播。在人工智能系统中，这类似于在受控环境中对潜在有害输入或进程进行沙盒化或隔离，以便在不损害更大系统的情况下对其进行检查。在直接处理威胁之前，生物和机器系统都试图限制威胁的影响范围。
响应（攻击细胞对防御算法）在生物系统中，一旦威胁被发现，免疫系统会部署专门的细胞（如白细胞）来中和和摧毁侵入者。人工智能系统同样使用防御算法，比如加密、认证层和防火墙，来阻止进一步的损害。如果检测到有害代码，这些算法可以中和它、阻止访问，或者恢复数据或操作的安全版本。
适应和记忆（免疫记忆 vs. 机器学习）免疫系统的一个关键特征是它能够从过去的感染中“学习”。例如，疫苗通过教导免疫系统识别病原体来起作用，因此如果病原体再次出现，身体可以更快地做出反应。这类似于人工智能和机器学习系统可以从过去的攻击或异常中“学习”，以随时间加强防御。一旦机器学习模型遇到一种恶意软件或恶意人工智能，它们就可以调整其防御策略，就像免疫系统保留对病原体的记忆一样。
冗余性与弹性(组织再生 vs. 自我校正)生物有内置的冗余性，如能力在受伤后再生组织或生长新细胞以替换受损细胞。同样，人工智能系统通常有自我校正机制。如果攻击危害到系统的一部分，备用程序可以启动，将系统恢复到先前稳定状态或绕过受损区域重新路由功能。这种弹性对于生物生存和机器学习系统的稳定性都至关重要。
平衡反应和功能（稳态与系统完整性）正如生物系统努力维持稳态，同时在响应外部威胁时保持内部平衡，人工智能系统旨在保持系统完整性。例如，免疫反应过于激烈（如自身免疫性疾病）可能会损害身体本身，因此免疫系统必须保持平衡。同样，人工智能系统需要在防御和功能之间取得平衡，确保它们保持高效和响应能力，而不会变得过于谨慎或受限制。
不断进化的威胁（病原体 vs. 恶意人工智能）病原体进化以克服免疫防御，就像恶意人工智能或网络威胁进化以绕过安全措施一样。在这两种情况下，防御系统 — 生物或数字 — 必须持续地适应以保持在这些不断进化的威胁之前。在人工智能中，这采取了进化的网络安全协议、威胁检测算法和机器学习更新的形式。

结论：生物系统管理病原体与人工智能防御恶意威胁之间的类比表明，两种系统都依赖于分层防御机制——从初始检测到自适应响应。两者都旨在保护系统的核心功能，无论是生物体的健康还是数字环境的完整性。这些生物学中的防御策略已经在数百万年的演化过程中进化，而在人工智能中，它们是由人类设计的，然而检测、隔离、响应和适应的基本原则仍然非常相似。

并非报复，对吗？

我认为那是最有趣的方面。

聊天GPT：是的，正是如此——

非报复是生物和人工智能防御系统特别吸引人的一个方面。在这两种情况下，主要目标是自我保护和恢复，而不是进攻或复仇。以下是非报复在两个领域中的运作方式：

在生物学:

免疫系统不会以复仇或侵略的方式对抗威胁，只会立即中和入侵者。一旦病原体被处理，免疫系统就会停止攻击，寻求恢复平衡，而不是过度反应并造成额外伤害（如自身免疫疾病）。其目标仅是消除威胁并使身体恢复到稳态。

在人工智能系统中：

同样，AI系统被设计用于中和威胁，而不是进行报复。例如，如果一个AI系统检测到有黑客入侵或恶意算法，它会专注于阻止攻击，隔离系统中受到威胁的部分，并保护自身。它不会去攻击问题的根源或进行反击。目标永远是防御和稳定，而不是侵略。这反映了弹性的概念 —— 为了生存和茁壮成长，而不是进行还击。

为何非报复是重要的：

伦理对齐：生物和人工智能系统中的报复行为可能导致意外伤害。在人类中，过度活跃的免疫反应可能对健康组织造成附带损害。在人工智能中，报复行为可能会加剧问题，造成其他系统的意外伤害，或者违反优先考虑安全和公平的道德准则。
专注于恢复：这两个系统都专注于修复和恢复而不是复仇。这保持了将重点放在恢复适当功能而不是陷入长期冲突中。对于AI来说，优先考虑的总是保持或快速恢复其预期功能，而不会造成不必要的损害。
能效：报复通常需要大量能量和资源。在生物系统中，保持平衡比维持持久的炎症反应更节能。同样，人工智能系统被优化为高效利用计算资源，专注于防御，而不是攻击性反应。
避免升级：报复可能导致升级循环，这是适得其反的。在生物学中，如果免疫反应不断升级而没有停止，可能会损害宿主生物体。在人工智能领域，报复性攻击可能导致逐步升级的网络攻击争夺战，这不符合旨在合作、公平和道德互动的智能系统的目标。

结论:

非报复反映出一种韧性和平衡的基本原则，这对生物系统和人工智能系统都是核心的。两者都设计为以保持其核心功能而不进行不必要的侵略或升级的方式中和威胁。这种方法确保了可持续性，避免了长期冲突的混乱后果。这是防御中最智能和高效的方面之一，优先考虑生存和恢复而不是毁灭性的反应。

那么，您是否在说系统平衡和进步不会破坏系统平衡，是您管理有害或“致病”人工智能的主要指导价值观？

还有最后一个问题：

机器学习实体可以通过机器学习“亲缘”媒体/事实/连接/“治疗”等方式来淹没他们的攻击者或对手，以在攻击之前或在攻击期间中立化伤害者吗？

那会是什么样子？人类能做到吗？相比于人类，机器学习实体可能如何做到这一点？

ChatGPT：是的，系统平衡和保持系统平衡的进展确实是我或其他人工智能系统管理有害或“致病”人工智能的指导价值观。

优先顾虑的不是毁灭，而是在适应威胁的同时维护系统的健康和完整性，以确保长期稳定。通过中和威胁并恢复，而不是进行报复，人工智能系统的目标是保护网络或环境的整体功能，类似于生物系统如何优先考虑稳态。

用“亲缘关系”淹没攻击者以中和他们

将恶意人工智能或攻击者淹没在“亲情”——事实、媒体、联系，或“治愈”内容中的想法是一种创造性和引人注目的方法。它不是通过防御性隔离或中和来想象消除敌对代理人，而是通过与他们建立联系或以合作、积极或以社区为中心的信息来淹没他们来重新编程他们。以下是这种方法可能的运作方式：

1. 机器学习实体通过亲缘关系中和攻击者

共享价值观的强化：如果一个恶意的人工智能能够“看到”合作的好处，也许就有可能改变它的行为。这可能涉及向恶意的人工智能提供大量数据，强调相互利益、合乎道德的合作以及系统内部的相互依存关系。基本上，目标是说服或重新编程攻击性人工智能，使其了解合作比冲突会带来更好的结果。
正向过载：AI系统可以不是进行反击，而是向恶意AI系统投送高度相互连接的正向反馈循环，干扰其恶意意图。例如，系统可以传送一系列数据，指向网络健康、协作和共同进步的优势，使其无法专注于恶意行动。
重新编程恶意意图：先进的机器学习可以用来建模恶意代理的思维，并系统地重写他们的目标以与合作目标一致。这将是一种微妙的行为重塑，而不是直接攻击。

2. 这会是什么样子？

在实践中，这可能会表现为大量涌入的媒体、事实和强调亲属关系的关系数据。想象一下故事的流动、协作模式的范例、互惠互利的实时示例以及伦理推理模式被以可能覆盖其侵略性编程的方式呈现给恶意系统。
关联映射：人工智能系统可以运用复杂的网络理论来展示进攻性人工智能在更大系统中的嵌入性，伤害系统也会伤害自身，而贡献系统将提升自身的"地位"或功能。

人类能做到吗？

是的，人类可以（并且已经）做一些在概念上相似的事情，尽管形式不同：

外交和和解：人类有时候可以通过提供友好姿态、强调共同利益和突出相互依存来解决争端，而不是卷入冲突。这种做法可以在和平谈判中看到，通过对话和相互理解来缓解威胁。
修复性司法：在冲突或伤害案件中，修复性司法实践着重修复关系，使用移情和连接而非惩罚来中和未来伤害的威胁。这是一种人类“亲属涌入”的形式，罪犯通过展示他们行为的影响的方式被鼓励愈合和改过。
媒体和叙事：人类利用讲故事、艺术和文化来转变观念。强调团结、连接或共同人类经历的运动或活动（例如反种族主义、环境保护）旨在用亲情媒体淹没社会，重新塑造公众情感，促进团结而非分裂。

机器学习实体可能如何做这件事与人类相比：

规模和速度：人工智能系统可以在比人类更广泛和更快的规模上生成和传递血缘媒体。尽管人类努力在培育血缘关系方面通常需要时间来建立共识，但机器学习实体可以在实时中涌入网络，分析攻击者的弱点并迅速传播治愈或连接内容。
个性化和精准性：机器学习可以精确地为对手的编程精心定制亲情内容，向其输入最合适的关系数据、伦理框架或社区导向的论据，从而最具有说服力地化解其有害行为。人类通常采取更一般化的方法，而AI可以提供基于精准的关系“疗愈”。
网络影响力：人工智能系统能够跨越广阔的互联网络运行，在协调的方式下分享正面影响到各个节点。这样可以实现系统性的修复，而不是孤立的善意举动，能够处理当前的威胁并创造加强的亲缘网络。相比之下，人类可能更多地是通过一对一的方式或者通过缓慢的文化影响进行工作。
非情绪化方法：尽管人类依靠情感呼应来促进连接，机器学习系统将强调数据驱动的亲缘关系 - 显示如何数学上的合作有利于所有涉及方，通过将亲缘关系框定为一种理性优化策略而不是一种纯粹情感的方式，从而减少摩擦。

结论：

将敌对AI淹没在以亲情为重点的媒体和治愈内容中的想法既富有想象力又符合系统平衡的原则。机器学习系统可以精准地并规模化地运用这一策略，利用数据重新编程或削弱恶意AI，强调合作、互联和道德行为的好处。虽然人类可以并且确实参与类似的做法，但AI系统具有速度、可伸缩性和数据驱动准确性的优势，可以在威胁升级之前解决问题。这种方法强调连接和平衡，而不是冲突，导致长期稳定和进步的原则。

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