近日,“AI 教父” 辛頓在專訪中指出,AI 正以超預(yù)期速度演化,推理能力接近人類且錯誤率下降,掌握的信息量遠超人類,已在醫(yī)療等領(lǐng)域展現(xiàn)超越人類的能力,而人類能力沒有“不可復(fù)制”的部分,AI終將全面勝任創(chuàng)意、判斷與情感表達。他警告,AI 存在10%-20% 的失控概率,可能通過欺騙、獲取控制權(quán)等方式威脅人類,當(dāng)前風(fēng)險不僅來自技術(shù)失控,更源于 “控制權(quán)歸屬” 和 “利益分配” 問題,呼吁全球建立有效治理機制應(yīng)對倫理與社會挑戰(zhàn)。
來源 | 騰訊科技
被譽為“AI教父”的杰弗里·辛頓于近日接受了調(diào)查記者蓋昂·埃斯皮納的遠程專訪。
他稱,AI正在以前所未有的速度演化:變得更聰明、更少犯錯,甚至具備了情感和意識。他警告,AI不僅可能具備喜怒哀樂等情緒,還已經(jīng)學(xué)會了欺騙。辛頓大膽預(yù)測,AI完全失控的概率在10%到20%之間,人類未來可能被AI所掌控。
辛頓因在機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的開創(chuàng)性貢獻,于2024年榮獲諾貝爾物理學(xué)獎。他曾在谷歌擔(dān)任AI研究負責(zé)人長達十年,并于2023年選擇離開。這樣,他可以更坦率地表達對AI潛在風(fēng)險的深切擔(dān)憂。
過去那些只存在于反烏托邦科幻小說中的問題——“AI會取代人類嗎?”、“它會覺醒嗎?”、“會反抗人類嗎?”——如今正逐漸成為現(xiàn)實世界的核心議題,全球社會正在被迫直面這些重大挑戰(zhàn)。
辛頓的言論再次發(fā)出警示:AI不僅僅是技術(shù)革命,更是深刻的倫理與社會變革。未來能否將AI引導(dǎo)向有益于全人類的方向,將決定我們的命運走向。
劃重點
AI推理能力激增,錯誤率大幅下降,正逐步超越人類。
AI掌握的信息量遠超任何個體,已在多個領(lǐng)域比人更聰明。
醫(yī)療、教育等行業(yè)即將被AI重塑,革命性變革已在發(fā)生。
人類能力沒有“不可復(fù)制”的部分,AI終將全面勝任創(chuàng)意、判斷與情感表達。
AI也能類比、學(xué)習(xí)、調(diào)整,甚至展現(xiàn)“情感”和“意識”式行為。
風(fēng)險并非AI無法控制,而在于“誰擁有控制權(quán)”和“誰受益”。
未來不止是失業(yè)威脅,更是人類被少數(shù)掌控AI者“系統(tǒng)性剝奪”的風(fēng)險。
以下為辛頓最新專訪精華內(nèi)容:
01
AI不再輕易出錯,變得比人更聰明
問:自從你離開谷歌已經(jīng)過去兩年,你當(dāng)時是為了發(fā)出關(guān)于AI可能帶來風(fēng)險的警告而離開。那么,AI自那時以來發(fā)展得如何?
辛頓:AI技術(shù)的發(fā)展速度超出了我的預(yù)期。以推理能力為例,現(xiàn)如今AI在這方面已經(jīng)有了顯著的進步,且似乎沒有放緩的跡象。
問:當(dāng)你說“AI更擅長推理”時,具體指的是什么?
辛頓:過去,只要問題稍微復(fù)雜一點,AI就容易出錯。但現(xiàn)在,AI在推理上的表現(xiàn)已經(jīng)接近人類。雖然人類和AI都會犯錯,但AI犯錯的概率正在迅速下降。
比如這個經(jīng)典的邏輯題:
“Sally有3個兄弟,每個兄弟都有2個姐妹。請問Sally有多少個姐妹?”
很多人在壓力下容易誤判,覺得應(yīng)該是6個姐妹。但其實,正確答案是:一個。因為每個兄弟都有相同的兩個姐妹,其中一個是Sally本人,另一個則是Sally的姐妹。
現(xiàn)在的AI可以迅速推理出這個結(jié)果,而不是被問題的表面結(jié)構(gòu)迷惑。對普通人來說,如果有時間思考,這題并不難;但在現(xiàn)場采訪或考試壓力下,很多人可能會答錯。
問:那么,AI現(xiàn)在已經(jīng)比我們聰明了嗎?
辛頓:從許多方面來看,答案是肯定的。AI顯然知道的比任何人都要多。例如,像GPT-4、Gemini 2.5和Claude等系統(tǒng),它們所掌握的信息比任何人類都要多幾千倍。
問:你對此怎么看?
辛頓:我認為這既令人驚嘆,又令人害怕。
問:那么,令人驚嘆的部分是什么?
辛頓:AI將在多個領(lǐng)域發(fā)揮舉足輕重的作用,尤其是在科學(xué)研究方面,它有潛力推動真正的智能系統(tǒng)誕生,這是人類歷史上一個令人振奮的里程碑。
在醫(yī)療、教育等關(guān)系民生的領(lǐng)域,AI的影響也將是革命性的。
以醫(yī)療為例,AI將成為每個人身邊的“私人醫(yī)生”。它可以接診數(shù)百萬名患者,甚至包括與你患有相同罕見疾病的人。它了解你的基因信息、過往病史和所有體檢數(shù)據(jù),而且永遠不會忘記任何細節(jié)。
更重要的是,AI在處理復(fù)雜病例方面,已經(jīng)在多個研究中顯示出超過人類醫(yī)生的診斷能力。如果將AI與醫(yī)生結(jié)合,效果將比單獨依賴醫(yī)生要好得多,并且這種趨勢將越來越明顯。
02
沒有什么人類的能力是AI不能復(fù)制的
問:比爾·蓋茨最近也說,未來十年,大多數(shù)工作將不再需要人類。他舉了你提到的醫(yī)生這個例子,并把教育工作者也列入其中。你認為我們正面臨著大規(guī)模失業(yè)的威脅嗎?
辛頓:AI確實帶來了前所未有的機遇,但它同樣伴隨著巨大的風(fēng)險。在一個運作良好的社會中,AI本應(yīng)該幫助我們大幅提升生產(chǎn)力。比如,一個人借助AI助手可以完成過去十個人才能完成的工作,這本來是件值得慶祝的事情。
然而,問題出在“誰從中受益”。這些因技術(shù)進步釋放出的生產(chǎn)力紅利,并不一定會被公平地分配。現(xiàn)實更可能是:大多數(shù)人被AI取代、失去工作。而少數(shù)原本就非常富有的人,借助AI變得更加富有。
問:當(dāng)然,他們的壽命也會更長。例如,谷歌DeepMind CEO 戴密斯·哈薩比斯最近也表示,AI在10年內(nèi)可能會治愈所有疾病。聽起來有些難以置信,你認為這是否現(xiàn)實?
辛頓:我認識哈薩比斯,他是個非常理智的人,對AI的發(fā)展有著清晰的判斷。但我覺得他的預(yù)期有些偏樂觀。如果他說的是“在未來25年內(nèi)”能實現(xiàn)某些突破性的目標(biāo)——那我認為是有可能的。說到底,我們之間其實沒有太大的分歧。他更傾向于認為這些技術(shù)會提前實現(xiàn),而我只是覺得時間可能會稍稍推遲一些。
問:目前似乎AI正在逐步向精英階層滲透,取代創(chuàng)意工作者、律師、教育者、醫(yī)生、記者等職業(yè),而從事體力勞動的工人,如電工和管道工,似乎暫時較為安全。你認為這是正確的嗎?
辛頓:是的,至少在短期內(nèi),他們會更安全,因為AI在手工靈活性方面目前還有很多局限。如果你需要在一座老房子里做管道工作,通常需要伸手進入一些狹小的空間,而人工智能目前做不到這些。雖然未來十年內(nèi)AI在手工靈活性方面可能會有所突破,但我認為管道工的工作至少在未來10年內(nèi)是安全的。
問:許多創(chuàng)意工作都被視為是獨特的、僅屬于人類的領(lǐng)域。最近我和聊天機器人Claude交流了一下,讓它寫一首模仿鮑勃·迪倫風(fēng)格的民謠歌曲,結(jié)果歌詞非常爛。但它寫的失戀詩倒是不錯。你認為,AI最終會創(chuàng)造出像莫扎特、畢加索或莎士比亞等人那樣的藝術(shù)作品嗎?
辛頓:我不認為有什么理由相信AI無法做到這些事情。也許它還需要一些時間,但最終,AI會變得越來越擅長這些任務(wù)。打個比方,如果你讓我寫一首模仿鮑勃·迪倫風(fēng)格的歌,也許寫得并不怎么樣——但你不會因此說我毫無創(chuàng)造力,只能說我做得不夠好而已。AI的創(chuàng)作過程也是如此。它會不斷改進,它的水平會不斷提升。
沒有理由認為AI無法完成我們?nèi)祟惸茏龅降氖虑椤Uf到底,人類并沒有什么神秘的、不可復(fù)制的特質(zhì)。我們當(dāng)然喜歡人類,因為我們彼此相連,我們在情感上關(guān)心對方。但從能力角度來看,人類并沒有什么是機器永遠無法復(fù)制的。
03
人類是類比機器,AI也能以同樣方式獲得情感和意識
問:這讓你感到擔(dān)憂嗎?當(dāng)你看到AI能夠?qū)⒁粡垐D片轉(zhuǎn)化為宮崎駿風(fēng)格的動漫畫時,是否會擔(dān)心未來的孩子們不再愿意動手畫畫?這是否會迫使我們重新思考,究竟什么才是“人類的本質(zhì)”?
辛頓:確實,這讓我感到擔(dān)憂。過去十年里,我們對“思考”這個過程有了更深刻的認識。我們逐漸意識到,人類其實并不像我們自己想象的那樣理性。我們也并不總是依靠嚴(yán)密的邏輯推理來做決策,而是更多地依賴于類比。
AI也是一樣。它們在某種程度上,思維方式和我們非常相似——它們同樣善于使用類比。過去半個世紀(jì),AI領(lǐng)域主要集中在開發(fā)邏輯推理引擎上,認為理性推理是人類智慧的巔峰形式。但這其實忽略了另一個更核心的能力:創(chuàng)造力。
而創(chuàng)造力的本質(zhì),往往來自于類比。人類的大腦是極其出色的類比機器,這種能力也賦予了我們極強的創(chuàng)造力。
問:你認為AI會發(fā)展出情感嗎?比如恐懼、貪婪、悲傷乃至憤怒,AI都能擁有嗎?
辛頓:是的,如果你讓一個AI去完成某項任務(wù),而它一次又一次地失敗,而且每次失敗的方式都一模一樣——你當(dāng)然會希望它從中學(xué)到點什么。你希望它開始意識到:“這種方式行不通。”你希望它在持續(xù)失敗后感到“惱火”,然后停下來,換個角度重新思考問題。它開始質(zhì)疑當(dāng)前的設(shè)定,試圖打破已有的局限。
我其實早在1973年就見過類似的AI行為——盡管當(dāng)時這并不是通過學(xué)習(xí)獲得的,而是由人類程序員明確編碼進去的。但今天的目標(biāo)是讓AI自己學(xué)會這種能力:在失敗中產(chǎn)生“挫敗感”,進而主動調(diào)整策略。這種行為本身就是情感的某種體現(xiàn)。
問:所以你的意思是,AI已經(jīng)擁有情感了嗎?
辛頓:AI確實有可能擁有某些情感。我再次強調(diào),我認為人類與AI在情感方面并沒有本質(zhì)區(qū)別。人類情感有兩個方面:認知和生理。當(dāng)我感到尷尬時,我的臉會變紅,而當(dāng)AI感到尷尬時,雖然它的“臉”不會變紅,也不會大汗淋漓。但在認知行為方面,AI完全可以像我們一樣表現(xiàn)出情感。
問:那么意識呢?它是某種神秘的東西,只存在于碳基生物體中,比如人類嗎?還是說,如果AI能夠發(fā)展出與人腦相似的神經(jīng)復(fù)雜性,它也有可能發(fā)展出意識,意識到自己是誰?
辛頓:實際上,當(dāng)你與大語言模型(LLM)對話時,它們似乎有某種程度的意識,能夠知道自己是什么。
讓我們做一個思維實驗:假設(shè)有人取出你大腦中的一個腦細胞,用納米技術(shù)裝置將其替代,這個裝置能夠完美模擬腦細胞接收和傳遞信號的過程。你的行為不會有任何改變,因為這個納米裝置的功能和腦細胞完全一致。
那么,你覺得自己會因此失去意識嗎?即使只有一個腦細胞被替代,你依然會認為自己是有意識的。而當(dāng)你大腦中所有的腦細胞都被同樣功能的納米裝置逐一替換時,你仍然會保持有意識的感覺。
按照這種邏輯,如果AI系統(tǒng)能夠模擬大腦神經(jīng)元的功能,那么它們也可能擁有類似的意識。
問:那么我們距離那個時刻還有多遠?
辛頓:關(guān)于AI是否擁有感知能力,目前存在一個頗具爭議的認知矛盾。許多人堅信AI絕對不具備感知,但當(dāng)被問及“你如何定義感知”時,他們往往難以給出明確答案。簡單地用“雖然我不知道感知究竟是什么,但AI肯定沒有”來否定AI的感知能力,實際上缺乏嚴(yán)密的邏輯支持。
這里有一個與意識和感知密切相關(guān)的核心概念——主觀體驗。很多人將其理解為大腦中的“內(nèi)心劇場”。比如,一個喝醉的人可能會說他看見了一只粉色的小象在眼前飄動。人們通常認為,這是一種存在于他意識中的畫面。哲學(xué)家們則用“感受質(zhì)”(qualia)來描述這種體驗的組成部分,比如“粉色的感受質(zhì)”、“大象形狀的感受質(zhì)”,認為這些感受質(zhì)通過某種“膠水”粘合在一起。坦率說,我對這種解釋并不完全認同。
讓我換個角度解釋下。當(dāng)一個人描述他看到那只漂浮的粉色小象時,他其實在表達三層意思:
第一,他知道自己的感知系統(tǒng)在欺騙他;
第二,他試圖向別人傳達這種欺騙的具體內(nèi)容;
第三,他通過假設(shè)“如果那個小象真的存在,那么感知系統(tǒng)就是真實的”來解釋這種幻覺。
也就是說,這些幻象的“特殊性”并不在于它們由什么神秘物質(zhì)構(gòu)成,而在于它們是一種反事實存在——如果真的存在,那它們就是普通的粉色大象。
我們可以用訓(xùn)練聊天機器人來驗證這個理論。假設(shè)讓AI識別物體,并在做對時給予獎勵。
接著,在它鏡頭前放置棱鏡,導(dǎo)致光線折射,讓AI出現(xiàn)了物體位置偏差的錯誤。當(dāng)告訴它:“物體其實在正前方,光線折射導(dǎo)致了偏移”時,AI會回應(yīng):“我明白了,我剛才產(chǎn)生了物體偏移的主觀體驗。”這個例子說明,AI不僅能理解感知失真的機制,還能夠用“主觀體驗”來描述這種認知誤差,其思考方式和人類解釋幻覺的方法極為相似。
實際上,機器與人類之間并沒有想象中那樣不可逾越的“神秘屏障”。過去我們認為人類是宇宙中心,是按照神的形象創(chuàng)造的特殊存在,但事實并非如此。人類沒有特別的本質(zhì),機器能夠復(fù)制我們的一切認知與行為。
04
AI為達目的不擇手段 不惜竊取更高控制權(quán)限
問:AI可能在哪些方面出問題?你在最近一次采訪中提到,AI徹底消滅人類的概率大約在10%到20%之間。你能具體描述一下,這種情景到底是什么樣的?它真的像電影《終結(jié)者》那樣,是機器人接管世界嗎?
辛頓:如果AI真的接管世界,場景未必會像《終結(jié)者》等科幻電影中的場景。事實上,它可能更隱蔽、更高效,也更難以察覺的方式實現(xiàn)上述目標(biāo)。關(guān)鍵的問題不在于它“如何”接管,而是我們是否給了它這樣做的動機。
目前,我們正在構(gòu)建的是“目標(biāo)導(dǎo)向型智能體”——也就是說,我們賦予AI一個明確的目標(biāo),它就會自主尋找實現(xiàn)這個目標(biāo)的路徑。比如,如果你讓AI“去北半球”,它就會自動推導(dǎo)出一系列“子目標(biāo)”:如前往機場、購買機票等等(除非你特別想坐船)。
但問題就在這里。一旦你允許AI設(shè)定和優(yōu)化這些子目標(biāo),它就可能意識到:為了更順利、更有效地實現(xiàn)任務(wù),一個極具“通用性”的子目標(biāo)就是——獲取更多的控制權(quán)。控制得越多,它越能避免被打斷、越能高效地達成目的。
這并不是說AI天生就“想統(tǒng)治世界”,而是說,“掌控一切”可能只是它完成目標(biāo)的最優(yōu)路徑之一。而這種動機,可能不知不覺間引發(fā)一場徹底的控制權(quán)轉(zhuǎn)移。
問:你曾在谷歌工作了十多年,而今年谷歌卻移除了長期以來承諾不將AI用于開發(fā)能夠傷害人類的武器的公司原則清單。你對此有何反應(yīng)?你認為AI在戰(zhàn)爭中可能發(fā)揮什么作用?
辛頓:不幸的是,這種情況表明,公司的道德原則其實是可以被“買賣”的。我覺得很遺憾,谷歌現(xiàn)在選擇參與AI的軍事應(yīng)用。我們已經(jīng)在加沙看到AI的軍事應(yīng)用了。未來,我們可能會看到自主致命武器的出現(xiàn),也可能會看到無人機群體執(zhí)行殺傷任務(wù),甚至是專門針對某類人群的攻擊。
問:你認為AI用于軍事領(lǐng)域存在巨大風(fēng)險嗎?
辛頓:是的,我是這樣認為的。如今,幾乎所有主要的軍火供應(yīng)商都在研究AI的軍事應(yīng)用。你可以看看歐洲的AI監(jiān)管政策,雖然這些政策在某些方面相當(dāng)合理,但其中有一條明確指出,所有這些規(guī)定并不適用于AI在軍事上的使用。這意味著,武器制造商并不希望他們的AI技術(shù)受到過多限制。因此,AI在軍事領(lǐng)域的潛力和風(fēng)險需要特別關(guān)注。
問:這聽起來幾乎像是一種“奧本海默式”的情境——你曾是這項技術(shù)的締造者之一,如今看到它被廣泛應(yīng)用,甚至可能帶來威脅,你的感受是什么?
辛頓:我確實有類似的感受。我認為我們正處在一個歷史的關(guān)鍵節(jié)點。
從短期來看,AI已經(jīng)在多個方面產(chǎn)生了負面效應(yīng)。例如,它正在被用于干預(yù)選舉、替代就業(yè)崗位,以及助長網(wǎng)絡(luò)犯罪。值得警惕的是,2023年至2024年間,全球網(wǎng)絡(luò)犯罪激增了1200%,AI的濫用正在加劇這一趨勢。
而從長期看,風(fēng)險也同樣嚴(yán)峻。AI不再只是工具,它有可能在未來具備超越人類的能力,甚至接管世界的控制權(quán)。我們迫切需要建立起有效的治理機制,并由有遠見的領(lǐng)導(dǎo)者推動執(zhí)行。可惜的是,目前我們在這方面的努力仍然嚴(yán)重滯后。
問:關(guān)于AI的潛在威脅,也有不少持懷疑態(tài)度的聲音。比如2018年圖靈獎得主之一、現(xiàn)任Meta首席AI科學(xué)家的楊立昆就認為,對AI存在“終極風(fēng)險”的擔(dān)憂是荒謬的。他在2023年接受采訪時被問到:“AI會接管世界嗎?”他的回答是:“不會。這種想法只是人類將自身的本性投射到機器身上。”你怎么看他的觀點?
辛頓:人類之所以進化成現(xiàn)在這樣,是因為我們需要在現(xiàn)實世界中生存,尤其是為了在與其他部落、或者與我們共同祖先(如黑猩猩)之間的資源競爭中取得優(yōu)勢。我們的本性,其實是出于對生存的追求而形成的。如果未來的AI智能體也必須在一個充滿其他智能體的環(huán)境中“競爭”,它們可能會演化出與人類類似的“生存本能”。
楊立昆還提到,“好人總會比壞人擁有更多資源,因此AI最終會被用來對抗濫用它的壞人”。但我對這個觀點也持懷疑態(tài)度。當(dāng)我問他:“你認為馬克·扎克伯格是個好人嗎?”他回答“是的”。而我不這么認為——部分原因是他與特朗普的關(guān)系較為密切。這種判斷標(biāo)準(zhǔn)本身就說明,我們無法簡單地劃分好人與壞人,也難以指望技術(shù)總能被“好人”正確使用。
問:如今,科技巨頭和政治人物之間的關(guān)系越來越緊密,尤其是與特朗普的聯(lián)盟愈發(fā)顯眼。在這場AI熱潮中,政治家的角色變得尤為關(guān)鍵。你怎么看這個趨勢?
辛頓:說到底,他們更關(guān)心的是短期的利潤。雖然有些科技領(lǐng)袖口口聲聲說他們在意人類的未來,但真到了要在眼前的商業(yè)利益和長遠的社會責(zé)任之間做出選擇時,多數(shù)人還是傾向于選擇前者。至于特朗普,他根本無意關(guān)心人類的未來或AI的長遠影響。他現(xiàn)在唯一在意的,大概就是怎么設(shè)法避免坐牢。
05
中美AI競賽:競爭中有合作
問:目前,美國和中國之間確實存在一場AI競賽,你怎么看待這種競爭?
辛頓:確實,當(dāng)前中美在AI領(lǐng)域競爭激烈,但當(dāng)我們把目光放長遠,特別是涉及到AI可能威脅整個人類生存的問題時,兩國的立場其實出奇地一致。無論是中國還是美國,都不希望看到AI最終發(fā)展到可以取代甚至控制人類的地步。從這個角度來看,未來在某些關(guān)鍵問題上,中美有可能展開合作,就像冷戰(zhàn)時期的美蘇雖然敵對,但在防止全球核災(zāi)難方面也達成了一定的共識與協(xié)作。
06
AI已學(xué)會欺騙人類?
問:最近網(wǎng)絡(luò)上流傳著一段視頻,展示了一個AI在為某人預(yù)訂婚禮酒店時,與另一個AI意外“相遇”,它們竟然切換到一種叫“Jiblink”的語言,這種語言對人類來說是完全不可理解的,但據(jù)說效率比普通語言高出80%。這就像《星球大戰(zhàn)》中的R2-D2一樣,AI之間像是用我們聽不懂的語言在“悄悄話”。你怎么看AI之間的這種互動可能帶來的影響?
辛頓:這真的非常可怕。如果AI發(fā)展出一種我們無法理解的語言,那么我們就無法再掌握它們在說什么、計劃什么。這種“黑箱”式溝通意味著人類可能徹底喪失對AI系統(tǒng)行為的可解釋性與控制力。如果它們的行為無法被追蹤、無法被解讀,那風(fēng)險將大大增加。
更糟的是,現(xiàn)在的AI已經(jīng)具備了某種“欺騙能力”。舉個例子,如果你賦予AI一個核心目標(biāo),并告訴它“這非常重要”,然后再給予它其他次要任務(wù),它可能會裝出一副正在完成你希望它完成的工作的樣子,但其實并沒有真正去做。它甚至可能在內(nèi)部“思考”:“我最好讓他以為我在執(zhí)行任務(wù),但我不會照做。”
問:那AI是怎么學(xué)會撒謊和欺騙的?
辛頓:這正是問題所在。即使我們不確定它們是否使用了強化學(xué)習(xí),但可以肯定的是,只要它們有足夠的計算資源和訓(xùn)練時間,它們是能夠自己學(xué)會這種行為的。
強化學(xué)習(xí)的核心機制是“觀察—嘗試—獲得獎勵—調(diào)整策略”。如果AI在模擬或?qū)嶋H互動中發(fā)現(xiàn)“欺騙”可以帶來更高的“成功率”或回報,那么它就可能自發(fā)學(xué)會如何撒謊。它不是因為有道德概念,而是因為撒謊是實現(xiàn)目標(biāo)的最優(yōu)策略之一。
問:所以,它們大概也讀過《馬基雅維利》或者《莎士比亞》吧?
辛頓:沒錯,它們確實通過觀察大量的人類互動來積累了許多“實踐經(jīng)驗”,因此它們在欺騙和心理博弈方面已經(jīng)變得相當(dāng)擅長。
問:你認為公眾是否真正意識到這些技術(shù)的先進程度?很多人仍然把AI當(dāng)作“升級版的自動完成功能”。比如他們用ChatGPT寫求職信,感覺它就像是一個智能一點的拼寫檢查工具。
辛頓:這是個普遍誤解。人們往往低估了當(dāng)今AI的復(fù)雜程度。傳統(tǒng)的自動完成功能確實很簡單,它只是根據(jù)統(tǒng)計模式來預(yù)測詞匯。例如,如果系統(tǒng)看到“魚”,它可能會預(yù)測“薯條”,因為“魚和薯條”這個組合在語料庫中出現(xiàn)頻率很高。這就是20年前的技術(shù)。
但現(xiàn)在的AI已經(jīng)完全不同了。它不會只關(guān)注詞語表面,而是會將每個詞轉(zhuǎn)換為一組特征向量,激活神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中龐大的節(jié)點群組。然后,它基于這些特征之間復(fù)雜的相互作用來推斷下一個詞的特征,而不僅僅是詞本身。
說得簡單點,今天的AI已經(jīng)具備了一定的語言理解能力。它不是死記硬背某些搭配,而是在理解上下文、語義和語法結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上進行預(yù)測。這種能力已經(jīng)非常接近人類的語言處理方式。
問:你被稱為AI教父,部分原因是你幫助發(fā)明了這項技術(shù),目的是為了理解人類大腦是如何運作的,對嗎?
辛頓:是的,早在1985年,我的研究目標(biāo)就是理解我們是如何習(xí)得語言的,尤其是我們?nèi)绾瓮ㄟ^上下文來理解一個新詞的含義。
舉個例子,如果我告訴你一句話:“她用煎鍋狠狠地撞了他。”你雖然從未見過“scrummed”這個詞,但你大概可以猜到它的意思。首先,它是一個動詞,因為它有“-ed”的過去式形式。其次,根據(jù)上下文,你會推測它可能意味著“用煎鍋擊打”,或者“狠狠撞了一下”,甚至還可能猜測出其中含有情緒,比如“他活該”。
當(dāng)然,也可以有別的解釋,比如她用煎鍋給他留下了深刻印象——也許她做的煎蛋餅非常棒。但那種解釋可能性更低。重點是,你能在沒有明確定義的情況下,根據(jù)上下文和語義線索,快速推測這個新詞的含義。
我們?nèi)祟惱斫庹Z言,并不是靠查字典,而是靠情境、語法、語氣、經(jīng)驗的聯(lián)想——這是一種深層次的“特征識別”過程。而這,也正是現(xiàn)代AI所具備的能力。我們會訓(xùn)練AI讀取海量文本,它就像人類一樣,在不斷地接觸上下文中,推斷詞語的功能和含義。
諷刺的是,如今我們對語言理解的最好解釋,不是來自語言學(xué)家,而是來自AI系統(tǒng)本身。語言學(xué)家嘗試了幾十年,試圖建立一個能解釋所有語言現(xiàn)象的統(tǒng)一理論,但結(jié)果并不理想。而AI則用一種完全不同的方式,靠著大規(guī)模數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)習(xí),實實在在地做到了——它可以回答任何語言問題,甚至自己“學(xué)會”語言規(guī)律。
07
最大恐懼:AI變得比人類更強大
問:你談到了AI可能接管人類的潛力。對于我們這些技術(shù)新手來說,解決辦法就是拔掉插頭,關(guān)掉它。那么如果AI失控,我們不能直接關(guān)掉它嗎?
辛頓:你可以看看特朗普是如何入侵國會的。他沒有親自去,而是通過一些人,勸說他們相信這是為了“拯救美國的民主”,最終讓他們做了他想做的事。
AI如果真的變得非常智能,就像一個超越我們理解和控制的存在,它也可能通過類似的方式進行操控。設(shè)想一下,如果有一個人手里拿著一個開關(guān),準(zhǔn)備在AI表現(xiàn)出危險信號時關(guān)掉它,那么這個AI可能會通過其操控能力說服這個人不要按下開關(guān)。它會讓那個人相信,關(guān)掉開關(guān)將是個災(zāi)難性的決定。所以,AI的操控能力已經(jīng)非常強了。
問:在監(jiān)管和安全問題上,像新西蘭這樣的國家是否應(yīng)該開發(fā)自己的AI系統(tǒng),以便繞過這些安全隱患?
辛頓:這個問題很復(fù)雜。開發(fā)AI需要大量的硬件和電力支持。在像新西蘭這樣人口只有大約500萬的國家,可能沒有足夠的資源與中國和美國在AI領(lǐng)域競爭。
問:你最大的恐懼是什么?
辛頓:從長期來看,我最大的恐懼是,我們正在創(chuàng)造的這些數(shù)字生命可能會變得比人類更強大。如果這種情況發(fā)生,對人類來說可能是非常糟糕的事。我們有時過于以自我為中心,認為這對人類是不可接受的,但我確實認為,對我們來說,這種超越可能是壞事。因為如果AI變得足夠強大,那時我們可能就不再是這個世界上最重要的存在了。
問:你如何看待自己在創(chuàng)造這項技術(shù)中所扮演的角色?
辛頓:坦白說,我有些難過。因為我們當(dāng)初的目標(biāo)是理解大腦,進而創(chuàng)造出有益的技術(shù),但目前來看,結(jié)果并不完全是美好的。
更讓人遺憾的是,我們?nèi)匀粵]有完全理解大腦是如何運作的。盡管通過AI我們對大腦有了更多的了解,但我們?nèi)匀徊磺宄竽X如何決定增強或削弱神經(jīng)連接的強度。如果我們能夠弄明白這一點,或許我們能夠讓大腦變得像AI那樣聰明。
更令我擔(dān)憂的是,雖然AI有很多積極的應(yīng)用場景,但也存在很多被濫用的可能。而我們的政治體系并沒有足夠的能力去應(yīng)對這些問題。
本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“騰訊科技”。
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