7月26號(hào)，2025世界人工智能大會(huì)（WAIC）在上海正式開幕。

這一次，我們迎來了AI領(lǐng)域的重量級(jí)嘉賓，諾貝爾獎(jiǎng)和圖靈獎(jiǎng)得主杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）。

這是辛頓首次踏足中國(guó)參加線下活動(dòng)，對(duì)于77歲、身體欠佳的他來說實(shí)屬不易，也更能體現(xiàn)出他此次中國(guó)行的彌足珍貴。

（來源：資料圖）

就在WAIC開幕前一天，辛頓剛參加了第四屆人工智能國(guó)際安全對(duì)話（InternationalDialoguesonAISafety，IDAIS）。

他與清華大學(xué)交叉信息研究院和人工智能學(xué)院院長(zhǎng)姚期智、加州大學(xué)伯克利分校教授斯圖爾特·拉塞爾（StuartRussell），以及上海人工智能實(shí)驗(yàn)室主任周伯文教授等20余名專家聯(lián)名簽署發(fā)布了《AI安全國(guó)際對(duì)話上海共識(shí)》。

今天，辛頓以一場(chǎng)“數(shù)字智能是否會(huì)取代生物智能”的演講為WAIC開幕。

首先，辛頓討論了兩種智能范式。

一種是受邏輯啟發(fā)的方法，也就是傳統(tǒng)人工智能（AI）。這種方法的核心觀念是“人類智能的本質(zhì)在于推理”。要實(shí)現(xiàn)推理，就需要建立一套符號(hào)表達(dá)式，再通過符號(hào)規(guī)則去操作它們。

而信奉這種方法的人認(rèn)為，學(xué)習(xí)可以暫緩，首先要理解只是如何以符號(hào)表達(dá)的形式進(jìn)行表示。

另一種方法，則是受生物學(xué)啟發(fā)的，也就是艾倫·圖靈（AlanTuring）和約翰·馮·諾伊曼（JohnvonNeumann）所推崇的，智能的本質(zhì)在于（腦細(xì)胞）網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)。

對(duì)人類而言，腦細(xì)胞是學(xué)習(xí)的關(guān)鍵；對(duì)計(jì)算機(jī)來說，就需要模擬。理解學(xué)習(xí)的機(jī)制最重要，而推理可以暫緩。

1985年，辛頓做了個(gè)小模型，嘗試結(jié)合這兩種理論，以解釋人們?nèi)绾卫斫庠~匯。他給每個(gè)詞設(shè)置多個(gè)不同特征，記錄數(shù)字特征來預(yù)測(cè)下一個(gè)詞，過程中不存儲(chǔ)句子而是生成句子并不斷預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。

“相關(guān)聯(lián)性的知識(shí)，取決于不同的詞的特征與語義特征是如何進(jìn)行互動(dòng)的?！毙令D表示。

他接下來提到了推動(dòng)語言模型發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

10年后，人們沿用此模式建模并擴(kuò)大規(guī)模，成為自然語言真實(shí)模擬。20年后，計(jì)算語言學(xué)家們終于開始接受并使用“特征向量”（嵌入）技術(shù)。

而到了三十年后，谷歌發(fā)明了Transformer架構(gòu)，緊接著OpenAI向世界展示了基于該架構(gòu)的大語言模型所具備的強(qiáng)大能力。

如今的大語言模型可視為1985年微型語言模型的后代，使用更多詞輸入、更多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，建立更復(fù)雜特征交互模式。

大語言模型理解問題方式和人類類似，都是將詞語轉(zhuǎn)換成能夠相互良好配合的特征向量來實(shí)現(xiàn)這種理解的，而且大語言模型是真正能夠“理解”它們自己所說的話的。

辛頓將“詞語”視作多維度樂高積木。我們擁有的不是幾種，而是大約十萬種不同類型的“樂高積木”。每一塊的形狀都不是固定不變，而詞語的含義（名字）只是大致告訴你它的“形狀”。

辛頓在此前的演講中就用過這個(gè)比喻，他當(dāng)時(shí)的解釋更加細(xì)致：

“詞語”的上面還有“小手”。當(dāng)你改變?cè)~的“形狀”時(shí)，“小手”的形狀也會(huì)隨之改變。這些詞語與詞語之間，就是通過“握手”來優(yōu)化意思理解，類似蛋白質(zhì)組合氨基酸產(chǎn)生有意義內(nèi)容。

當(dāng)詞語進(jìn)入模型，它們?cè)谶@個(gè)高維空間里帶著各自初始的、大致的形狀，身上還布滿了小手。當(dāng)信息在網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)間向上傳遞時(shí)，你就在不斷地調(diào)整這些詞的“形狀”和它們“小手”的形狀，試圖為每個(gè)詞找到最合適的形態(tài)，讓它們彼此之間都能完美地“握手”。

這樣一來，語言其實(shí)就是一種建模過程（搭積木的過程），可根據(jù)情況調(diào)整所需的詞匯（積木）。

最終，這就類似蛋白質(zhì)組合成氨基酸，詞匯的組合會(huì)產(chǎn)生有意義的內(nèi)容。

“其實(shí)人腦和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解意思的方式相似，而且‘幻覺’并非大模型專屬，人類也會(huì)產(chǎn)生?！毙令D解釋道。

接下來，辛頓討論了人類與大模型的差異性。

計(jì)算機(jī)科學(xué)將軟件和硬件分開，軟件中的知識(shí)永恒存在，即便硬件毀滅，只要軟件在就能復(fù)活。

但人類不同，人腦是模擬的，神經(jīng)元連接方式因人而異，知識(shí)傳播與硬件（大腦）緊密相關(guān)，無法像軟件知識(shí)那樣輕易轉(zhuǎn)移。人類的硬件一旦毀滅，所有知識(shí)都會(huì)煙消云散。所以人類靠學(xué)校、老師來傳承知識(shí)，但效率極低。

人腦知識(shí)難以高效轉(zhuǎn)移給他人，每秒最多傳遞約10-100比特信息。當(dāng)然，人類的優(yōu)勢(shì)在于生物計(jì)算能耗少，如人類大腦僅需30瓦特功率。

相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的知識(shí)共享就快多了，盡管能耗很大。

當(dāng)大模型共享信息時(shí)，通過平均化權(quán)重，它們一次交互就能分享大量比特的內(nèi)容。比如在如今大模型的訓(xùn)練中，每個(gè)模型都會(huì)部署多個(gè)副本，去分別學(xué)習(xí)不同的數(shù)據(jù)，然后所有副本再進(jìn)行同步。

這就像人類學(xué)會(huì)了分身，同時(shí)去上不同的課程，然后只要聚在一起，知識(shí)就在每個(gè)個(gè)體中同步完成了。

最后，辛頓討論了AI可能帶來的挑戰(zhàn)與潛在的應(yīng)對(duì)方法。

幾乎所有人都相信，一定會(huì)出現(xiàn)比人類更智能的AI，而AI智能體為了完成任務(wù)，會(huì)想要生存、獲得更多控制。

辛頓此前已多次在公開信和演講中指出，當(dāng)前AI系統(tǒng)已經(jīng)具備自主學(xué)習(xí)和演化的潛能。

一旦其擁有長(zhǎng)期目標(biāo)，就可能會(huì)發(fā)展出與人類目標(biāo)不一致的“子目標(biāo)”，甚至試圖欺騙人類、操縱人類、逃脫人類的控制。

在此次WAIC上，辛頓又拿出了他很經(jīng)典的比喻：現(xiàn)在的人類就像撫養(yǎng)幼小的虎崽，除非你能非常確定它長(zhǎng)大后不會(huì)傷害你，否則你就應(yīng)該擔(dān)心。

但人類又無法徹底禁止AI，因?yàn)樗诤芏囝I(lǐng)域作用重大，所以只能尋找一種辦法，確保人類不會(huì)被AI消滅。

說起來容易，做起來難。

辛頓認(rèn)為，這種努力應(yīng)該是全球性的。但他坦言：“各國(guó)不會(huì)在防御AI的危險(xiǎn)用途上進(jìn)行合作?！币?yàn)槊總€(gè)國(guó)家都有自己的戰(zhàn)略考量。

因此，他寄希望于國(guó)際社會(huì)在“預(yù)防AI統(tǒng)治世界”這一問題上達(dá)成一致，防止AI從人類手中奪走控制權(quán)。

辛頓最后提議，人類應(yīng)當(dāng)建立AI安全機(jī)構(gòu)的國(guó)際社群，研究訓(xùn)練AI向善的技巧。這就好比，“教導(dǎo)孩子成為一個(gè)好人”與“讓他們變得更聰明”，是兩碼事。

辛頓提議，各國(guó)可在本國(guó)主權(quán)范圍內(nèi)研究并分享成果（在允許的范圍內(nèi)），全球或AI領(lǐng)導(dǎo)國(guó)家應(yīng)思考建立相關(guān)網(wǎng)絡(luò)，研究如何訓(xùn)練聰明的AI輔助人類而非消滅或統(tǒng)治人類。

“因?yàn)檫@將是人類長(zhǎng)期面臨的重要問題。”辛頓說道。

附杰弗里·辛頓生平簡(jiǎn)介：杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton），被譽(yù)為“人工智能教父”，是一位英裔加拿大計(jì)算機(jī)科學(xué)家和心理學(xué)家，是深度學(xué)習(xí)的奠基人之一。

1986年，他與大衛(wèi)·拉梅爾哈特（DavidRumelhart）等人合作提出了將反向傳播算法應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的劃時(shí)代方法，使多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成為可能。這一算法成為后來深度學(xué)習(xí)的基石。

2012年，辛頓帶領(lǐng)學(xué)生亞歷克斯·克里澤夫斯基（AlexKrizhevsky）和伊利亞·蘇茨克維爾（IlyaSutskever）開發(fā)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，在ImageNet圖像識(shí)別競(jìng)賽中遠(yuǎn)超其他模型，引爆了深度學(xué)習(xí)浪潮。

隨后，辛頓創(chuàng)立的DNNresearch公司被谷歌收購(gòu)，他本人也加入谷歌大腦團(tuán)隊(duì)，成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)化的重要力量之一。

由于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的卓越貢獻(xiàn)，他于2018年獲得ACM圖靈獎(jiǎng)，與楊立昆（YannLeCun）和約書亞·本吉奧（YoshuaBengio）共享該榮譽(yù)。2024年，他又被授予諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)，表彰其在AI模型結(jié)構(gòu)方面的突破性貢獻(xiàn)。

近年來，辛頓的研究重心逐漸轉(zhuǎn)向AI安全問題。他認(rèn)為AI的發(fā)展速度已經(jīng)遠(yuǎn)超預(yù)期，其潛力和風(fēng)險(xiǎn)都不容忽視。在2023年離開谷歌后，他更加頻繁地公開發(fā)聲，表達(dá)對(duì)通用人工智能（AGI）未來影響的擔(dān)憂。

他此前曾估計(jì)，AI接管并摧毀人類文明的概率在10%到20%之間，雖然不是必然結(jié)局，但足以令人警惕。

至于如何應(yīng)對(duì)AI風(fēng)險(xiǎn)，辛頓呼吁科技公司和政府投入更多資源進(jìn)行AI安全研究。他建議至少將三分之一的計(jì)算資源用于研究如何確保AI系統(tǒng)不會(huì)偏離人類意圖。他還批評(píng)一些大型科技公司為追求商業(yè)利益而游說放松監(jiān)管，認(rèn)為這是一種極其危險(xiǎn)的趨勢(shì)。

在技術(shù)層面，他嘗試提出新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，如“前向-前向算法”（Forward-Forward），希望能找到替代反向傳播的更安全、靈活的訓(xùn)練機(jī)制。

總的來說，辛頓既是深度學(xué)習(xí)崛起的重要推動(dòng)者，也成為了重視AI安全呼聲中最具分量的聲音發(fā)出者：呼吁人類社會(huì)保持警覺，在繼續(xù)推動(dòng)AI創(chuàng)新的同時(shí)，必須正視其潛在的社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)和生存性挑戰(zhàn)。

參考資料：

WAIC直播

https://blog.biocomm.ai/2025/04/28/godfather-of-ai-has-new-warning-about-artificial-intelligence-you-should-worry-cbs-news/#:~:text=authoritarians%20more%20oppressive%20and%20hackers,what%E2%80%99s%20coming%20i%20don%E2%80%99t%20think

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