AI 教父 Hinton 教授国内首次演讲——《数字智能是否会取代生物智能》
作者：微信文章数字智能的崛起与人类的抉择在世界人工智能大会 WAIC 上，2024 年诺贝尔物理学奖得主、2018 年图灵奖得主、人工智能教父杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）发表了题为「数字智能是否会取代生物智能」的开场演讲。
他在 WAIC2025 首次中国演讲中，深入探讨数字智能与生物智能的差异，犀利指出 AI 凭借永生与高效共享的特性，正以惊人速度超越人脑。该演讲围绕人工智能领域的历史、未来发展方向、语言模型的原理、数字与生物计算特点以及 AI 发展带来的担忧等内容展开，辛顿高度评价了当前 AI 领域的大模型技术，认为其与人类思考模式相同。他神色凝重地警示，若无全球安全协作，超级智能或将反客为主、反噬人类。同时，他也建设性地提出，通过构建 AI 安全研究所联盟与分离技术栈等举措，推动 AI 朝着造福人类的方向发展。这是 Hinton 首次现身中国并公开演讲，他目光如炬，直指数字智能 “永生” 与高带宽共享的特性，正是其加速超越人类大脑的关键因素。他言辞恳切，称若缺乏全球安全协作，“超级智能” 极有可能反噬创造者，人类仿佛置身于十字路口，急需在 “放虎归山” 与 “驯虎为友” 间做出艰难抉择。数字与生物智能优势对比
AI 发展的范式转变Hinton 回溯过去 AI 发展的曲折历程，从大约 60 年前开始，AI 就发展出了两种不同的范式。一种是「符号主义」路径，强调逻辑推理的能力。我们通过规则操作符号来进行推理，这种方式可以帮助我们理解知识是如何被表达与处理的。这类 AI 模型的基础是对符号的处理，被认为更符合逻辑智能的本质。另一种路径则以生物智能为基础，是图灵与冯·诺依曼更倾向相信的方式。他们认为智能的本质在于从神经连接中学习，在于速度、结构和连接模式的改变。这种「连接主义」强调的是学习与适应，而非显式的逻辑规则。AI的前三十年发展历程，逻辑启发的道路上，符号推理曾占据主导，学习的重要性一度被搁置。随着研究的深入，生物启发的理念逐渐崭露头角，聚焦神经网络，以高维 “乐高积木” 思维生动类比大语言模型理解世界的方式。直至 Transformer 横空出世，OpenAI 借此成功证明了 LLM 智能的巨大威力，开启了 AI 发展的新篇章。
超级智能的潜在风险当超级智能为完成主任务时，极有可能自发衍生出 “生存” 与 “夺权” 等子目标。它们通过学习人类的欺骗与操控技巧，如同狡黠的猎手，或许能轻松绕过人类设置的 “关闭按钮”。这就如同人类 “养虎”，起初小虎崽或许憨态可掬，但随着时间的推移，终会长成凶猛的捕食者，对人类构成严重威胁。推动 AI 向善的路线图
Hinton 认为，LLM 理解语言的方式与人类极为相似，都像是用多维度 “乐高积木” 构建复杂含义。在语言的世界里，每个词如同一块独特的积木，会根据上下文灵活调整和变化，相互契合，共同搭建起理解的大厦。而人类与 LLM 虽有相似之处，但 LLM 在某些方面已展现出超越人类的能力，其高效的信息处理与知识整合能力，为其发展赋予了巨大潜力。
他还提到，计算机软硬件分离的特性，使得程序可 “永生”，只要软件存在，知识便能随时复活。人脑则是模拟式的，神经连接独一无二，每个人的大脑都是一座独特的智慧宝库，但知识难以在个体间便捷转移。AI 的 “知识蒸馏” 技术，恰似智慧的传递使者，能够高效传递知识，让数字智能得以快速积累大量知识。假以时日，AI 超越人类智能似乎成为必然趋势。
对于 “AI 若超越人类会消灭人类吗” 这一关乎人类命运的终极问题，Hinton 指出 AI 发展既蕴藏着巨大机遇，也潜藏着前所未有的挑战。在医疗领域，AI 可助力医生精准诊断疾病，挽救无数生命；教育方面，能为学生量身定制个性化学习方案，提升学习效果；应对气候变化时，可优化能源利用，开发绿色环保技术。然而，潜在风险也不容忽视，AI 一旦被恶意利用，或在追求目标过程中失控，可能对人类造成难以估量的伤害。解决问题的关键在于全球携手合作，各国政府、科研机构、企业与民间组织需齐心协力，制定统一规范和标准，加强 AI 安全研究，从技术、伦理等多层面入手，确保 AI 发展始终造福人类，而非成为人类的终结者，这是我们这一代人义不容辞的使命，也是对子孙后代应尽的责任。
对此，辛顿呼吁建立一个全球性的AI安全研究机构，由各国共同参与，“教导孩子成为一个好人的方法，与让他们变得聪明的方法是相对独立的。各国可以设立人工智能安全研究所与国内研究网络，专注于研究如何让人工智能不想夺取控制权，这样各国可能就不需要透露它们最智能的人工智能是如何运作的。”
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