图片来源：Mert Alper Dervis—Anadolu/Getty Images
周二，辛顿的声誉更上一层楼。他和美国科学家约翰·霍普菲尔德因为发现了实现现代人工智能突破的神经网络和计算机路径，共同获得了诺贝尔物理学奖。然而，最近几年，辛顿却陷入了矛盾的境地：这个让他赢得赞誉的发现，现在却成为无尽担忧的来源。
在过去的一年里，被誉为“人工智能教父”的辛顿，一再强烈警告他的发现所带来的技术可能导致的危险。辛顿既像是神话里的普罗米修斯，又像是先知卡珊德拉，他与许多传奇科学家一样，一方面是人类对功成名就的愿望，另一方面是反思行动后果的人文冲动。J·罗伯特·奥本海默和艾伯特·爱因斯坦都曾因为他们的原子研究所造成的毁灭而陷入痛苦。炸药的发明者阿尔弗雷德·诺贝尔对他的遗产可能造成的影响深感不安，因此他创立了一个基金会，用于颁发以他的名字命名的奖项，也就是辛顿获得的诺贝尔奖。
辛顿在2023年接受《60分钟》（60 Minutes）采访时表示：“我看不到一条保证安全的路径。我们正在进入一个充满不确定性的时期。我们要面对的是以前从未处理过的事情。”
辛顿认为，人类对人工智能知之甚少，这非常可怕，而且机器可能比人类更聪明，他的担忧大多源于此。他在接受NPR采访时表示：“机器可能变得比人类更聪明，并且可能决定接管这个世界，现在我们需要担心的是如何阻止这种情况发生。”
辛顿原籍英格兰，他的大部分职业生涯都在美国和加拿大度过。在多伦多大学（University of Toronto），他取得了一项重大突破，后来这成为当代人工智能许多应用的智能基础。2012年，辛顿和两名研究生（其中之一是OpenAI前首席科学家伊利亚·苏特斯威夫）建立了一个可从图片中识别出基本物体的神经网络。最终，谷歌（Google）以4,400万美元，收购了辛顿基于这项技术创建的一家公司。之后，辛顿为谷歌工作了10年，2023年退休后，他摆脱了任何公司约束，从而可以公开警告人工智能的风险。（辛顿并未回应置评请求。）
辛顿对人工智能的进步速度感到担忧。他在去年接受《纽约时报》采访时表示：“看看五年前的情况，再看看现在。对比一下前后差异，并请对外宣传。这太可怕了。”
辛顿表示，人工智能模型有可能相互传播只有一个模型可能已经学会的新信息，而且效率远高于人类，这令他深感担忧。
他在2023年表示：“只要有一个[模型]学到了任何信息，其他模型就会知道。这是人类所做不到的。如果我学到许多关于量子力学的知识，我希望让你也学会这些知识，我要经过一个漫长痛苦的过程才能让你理解它。”
辛顿的一些观点颇具争议，例如他认为人工智能实际上可以“理解”自己的言行。如果这是真的，这可能会颠覆人们对于人工智能的许多传统认识。目前人们的共识是，人工智能系统不一定知道它们为什么会做它们正在做的事情，而是经过编程，根据给出的提示输出特定的结果。
辛顿在一份公开声明中谨慎地表示，人工智能并不像人类那样具有自主意识。相反，人工智能系统学习、改进和最终生成特定结果的机制，意味着它们必须理解正在学习的内容。据《连线》杂志报道，辛顿之所以发出警告，是因为他曾要求一个聊天机器人准确地解释为什么他杜撰的一个笑话是好笑的。这个聊天机器人能够理解幽默的微妙之处，然后用自己的语言清楚地表达出来，这让辛顿深受启发。
随着人类朝着几乎无人理解的终点线冲刺，辛顿担心，人类可能无法掌控人工智能。他设想了一种情况，即人工智能系统能够编写代码修改自己的学习协议，并躲过人类的监控。就像莎士比亚戏剧里跌宕起伏的情节一样，它们将从人类自身的弱点中，学会如何这样做。
辛顿在2023年10月接受《60分钟》采访时表示：“它们将能够操纵人类。它们将变得非常善于说服人类，因为它们将从人类写的所有小说、马基雅维利的所有书籍和各种政治阴谋中学习，它们将变得无所不通。”(财富中文网)
译者：刘进龙
审校：汪皓
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