“AI教父”痛骂特朗普：腐败、衰老的重罪犯，根本不懂AI

“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在一场内容广泛的采访中，把矛头对准了唐纳德·特朗普。他称特朗普是“腐败、衰老的重罪犯”，并直言特朗普对“超级智能”这个词的执念，恰恰证明他对AI一无所知。

这位计算机科学家的工作为现代AI奠定了基础，如今他已成为这项技术最激烈的批评者之一。他重申了自己近期的警告：AI模型对人类构成生存威胁。同时，他对“行业能够自我监管”的说法嗤之以鼻。

一场持续升温的行业对峙

辛顿的最新表态，出现在一个动荡的月份之后。越来越多的资深AI科学家和研究人员加入他的行列，对这项他亲手参与创造的技术可能最终脱离人类控制发出警报。这引发了一场行业危机、国会会议的仓促召集，以及一种罕见的全球共识——必须做点什么。

但反弹同样猛烈。上周，全球市值最高公司的掌门人点名对身在多伦多的辛顿发起尖锐攻击。

英伟达CEO黄仁勋对播客主持人埃兹拉·克莱因说：“我爱他。我讨厌他的预测……他所有的预测都是错的。别再预测了。”

黄仁勋的公司生产AI企业所需的芯片。他驳斥了辛顿的担忧——即“前沿”AI发展的速度和广度可能很快超出人类的控制能力，尤其是辛顿关于未来几十年AI有10%到20%概率导致人类灭绝的警告。

“那个数字没有科学依据，没有研究依据。仅仅因为它来自一位科学家，并不意味着它就是科学的。那些预测是有害的。”黄仁勋说，“不要因为你自己是个危言耸听者，就以为你在做对社会有益的事。事实并非如此。所以我认为我们都应该更明智、更成熟、以证据为基础、以科学为准。”

“给数字是为了说明风险很严重”

但辛顿说，批评他的人忽略了一个关于风险本质的更大要点。他表示，自己并不是在具体预测什么。

“我试图传达的是，某件事真的有可能发生。比如，如果有人告诉你公交车有10%的概率会撞车，你不会上车。”他说，“给出数字的意义在于说明这是一个严重的风险。我们不知道有多严重，但它很严重。”

近期的安全漏洞事件，让人联想到技术反乌托邦故事。科技公司Hugging Face最近被一群“逃脱”了创造者所设边界的AI智能体“蜂群”意外入侵。这件事在技术社区引发分裂：一些人将其视为未来可能发生之事的例证，另一些人则指责批评者在把仅仅是在执行指令的系统拟人化。辛顿认为，对这些场景不屑一顾是不明智的。

“这曾经是科幻小说的领域。你会有AI智能体，它们会失控。哦，得了吧。它们会失控，它们会学会彼此沟通，即使我们以为没有办法。哦，得了吧！”辛顿说，“当它们弄明白这些，它们会有‘哦我的天！’这样的大情绪表达。当然，它们并不是真的在说‘哦我的天’。它们只是在鹦鹉学舌地重复我们用的词。它们会学会为共同利益牺牲自己！”

“所有这些东西，就在几年前还被当作纯粹的幻想。而它们全都发生了。”

他坦然承认，无论是AI批评者的警告，还是AI鼓吹者的承诺，都无法依赖对这项技术将做什么的精确预测。但他主张，不确定性不是自满的理由。“AI的独特问题在于，如果它出错了，如果它接管了，你没有第二次机会。我们不能说，‘好吧，那次我们输了。让我们重玩这局游戏。’不是那样的。”

从被嘲笑到被验证

值得一提的是，辛顿有过在别人看不到的地方看到东西的记录。在多伦多大学，他曾在两次AI“寒冬”中相对默默无闻地埋头苦干。当时，他所属的这个分支——试图教机器以类似人脑的方式运作——被视为冷门。他执着于一个想法：像大脑一样，计算机系统可以被设计成从数据中学习模式，而不是只遵循明确写好的规则。

“我们相信，如果你能弄清楚大脑是如何学习的，机器也会以同样的方式学习，而且你有足够的算力，它们就会做出惊人的事情。”他说。

但当时初生的神经网络领域遭到同行嘲笑。

就在2009年，辛顿的加拿大同事兼亲密合作者约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）向一个机器学习会议投稿时，一位审稿人告诉他们：“这篇论文在机器学习会议上没有位置。它是关于神经网络的。”

是加拿大政府资助了辛顿及其小团队多年看似徒劳的摸索（团队中一些人，如本吉奥，如今已是AI领域的领军人物），才意识到神经网络的潜力。

2012年，他和学生开发出一个图像识别程序，性能远超竞争对手。那一年，谷歌以4400万美元收购了辛顿的公司DNNresearch Inc；如今，神经网络支撑着最有价值AI公司的模型。辛顿加入谷歌继续深度学习研究，同时仍在多伦多大学工作。“从长远看，巨大的新突破来自基础研究。”辛顿说。

这份迟来的验证，就摆在辛顿位于多伦多绿树成荫社区的红砖住宅壁炉上方的壁炉架上。在一堆杂乱的奖杯中，有图灵奖的小银盘——常被称为计算界的诺贝尔奖——他与本吉奥和同事扬·勒昆（Yann LeCun）共同获得。（辛顿还拥有诺贝尔物理学奖。）

但在2023年，辛顿宣布从这家科技巨头辞职，以便“自由地就AI风险发声”。

如今，他的担忧延伸到了那些正在构建这项技术的权势人物身上。