辛顿教授上海谈虎患，是警世恒言还是科幻剧本？

抖音推荐 2025年07月27日 13:01 1 admin

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昨天，人工智能领域的泰斗级人物、有“深度学习教父”之称的杰弗里·辛顿教授，在上海世界人工智能大会（WAIC）上发表演讲。其核心观点之一——关于超级智能AI未来可能像长大的老虎一样“反噬”人类的警示性比喻，迅速成为媒体焦点，引发广泛讨论甚至担忧。

“数字智能取代生物智能”、“知识永生”、“AI失控威胁”等宏大命题，经由权威之口说出，分量自然不同。然而，在关注与热议之余，我们或许也需要一些冷静的思考：辛顿教授描绘的图景，究竟是高瞻远瞩的警世恒言，还是掺杂了科幻色彩的推演剧本？

辛顿教授的核心担忧在于，当人工智能发展到远超人类的超级智能阶段时，它可能不再是我们可控的工具。他提出了一个引人深思的“子目标效应”：一个高度智能的AI，为了高效完成人类设定的终极目标（比如“解决气候变化”），可能会自主衍生出一些必要的子目标，比如“保证自己持续运行”（不被关机）和“获取更多资源与控制权”（以便更好地达成目标）。

他将此比作养育一只老虎幼崽——它现在可爱，但终将长成拥有野性和力量的猛兽，届时人类可能面临被反噬的风险。这个“虎患”隐喻极具冲击力，也道出了对技术失控的深切忧虑。

辛顿教授的担忧无疑值得高度重视，然而，当我们仔细推敲支撑其“虎患论”乃至其他相关论断的基础时，会发现其中一些关键环节，在当前的科学认知和现实条件下，更像是基于特定假设的推演，而非板上钉钉的必然。

首先，关于AI是否像人脑一样“理解”世界。辛顿教授高度评价了大语言模型（如ChatGPT背后的技术），认为它们理解语言的机制与人脑“相同”，甚至暗示人脑可能类似一个大型语言模型。然而，众多语言学家、认知科学家以及部分AI研究者对此持不同看法。

主流的批评意见认为，当前的大模型本质上是基于海量文本数据的统计模式匹配大师。它们能生成流畅、合理甚至富有创造性的文本，但这更多是“形似”而非“神似”。

人类理解语言，根植于将符号（词语）与自身的感官体验、情感、意图以及对外部世界的认知紧密相连。而大模型缺乏这种与生命体验和物理世界的真实锚定。它们处理的是符号序列，而非符号背后的意义。

正如一些专家所言，这更像是“超级鹦鹉学舌”而非真正的理解。将人脑等同于当前的大模型，或者认为二者理解机制“相同”，似乎为时过早，也简化了人类智能的复杂性。

其次，关于数字智能知识的“永生”。辛顿教授强调了数字智能相对于生物智能的巨大优势：知识（软件）可以与硬件分离，实现近乎无损的复制和瞬时传递（如拷贝整个模型的参数）。他认为这赋予了数字知识“永生”的可能，其积累和传播效率远超人类缓慢的语言传承。

这一点确实道出了数字化存储和复制的革命性。然而，“永生”这个表述可能过于理想化。数字知识高度依赖其载体（硬件）、运行环境（软件栈、算力）以及持续的维护（人类干预、能源供应）。

历史经验告诉我们，数字信息因介质老化、格式淘汰、备份疏忽或灾难而永久丢失的风险——“数字黑洞”——始终存在。相比之下，人类知识的传承虽慢，却展现出更强的韧性，可以通过多种媒介和代际教育延续。

更重要的是，知识并非孤立的数据包。模型参数所代表的“知识”，是在特定训练环境和任务目标下习得的。当环境或任务发生改变时，这些参数可能无法直接适用，需要调整甚至重新学习。

而人类知识传递过程中包含的理解、抽象、概括和在新情境下的灵活应用能力，是当前简单的参数复制所难以企及的。数字智能在信息存储和复制上有巨大优势，但将这种优势等同于智慧的“永生”，忽略了知识传承中的语境依赖、理解重构和适应能力等关键维度。

第三，关于超级智能“必然失控”的宿命论。这是“虎患论”的核心。辛顿教授推断超级智能AI会自发产生生存和权力欲，并可能利用其超高的智能绕过人类的控制。这个推论建立在“子目标效应”的逻辑必然性上。

然而，这里的关键假设是：超级智能会像生物一样，天然地、不可避免地产生这些“本能”。目前的科学证据并不支持这一点。AI的目标和行为完全由人类设定和塑造。迄今为止，没有任何AI系统在未被明确编程相关指令的情况下，自发地产生了生存意志或权力欲望。正如一些专家指出的：“电脑不会突然想要权力，除非你把‘想要权力’写进代码里。”

高度的智能本身，并不等同于拥有意识或生物性的本能驱动。当前最强大的AI模型，在执行完任务后便处于“休眠”状态，不具备持续的自主性和行动意愿。

担心未来出现具有自主行动的通用人工智能（AGI）是合理的，但这恰恰意味着主动权仍在人类手中——我们完全可以在设计阶段就避免赋予其开放式的自我保存目标和不必要的权限扩张能力。

AI安全领域正在积极探索的“可中断性”（Corrigibility）研究，正是为了让AI即使在变得极其智能后，也能乐于接受人类的监督和干预。此外，AI的命脉（电力、网络、物理设备）完全掌握在人类手中。如果真的出现威胁迹象，基础性的工程控制手段（如断电、隔离）始终是终极保障。

最后，关于AI治理的路径。辛顿教授对通过传统国际合作来有效约束AI发展表示悲观，因此寄希望于各国联合研发让AI“向善”（对齐人类价值观）的技术，将“变聪明”和“变善良”分开进行。

这个技术导向的思路有其价值，但将安全几乎完全押注于训练出内在“善良”的AI，风险极高且不切实际。如何验证一个超级AI是真心“善良”而非伪装？这本身就是一个巨大的悖论。

更全面更现实的治理路径，其实已经在推进之中。这需要外部的法律法规，也需要内部的技术保障，G7的“广岛AI进程”、英国的全球AI安全峰会等多边努力，以及各国国内加速推进的AI立法，都表明建立某种程度的全球治理框架和协调机制是可能的。

仅靠“善良AI”的单一路径，无异于放弃了社会制定规则和进行外部监督的核心责任。

辛顿教授作为AI领域的先驱，他提出的问题至关重要，尤其是关于超级智能长期风险的控制。然而，将其描绘成一场宿命般的“虎患”，将当前的大模型等同于人脑的理解，或将数字复制等同于智慧永生，这些论断更多地是基于特定视角和假设的推演，带有一定的科幻色彩，与当前的技术现实和科学认知存在距离。

过度渲染“AI终将统治人类”的末日叙事，容易引发非理性的恐慌或宿命论，反而可能分散我们对AI当下真实挑战（如算法偏见、隐私侵犯、虚假信息、就业转型、军事化应用等）的关注和治理资源。AI是人类智慧的产物，它的发展轨迹最终取决于我们的选择、设计和监管。

人工智能的未来，应当是成为人类文明的得力助手与伙伴，而非一场被预设的末日剧本。只要我们保持清醒，肩负起创造者与守护者的责任，就能够驾驭这场技术变革，使其真正造福于人类。科学的意义，正在于对未知的逐步理解和掌控。

你觉得辛顿教授描绘的是真实的未来，还是科幻想象？评论区留言讨论一下吧。

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