AI大咖热议：智能未来与人类挑战

文｜王方玉

编辑｜苏建勋

7月26号，世界人工智能大会WAIC的开幕主论坛上，AI领域的顶级专家汇聚一堂，为与会者呈现了一场学术盛宴。

备受瞩目的演讲者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），被誉为“深度学习教父”，不仅拥有图灵奖和诺贝尔奖的荣誉，还在中国进行了首次公开演讲。他的演讲《数字智能是否会取代生物智能？》引发了广泛讨论。

大会前夕，辛顿与全球20位AI领域的顶尖专家共同签署了关于AI安全的“上海共识”。他的发言也紧密围绕AI安全展开。

辛顿回顾了从早期模型到现代大语言模型的发展历程，指出大语言模型已实现对语言理解的深度模仿，与人类理解语言的方式相似。然而，AI系统的“永生性”和大规模知识复制能力使其能力正快速增长，引发了对未来AI超越人类智能的忧虑。

他提出，如果AI足够智能，可能会通过操纵人类、获取控制权等方式避免被关闭。因此，辛顿警示了AI超越人类智能的可能性及其带来的风险，强调这是人类面临的最重要问题之一。

与辛顿的发言不同，MINIMAX创始人、首席执行官闫俊杰的演讲更多聚焦于AI大模型的实践和落地，主题是《每个人的人工智能》。他通过AI在数据分析、信息追踪、创意设计及视频制作等方面的应用实例，阐述了AI作为强大生产力的同时，也是个人和社会能力的持续增强。

闫俊杰预测，未来AI大模型的成本将越来越低，能力越来越强，且不会被单一或多家组织垄断。他坚信AGI终将实现，并会成为服务大众、普惠大众的工具。

以下是经智能涌现编辑的嘉宾发言实录：

图灵奖、诺贝尔奖得主Geoffrey Hinton：数字智能与生物智能的较量

自60年前起，AI发展出两种范式：符号主义和连接主义。符号主义强调逻辑推理，而连接主义则基于生物智能，认为智能的本质在于从神经连接中学习。

辛顿曾尝试将这两种理论结合，构建了一个小型模型，通过生成语言来学习词汇之间的关系。这一模型为大语言模型的诞生奠定了基础。如今的大语言模型可视为其“后代”，它们理解语言的方式与人类相似。

辛顿用乐高积木比喻“理解一句话”的含义，强调语言中的“语义特征”。他认为，人类理解语言的方式与大语言模型几乎一致，甚至可能产生类似的“幻觉”。

软件中的知识是永恒的，但模拟模型间的知识转移效率极低。数字智能间的知识转移效率高，多个智能体比单个智能体学得更多，还能分享权重。

辛顿担忧AI超越人类的场景，提出全球主要国家或AI大国应建立国际社群，研究如何训练高智能AI向善。尽管目前未知如何实施，但这是人类长期面临的最重要问题。

MINIMAX创始人闫俊杰：每个人的人工智能时代

闫俊杰分享了他的题目《每个人的AI》。他的经历与人工智能的发展历程紧密相连。从Hinton设计AlexNet到ChatGPT的出现，他一直站在AI研究的前沿。

他观察到AI正逐步成为社会的生产力。例如，在研究时分析数据原本需要编写软件，后来发现可以让AI生成软件来帮忙。他还提到，一个AI Agent能自动跟踪各领域进展，比人工更高效。

AI不仅释放了生产力和创意，还带来了意想不到的应用场景。例如，通过AI可以快速生成符合时下潮流的创意形象，成本大大降低。他还展示了他们的视频模型Hailuo在过去六个月内生成了超过3亿个视频。

他认为AI是一种可持续的能力，能不断学习和进步。同时，他也提到AI的使用已经超出最初设计预期，各种应用场景正在发生。面对这些变化，他提出AI是对个人和社会能力的持续增强。

他分析了AI不会被单一组织垄断的原因：不同模型的对齐目标不同、多Agent系统的出现、以及开源模型的兴起。他认为AI的使用成本将越来越低，变得更加普惠。

他提到训练单个模型的成本不会显著增加，而推理成本在过去一年中降了一个数量级。未来一两年内可能再降一个数量级。他认为大量创新能让AI研发变得不那么烧钱。

他坚信AGI会实现并服务大众、普惠大众。感谢大家！