“人工智能教父”：我为何离开谷歌

本·拉扎勒斯

就在我见到杰弗里·欣顿的十分钟前，《纽约时报》宣布了他即将离开谷歌的消息。深耕人工智能几十年后，如今的欣顿认为人工智能可能会消灭人类。他在伦敦北部的家中说：“就好像外星人早已降落到我们的星球上，我们却浑然不知，因为它们也说着一口地道的英语。”欣顿还告诉我，他已经好几个月睡不着觉了。

| 对待人工智能的态度大变 |

年近76岁的欣顿在人工智能领域引发过两次革命性巨变：第一次是依靠他研究的神经网络，即一种与人类大脑构造非常相似的计算机功能结构；第二次是凭借深度学习技术，让人工智能得以从海量数据中提炼并提取模式与概念。20世纪70年代和80年代，虽然业内基本已经放弃神经网络，但欣顿依旧坚持不懈地研究。1986年，他设计出第一个聊天机器人程序，当时称作“语言预测模型”。2012年，他又研发出一种基于深度学习的人工智能，这便是“聊天生成预训练转换器”的智能基础。

欣顿来自一个诞生过多位数学家和科学家的家族。他曾祖父乔治·布尔构想出的布尔代数为整个数字时代奠定了基础。他过去也曾对人工智能心怀不安，但只是担心应用受限，并未质疑其基本原理。他厌恶自主武器的研发，后来因为美国国务院资助人工智能项目而辞去了美国的工作。他还一直苦恼人工智能拥有炮制大量假新闻的能力。“我以前总是不够重视人类面临的生存威胁，忽视了人工智能存在消灭人类的风险。”欣顿说，“现在我认为非常有可能出现这种局面。”

那么，欣顿究竟为何态度大变？“谷歌有一个名叫‘通路的大型语言模型，可以解释一个笑话的笑点在哪儿。这个模型让我大为震惊。我得出一个结论——这可能是一种更高级的智能表现形式。若事实果真如此，那这个模型将取代我们。”

人工智能消灭几十亿人的可能性有多大？“所有这一切都是未知的领域……我不想给出确切的数字。”欣顿边说边从厨房餐桌前站起身，走向烤箱。我赶紧表示希望得到具体的数字。于是，他回答道：“那就让我粗略地总结一下法国哲学家布莱兹·帕斯卡说过的话吧。如果你有两个选择（比如，人工智能杀或不杀人类），而你对正在发生的事所知甚少，那你就应该说可能性为50%。”

人工智能领域的下一座里程碑将是通用人工智能，其能力至少与人类思想家相当。“我们即将研发出比我们自己还聪明的东西，这种情况在人类历史上还是第一次出现。”欣顿说，“尽管人工智能依旧需要消耗大量能源，但目前其智能水平已可媲美人类。就算尚不能匹敌，差距也在逐渐缩小。许多人认为人工智能很快就会变得比人类更聪明。用不了100年，也用不了50年——或许只需20年，甚至只需5年。一旦數字智能取代生物智能，我们或许就要迈入进化的新阶段。我们大概会成为历史。”

欣顿曾于2018年获得有“计算机界诺贝尔奖”之称的图灵奖。他让我举出“高水平智能受低水平智能支配的例子”。我尴尬地“嗯”了几声后，他打破了僵局。“新冠疫情或许可以算一个。病毒没有多聪明，不会决定接下来应该发生什么——病毒只是不管不顾地要毁掉我们。”欣顿说，“还有一个例子，那就是母亲和婴儿。不过，母亲是出于对孩子健康的关心，所以才禁不住孩子哭泣。就智能而言，母亲和婴儿之间不会有那么大的差异，婴儿的智能也不会发育到远在我们之上的水平。”

| 人工智能领域掀起激烈竞争 |

为在人工智能领域争得领军地位，几大科技巨头可谓拼得轰轰烈烈。欣顿称：“不难想象，恶果已经酿成，一发不可收拾。”

然而，欣顿为谷歌百般辩解（2012年，他以4400万美元的成交价将自己的公司卖给谷歌，后又在多伦多成立谷歌人工智能研究实验室），却指责微软挑起市场战争。“谷歌在人工智能领域已领先多年。尽管早就研发出聊天机器人程序，但是出于责任，谷歌一直没有对外发布。只有身为行业领导者才能做到这一点。微软为“开放人工智能”研究中心提供资助，用于研发聊天生成预训练转换器所需的计算技术。一旦这家研究中心将其研发的转换器交给微软，那么谷歌别无选择，只得发布自己的聊天机器人程序。”

“开放人工智能”研究中心的首席科学家伊利亚·萨茨基韦尔曾是欣顿的学生。“我经常和他聊天。”欣顿说，“他非常担心，但他认为，即使研究中心停止研究也解决不了问题。”

鉴于各大国之间的激烈竞争，对于是否能采取什么制动措施，欣顿持悲观态度。“我认为，根本不可能停下来。技术竞争会一直持续下去。”

欣顿是否对自己的毕生事业感到后悔？“我其实不怎么后悔。标准的说辞就是，即使我不做，别人也会做。”欣顿说，“而且直到最近，人工智能的好处似乎依旧非常明显。它的风险好像远在天边，虚实难辨。继续研究人工智能或许会是个不幸的决定，但在当年，这可是明智之举。”

| 人类大脑与人工智能的差距 |

欣顿的态度之所以发生了180度的转变，根本原因在于他担心人类大脑不像数字智能那样出色。他说：“人们以前总认为，人脑最智能，我们一直制造的东西不过是人脑的拙劣仿制品。我研究了50年人工智能，其中49年里我都认为人脑更智能。”

欣顿解释称，人脑的运行功率非常低，大约30瓦，但却拥有百万亿计的神经元连接。这意味着，向他人学习“是一件缓慢又痛苦的事情”。

数字智能需要消耗更多能源，但能在整个网络实现信息共享。欣顿说：“如果我们精密搭建，就能拥有成千上万个智能体。一个智能体学到的东西，其他所有智能体立刻掌握……它们可以处理比我们多得多的数据，还能发现我们永远发现不了的各种事情。”

“可以想象一下，如果你身患罕见病，前去就医。要是医生以前见过这种病例，哪怕只见过一例，那么你也是幸运的。接着再想想，如果这位医生接诊过1亿个患者，其中好几十个与你患有同种罕见病。”正如欣顿所说，将人工智能应用于医疗等领域，的确能收获“了不起”的短期效益。“只要是人类应用智能的领域，人工智能都帮得上忙，”欣顿笑着补充道，“尤其是稍显欠缺敏锐洞察力的领域，比如法律行业。”

欣顿究竟认为数字智能会给人类造成怎样的伤害呢？他说：“设想一下，人工智能不仅可以回答问题，还有能力在这个世界上执行各种动作。其中一个小小的动作是上网查阅信息，而聊天机器人最初是没有这种能力的。再想想，你有一个家用机器人，你告诉它做什么，它就会做什么。但是，这个家用机器人将来会变得比你聪明得多。你敢保证它会继续照你说的做吗？没有人知道答案。我们有点像巫师的学徒，控制不住自己造成的混乱局面。”

| 人工智能的进化潜力 |

欣顿的一大担忧是：人工智能在不断进化的过程中能学会创建子目标，以便更高效地实现主目标。然而，创建出来的子目标不一定与人类的目标一致，我们将因此受到人工智能摆布。

“想想看，儿童餐椅里坐着个婴儿，妈妈给了他一把勺子让他自己吃饭。接下来，这个婴儿做的第一件事是什么呢？他把勺子扔到地上，然后他妈妈把勺子捡了起来。他看了看妈妈，又把勺子扔到地上。”欣顿说，“这个婴儿在试着控制自己的妈妈，其行为背后有个充分的理由——你拥有的控制力越强，就越容易实现自己的其他目标。所以通常说，拥有权力是好事，因为权力能让你实现其他目标……人类未来必然会赋予人工智能创建子目标的能力，因为这样运行起来更高效。一旦拥有能力，人工智能立刻会创建的子目标之一便是获取更多权力，因为这样做任何事都会更容易。”

即使人工智能可以操纵我们为提高效率创建子目标，它就一定想获取更大的权力吗？欣顿表示，这就轮到进化论发挥作用了。他说：“进化的一个基本原理是，同一物种的两个品种中，能产下更多可存活后代的品种胜出。胜出的品种最终会取代另一个品种。这个过程在奥密克戎之类的病毒身上发展得十分迅速。传染能力更强的病毒获胜。这个基本原理适用于所有物种。进化就是这么一回事。能产下更多可存活后代的品种获胜。”

欣顿说：“现在假设有很多种不同的通用人工智能，谁将胜出？能复制出更多‘自我的便是赢家。我担心，如果哪天通用人工智能产生了应该复制出很多个‘自我的想法，那么最擅长自我复制的那种通用人工智能就会消灭其他的。目前尚不清楚友好地对待人类是否有助于它们复制出更多‘自我。我不明白为什么我们不能与通用人工智能一起进化。”

对我们来说更糟糕的是，人工智能死不了。欣顿说：“就算系統中的一台数字计算机坏了也没关系，系统存储的信息并没有丢失。同理，只要你把信息保存在某个存储介质里，那么一旦找到另一台数字计算机，信息便‘死而复生了。”

那么，面对狡猾的人工智能，拔掉插头或切断电源也阻止不了它们吗？欣顿对我笑了笑，然后套用《2001太空漫游》里超级电脑“哈尔”的话说：“对不起，戴维。我无法回答这个问题。”

[编译自英国《旁观者》]

编辑：马果娜