AI教父辛頓獲諾貝爾物理獎!他曾說「對畢生工作感到後悔」、狠心離開Google,發生什麼事?
AI教父辛頓獲諾貝爾物理獎!他曾說「對畢生工作感到後悔」、狠心離開Google,發生什麼事?
2024.10.08 | AI與大數據

2024年的諾貝爾物理學獎,頒給了美國科學家霍普菲爾德(John Hopfield)及人工智慧領域先驅者辛頓(Geoffrey Hinton),以表彰他們「透過人工神經網路實現機器學習的基礎性發現和發明」。

負責諾貝爾物理學獎評選的瑞典皇家科學院指出,今年的兩位得主使用物理學工具開發了各種方法,這些方法為當今強大的機器學習奠定了基礎。霍普菲爾德創建了一個聯想記憶體,可以儲存和重建圖像及其他類型的數據模式。辛頓則發明了一種可以自主發現數據特性的技術,從而執行如識別圖像中特定元素等任務。

「這兩位得主的工作已經帶來了極大的益處。在物理學中,我們在許多領域使用人工神經網絡,例如開發具有特定屬性的新材料。」諾貝爾物理學獎委員會主席艾倫·蒙斯(Ellen Moons)說。霍普菲爾德與辛頓自1980年代以來,均在人工神經網絡領域進行了重要研究。

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圖/ The official website of the Nobel Prize

有「AI教父」之稱的辛頓,一直都是人工智慧領域最受尊敬的先驅之一。也許有人記憶猶新,辛頓在去年5月才毅然決然離開任職十年的Google,正是對人工智慧風險深深地擔憂,讓這位深度學習大佬直言:「我對自己的畢生工作,感到非常後悔。」

當時他是怎麼想的?以下為2023.5月報導:

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圖/ The official website of the Nobel Prize

入職Google 10年後,AI教父辛頓選擇離職。對於造就了如今AI技術繁榮的神經網路,Hinton表示:這是我畢生的後悔。

深度學習泰斗、神經網路之父辛頓突然宣布離職Google。

紐約時報的報導中,辛頓直接警示世人:注意,前方有危險,前方有危險,前方有危險!

而正是對人工智慧風險深深地擔憂,讓這位深度學習大佬直言:「我對自己的畢生工作,感到非常後悔。」

如今,距離辛頓入職Google,剛好十年。

對於辛頓此舉,有人甚至勸說,「應該將關注人工智慧安全常態化,而不必辭去工作」、「 這更應該是你留下來的理由。因為世界是不會停止的,像你這樣的偉大人物應該堅持下去,並將人工智能發展的更好」、「你應該勸說你的學生Yann LeCun和Ilya Sutskever。」

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對於Geoffrey Hinton辭職,網友認為他應該留下來關注AI安全問題。
圖/ 36氪

值得一提的是,ChatGPT背後真正的英雄正是OpenAI的聯合創始人兼首席科學家Ilya。

科技圈連署籲暫停AI研發,Geoffrey Hinton態度備受關注

被稱為「AI教父」的辛頓,一直都是該領域最受尊敬的先驅之一。

今年3月末,萬名大佬簽字發出連署信,呼籲暫停訓練比GPT-4更強大的AI六個月。

圖靈三巨頭中,Bengio高調簽名、LeCun旗幟鮮明地反對,唯有Hinton一言不發,耐人尋味地保持沈默。而Hinton提出離職的時間,正是在此之後的4月份。

從他的推特上可以看出,無論是最近GPT-4等超強AI引發的巨大爭議,還是谷歌高層的劇烈動蕩,Hinton都始終保持緘默,不發一言。

許多人關注著這位AI教父的態度。

在CBS的一次採訪中,辛頓表示「我們幾乎已經讓電腦學會如何自我改進了,這很危險,我們必須認真考慮,如何控制它。」

從人工智慧的開創者到末日預言者,辛頓的轉變,也標示著科技行業正處於幾十年來最重要的一個拐點。先驅的沈痛反思,讓我們終於不能再掩耳盜鈴,假裝沒有看見AI可能給人類社會引發的深刻改變和巨大危機了。

蓋茨等許多大佬認為,ChatGPT可能與上世紀90年代初網路瀏覽器一樣重要,並可能在藥物研究、教育等領域帶來突破。 與此同時,令許多業內人士不安的是,他們擔心自己所做的研究,正在向外釋放某種危險。

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Geoffrey Hinton宣布離開Google。
圖/ 36氪

因為生成式人工智慧可能已經成為產生錯誤訊息的工具。並在未來的某個時候,可能會對人類構成威脅。在Hinton看來,如何防止壞人利用它做壞事,我們還未能找到方法。

在3月底呼籲暫停超強AI六個月的公開信發出幾天後,人工智慧促進協會的19位領導人也發布了公開信,警告AI的風險。

其中就包括微軟的首席科學官Eric Horvitz,而微軟已在一系列產品中(包括Bing搜索引擎中)部署了OpenAI的GPT技術。

在喧囂的反對浪潮中,辛頓卻並未在這兩封信上簽名。他說,自己在辭去工作之前,並不想公開批評谷歌,或其他公司。忍到上個月,辛頓終於下定決心,通知Google自己即將辭職。

選擇離職Google後,辛頓終於可以暢所欲言地談論AI的風險了。

我對我的畢生工作,感到十分後悔。
我只能這樣安慰自己:即使沒有我,也會有別人。

上周四,他與谷歌母公司Alphabet的CEO皮蔡(Sundar Pichai)通了電話,但他表示不便透露此次談話的細節。

作為一家大公司,Google對於AI的態度一向保守,甚至保守到,眼睜睜看著自己在聊天AI機器人之戰中被甩在後面。

早在2015年,Google的圖像識別AI曾將黑人標記為「大猩猩」,招致的批評讓谷歌成為驚弓之鳥。

在OpenAI推出Dall-E 2、名震全球之前,谷歌就有類似模型,但並沒有發布,因為谷歌認為需要對AI生成的內容負責。

而早在2021年,Google就已有了類似ChatGPT的LaMDA聊天機器人,但始終未發布。直到2022年11月底,OpenAI憑ChatGPT占盡風頭。

如今,Google首席科學家Jeff Dean在一份聲明中表示:「我們仍然致力於對人工智慧採取負責任的態度,我們正在不斷學習了解新出現的風險,同時也在大膽創新。」

開啟歷史,見證歷史:以神經網路研究獲得圖靈獎

1972年,辛頓在愛丁堡大學開始了他的研究生生涯。 在那裡,他首次開始研究神經網絡——一種通過分析數據來學習技能的數學系統。

當時,很少有研究人員相信這個觀點。但這成了他畢生的心血。

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圖/ 36氪

2012年,辛頓和他兩名學生Ilya Sutskever和Alex Krishevsky建立了一個神經網路,可以分析數千張照片,並自學識別花、狗和汽車等常見物體。神經網路成為他與兩名學生共同創建的公司DNNresearch背後的突破性概念,該公司最終在2013年被以4400萬美元收購。

2018年,辛頓、Yann LeCun和Yoshua Bengio一起因對神經網路的研究獲得了2018年的圖靈獎,而神經網路正是ChatGPT、Bard等聊天機器人背後的奠基性技術。而辛頓的學生Ilya Sutskever,也在後來成為OpenAI首席科學家。

黃仁勳、OpenAI首席科學家Ilya Sutskever
黃仁勳與OpenAI首席科學家Ilya Sutskever。
圖/ Nvidia Blog

大約在同一時間,Google、OpenAI和其他科技公司開始構建從大量數字文本中學習的神經網路。那時的Hinton認為,這是機器理解和產生語言的一種強大方式。當然不得不承認,比起人類處理語言的方式,神經網路還是力不能及。

2022年,隨著Google和OpenAI利用大量數據構建超強AI。Hinton的觀點發生了重大轉變。他仍然認為這些系統在某些方面不如人類的大腦,但它們在其他方面正在超越人類的智力。

GPT-4發布當天,Hinton曾表示,

毛蟲吸取了營養之後,就會化繭為蝶。而人類提取了數十億個理解的金塊,GPT-4,就是人類的蝴蝶。

辛頓稱讚的背後,讓許多人看到超強人工智慧系統的智力已經非同尋常。

對此,辛頓談到人工智慧技術時表示,隨著科技公司改進人工智慧系統,它們變得越來越危險。

看看五年前和現在的情況,如果還要繼續傳播這項技術,後果就太可怕了!。

在Google十年生涯中,辛頓一直看好Google在人工智慧技術上謹慎的態度。他表示,直到去年,Google一直扮演著這項技術的「合適管家」角色,謹小慎微地不去發布可能造成危險的AI。

這恰恰解釋了,為啥Google在這波人工智能浪潮中落後的原因。但是現在,微軟為其必應搜索引擎接入GPT-4的能力,已經讓Google焦急地不得不做點什麽。

辛頓稱,科技巨頭們正在進行一場可能無法阻止的競爭。

他眼下擔心的是,網路上將充斥著虛假的照片、影片和文本,人們也無法去辨別什麽是真實的,什麽是虛假的內容。 他甚至還擔心,人工智慧技術遲早會顛覆就業市場。

如今,像ChatGPT這樣的聊天機器人往往能很好地輔助人類工作,甚至取代律師助理、私人助理、翻譯、以及其他處理死記硬背任務的人。未來,他表示自己很擔憂,GPT-4叠代會對人類構成威脅,強AI從大量數據中能夠學到意想不到的行為。

人工智慧系統不僅可以生成代碼,而且自己運行代碼。前段時間爆紅的Auto-GPT就是一個非常典型的例子。

他擔心有一天真正的自主武器ーー那些殺人機器人ーー會成為現實。

上世紀80年代,辛頓曾是卡內基梅隆大學的電腦科學教授,但因為不願接受五角大樓的資助,他選擇了離開CMU,前往加拿大。當時,辛頓強烈反對在戰場上使用AI,他將其稱為「機器人士兵」。

在一些人看來,類似的系統實際上比人類更聰明。辛頓表示自己曾經認為,這太離譜了,最起碼要30-50年,甚至更久才能實現。

而現在,我不再那麽想了。

許多其他專家,包括辛頓的許多學生和同事,說這種威脅還僅是一種假設。

他指出,Gogole和微軟,以及其他公司之間的競爭,將升級為一場全球性競賽。如果沒有某種全球性的監管,這場競賽將不會停止。但他表示,這也不是絕對的。與核武器不同,我們無法知道哪個公司或國家,是否在秘密研究這項技術。

對AI看法太悲觀?Geoffrey Hinton辭職下一個會是誰?

有網友認為,辛頓對於的AI的看法太悲觀了。

「我見過的ChatGPT積極應用案例遠多於消極的,但現在的趨勢是把AI描繪成邪惡的煉金術。這些擔憂是合理的,我們會學習,我們會糾正它,然後我們會繼續前進。 」

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圖/ 36氪

甚至有網友將其比為天網,但我們還不能將其關閉。「人工智慧就像潘朵拉的魔盒一樣,一旦打開就無法關閉。」

還有人對Google「負責任」這一觀點提出異議: 包括,使用Breitbart訓練AI模型;讓負面訊息在YouTube上大肆傳播(反過來又為推薦算法提供依據);散布有關安全和隱私的科學假訊息;開除專家 。

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圖/ 36氪

也有人提出疑問,谷歌和DeepMind合並這一事,與此相關嗎? 最後也有網友說,連辛頓都離職了,下一個會是?

延伸閱讀:
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本文授權轉載自:36氪

關鍵字: #Google #AI
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從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手
從「存資料」到「用知識」:網創資訊攜手浪LIVE,讓 AI 成為最懂企業的內容幫手

對已經成熟發展的企業來說,最大的挑戰不是如何創新,而是經驗無法有效傳承,而生成式 AI 的價值正在於此,它讓分散的知識從「共同保存」走向「即時運用」,使組織得以在既有經驗之上,持續累積能力並向上成長。

由旭瑞文化傳媒成立、全台最大直播平台浪LIVE,正是這種轉變的最佳寫照。「我們其實一直都有在整理內部的知識、技術文件和作業流程規範,但做法比較像是集中在倉庫裡,雖然找得到,卻不一定用得快。」旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷(James)形容。

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浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」
圖/ 數位時代

為此,浪LIVE 攜手網創資訊導入 AI 知識管理系統 NAVI,打造出一顆可以分析與調用歷史資料並產製新內容的「企業智慧大腦」,讓經驗不再只是被保存,而能實際參與日常營運流程。網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明,這是因為 NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,故能真正融入浪LIVE使用場景,提升文章產製與活動規劃的效率。

用 AI 提速,回應高頻、快節奏的營運需求

作為直播產業的領導平台,浪LIVE 不僅市占率超過 50%,每月活躍用戶數更高達 40-50 萬人。能夠寫下高黏著度、高互動率的成績,除了堅持以才藝直播為主軸、在市場上做出差異化特色,快速更新的內容與密集的行銷活動,同樣是浪LIVE 維繫用戶黏著度的關鍵。

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旭瑞文化傳媒技術研發中心技術總監黎欣捷表示,透過NAVI能夠有效提升文章產出與活動企劃的效率。
圖/ 數位時代

黎欣捷表示,浪LIVE 每日都會更新社群貼文與文章內容、每個月平均規劃約 20 至 25 檔活動,不僅內容產出量龐大,對速度的要求也極高。編輯團隊在完成採訪後,必須在最短時間內產出文章,且要符合品牌的風格和版型,而營運團隊不僅要不斷發想新的玩法,還得預先估算不同設計下的投資報酬率、參與人數等機率,以確保活動能兼顧創意與成效。

這種高頻的營運節奏不僅極具挑戰性,還容易使團隊感到疲憊。因此,浪LIVE 開始思考如何利用 AI 來提升文章產出與活動企劃的效率,而 NAVI 正是思考後的最佳解答。

應用場景1:文章產製,不再從零開始

吳炳鈞進一步說明,網創資訊如何協助浪LIVE 將 NAVI 應用於文章產製與活動企劃。

先就文章產製來看,網創資訊將浪LIVE 過往累積的大量文章匯入 NAVI,由系統學習品牌文章的語氣與編排方式,及不同編輯的寫作風格並加以分類。之後,編輯只要提供採訪逐字稿或相關素材,並指定想要的文章風格,NAVI 便可依此生成初稿,再由編輯進行調整與潤飾,大幅加快整體產出速度,也讓編輯可以將更多心力投入內容品質的把關與主題發掘,用快速更新而主題有趣的文章,吸引會員持續留在平台。

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網創資訊總經理吳炳鈞進一步說明, NAVI 將浪LIVE既有資料整理成可被運用的知識基礎,並在此基礎上生成內容,才能真正融入浪LIVE使用場景。
圖/ 數位時代

吳炳鈞強調,NAVI 不是憑空寫文章,而是根據企業過去累積的內容與規範來生成,這樣的產出結果,才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是,網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如,NAVI 可以整合圖片和文字,生成一篇圖文並茂的文章,並同步輸出對應的 HTML 程式碼,浪LIVE 編輯只需貼至後台系統,就能完成上稿作業,不必再花費大量時間去調整版面配置。

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網創資訊業務經理Hailey Ouyang表示,NAVI 在產出文章的同時,可以同步輸出對應的 HTML 程式碼,減輕浪LIVE 編輯的上稿作業負擔。
圖/ 數位時代

應用場景2:活動規劃,從歷史經驗找出新玩法

再就活動規劃來看,網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI,由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡,之後,團隊成員只要輸入關鍵字,NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合,作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為,NAVI 就像一位資深顧問,不僅提供更多元的視角與玩法建議,縮短活動規劃所需的時間和心力,也能即時調閱過往經驗,協助團隊跳脫個人思考盲點,避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例,說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配,因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物,這使得團隊成員在規劃活動時,常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後,系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。

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NAVI可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議,協助浪LIVE團隊在規劃新活動時,更有效率地運用既有資源。
圖/ 網創資訊

不只生成內容:NAVI 三大特色,讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外,網創資訊也從企業管理需求出發,規劃出以下 3 大系統特色,使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一,NAVI 支援至少 20種大型語言模型,能因應不同使用需求,處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二,系統可部署於私有雲或地端環境,讓資料能留在企業內部,降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三,整合 AD 身份驗證與授權機制,可依部門和角色別去設定資料存取權限,確保 AI 在回應問題或產生內容時,只會引用該使用者可存取的資料範圍,避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充,由於系統可進行部門切割,也能進一步統計各單位的使用量,方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI,而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出,因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統,從而發展上述系統設計。近年來,因應 AI Agent 趨勢,網創資訊亦將相關概念融入 NAVI,使系統具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。

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網創資訊PM Keith Hsu指出,NAVI 融入 AI Agent 概念後,具備更高的主動性,能依任務需求串接不同資料庫與內部系統,協助使用者完成特定工作流程。
圖/ 數位時代

未來,網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作,逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中,共同發掘更多具體的應用靈感,並視需求開發對應功能,持續放大知識與經驗的價值,讓技術不只停留在工具層次,而能真正轉化為企業成長的動能。

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