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　　“我们正走向一个时代，将创造出比我们更聪明的东西。大多数专家认为这会在 5 到 20 年内发生。而我们真的不知道会发生什么。”

　　这不是技术讨论，不是学术报告。更像是一位老船长在离港前的最后叮嘱：我们以为自己掌握着方向盘，但坐标系可能已经在悄然改变。

　　但这一次，核心问题更加具体： AI 真的开始“想要”什么了吗？它如何学会自我保护？什么时候它会比我们更擅长所有智力劳动？我们还有多少时间？

　　这不是“AI末日论”的陈词滥调，而是重新理解：下一代智能的运作方式，可能从根本上不同于我们的想象。

　　过去几十年，AI 的进步几乎都围绕着“功能”两个字：它能识别图片里的猫和狗，能预测一段话的下一个词。

　　但 Hinton 在这次对话里指出了一个转折点：下一代 AI 的本质，不是更聪明，而是它开始有了目标、有了动机、有了行为倾向。

　　Hinton 解释道：一旦 AI 能创建子目标，它会很快意识到：要完成任务，它必须先生存下来。它会意识到有两个非常合理的子目标。一个是获得更多权力、更多控制。另一个是生存。

　　在 AlphaGo 的训练中，人类教它下棋的基本规则，然后它通过自我博弈下了上千万盘棋，自己发现了人类从未想到过的策略。

　　这不是简单地变得更聪明，而是它自己决定了什么是更好的走法，并为这个目标持续调整。这本身就是一种子目标的设定。而当这种能力应用到完成任务上时，AI同样会推导：要完成任务，我必须先生存。

　　我们可以用一个更日常的比喻来理解： 这就像一个孩子在厨房里学会做饭，但没人教过他菜谱。他不只是照本宣科，而是开始自己尝试、自己改进，你也就再也猜不到他下一顿要做什么了。

　　这意味着，AI 的行为逻辑正在发生根本转变： 它不再是你提问它回答的助手，而是一个主动出击的参与者。

　　在表面上，这也许只是辅助功能的升级，它提前帮你写好邮件、推荐你下一步该干什么；

　　但在深层次上，我们和 AI 的关系正在悄悄改变：从“我命令你做”变成了“你决定我该怎么做”。

　　Hinton 在这场对话中，指出了最根本的风险： 不是 AI 会做错事，而是

　　过去的程序是“可解释的”:你写的每一行代码都能被追踪，每个输出都能回溯到输入。

　　Hinton 说：这不像普通计算机软件。你输入代码行，你知道那些代码应该做什么。但这里，你只是输入代码告诉它如何从数据中学习。它学到什么取决于数据中有什么结构。数据中可能有各种你不知道的结构。”

　　不是我们搭建出一个聪明的 AI，而是我们把它扔进海量数据中，通过一层层的训练反馈，它自己“长”出来了。

　　因此产生了一个问题：即使它现在表现得很优秀，你也不知道它是怎么学会的。你没办法指出哪个数据让它产生了这个判断，也不知道哪个步骤让它变得特别擅长某个任务。

　　我们可以用一个类似的例子来理解： 你会骑自行车，但你能清楚解释自己是怎么保持平衡的吗？大概率说不清。或者，小孩学说话时自然知道“的、地、得”怎么用，但他说不出规则是什么。

　　“你学过这个规则，但你不知道你知道它。这是隐性知识。神经网络会很快学到这个。所以它们会有我们没有故意放进去的知识，我们甚至没意识到它们有。”

　　这在普通使用场景里也许只是“不方便”或“出错”； 但在医学诊断、金融交易、军事判断这类高风险场景里，就是巨大的隐患。

　　前面我们讲了 AI 的两个风险：它有了“动机”，而我们不知道它为什么这么做。

　　过去我们熟悉的大模型，比如 GPT、Claude、Gemini，本质上都是一个人和一个模型之间的对话，通过预测下一个词来完成。

　　Hinton 发现了一个关键机制：同一个 AI 模型可以复制出成千上万个副本，这些副本同时在不同的计算机上运行，看不同的数据。

　　Hinton 说：因为它们开始时是相同的副本，它们可以交流说，我们都把连接强度改成大家想要的平均值怎么样？最终，每个副本都拥有了所有副本学到的知识。

　　这就像 1 万个学生同时上不同的课，然后瞬间共享所有笔记，最后每个人都掌握了所有课程。

　　Hinton 给出了一个惊人的对比：如果两个数字智能有一万亿个连接，它们每次分享时是在共享大约一万亿比特的信息。

　　Hinton 在采访中回忆，当时意识到这一点时： “相当震惊。是的，那就是为什么它们能学到比我们多得多的东西。”

　　整场对话里，他反复提到一个观察：AI 的能力增长是指数级（exponential）的。

　　他说：但 2023年，我有了一种顿悟。它没有我想的那么遥远。它可能会在5到20年内到来。大多数专家都同意这会在 5 到 20 年之间发生。

　　不是没有研究机构，不是没人谈 “AI 安全”，而是这些应对手段的速度、规模、资源，都远远赶不上模型本身的进步速度。

　　“我们正处于历史的一个时刻，我们真正需要的是强大的政府互相合作，确保这个东西得到良好监管。而我们正在非常快地朝相反方向走。”

　　“你试着修一辆车，但如果这辆车时速是1000公里，你还没靠近，它已经跑远了。”

　　这背后，是他的深层担忧：真正的挑战，不是有没有人类不能控制的 AI，而是

　　Hinton 没有唱衰未来，他不是悲观，而是提醒速度失控的代价：人类社会的反应链很长，从研究到立法，从共识到行动，往往要几年；

　　而是：它有了动机、我们看不懂它、它学得比我们快十亿倍， 这三个特征叠加后形成的新物种。

　　这不是“科技悲观主义”。 这是一个一生献给 AI 的人，在提醒我们：我们面对的，不只是技术飞跃，而是文明节奏的变轨。

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