这对杰弗里·辛顿来说一定是一个苦乐参半的时刻。一方面，他刚刚获得了这个星球上最负盛名的奖项之一，以表彰他一生在人工智能方面的工作。另一方面，他去年一直在警告人工智能潜在的生存灾难。

　　辛顿对人工智能可能很快超过人类智能表示担忧。“在5到20年的某个时候，”他去年春天告诉《环球报》，“人工智能有50%的几率会比我们更聪明。当它变得比我们更聪明时，我不知道它接管的可能性有多大，但在我看来，这是很有可能的。”

　　人工智能是一种技术，一种工具。像任何工具一样，它的用途是由使用它的人决定的。人类仍然可以决定如何使用人工智能，而且必须在这个决定从我们手中滑落之前做出决定。

　　想想计算技术已经走了多远。19世纪数学家乔治·布尔（George Boole）提出了一个看似简单的前提，计算机就是建立在这个前提之上的。他设计的二元逻辑的代数系统只允许真或假的陈述，用不同的运算符来得到逻辑上合理的结论。在描述大象时，例如：如果（颜色=灰色）和如果（有鼻子=是），那么它通过了大象的测试。但它也通过了灰色轿车的测试。每一个不一致的识别数据都需要被编码到这样一个程序中，这样它才能正确地识别大象而不是汽车。

　　但现在，由于辛顿在神经网络方面的研究，计算机程序能够模仿人脑的基本功能，在信息点之间同时形成多条通路，辨别相关数据的节点。这些程序能够看到同样的图像，然后说，是的，它是灰色的，是的，它有一个躯干，但它也有松软的耳朵，而且明显没有轮子。

　　随着这一非凡的进步，许多新的可能性出现了。

　　一方面是生成式AI提供的纯粹娱乐。奶酪从披萨上滑落？没问题：用胶水就行了。想知道威尔·史密斯吃意大利面是什么样子吗？生成人工智能也涵盖了这一点。

　　更严重的是，诊断医学已经有了有益的发展。多伦多一家医院发现，使用基于机器学习的早期预警系统可以使非姑息治疗死亡减少26%。人工智能识别中风的速度比人类检测快近40分钟，还能检测出放射科医生错过的癌症迹象。

　　另一方面，人工智能确实有能力造成伤害。撇开机器智能颠覆人类的理论风险不谈，人工智能已经在制造复杂而令人信服的网络钓鱼计划，导致虚假逮捕，并在互联网上充斥着大量虚假图像和视频。滑铁卢大学（University of Waterloo）的一项研究发现，只有61%的人能够区分假图像和真图像，而生成式人工智能正变得越来越有说服力。

　　随着工作被人工智能增强和取代，我们也面临着大规模裁员和工作根本性重组的前景。麦肯锡（McKinsey）调查的企业中，超过70%采用了人工智能。客户服务工作正在被大量取代。从作家、演员到视频游戏创作者，人工智能已经笼罩了创意产业。

　　正如辛顿所说，“真正的问题是，我们能保证它的安全吗？”

　　想想乔治·布尔关于真/假逻辑的简单陈述是如何为所有现代计算机技术提供框架的。我们所看到的计算机所做的一切都建立在二进制的基础上。四代人之后，布尔的曾曾孙杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）为我们提供了一个更为复杂的框架。有了这种新的认知能力，以目前的创新速度，再过四代，会发生什么变化？

　　从20世纪50年代的真空管驱动计算器到今天的智能手机，这条路线既不笔直，也不温和。如果没有坚实的护栏，人工智能的潜力一方面是更容易、更健康的生活，另一方面是不公正和不确定的生活。

　　辛顿先生建议我们谨慎行事，在我们还有时间的时候考虑一下我们要用这项技术做些什么。现在，选择权在我们手中。