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发布日期：2025-01-13 作者：开云
“超出人类聪明的AI可以用说话把持我们，也许会试图说服我们不要关失落开关。”
本年3月，由ChatGPT掀起的AI（人工智能）手艺革命背后的奠定性科学家、被誉为“AI教父”的杰弗里 辛顿（Geoffrey E. Hinton），曾对媒体说起他对AI“反噬人类”的耽忧。现在，在贰心中“危险和机缘并存”的AI，为他带来了诺贝尔物理学奖的声誉。
本地时候10月8日，瑞典皇家科学院公布，将2024年诺贝尔物理学奖授与美国普林斯顿年夜学的约翰 霍普菲尔德（John J. Hopfield）和加拿年夜多伦多年夜学的杰弗里 辛顿，以表扬他们“为鞭策操纵人工神经收集进行机械进修作出的根本性发现和发现”。
诺贝尔化学奖则部门授与了谷歌旗下DeepMind公司AI科学家德米斯 哈萨比斯和约翰 江珀，以表扬他们研发出的“Alpha Fold2”模子在卵白质布局猜测方面的成绩。
当AI初次成为诺贝尔奖的首要元素，这不但是对科学家的承认，也是对“AI辅助科学研究”这一利用趋向的必定，“诺贝尔物理学奖和化学奖都花落AI，既在乎料以外，又在情理当中。”复旦年夜学计较机科学手艺学院传授、上海市数据科学重点尝试室主任肖仰华告知彭湃新闻记者。
在他看来，AI在诺贝尔奖傍边占有相当比重，释放出传统的天然科学国际性的奖项向新兴学科迁徙的旌旗灯号。传统上人们认为，诺贝尔奖首要授与在传统天然科学范畴做出卓异进献的小我或组织。此次诺奖对人工智能等新兴学科的倾斜，标记着以人工智能驱动的科研体例已不再是“偏门”而是逐步走向“主流”，并取得传统天然科学范畴的普遍必定。
AI“攻占”诺贝尔奖意味着甚么？
“我做了这么一生科研，历来没见过AI这么一个行当。每三个月就有新冲破，每半年就要天翻地覆了。”国际闻名计较生物学家、复旦年夜学复杂系统多标准研究院首任院长、上海人工智能尝试室领军科学家马剑鹏向彭湃新闻记者坦言。
在他看来，曩昔50年中，“卵白质折叠问题”一向是生物学界的重年夜挑战。此前，生物学家首要操纵X射线晶体学或冷冻电镜等尝试手艺来破译卵白质的三维布局，耗时长、本钱高。几年前，科学家用计较机猜测复杂的卵白质折叠布局，准确率还不到40%。Alphafold呈现后，古迹呈现了。
2020年11月30日，Alphafold 2在卵白质布局猜测年夜赛CASP 14中，对年夜部门卵白质布局的猜测与真实布局只差一个原子的宽度，接近到达了人类操纵冷冻电子显微镜等复杂仪器不雅察猜测的程度，这是卵白质布局猜测史无前例的庞大前进。
“猜测卵白质布局，历来被认为是‘太阳底下最难的科学问题之一’。”马剑鹏暗示，他和洽伴侣、诺贝尔化学奖得主迈克尔 莱维特都曾认为，这一问题在他们的有生之年生怕很难完全解决，“但没想到人工智能‘Alphafold 2’的呈现了，让这个问题向前迈进一年夜步，真正表现了算法的气力，将诺贝尔化学奖颁给人工智能，是一个理所该当或很是得当的决议。”
马剑鹏认为，人工智能可以将求解的正确率年夜幅晋升，显示了“科学智能”研究范式的壮大。固然“Alphafold 2”和“Alphafold 3”并未完全解决卵白质折叠问题，但它给科学界带来了启迪：可以经由过程数据驱动，将人工智能利用在更多的科研范畴，让AI助手破解各类困难。
“人工智能此刻已成为一场新的手艺革命，或可以称之为东西革命。”肖仰华告知记者，在科学研究范畴，AI已成为鞭策社会前进和研究成长的最主要引擎。
肖仰华认为，诺贝尔奖授与人工智能相干研究现实上起到一个风向标的感化，这意味着传统天然学科必然会掀起尽力拥抱和进修人工智能、积极把人工智能的良多东西和方式融入到科学本身的科学研究中的高潮。“大师遍及认为，取得诺贝尔奖的科学家需要颠末几十年的研究，而AI打破了这必然律。将来可能会有愈来愈多年青学者利用AI东西在传统天然科学做出庞大进献，在短短几年以内取得诺奖，三四十岁摆布的诺奖者可能会年夜量出现，这个风向标的意义十分重年夜，也会对传统的天然科学研究造成庞大冲击。”
“此次的诺奖授与环境，可以说是打破了一向以来的评奖传统，可以说是诺贝尔奖评选的一次自我鼎新。一方面，这反应了诺贝尔奖委员会对该奖项意义的反思，以后的授奖会加倍地存眷手艺的实际影响，而非绝对意义的学术前沿。”中心财经年夜学经济学院传授、清华年夜学中国经济思惟与实践研究院研究员徐翔告知彭湃新闻记者。
另外一方面，这反应人工智能手艺带来的庞大冲击与科技界对这项手艺的无穷等候，申明科技界把人工智能当作了科学研究的底层手艺，这是曩昔良多年的获奖功效没有做到的。
“此次AI在诺奖取得成功，注解了学科年夜交叉、深交叉是趋向，AI改变了科研范式，冲破了传统科研体例天花板。经由过程量变鞭策质变，AI有望在将来助力更多学科范畴获得冲破。”国内助工智能专家张春龙向彭湃新闻记者暗示，对网友们的“ChatGPT取得诺贝尔文学奖”等等候，他认为，科学（科技）工程类学科可以由年夜系统AI助力，文学创作类的可能仍是需要人文和感情底蕴支持。
AI成长有甚么风险？若何操纵好？
“假定田鸡缔造了人类，那末你认为此刻谁会占有自动权，是人，仍是田鸡？”
客岁，辛顿本人在北京智源年夜会提出的问题仍在耳畔回响，在诺奖“爆冷”颁给AI后，人们也在质疑，AI是不是正在夺走科学家最主要的声誉，AI的高速成长，真的不会带来代替人类的风险吗？
“最后获奖的是AI算法背后的科学家和工程师，而非人工智能自己，今朝的人工智能手艺也未能到达离开数据+算力+算法自力运行的水平，素质上仍是人类的聪明，可是我们需要对人工智能下一阶段的成长抱有谨慎立场，用客不雅的目光对待并做好治理参与的预备。”徐翔坦言。
“历来不是AI可能代替人类，而是把握了AI这类进步前辈东西的具有者在裁减没有把握进步前辈东西的人，汗青车轮的成长轨迹一向如斯，任何一次手艺革命都是进步前辈手艺的具有者去裁减没有取得进步前辈手艺的人，构成了相对的竞争优势。”
在肖仰华看来，要看到AI在科学研究成长上的庞大潜力，也要意想到AI背后潜伏的风险和问题，以今朝AI的能力，即使未来成长很完美，素质仍然是东西，是对人类的辅助，需要人类科学家去指导、规范和改正，“由于AI很难具有人类科学家的原始立异能力，它不具有像爱因斯坦那样提出这类相对论，去注释物理现象，冲破传统牛顿力学对这个世界的机械力学的注释，从零到一的原始立异依然仍是人类科学家才有可能完成。”
肖仰华暗示，今朝AI成长存在两年夜首要短处，第一是AI会放年夜科技的两面性，当AI驱动科学研究以后，这意味着双刃剑的剑锋生怕要加倍尖锐，需要积极治理和管控其可能带来的风险。
更严重的是价值不雅念和伦理道德的挑战，“科技是火车头，全部人类社会是车身，今朝火车头动力实足，速度愈来愈快，愈来愈加快。可是全部人类社会是由一个个鲜活的个别构成的，是由还在遵守着传统伦理和价值不雅念的家庭构成的，一个个社区和小型社会群体组成的。我们还在遵守着几千年未变的文化价值、伦理、感情不雅念，这些是不成能做那末快的调剂的。”
在科技的强劲的带动下，出产力会快速成长，出产力快速成长就必将要求全部社会的上层建筑、伦理价值和感情不雅念随着去做顺应和调剂，迟缓调剂的社会上层关系和在科技带动下快速成长的出产力之间可能会降生新型的矛盾。
本年6月，2024年诺贝尔经济学奖得主麻省理工学院（MIT）传授达龙 阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）在接管彭湃新闻记者专访时暗示，对人工智能，很是担忧它成为将财富和权利从通俗人转移到一小群科技企业家的体例，“问题是我们没有任何须要的节制机制以确保通俗人从AI中获利，好比强有力的监管、工人介入、公平易近社会和平易近主监视。我们看到的‘不服等’是‘煤矿里的金丝雀’，意味着更糟的事行将到来。”
国产年夜模子若何起飞超出？
在360开创人周鸿祎看来，这一次诺贝尔物理学奖颁给计较机科学、颁给人工智能，具有标记和代表性的意义。
“从诺贝尔奖评审的角度来说，可能都已最先相信物理学的前沿靠人类是不敷的，要靠AI。将来所有学科的成长都离不开AI，未来可能生物学、化学、数学等其他科学的奖项也会发给计较机科学家，会发给对AI财产具有进献的人。可能今后各个科学的冲破，都要靠AI来鞭策。AI会成为人类科学研究的主要的东西，”周鸿祎暗示，AI正在改变这个世界，起首改变的是诺贝尔奖发奖的体例。
AI成为诺奖主流，无疑给AI财产成长带来了积极旌旗灯号，中国AI科研和年夜模子企业又该若何对标？
“中国历来不缺优异的工程师。”马剑鹏告知记者，“可是假如要走向高精尖，还很年夜的难度，能呈现在概念上起引领感化的冲破最好，由于人工智能范畴确切具有普遍的利用前景。率直讲，中国在这方面已获得了不错的成就，假如会商的是我们是不是能活着界规模内到达诺贝尔奖级此外成绩，我想在这方面可能还存在必然差距。”
马剑鹏提到，在AI范畴的竞争，需要鉴戒国外的经验，不克不及只在高校里依托传授单兵作战。有些工作，需要年夜兵团作战，需要高校、年夜企业等各类资本的融会。谷歌的冲破就是一个较着的例子。比来AI方面的庞大冲破，几近全都是科技公司做出来的。
另外，在AI教育的短板也需要增强填补，“高档教育机构中的学科分类，包罗学院的划分，都是基在传统学科系统而设立的，此刻必需鼎新，增强对AI教育的培训。例如，复旦年夜学2024年招生培育政策发布会上发布的信息，从2024年秋季学期最先，复旦年夜学将在2024-2025学年推出最少100门AI范畴课程。AI年夜课将纳入所有复旦学生的学业放置。”
值得留意的是，此前国产年夜模子年夜多聚焦在通用年夜模子、行业年夜模子上，“专业年夜模子，特别是与天然科学相连系的专业年夜模子，未来其实一样主要，乃至加倍主要。好比卵白质年夜模子会年夜量用在生命科学医疗财产，这关系到健康福祉和国度科技竞争。”肖仰华暗示。
他建议，这对国产年夜模子将来成长具有主要启迪，将来年夜模子在To B（企业端）行业专业场景的利用要更多和更快，“To B的利用需要有更多的资本气力和人材本钱投入，而这些都和诺贝尔奖传统天然科学和AI深度融会是紧密亲密相干的。假如能借这个契机，鞭策更多的资本进入到专业场景，那末对年夜模子财产而言会发生更庞大的鞭策感化。”
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