被稱為「人工智能教父」的加國諾貝爾獎獲得者辛頓（Geoffrey Hinton）近日接受媒體採訪時警告，如果不對如何控制人工智能進行深入研究，人工智能技術可能會不斷發展並「讓我們人類變得無關緊要」。

多倫多大學的英加雙重國籍教授辛頓與普林斯頓大學的霍普菲爾德（John Hopfield）本月初共同獲得諾貝爾物理學獎，表彰他們在機器學習和人工神經網絡領域的開創性工作。

辛頓周一（10月14日）接受了Global News的採訪，他警告說，人工智能的快速發展可能會危及人類的生存。

他最擔心的是長遠的危險，因為人們往往認為這些問題只是科幻小說中的情節。

他說：「最嚴重的長期危險是，一旦這些人工智能變得比我們人類更聰明，它們就會掌控一切並使我們人類變得無關緊要。這是非常令人擔憂的，目前沒有人知道如何確切地防止這種情況發生，因此我們現在需要進行大量研究。」

諾貝爾委員會成員表示，辛頓和霍普菲爾德因利用物理「設計出可充當聯想記憶並在大型數據集中尋找模式的人工神經網絡」而獲得該獎項。

辛頓的研究發現已被應用於面部辨識和語言翻譯等領域。

辛頓還提到，他離開Google是為了能夠更加公開地討論人工智能的潛在危險。他特別強調，醫療保健是一個可以從人工智能中獲得巨大幫助的關鍵領域​。

無法預測人工智能發展

辛頓說，即使對於那些引領人工智能發展的人來說，未來十年技術的發展方向也是無法預測的。

「我認為你無法看清十年後的情況，事情發展得太快了，就像霧中迷霧，你可以清楚地看到一定距離，然後牆倒了，之後你就甚麼也看不見了。」

他表示，回顧過去十年就會發現人工智能技術發展的速度有多快。

辛頓解釋說，過去十年人工智能和技術的快速發展超出了所有人的預期，並以ChatGPT或Google的Gemini等大型語言模型作為例子。

他說，儘管這項技術仍然存在一些缺陷和不準確性問題，但它通常可以寫出完整且引人注目的句子，這是該行業10年前無法預測的。

辛頓說：「這些大型語言模型及其正確處理自然語言的能力，比我們10年前預測的要好得多。

「沒人想到我們會擁有能夠回答你提出的任何問題的語言模型，而且在各個方面都可能是不怎麼好的專家——這太神奇了。十年前，人們會非常自信地預測我們做不到這一點。」#

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