【專訪】辛頓還沒在情緒上接受他親手造出的東西

這場訪談值得花時間的地方有四個。第一，辛頓說超級智慧可能十到二十年內到來，而且他本人都還沒有在情緒上接受這件事。第二，他對就業市場的判斷比大多數樂觀派嚴酷得多：這次不是舊工作消失，新工作補上，而是大量智識勞動根本不再需要人。第三，他用一個具體例子解釋為什麼 AI 在本質上比人類更強——不是算得快，是學得快，傳得快，還不會死。第四，他對財富分配的預測直接點名問題的核心：生產力的紅利不會自動均分，只會讓有 AI 的人更富，被取代的人更窮。合起來看，這場訪談的底色是：他認為方向已經鎖定，能做的只有努力讓結局不要太壞。

◎煞不住，因為沒人敢先踩煞車

主持人第一個問題就是：有沒有可能放慢？辛頓的回答很乾脆——他不相信能放慢。原因不複雜：國家跟國家在競爭，公司跟公司在競爭，任何一方放慢都是把優勢拱手相讓。他點名了 Ilya Sutskever，OpenAI 的共同創辦人之一，GPT-2 背後的主要推手，現在自立門戶做安全導向的 AI 研究，投資人給了他幾十億美元，連投資人都不清楚他的具體方法。辛頓說這件事讓他感到不安：一個比任何人都懂這技術的人，因為安全顧慮離開了 OpenAI，代表他知道某些外人還不知道的事。這不是戲劇化，這是一個精準的訊號。

◎智識勞動的命運不像銀行員，更像挖溝工人

樂觀派最常搬出來的例子是 ATM 自動提款機：機器進來了，銀行員反而沒大量失業，只是做了不同的事。辛頓不接受這個類比。他說這次比較像工業革命——你現在找不到靠人力挖溝維生的工作，因為機器挖得更好。他姪女在醫療單位回覆投訴信，以前一封信要花二十五分鐘，現在用 AI 五分鐘搞定，效率是原來的五倍，代表同樣的工作量只需要原來五分之一的人。他的結論是：人配合 AI 確實可以做到一個人抵五個人，但這正好代表你只需要五分之一的人，不是需要更多人。醫療是少數例外，因為人對健康的需求幾乎無上限，效率提升會直接轉換成更多服務量而不是裁員。但他認為大多數工作不是這種結構。

◎AI 比人強的真正原因不是算力，是可以複製，可以共享，不會死

辛頓在訪談裡花了一段時間解釋一件事，說清楚了很有衝擊力。他說 AI 的核心優勢是數位本質：同一個神經網路可以同時跑在兩塊硬體上，兩個複本各自看不同資料，然後把學到的東西同步合併——這個同步每秒可以傳遞兆級別的資訊量，而兩個人之間對話，每秒傳遞的有效資訊大概只有十幾 bit，差距是數十億倍。更關鍵的是：人死了，知識就跟著消失；AI 只要把連結權重存起來，硬體壞了重建就好，等於不死。他還舉了一個例子：他問 GPT-4 堆肥堆和原子彈有什麼共同點，GPT-4 答出來了——兩者都是連鎖反應，只是時間尺度和能量尺度不同。辛頓說這種跨領域的類比能力，正是 AI 可能比人更有創造力的地方。

◎財富差距會擴大，而且沒有現成的解法

辛頓說得很直接：如果生產力大幅提升但紅利不均分，被 AI 取代的人會更窮，提供 AI 和使用 AI 的公司會更富。貧富差距擴大的社會是什麼樣子他也說了——人住在圍牆社區裡，把另一批人關進大型監獄。主持人提到國際貨幣基金組織也表達了同樣的憂慮，但沒提出具體政策。辛頓的回答是：全民基本收入是一個開始，至少讓人不會餓死。但他補了一句更重要的話——很多人的尊嚴是跟工作綁在一起的，給錢讓人坐著不做事，那個損失不是錢能補的。短期他建議去學水電工，因為身體操作的工作暫時比較難被取代，至少撐到人形機器人大量普及之前。

辛頓說他七十七歲，快要離開這個世界了，所以他自己還過得去。他真正擔心的是他的孩子，姪子姪女，還有他們的下一代。他說他還沒有在情緒上接受超級智慧可能帶來的後果——他看得清楚，但還沒消化。這大概是這場訪談最誠實的一句話。一個把這門技術發明出來的人，說他自己也還沒準備好。你準備好了嗎？