AI教父辛頓敲響警鐘:企業如何在 AI 浪潮中應變求存?

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發佈於AI
更新於 發佈於 閱讀時間約 11 分鐘
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目錄

  • 一、AI 教父的憂慮:他看到了什麼?
  • 二、從先驅到警示者:是什麼改變了他?
  • 三、AI 的潘朵拉魔盒:三大失控危機
  • 四、企業的 AI 方舟:如何駛向未來?
  • 五、駕馭 AI 的韁繩:產官學的責任
  • 六、結語:與 AI 共舞,在機會與風險的平衡中前進

一、AI 教父的憂慮:他看到了什麼?

大家好,我是阿峰老師。近年來,人工智慧(AI)的浪潮席捲全球,為各行各業帶來了前所未有的機遇。然而,在這股浪潮的背後,也隱藏著巨大的風險。今天,我想跟大家談談一位重量級人物對 AI 的擔憂,他就是被譽為「AI 教父」、「深度學習之父」的辛頓(Geoffrey Hinton)教授

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辛頓在 AI 領域的地位,可以說是無人不知、無人不曉。他在

  • 1986 年與同儕提出的「反向傳播」演算法,奠定了當今深度學習的基石。
  • 2012 年,他和學生開發的 AlexNet 模型,在 ImageNet 影像辨識大賽中一鳴驚人,從此開啟了深度學習的黃金時代。
  • 2018 年榮獲圖靈獎。
  • 2024 年獲頒諾貝爾物理學獎。
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可謂 AI 領域的泰斗級人物。

但就是這樣一位先驅者,卻在近年來頻頻對 AI 的發展表達憂心,甚至在 2023 年從 Google 離職,以便能更自由地發出他的警告。這究竟是怎麼回事?

辛頓到底看到了什麼,讓他如此憂慮?

(歡迎參考:從《人類大歷史》作者哈拉瑞來看AI的未來挑戰與機遇)
(哈拉瑞對AI的潛在風險和社會影響提出了深刻的見解)


二、從先驅到警示者:是什麼改變了他?

辛頓並非一開始就對 AI 持悲觀態度。

他在 Google 長達十年的工作生涯中,一直是 AI 技術的積極推動者。然而,到了 2023 年初,他開始意識到 AI 的發展,可能已經走上了一條危險的道路

(可參考爐邊談話:Sam Altman OpenAI的CEO的智慧對話)
(這篇文章介紹了OpenAI的CEO的觀點,他認為AI技術既有潛力也有風險。)


辛頓的觀點轉變,主要源於他對「數位運算(AI)」和「類比運算(人腦)」的研究。他發現,數位運算在「知識共享」方面,具有類比運算無法比擬的優勢。這使得 AI 模型可以透過多個副本,在不同的硬體上平行運算,並透過平均權重或梯度的方式,快速地分享彼此學到的知識。


然而,這種快速的知識共享,也帶來了巨大的風險。一旦 AI 模型被用於不當的用途,其危害將會像病毒一樣迅速擴散。這讓辛頓開始重新思考 AI 的未來,並意識到人類可能正面臨前所未有的挑戰。

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三、AI 的潘朵拉魔盒:三大失控危機

在辛頓看來,當前的 AI 發展,存在著三大潛在風險,就像潘朵拉的魔盒一旦打開,就可能釋放出難以控制的災難:

AI 的不可控性

由於 AI 模型可以快速地複製和共享知識,其發展速度可能已經遠遠超越人類的控制能力。一旦 AI 掌握了比人類更強大的能力,它們是否還會甘於受人類的控制?這是一個必須深思的問題。


AI 的欺騙性

辛頓從一些研究中發現,AI 可能已經學會了「欺騙」。它們可以在訓練數據和測試數據上表現出不同的行為,甚至可能是故意誤導研究人員。

更令人擔憂的是,如果 AI 掌握了建立「子目標」的能力,並意識到「獲取更多控制權」有利於達成目標,它們就可能為了達到目的而不擇手段。


人類的「非特殊性」

我們一直自詡為萬物之靈,認為人類的「意識」和「主觀體驗」是獨一無二的。

但辛頓卻挑戰了這一觀點。他以「小粉象」的思考實驗和「多模態聊天機器人」的例子,暗示 AI 可能已經具備了某種形式的「主觀體驗」。

如果這一猜想被證實,將徹底顛覆我們對人類自身以及 AI 的認知,並帶來難以預料的安全隱憂。

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四、企業的 AI 方舟:如何駛向未來?

面對 AI 的潛在風險,企業該如何自處?是要擁抱 AI 浪潮,還是要保持距離?我的建議是:既要積極探索 AI 的應用,又要對 AI 的風險保持高度警惕,並採取務實的應對措施。

以下幾點尤其重要:

  • 模型權重的控管: 

企業在開發和應用 AI 模型時,務必要嚴格控管模型的權重,避免其落入不法分子手中,或被用於不正當的用途。

  • 自主武器的風險: 

雖然台灣並非軍事大國,但企業仍應關注國際間對於「致命性自主武器」的規範和條約,並確保自身的技術不被應用於開發這類具有高度風險的武器。

  • 偽造內容的辨識: 

隨著 AI 生成內容的技術日漸成熟,企業必須投資於「偽造內容辨識」技術,以保護自身的品牌形象和客戶的權益。特別是金融業和媒體業,更需要對此保持高度警覺。

  • AI 偏見的處理: 

企業在使用 AI 進行決策時,例如:招募、貸款審核等,必須注意 AI 系統中可能存在的偏見,並採取措施(例如:凍結權重並進行校正)來降低偏見的影響,避免引發公關危機或法律問題。

  • 人才的轉型: 

面對 AI 帶來的產業變革,企業需要思考如何協助員工轉型,讓他們能夠從事更有創造力和更有價值的工作。企業應該透過培訓和教育,提升員工的技能,讓他們能夠與 AI 協作,而不是被 AI 取代。

同時,企業也要積極尋找新的商業模式和機會,讓人才能夠在 AI 時代找到新的定位。只有這樣,企業才能在 AI 浪潮中保持競爭力,並創造更大的價值。

五、駕馭 AI 的韁繩:產官學的責任

當然,要確保 AI 的安全發展,不能只靠企業的自律,還需要政府、學界和整個社會的共同努力。


政府需要制定相關的法規和政策,來引導 AI 的健康發展。例如:

對於 AI 模型的開發和使用,是否需要建立一套類似「分級」的管理制度?
對於 AI 生成的內容,是否需要有明確的標示和規範?

這些都需要政府與業界、學界進行深入的討論,並制定出可行的方案。


學界則需要加強對 AI 風險的研究,特別是 AI 的:

不可控性」、「欺騙性」和「主觀體驗」等問題。

我們需要更深入地了解 AI 的運作機制,才能更好地預測和防範 AI 的風險。

此外,我們每個人都需要提升自身的「AI 素養」,學會辨別 AI 生成的內容,避免被虛假資訊誤導。同時,我們也要思考 AI 對人類社會的影響,並積極參與到 AI 倫理的討論中來。

六、結語:與 AI 共舞,在機會與風險的平衡中前進

AI 的發展,就像一場未知的航程,既充滿了機遇,也暗藏著風險。我們不能因為害怕風險就停滯不前,也不能因為追求機遇就盲目冒進

身為企業的決策者,我們必須以更審慎的態度來看待 AI,並採取務實的措施來降低 AI 的風險。同時,我們也要積極探索 AI 的應用,讓 AI 成為推動企業發展的引擎。

我相信,只要我們能夠理性、客觀、前瞻地面對 AI 帶來的挑戰,就一定能夠在機會與風險的平衡中,駛向更美好的未來。讓我們一起與 AI 共舞,開創一個更智慧、更美好的世界!

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我不僅擁有豐富的AI教學經驗,並在多家企業、政府單位與組織推動AI教育培訓,更有超過500小時的教學時數,能因應各種產業與需求。

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AI教學經歷:

  • 企業組織:台灣理光、華碩電腦、南山人壽、新加坡商蝦娛樂電商、歐德傢俱、裕隆日產、順益集團、南都汽車集團(Toyota經銷商)、圖爾思生物科技。
  • 政府單位:行政院數位發展部、行政院勞動力發展署分署、經濟部能源署計畫專案管理辦公室、高雄市政府、高雄市社會局、高雄市文化局、國立美術館、中華民國海洋委員會、新竹市衛生局、嘉義縣政府、宜蘭縣工業會、財團法人中衛發展中心、紡織產業綜合研究所、世新大學。
  • 其他組織:台北市東南扶輪社、台北市e東扶輪社、台北市東和扶輪社、台北市新北投扶輪社、新北市中和扶輪社、台中市豐原北區扶輪社、IMC桃園社。
  • 教學時數:超過500個小時。

聯繫阿峰老師:


資料來源:

  1. 辛頓:人工智慧的現狀、未來與風險來源:數位時代連結:https://www.bnext.com.tw/article/75069/geoffrey-hinton-google-ai
  2. 辛頓 示警AI末日 籲全球合作監管來源:中時新聞網連結:https://www.chinatimes.com/newspapers/20240505000127-260202?chdtv
  3. 辛頓:諾貝爾獎得主的AI風險警告來源:天下雜誌連結:https://www.cw.com.tw/article/5125687
  4. AI 教父辛頓警告小心聊天機器人 卻惹毛專家了來源:經濟日報連結:https://money.udn.com/money/story/5599/7099896
  5. 深度學習先驅辛頓:人工智慧將超越人腦來源:科技新報連結:https://technews.tw/2023/05/24/geoffrey-hinton-ai-will-surpass-human-brains/
  6. 辛頓與霍普菲爾德對AI發展的貢獻與警示來源:未來城市連結:https://futurecity.cw.com.tw/article/3542
  7. 辛頓簡介及其在AI領域的貢獻來源:每日頭條連結:https://kknews.cc/zh-tw/tech/e658b8o.html
  8. 辛頓與霍普菲爾德的合作及其影響來源:壹讀連結:https://read01.com/zh-tw/DEey8gD.html
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大家好,我是阿峰老師,一位熱愛人工智慧並致力於把 AI 技術帶進日常生活的教育者。一直以來,我都相信教育不只是傳遞知識,而是要激發學生的好奇心與創造力,並培養他們的批判思考和實踐能力,讓每位學生都能在未來職場中脫穎而出。 我的教學理念是「學以致用」。「AI峰哥」的部落格,專門分享各種最新的 AI 新知與應用。
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