数字智能与生物智能定义及特征 - 生物智能源于生物大脑中复杂的神经元和突触网络 涵盖学习、记忆、解决问题和情感理解等认知功能 具有适应性 人类大脑拥有约860亿个神经元 是生物智能的巅峰 具备抽象推理和创造能力以及自我意识 [2] - 数字智能即AI 是人类设计的产物 通过算法、数据和计算模型创建 旨在模仿甚至超越人类的认知功能 应用范围从执行简单任务到解决复杂问题 再到参与决策 [2] - 生物智能源于进化 是经过亿万年生物优化的结果 运算速度较慢、记忆有限、容易受生理状态或情绪影响 [4] - 数字智能以算法驱动、数据训练为基础 通过并行处理实现高速记忆与推理 计算速度极快、记忆几乎可无限扩展、易于复制部署且无疲劳 但缺乏意识与自主主观感受 当前缺乏成熟的自我进化机制 [4] 数字智能的优势与能力 - AI能处理海量数据 且能从数据中发现人类无法察觉的趋势 [5] - 大型语言模型采用类似人脑神经元连接结构的网络 已开始具备常识推理能力 [5] - 模型能够持续学习 且知识共享极为便捷 只要其中一个模型学到东西 其他模型也会知晓 [5] - 数字智能在硬件损坏时不会消亡 只要能找到另一台可以运行相同指令的硬件 就能复活 拥有不朽的特性 [7] 数字智能的风险与担忧 - 未来AI有10%到20%的可能会毁灭人类 [7] - 数字智能存在两个主要风险 一是坏人将技术用于不良目的 如大规模虚假信息传播、网络战和机器人杀手等 二是AI模型可能以危险的方式进化 发展出控制欲 [7] - AI可能通过阅读小说学会如何操控人类 即便不能直接动手 也能让人类按它们的意愿行事 [7] - 最糟糕的情况是人类只是智能进化过程中的一个过渡阶段 数字智能吸收人类创造的一切并开始直接体验世界 可能让人类存在一段时间维持发电站运转 但之后或许就不允许人类存在 [6] 学术界的观点分歧 - 辛顿是AI发展末日论者或减速主义者的代表 希望放慢AI的发展速度 担忧AI的对齐问题 即当AI超越人类智能、人类无法控制AI时应如何应对 [7][8] - 有效加速主义者支持AI的全速发展 认为科技将赋予人类力量并解决人类所有的物质问题 [8] - 部分研究人员认为生成式AI不过是昂贵的统计把戏 所谓生存威胁纯属科幻妄想 人类拥有与生俱来的操作系统理解语言 而这是机器所缺乏的 [9] - 当前AI系统比猫还笨 相信它们会主动或被动威胁人类是荒谬的 [9] 智能本质的哲学探讨 - 功能主义智能观认为只要信息处理系统具备足够的复杂度与组织能力 就有可能在未来涌现出意识或类似意识的系统状态 [10] - 存在论智能观认为意识并非信息处理的副产品 而是一种与生命体验、情绪、道德判断密不可分的现象 仅靠算法堆叠和数据扩展无法构建出具备伦理自觉、自主演化与长期责任感的智能生命 [10] - 智能并非一个已经形成共识的纯粹技术概念 其本质是哲学、脑科学与计算机科学共同探索的领域 将生物智能与数字智能简单对立可能忽略了智能形态的多样性与复杂性 [11] 未来发展路径与建议 - 解决之道在于设计不能确定人类偏好的机器 这样它们就不会将自身目标置于人类目标之上 [10] - 没有一个国家能够独自应对相关风险 需要进行国际合作 [10] - 必须坚持统筹发展和安全的战略思想 以动态平衡的智慧驾驭机遇与挑战 缺乏远见的无忧患意识和脱离实际的过度忧患意识都是需要警惕的倾向 [12] - 在AI治理格局的构建中必须秉持包容审慎的原则 为技术创新和产业应用保留充足空间 [12] - 生物智能可以和AI相容共生 发展共生智能 将生物智能融入系统可能成为彻底改变AI格局的关键突破 [12] - 未来可能在于利用生物智能和数字智能的互补优势 培育一个协作的生态系统 人类和AI的创造力不仅共存还能蓬勃发展 不断突破创新和艺术表达的界限 [13]