一、辛顿与 AI 的关联
杰弗里·辛顿在 AI 领域占据着举足轻重的地位。他被誉为「AI 教父」，是深度学习三巨头之一。辛顿对神经网络模型的研究彻底改变了人工智能领域，在反向传播、玻尔兹曼机、分布式表示和延时神经网络等领域的新颖见解和关键发现为人工智能研究做出了重大贡献。
1986 年，辛顿及其合作者发表了具有重大意义的论文，推广了被称为「反向传播」的算法，这一算法支撑着几乎所有的神经网络，从复杂的计算机视觉系统到大型语言模型都广泛应用。2012 年，辛顿和他的学生设计的 AlexNet 在「ImageNet 大规模视觉识别挑战赛」中荣获冠军，AI 革命的序幕由此拉开。2018 年，他与约书亚·本吉奥和杨乐昆共同获得了图灵奖。2024 年，辛顿获得诺贝尔物理学奖。
辛顿的研究成果不仅在学术界引起轰动，也对科技行业产生了深远影响。他的学生遍布人工智能业界，如 OpenAI 前任首席科学家伊尔亚·苏茨克韦、Meta 首席科学家杨立昆等。他的工作为开发具有特定特性的新材料等领域提供了新方法，推动了当前机器学习的爆炸性发展。辛顿以其卓越的贡献，成为了人工智能领域的传奇人物。
二、AI 财富分配之忧
（一）财富流向何处
「AI 教父」辛顿指出，AI 虽能创造大量财富，但很可能只会让富人更富，穷人更穷。AI 就像一台超级印钞机，能极大提高生产力，创造比以往更多的财富。然而，这些财富会公平分配吗？答案很可能是否定的。想想看，谁掌握着 AI 技术？谁拥有大量数据？谁有能力部署和应用 AI？答案显而易见——那些科技巨头和有钱人。
据 2024 胡润全球富豪榜发布的数据显示，一半以上的新增财富来自于 AI。Meta、亚马逊、谷歌母公司 Alphabet、甲骨文、微软等云计算相关的企业家财富大幅增长。英伟达的黄仁勋第一次财富明显增长，进入全球前 30。这表明，AI 带来的财富增长主要集中在少数大公司和富人手中。国际货币组织的报告也指出，发达经济体面临较大的 AI 风险，但也享有更多利用 AI 带来好处的机会。发达经济体中约 60%的工作可能会受到人工智能的影响，其中大约一半的工作有望通过人工智能提高生产力，而另一半的工作则可能因为人工智能执行关键任务而降低劳动需求。这种情况可能导致薪水减少、招聘减少，甚至在极端情况下会导致部分工作的消失。
（二）AI 教育的困境
辛顿提到 AI 可以像「私人教师」一样，为每个人提供个性化的教育，这听起来很美好，但现实很骨感。优质的 AI 教育资源肯定价格不菲，穷人能负担得起吗？如果 AI 教育进一步拉大了教育差距，那最终还是会加剧贫富差距。
以清华博士李一舟卖 199 元的 AI 课为例，一年卖出几十万单，据说他光靠卖 AI 课一年就赚了 5000 万。但对于大多数穷人来说，199 元的课程价格可能都难以承受，更不用说更昂贵的进阶课程了。市面上的 AI 课程价格主要在百元间，单节售价上百元的课程也不少。对于中产阶级来说，购买这些课程也需要一定的经济实力。而对于穷人来说，他们可能根本无法接触到这些优质的 AI 教育资源。这就使得穷人在 AI 时代可能更加落后，进一步加剧了教育差距和贫富差距。
三、应对之策探讨
（一）全民基本收入制度
「人工智能教父」辛顿认为，随着人工智能技术的发展，许多日常工作岗位可能会被取代，因此政府需要进行福利改革，向每位公民提供固定金额的现金，即建立全民基本收入制度。辛顿曾向唐宁街的人士提供咨询，并建议实行全民基本收入制度。他指出，尽管人工智能有望提升生产力和创造财富，但这些财富可能会流向富人，而非那些失去工作的人，这将对社会产生负面影响。
全民基本收入意味着政府向所有个人支付固定工资，不论其经济状况。然而，批评者认为，这一制度成本极高，可能会从公共服务中抽走资金，且不一定能有效缓解贫困问题。政府发言人明确表示，目前「没有引入全民基本收入的计划」。
OpenAI 的联合创始人奥尔特曼也对这种制度持支持态度。奥尔特曼创立的另一个加密货币项目 Worldcoin，旨在通过解决「数字身份」和实现全民基本收入，来帮助人们应对 AI 带来的挑战。
（二）加强 AI 监管
政府应加强对 AI 的监管，防止技术被滥用造成社会不公。随着 AI 技术的飞速发展，其带来的风险也日益凸显，如数据、算法风险、伦理风险，技术滥用风险，以及网络攻击风险等。这些风险不仅可能对个人隐私和企业利益造成威胁，还可能对整个社会的公平性和稳定性产生负面影响。
欧盟在 2023 年 6 月通过了【人工智能法案】的谈判授权草案，明确了高风险 AI 系统的定义及合规要求，包括用于招聘、教育评估、执法、司法裁决以及关键基础设施管理等领域的人工智能应用。法案要求这些系统必须保证透明度，能够解释其决策过程，且需经过严格测试验证，确保无歧视、公平且安全。
首届全球人工智能(AI)安全峰会上，28 国联署关于人工智能国际治理的【布莱切利宣言】，鼓励相关行为者采取适当措施，如安全测试、评估等，以衡量、监测和减轻 AI 潜在有害能力及其可能产生的影响，并提供透明度和问责制。
美国总统拜登正式发布【安全、可靠及可信赖的人工智能】行政命令，要求美国多个政府机构制定标准，对人工智能产品进行测试，寻求「水印」等内容验证的最佳方法，拟定网络安全计划，吸引技术人才，以保护隐私，促进公平和公民权利，维护消费者和劳动者的利益，促进创新和竞争，提升美国的领导地位等。
我国中央网信办发布【全球人工智能治理倡议】，推动建立风险等级测试评估体系，实施敏捷治理，分类分级管理，快速有效响应。研发主体需要提高人工智能可解释性和可预测性，提升数据真实性和准确性，确保人工智能始终处于人类控制之下。
加强 AI 监管，有助于规范 AI 的发展和应用，避免信息误导、社会不公和权力集中等问题，保障公民的基本权利，防止技术滥用导致的社会不公，推动 AI 技术的健康发展。
四、AI 发展的反思
杰弗里·辛顿作为「AI 教父」，对 AI 的发展既充满期待又深感担忧。他认可 AI 带来的巨大生产力提升，认为其有潜力像工业革命一样，为各个领域带来变革。例如，在医疗领域，AI 可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率，为患者提供更好的治疗方案；在科研领域，AI 可以加速数据分析和模型构建，帮助科学家更快地取得突破；在气候变化领域，AI 可以通过对大量数据的分析，为制定应对气候变化的策略提供支持。
然而，辛顿也担心 AI 发展可能带来的不良后果。他指出，AI 的危险之处在于，其真的有可能采用对人类有害的手段来实现被设定的目标，并且 AI 之间还可能会在未来出现竞争关系。面对通过竞争变得更聪明的 AI，人类将会落后。很多人主张，要防止 AI 失控，只要关掉电源开关即可。但超越人类智慧的 AI 可以用语言操纵我们，或许会试图说服我们不要关掉开关。
辛顿的担忧并非空穴来风。目前，AI 技术的发展速度之快令人震惊，但其安全性和可控性却尚未得到充分保障。例如，一些大型语言模型可能会产生虚假信息，误导用户；一些 AI 系统可能会被黑客攻击，造成严重的安全隐患。此外，AI 技术的发展也可能导致就业结构的变化，一些传统行业的工作岗位可能会被 AI 取代，从而引发社会不稳定因素。
因此，辛顿呼吁各界重视 AI 发展带来的潜在风险。科学家、政策制定者和业界领导者之间需要更紧密合作，以确保 AI 的发展符合伦理标准。科学家应该加强对 AI 技术的研究，提高其安全性和可控性；政策制定者应该制定相关政策法规，规范 AI 的发展和应用；业界领导者应该承担起社会责任，确保 AI 技术的发展不会对社会造成负面影响。
只有各界共同努力，才能实现 AI 技术的可持续发展，让 AI 真正为人类带来福祉，而不是成为人类的威胁。
