也可以用聽的了解 AI 喔
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。
- 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。
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。
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。
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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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。
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資料來源：
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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/
- 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
- 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
- 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
