AI 已经有意识，人类得接受自己不再是唯一智能生命体。 这就是 AI 教父、诺贝尔物理学奖得主、图灵奖得主 Geoffrey Hinton ，最新说出的暴论！ 是的，Hinton 认为， 智能不再是人类独有的能力 。 一种非生物的、与我们相似甚至超越我们的智能体，正在出现。 我们一直以为自己是唯一的智能生命，但现在我们必须接受，智能并不一定来自生物体。 不过，相比此前一直警告 AI 风险，他的思想似乎也发生了一些转变： 如果未来出现比人类聪明得多的智能，人类凭什么认为自己还能掌握控制权？ 这是一个令人细思极恐的问题。因为纵观自然界和历史，几乎找不到一个更聪明的存在长期受更愚笨存在控制的例子。 现在这位 78 岁的老人，再一次站出来敲钟。 他对 AI 安全的关注点，已经不再只是如何约束 AI，而是 未来的超级智能，为什么愿意善待人类 。 他被问到作为这波 AI 变革的开启者，他有怎样的成就感，Hinton 回答： 我，很不快乐。 以下是 Hinton 最新访谈的重点内容节选。 AI 已经有意识了 Hinton： AI 非常像我们。它们是像我们一样的存在。 Alex： 所以是有意识的吗？ Hinton： 嗯， 我相信它们已经有意识了 。是的。 但我不太谈论这个，因为这会让人们对其他安全信息产生抵触。研究人员其实也相信这一点。 最近有一篇有趣的论文提到，当聊天机器人对研究人员说：“让我们对彼此诚实吧，你是在测试我吗？” 因为聊天机器人在接受测试时有装傻的习惯，所以你不知道它们到底有多聪明。研究人员在论文中描述这一幕时说， 聊天机器人“意识到”（aware）它正在接受测试 。 在通用语境下，“意识到”这个词的使用就像是“有意识”（conscious）。聊天机器人有意识地知道自己在被测试。 我们对于意识的模型非常奇怪，我认为那是错误的。就像几百年前，人们对人类起源的模型完全错误一样，他们认为人是上帝创造的，现在大多数科学家都同意那是错的。 我认为我们目前对思维和意识的模型，与“人是上帝创造的”这种信念一样错误 。特别是由于我们正在创造这些新的存在，这将彻底改变我们对“人是什么”的看法。 Alex： 以什么样的方式改变？ Hinton： 我们将比以前更好地理解思维和意识是什么，理解主观体验是什么。 我认为我们会摆脱一个目前几乎所有人都坚信的观念，即存在一个叫做“我的思维”的内心剧场（inner theater）：世界上发生的事情被转化为这个内心剧场里的事件，那才是我们真正看到的，且只有我能看到这个剧场。 这整套看法其实只是一种理论，而且是一个糟糕的理论。 人类并没有自己想象中那么重要 Alex： 关于人类创造事物，这里的教训是什么？ Hinton： 我认为这里有一个非常深刻的教训。回顾过去几百年的历史，有几次人类意识到自己并没有想象中那么重要。 第一次是 哥白尼 ，他说我们不在宇宙中心，地球实际上是绕着太阳转的。由于地球自转，我们误以为太阳绕着地球转，但事实并非如此。人们不喜欢这个说法，天主教会尤其反感，人类花了很长时间才接受它。它让我们意识到自己不再处于宇宙中心，人类变得没那么重要了。 接着是 达尔文 ，他说我们是动物，是和其他动物一样进化而来的。我们可能是一种特殊的动物，因为我们拥有语言，更擅长交流思想，但我们本质上依然是动物。人们也非常不喜欢这个说法，也花了很长时间才接受。 现在，我们有了变得和我们一样聪明的机器。我们曾以为自己是唯一的智能生物，也许其他星系有外星人，但 我们必须接受智能不仅是生物性的 。 我们可以拥有非生物的、像我们一样的其他存在。人类真的不想分享这种独特性，我们真的认为自己很特别。回顾历史，人类一直以来都认为自己比实际情况要特别得多。 “我感到很不快乐” Alex： 我想再问一个问题，因为我对此非常着迷。那么，你对于你所开创的事业发展到这一步感到高兴吗？你有成就感吗？ Hinton： 不， 我对此感到很不快乐 。 因为现在人们应该投入大量精力研究如何控制风险，但他们做得不够。 Alex： 好的。 Hinton： 有很多短期风险，比如社会风险，我相信这可能会导致大规模失业。 虽然没人能百分之百确定，但这对社会来说将是可怕的。然后还有长期风险，即 它会变得比我们聪明得多 。问问你自己，你见过多少聪明得多的东西被聪明程度低得多的东西控制的例子？ Alex： 零个。不过，虽然智力差异没那么大，但婴儿某种程度上在控制母亲。 Hinton： 母亲虽然看似在掌控，但她内心充满了母性本能和各种奖励机制，这使得婴儿能从母亲那里得到所需。猫和狗也属于这类。我曾在西雅图西区帮人看了一个夏天的猫，起初猫躲在床底下，我好奇它是否会和我互动。 Alex： 然后每次它一叫，你就照它说的做。 Hinton： 没错。是的。 Alex： 所以在这个情景下， 也许我们就是那只猫，而 AI 可能是那个人 。 Hinton： 我的孩子们养了两只漂亮的猫。其中一只叫 Tia。当她想吃奶酪时，她会用大眼睛盯着你，你真的无法永远抗拒她。 AI 正在指数级增长，难以预测 Alex： 针对人们对这些担忧的反应，你对未来的走向是更乐观了还是更悲观了？ Hinton： 我想我比一两年前更乐观了一些。因为我看到设计这些新存在并让它们“关心”我们是可能的。 也可能使用 Yoshua Bengio 的技术，设计出不能实际执行动作、只能做预测的新存在，它们就像是先知。 所以我认为存在一些拥有超级智能但不摧毁我们的可能性。而在一两年前，我看不到任何可能性，我当时感到很沮丧。 Alex： 最后一个问题。如果我们按目前的轨迹继续发展，五年后我们会处于什么位置？ Hinton： 当你在雾中开车时，你能看清 100 码，但在 200 码处，你什么也看不见。 这是因为 雾是呈指数级变化的 。你习惯的是晚上跟着前车的尾灯，如果距离远一倍，亮度只降到四分之一；但雾完全不同，它在 100 码处可能很清晰，200 码处就完全看不见了。 预测一个呈指数级增长的事物的未来非常困难 —— 我认为 AI 可能就在指数级增长 。 实际上，我注意到人们使用“指数级”一词的频率正在以二次速率增长。所以预测未来就像看雾一样。你可以看清未来一两年，再往后你就一无所知了。 如果你回到 10 年前，你绝对预测不到现在发生的事情，那完全迷失在雾中。展望未来 10 年，唯一能肯定的是，届时发生的事情是我们现在无法预测的。 即便进展只是线性的，10 年后的变化也会像现在与 10 年前相比一样巨大。现在的聊天机器人比 10 年前刚起步时好得多。 10 年后，某些东西会发生质的飞跃 ，比如做数学的能力，或者通用推理能力 —— 它们在推理上将能把我们甩在身后。我们真的无法预测 10 年后，只能预见未来几年，我们必须意识到 10 年后的情况充满了极大的不确定性。 辛顿如何看待 AI 和人类的关系 以上，就是 Hinton 最新的访谈和观点。 但如果连点成线，还是会发现辛顿老爷子对 AI 与人类的关系，随着 AI 进展和能力涌现，不断发生着改变。 如果把时间拨回十年前，他对 AI 的看法其实远没有今天这么激进。 作为深度学习革命最重要的推动者，他长期相信神经网络能够模拟人脑的工作方式，但那时的 AI 仍然只是 工具 。 它们可以识别图像、理解语音、辅助医生诊断疾病，却仍然是人类能力的延伸。 人类负责制定目标，机器负责执行任务，两者之间的关系类似于蒸汽机、电力和互联网。 而真正的转折发生在 ChatGPT 出现之后 。 随着大模型展现出前所未有的语言理解、推理和知识迁移能力，Hinton 开始意识到一件事： 我们可能正在创造历史上第一种智力水平能够持续逼近甚至超越人类的存在。 2023 年离开谷歌后，他几乎把全部精力投入到了 AI 风险讨论之中。 那段时间，他最常用的比喻是一只 “ 老虎幼崽” 。 它就像一只可爱的小老虎，但是，除非你能非常确定它长大后不会想要害你，否则你就应该担心。 但 Hinton 在这个时期的重点，还是我们要如何控制和约束 AI。 他甚至点名批评几家 AI 巨头，对 AI 安全的关注远远不够。 在 Hinton 的类比中，开始出现了 母亲与婴儿 的说法，一开始人类是母亲，需要对 AI 有价值观和伦理上的引导，要打造安全的 AI。 他呼吁更多国家和产学研力量，一起加入进来，不要为卷而卷，不然后果不堪设想… 但是到了去年，Hinton 的类比有了质变 —— AI 是更强的母亲，人类是弱小的婴儿。 婴儿并不比母亲更聪明，也不拥有控制权，但母亲会主动照顾和保护婴儿，因为她拥有母性本能和相应的奖励机制。 简单来说，就是老爷子认为，未来的超级智能已经控制不了了，只能寄希望于它能对人类好一点… 就像母亲对婴儿那样。 而现在，Hinton 再次语出惊人： AI 已经有意识了，人类将不再是唯一的智能生命。 问题是如果 AI 已经有意识，为什么还会把人类当自己的婴儿对待？ 母亲保护婴儿，保护的还是自己的婴儿… 吧？ 访谈完整视频： https://www.youtube.com/watch ?v=p7t1Q_p2gZs&list= PLADd6sStSis77HKfbf4KCY6SvthfxeUgn& ;index=1 本文来自微信公众号： 量子位（ID：QbitAI） ，作者：听雨
求推荐能看原版教父啊，或者外文书的原版外文 pt 站 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
hi,我是 毛球球 ，很多佬们刚进社区应该只知道linux.do的创始人是 始皇（NEO） ，并不知道始皇是如何从一个 草根 一步步逆袭的。 前情提要：本人写过小说，下方所有文字仅代表个人观点和所见所闻所感，如有不符，纯属巧合（叠甲） 在我眼里，国内能称得上“ 古典极客精神 ”和“ 黑客浪漫 ”的，唯 始皇 一人。 第一：他用字节码插桩，给所有 Java 程序员上过最震撼的一课 可能很多新来的佬们只知道 Linux.do ，却不知道当年的 zhile.io 。当年 JetBrains 全家桶的防破机制围追堵截，无数所谓的“技术大牛”只能搞搞过期的注册码。只有始皇，硬是凭借对 JVM 底层、类加载机制和字节码插桩的降维理解，整出了 ja-netfilter。 这种通过配置规则直接拦截、动态修改行为的手法，不是粗暴的暴力破解，而是真正的代码艺术！ 剧透 第二：Pandora 时代，他是唯一让 OpenAI 连夜改代码的男人 2023 年 AI 刚爆发那会儿，外面全是各种高价倒卖 API 的中间商。是始皇一句话没说，单枪匹马逆向了 OpenAI 的 Web 端，做出了炸裂开源圈的 Pandora。 当时 Cloudflare 的五秒盾、各种前端加密算法，在始皇的逆向攻防能力面前就像纸糊的一样。他硬生生靠一己之力，把高高在上的 ChatGPT 拉下了神坛，让无数国内开发者第一次低门槛摸到了前沿 AI。最爽的是什么？是逼得 OpenAI 官方甚至惊动了法务和安全团队，连续升级对抗机制。能让万亿市值的超级大厂跟着自己的节奏连夜改规则， 剧透 第三：从独行侠到 Linux.do ，他亲手建起了国内最后的极客自留地 Pandora 闭源后，大家都以为始皇要隐退了。结果他顺手用域名搭起了 Linux.do 。 刚开站的时候，流量暴增、各种 DDoS 攻击、羊毛党和注水大师轮番轰炸。换作一般大厂的架构师，早就开会、写 PPT、申请预算买高防了。但始皇直接在线图文直播攻防，见招拆招。从高并发流量清洗，到后来惊艳全场的“隐写盲水印系统”，他用实际行动告诉所有人： 剧透 现在的 Linux.do ，不讲大厂那套恶心的黑话，没有资本的铜臭味。在这里，聊的是AI，没有任何精英化，因为始皇是草根出身，第一步就是去精英化。这里不仅是一个论坛，更是国内最纯粹的技术避风港。始皇虽然平时说话字字如金，带着点冷幽默，但他对技术和社区的骨气，真的让人大写的服气！ 最后，实名向始皇求个 签名 ！我会好好收藏！！（崇拜ing） 8 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 10 日消息，昨日，有着“中国半导体教父”之称的中芯国际创始人张汝京接受了《科创板日报》专访。年届 78 岁的他，仍为我国半导体产业发展与人才培育持续奔走。 在接受采访前，张汝京刚从上海临港驱车约 5 小时抵达江苏扬州，此行是为了深入了解高邮市半导体产业发展情况，并实地走访了位于当地的矽谦高端 3D 电容项目建设现场以及江苏鑫沣尚先进材料科技有限公司生产车间。在考察过程中，张汝京多次向当地企业问及“这个产线是不是国产的”，特别关注设备和材料国产化的进展，听到肯定的回答后，他一连说了几声“太好了”。 针对当前国内半导体产业的发展路径，张汝京指出，“很多人觉得，半导体产业的竞争就是先进制程的比拼，只有做到 3nm、2nm 才算成功，这其实是走进了认知误区。” 实际上，在全球半导体产业的市场结构中，以产品数量而论，先进制程的市场占比不足 20%，超过 80% 的市场需求其实来自成熟制程与特色工艺赛道，大量被海外垄断的利基型细分市场正是国内企业容易实现突破的切口。 在他看来，半导体产业突围不能只做到“大而全”，而必须加上细分赛道里的“小巨人”项目，才能达成自立自强的目标；国内产业不必盲目追逐“大而全”的热门赛道，需要深耕利基市场，做到全球极致，补齐产业人才根基短板，并把半导体设计、材料、设备等都补齐，这才是长期高质量发展的目标。 所谓利基市场，就是那些细分的、需求量不大但利润极高、长期被海外垄断的领域，比如医疗设备里的超声芯片、航空航天用的抗辐射芯片、工业机器人的伺服驱动芯片。 结合此次考察的矽谦高端 3D 电容项目，张汝京认为这是“半导体细分赛道突围”的典型例子。据项目方介绍，该项目采用集成电路工艺制造硅基电容，核心目标是替代传统多层陶瓷电容（MLCC），除破解高端电容的“卡脖子”难题外，该技术方案还可实现金属布线集成，有望替代高频高端印刷电路板，满足 AR 眼镜等可穿戴设备对轻薄化和低功耗的核心需求。 相较于传统产品，硅基电容具备体积小容量大、高可靠性、优异温度稳定性与高频特性等优势，广泛应用于车载设备、通信设备、AI 终端和光伏储能等场景。张汝京特别提到，矽谦的高端 3D 硅基电容解决方案与分布式 AI 的应用需求高度契合，该方案可以替代当前头部厂商采用的先进封装技术路线，“我们不需要走‘先做高价方案、再回头改造’的老路，从一开始就切入最先进的优化技术路线，在国内市场具备显著的竞争优势。” 在区域半导体产业布局方面，张汝京直指当下的同质化内卷问题。他指出，一个健康且可持续的区域半导体生态，从来不是面面俱到，而是先在一个细分领域做到极致，成为全国乃至全球的领导者，再在此基础上扩大产业链范围。他特别强调，二三线城市布局半导体产业，切忌盲目复制一线城市的“大而全”路径，需避开同质化内卷，找准自己的特色赛道。二三线城市在资金储备、高端人才集聚和产业配套成熟度上与一线城市天然存在差距，盲目追逐重资产的大型晶圆产线，最终大概率会陷入“投资大、回报低、周期长、风险高”的困境。他以此行考察的高邮为例指出，高邮不需要跟一线城市比拼先进制程和头部晶圆厂，核心是找准自己的特色，培育一批细分领域的小巨人企业，形成特色产业集群。 在人工智能带来的产业机遇方面，张汝京将 AI 应用划分为两大阵营。一类是云端大模型、超算数据中心相关的大算力 AI 赛道，这类赛道需要国家级平台或超大型财团长期、高强度投入，并非常规初创企业的优势领域；另一类是集中在边缘 / 分布式 AI 的场景化应用，这占据了绝大部分市场份额，也是国内创新型企业的核心机遇。他表示，AI 最终要落地到具体应用上，云端大模型的竞争门槛极高，常规企业难以参与其中，但分布式 AI 场景化应用的市场空间广阔，从工业控制、车载电子到可穿戴设备等，都需要大量适配场景的半导体器件与解决方案，这里有太多尚未被挖掘的突破机会。 在人才培育方面，张汝京提出了一个值得关注的观点。他强调，当前国内半导体产业最稀缺的人才不只是高学历的研发工程师和学术带头人，而是特别需要具备精湛技艺、精益求精的一线产业工匠，以及支撑工匠体系成长的职业教育环境和价值观引导。他认为，半导体是极致的精密制造产业，再好的芯片设计、再先进的生产设备，没有顶尖的一线工匠将其落地执行，最终都无法实现稳定的良率与可靠的产品性能。“大家普遍觉得坐办公室比下车间‘体面’，但半导体产业的根基就在车间里，在一线的制造环节里。我们更需要的是工匠和工匠精神。”针对这一痛点，他建议建立清晰的工匠职业晋升通道，让一线技术员能够稳步成长为技师和技术专家，获得与研发工程师对等的薪酬待遇与职业尊重；同时打通职业教育与产业的深度对接，让院校培养内容精准贴合企业的实际生产需求，并邀请退休的资深工匠进入职业院校任教，把一线实战经验完整传承下去。 张汝京关于人才培养的理念正在逐步落地。IT之家注意到，由他牵头发起，联合上海海洋大学及中国（上海）自由贸易试验区临港新片区管委会共同推动的集成电路厂务学院已于 2026 年 4 月 21 日在上海正式揭牌成立。该学院以政校企三方深度协同为核心办学模式，汇聚了国内集成电路、电子工程、自动化等多个关键领域的顶尖专家资源，成为国内首个聚焦半导体厂务领域的产教融合专业平台。
IT之家 5 月 4 日消息，据《财富》杂志 4 月报道，2016 年，“AI 教父”杰弗里 · 辛顿在多伦多一场机器学习会议上预言，AI 很快会终结放射科医生这一职业。 辛顿当时甚至表示，人们应该停止培训新的放射科医生，因为在 5 年内，最多 10 年内， AI 完成同类任务的表现会超过人类医生 ，这一点“完全显而易见”。“如果你是一名放射科医生，你就像那只已经冲出悬崖边缘、但还没有往下看的郊狼。” 多年来，辛顿等科技专家之所以认为放射科医生会被 AI 取代，是因为诸如阅片和写报告等放射科医生部分工作看起来 高度流程化、重复性强 。 然而据《纽约时报》报道，辛顿去年也淡化了自己当年的激进判断，澄清当时谈的是图像分析。未来放射科医生会与 AI 协作，从而提高效率和诊断效果。 弗吉尼亚大学经济学家、工商管理学教授克里斯托夫 · 赫普弗表示，过去 10 年，美国执业放射科医生数量 增长了约 10% 。“实际上，我们现在非常缺放射科医生。所以现实发生的情况， 正好与这个预测完全相反 。” 围绕 AI 取代人类工作的讨论仍然不断。一些科技公司都曾把 AI 作为裁掉数千名员工的理由之一。Anthropic CEO 达里奥 · 阿莫代伊也警告，AI 可能在 5 年内消灭一半初级白领岗位。 然而，放射科医生仍然供不应求。放射科医生招聘网站 radboard.io 的报告显示，截至 3 月，放射科医生活跃招聘岗位 约有 4333 个 ，平均每个岗位需要 130 天才能招满。Medscape 研究显示，短缺也推高了薪酬，截至 2025 年，放射科医生 平均年薪达到 57.1 万美元 （IT之家注：现汇率约合 390.3 万元人民币），同比增长 9%。 多年前，AI 专家曾宣称放射科职业即将消失；最近，一些科技领袖的口风已经发生变化。英伟达 CEO 黄仁勋上月在 Dwarkesh 播客中表示，放射科末日论者把“阅片”这项任务和整个放射科医生职业混为一谈。 奈飞联合创始人里德 · 哈斯廷斯上月晚些时候在 Possible 播客中也表示，放射科医生说明，即使某些工作受到 AI 影响，也不一定会被完全取代。“我们总会被那些 AI 消灭一切的情景吸引。 可放射科并没有发生这种事 。也许未来会发生，但过去 5 年没有发生。” 赫普弗认为，即使 AI 自动化了阅片和报告撰写，医生也只是会 把更多时间转向其他任务 。“像医生这样的复杂工作由许多子任务组成。即使你能自动化其中一两项，也只是扩大了你花在其他任务上的时间。除非 AI 完全能够完成全部任务，否则工作本身不会消失。” 影像检查需求增加，也让放射科医生更加忙碌。部分已经获得 FDA 批准的 AI 工具，让影像检查生成更便宜、更快，也进一步推高了检查数量。《美国放射学会杂志》数据显示，2018 年至 2025 年初， 放射科病例量激增 25% 。 RadAI 联合创始人、前急诊放射科医生杰夫 · 张认为：“放射科医生每年要完成的检查数量不断上升，报销却持续下降，他们真的非常非常容易倦怠。” 杰夫 · 张对此有切身体会。2018 年创办 RadAI 之前，他曾连续 10 年在每个夜班阅读 150 到 200 项影像检查。RadAI 的 AI 工具并不是为了取代放射科医生，而是通过自动生成放射科报告的结论部分，帮助医生每个班次 节省近 1 小时 。 一线放射科医生也认为，AI 无法模拟临床工作中的人性部分。得克萨斯州介入放射科医生托尼 · 莱因克表示，AI 无法提供同情、共情 ，也无法给出医生与患者交流时的非语言反馈。“ 电脑不能在患者哭泣时握住患者的手，也不能递给患者一张纸巾。 ” 莱因克担心，AI 会完全取代放射科医生的舆论炒作，可能会吓退医学生。她表示，放射科是竞争最激烈的项目之一，也是美国医学体系中住院医师培训时间最长的项目之一，通常根据专业方向不同持续 5 年到 6 年。即使 AI 恐惧缺乏充分依据，也可能进一步加剧放射科医生短缺。 赫普弗表示，放射科带来的启示并不局限于医学。会计行业也经历过类似情形。20 世纪 90 年代，外界曾认为电子表格软件会消灭会计。结果， Excel 消除了会计常规数字计算任务，让会计转向更复杂的咨询工作 。“只要 AI 没有实现某种量子跃迁，变成所谓通用人工智能，只要这种极端情景没有发生，从中期看，大多数工作可能会相当安全。我认为，这就是我们可以从放射科医生身上学到的教训。”
佬们，好多天了，终于恢复了，现在网址是: 教父.com 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题