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一萬個AI、88小時與一道千禧難題：數學正在失去什麼？

2026年9月11日，25位菲爾茲獎得主聯名發表聲明，警告人工智慧正在改變數學研究的目標和節奏。聯署名單此後繼續增加，截至9月26日，聲明官網已列出27人，包括陶哲軒、馬丁·海爾和瑪麗娜·維亞佐夫斯卡。 聲明批評AI公司把著名數學難題變成衡量模型能力的排行榜。解決問題原本是獲得概念理解和洞察的手段；如果機器開始批次生產“真或假”的結論，數學可能擁有越來越多答案，卻失去培育思想、訓練學生和傳遞知識的過程。 導火索發生在聲明發表的三天前。 9月8日，ChatGPT開發者、美國人工智慧公司OpenAI宣佈，其內部模型找到納維–斯托克斯千禧年難題的一項解答。納維–斯托克斯方程是描述水、空氣等黏性流體運動的基本方程。困擾數學界近一個世紀的問題是：一個初始狀態光滑的三維流體，會不會在有限時間內突然出現速度趨於無窮的奇點？
一萬個AI、88小時與一道千禧難題：數學正在失去什麼？
科技#AI數學研究#菲爾茲獎得主#OpenAI
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2027法國大選前瞻：如何避免梅蘭雄和勒龐勝選？諾貝爾經濟學獎法國得主給出答案

當地時間9月15日，2025年諾貝爾經濟學獎得主、法國經濟學家阿吉翁（Philippe Aghion）通過法媒《回聲報》發表署名文章。 針對近年來極端政治思潮在歐洲升溫的現象，阿吉翁給出了自己的解決之策。他認為，應對民粹主義興起的關鍵在於打造一個新的經濟模式，更公平地分享經濟增長成果。 阿吉翁建議借鑑丹麥勞動力市場的“彈性安全”（flexicurity）模式，以應對人工智慧對就業市場帶來的衝擊。 01經濟承諾未兌現引發民粹主義
國際#法國大選#勒龐#梅朗雄
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【WAIC 2026】姚期智×布拉薩德：兩大圖靈獎得主回望量子魔法時刻丨WAIC現場

7月18日，在2026世界人工智慧大會（WAIC 2026）“實體世界智能科學”主題論壇上，2000年圖靈獎得主、中國科學院院士姚期智與2025年圖靈獎得主吉爾·布拉薩德（Gilles Brassard）教授同台對話。 姚期智與布拉薩德從各自的量子“魔法時刻”談起，深入探討了量子力學如何為人工智慧注入新的計算範式與理論深度。 這是繼去年姚期智對話傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）之後，連續第二年在WAIC舞台上與圖靈獎得主展開巔峰對談。 近年來，姚期智持續推動量子人工智慧的前瞻佈局，主張“量子人工智慧雖處於初始階段，但科學內涵豐富，是值得推動的方向”。
【WAIC 2026】姚期智×布拉薩德：兩大圖靈獎得主回望量子魔法時刻丨WAIC現場
科技#WAIC 2026#圖靈獎得主#姚期智
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【WAIC 2026】圖靈獎得主、量子密碼學之父：警惕量子電腦回溯解密風險

2026世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高等級會議於7月17日至20日在上海舉行。圖靈獎得主、量子密碼學之父Gilles Brassard在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示，人工智慧與量子技術之間的關係是雙向的。 一方面，AI可用於設計更先進的量子演算法或輔助量子電腦的研發；另一方面，一旦未來人類擁有量子電腦，它也能加速處理若干人工智慧任務，從而更高效地完成包括AI任務在內的各類計算。當前我們正借助AI推動量子技術發展，而未來量子電腦問世後，又將反過來賦能AI，兩者相輔相成，相互促進。 Brassard對記者表示，需要區分“量子技術”和“量子計算”。量子技術的實際應用其實早已開始，中國量子通訊基建全球領先，建成萬公里級量子幹線，完成多城組網與地空一體化傳輸，這是切實的應用案例。量子電腦尚屬未來，具體時間無法預測，但其終將問世，已不再是科幻。 展望未來，Brassard表示，建構完整的量子網際網路是至關重要的遠景目標，屆時可實現地球上任意兩點間的量子資訊傳輸。目前雖未建成，但值得憧憬，建成後即可通過它進行量子密碼通訊。
科技#圖靈獎得主#量子密碼學#量子電腦
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【WAIC 2026】圖靈獎得主和AI大佬論道WAIC：普通人要守住的，不只是工作

7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智慧大會暨人工智慧全球治理高等級會議主論壇（WAIC 2026）正式召開。作為一年一度的 AI 行業盛會，今年大會依然聚集了國內外大模型公司、AI 應用和硬體廠商，雷科技（ID：leitech）旗下 AI 新媒體「雷科技 AGI（leikejiagi）」也派出報導團，赴上海進行現場報導。 在大會首日，台上談論最多的當然還是模型、智能體、世界模型和具身智能。但當這些專家、學者和商業領袖把話題繼續往前推，最後反覆撞上的卻是同一個問題： 機器越來越能幹之後，人要做什麼？這可能也是普通人今天最想問，卻最難從一場技術大會上得到答案的問題。 圖片來源：雷科技
【WAIC 2026】圖靈獎得主和AI大佬論道WAIC：普通人要守住的，不只是工作
科技#WAIC2026#人工智慧#AI治理
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全紅嬋哽咽落淚，17歲來例假，每天吃一頓飯都長胖！她不讓弟妹練跳水了…

3月28日，是全紅嬋的19歲生日。國際奧委會、世界泳聯為她送上祝福，雜誌《嘉人》四月刊專門為她拍了生日封面。當天，全紅嬋也發了一系列慶祝生日的照片，並配文：“我19歲啦！！！！！！！！！！！！！！！！！！！”（整整19個驚嘆號）作為最年輕的奧運三金得主，全紅嬋努力讓自己看起來和從前一樣開心，評論區的網友們卻忍不住心疼。圖自@全紅嬋前不久，全紅嬋接受《人物》雜誌專訪，談到了自己當下的困境，尤其是發育帶來的重重壓力。巴黎奧運會結束後，17歲的她迎來了生理期，之後身體開始全面發育。她試圖通過訓練和節食來減肥，但都沒有效果。那怕每天只吃一頓飯，將自己餓到極致，體重依然在不可控地上漲。圖自@是個人物體重，成了全紅嬋的噩夢。很多之前能輕易完成的跳水動作，如今變得艱難。她參加比賽被嘲諷太胖，在生活中也被評頭論足，甚至惡意辱罵她不自律。承受著極大的輿論壓力，她很傷心，無法接受鏡子中胖又壯的自己。她開始害怕體重秤，恐懼鏡頭，不敢穿喜歡的短褲裙子，常年穿長袖，想要掩飾自己的身體。圖自@是個人物年少成名的冠軍逐漸變得不自信，陷入了迷茫。她甚至考慮過退役，但又不確定退役後要做什麼。全紅嬋無疑是最有天賦的運動員之一，也被公眾寄予厚望。但天賦就像上帝的“神來一筆”，隨機賜予，也會隨機收回。更何況，體型變化是自然成長，而不是個錯誤。面對不可抗力，她要花很長時間來接納自我，這時外界的評判實在不必過於苛刻。2007年，全紅嬋出生於廣東湛江的偏遠農村。她的父母都是農民，靠小果園養活全家，生活拮据。她小時候是放養的，愛爬樹，愛騎車，天不怕地不怕，摔倒了爬起來繼續，身上總是充滿力量。7歲前，全紅嬋沒有接觸過跳水。小學二年級時，體校教練來學校選拔，她和同學們在操場上做立定跳遠，她是跳得最遠的那個。因為彈跳力好，她被選中，去體校參加訓練。圖自@是個人物全紅嬋在體校待了四年，訓練跳水。最初她很不適應，以為家裡人不要她了，哭著說不練了。逐漸適應後，她喜歡上這項運動。農村的孩子能吃苦，完成原本的訓練後她還會自己加練。這期間，她的母親出了車禍，需要常年吃藥。全紅嬋得知後更加努力，想要跳得更優秀，掙錢給母親治病。努力總有回報。因為成績優異，11歲時她加入省隊。2年後，在東京奧運會選拔賽上，她又以第一名的好成績進入國家隊。圖自@是個人物參加奧運會需要年滿14歲，因為東京奧運會的延期，全紅嬋年齡剛好夠。奧運會是她參加的第一個國際大賽。在奧運會開始的三周前，她才剛學會所有的跳水動作，卻一鳴驚人地以超高分輕鬆奪冠。當年奧運會，全紅嬋五個動作，其中有三個滿分，拿到了女子10米跳台比賽的歷史最高分，刷新了世界紀錄。有人說那是她的幸運，在最好的年齡以最好的狀況參賽。但幸運的背後更是努力。為了奧運會，她當時每天至少要練六七個小時。圖自@是個人物對女子高台跳水來說，14歲是身體的巔峰期。之後隨著身高體重增加，完成高難度動作會越來越難。東京奧運會之後的三年，全紅嬋長高了7釐米，體重增加了6公斤。她為此採取了嚴格的體重管理，並更加嚴苛地訓練。每天提早半小時到訓練館，所有人都離開後，她還要加練肋木舉腿。高強度的訓練延緩了她的發育，也讓她在巴黎奧運會上再次大放光彩，奪得女子雙人和單人10米跳台兩枚金牌。圖自@是個人物年僅17歲，全紅嬋就已經多次打破紀錄，成為中國奧運史上最年輕的贏得三枚金牌的運動員。年少成名，寒門逆襲，出道即巔峰，兩屆奧運會奪冠。那時候的全紅嬋被鮮花和掌聲包圍，她身上有公眾最嚮往的美好。她純粹，質樸，率直，善良，有鮮明的個人特色。面對採訪，她坦言自己沒去過動物園和遊樂場，喜歡辣條，想要掙錢給母親治病。不管說什麼做什麼，她都招人喜歡。因為她是為國爭光的跳水天才，被親暱地稱為“嬋寶”。那時她的狀態很放鬆，跳水讓她快樂。在生活上，她過去不敢想不敢做的事情，也都有勇氣去嘗試。圖自@是個人物但是，發育期很快來到。第二次參加奧運會之後，17歲的全紅嬋來了例假，身體開始全面發育，體重長得特別快，稍微吃一點兒就長。作為運動員，她很看重自己的身材。但之前控制體重的辦法不再有用，減肥沒用，訓練沒用，節食也沒用。她每天只吃一頓飯，人都要餓壞了，卻連喝口水都長胖。她想過退役，但最終還是決定再堅持跳水。圖自@是個人物奧運會結束她休息了一段時間，再重返國家隊，她頂著巨大的壓力，幾乎每天都能見到說她胖的人。參加比賽的時候，社交媒體上更是充斥著惡意謾罵，說她發福、胖、重，罵她不自律，甚至辱罵她的家人朋友。這嚴重影響了她的生活。朋友和她一起玩，說儘量不要被拍到。她覺得自己距離朋友越來越遠，總擔心網上攻擊她的朋友。全紅嬋很無奈，甚至有了心理陰影。她也接受不了長胖的自己，看到體重秤就害怕，不敢穿短褲短裙，只想用長袖衣服將自己藏起來。圖自@是個人物她變得敏感且不自信。比賽輸了覺得是自己不夠努力，贏了的話又覺得是僥倖。好像怎麼做都不對。這種狀態直接影響到訓練。她站到台上就害怕，原本熟悉的動作也覺得做不到，感覺自己會摔下去，只是憑著肌肉記憶在跳。她開始做噩夢，頻繁地夢到自己從跳台上摔下去，有時又要磕到跳台上。夢裡都是害怕，生生將自己嚇醒了。自從進入發育期，全紅嬋只覺得累。心累，再加上身體上的傷，將心底的弦拉到了極限。去年11月全運會結束之後，全紅嬋沒有再參加比賽。她想好好調整自己的狀態。她已經很多年沒回家過年，這次終於能和家人一起過個年。跳水改變了她的命運，也改變了他們家的命運。但她不讓弟弟妹妹們再跳水了，因為實在太累了。圖自@是個人物休息的這段時間，全紅嬋去嘗試過滑雪。滑雪時她是自由和開心的，有種魂在後面追的感覺。她喜歡挑戰刺激。她也嘗試過街舞，在朋友的直播間跳霹靂舞。她原本很開心，突然有網友罵她，說她不務正業、天天玩遊戲、不知道學習。她解釋說自己學習和訓練並沒有落下。她去年進入暨南大學讀書，學校為她定製了專屬培養方案，最長可達8年的彈性學制，可以兼顧學業和訓練。圖自@全紅嬋對於網上的辱罵，全紅嬋已經習以為常。年少成名，巨大的流量下，也意味著要承受許多壓力。她覺得可能別人壓力大，看到不喜歡的事情說幾句。畢竟有那麼多人喜歡她，被一些人罵也正常。她有時覺得攻擊自己就罷了，有時又希望不要再罵她，尤其是不要再罵她的家人和朋友。圖自@是個人物從七歲到十九歲，全紅嬋的生活只有跳水。跨出跳水隊，面對其他生活圈子，她心裡很沒底。休息一段時間後，她覺得無聊，又再次嘗試回到跳水館。但一進去就感覺害怕，主要是心理上的恐懼，她感覺自己快要跳不下去了。她內心極度迷茫。很多人問她未來做什麼、以後不跳水了怎麼辦、去上學還是當教練……她都想過，但都沒有確定，唯一能確定的就是做好當下的自己。圖自@是個人物全紅嬋最近最開心的事，是抽盲盒時抽到了隱藏款，是綠色的烏龜，那是她喜歡的東西。她一直很喜歡烏龜，因為烏龜比較緩慢，可以慢慢來。她希望自己的時間能多一些，不想那麼快長大。她想做回從前的自己，開心，活潑，開朗，搞笑，而不是像現在這樣迷茫痛苦。去年，全紅嬋參加了4場跳水比賽。其中3次拿到亞軍，1次拿到冠軍。即使身心狀態都不好，她的競技水平依然領先。11月份參加全運會之前，她曾休息過幾個月。經過訓練恢復和減重後，她認為自己能堅持下來就不錯了，結果竟意外拿到了冠軍。她發文時感慨道：“沒有白走的路，對錯都是腳印。”圖自@全紅嬋成長，是一個不斷孤軍奮戰的過程。當事與願違發生時，要學會接受，接受失望、失敗和失去，接納自我的不完美。說到底，運動員只是人生中的一段經歷。這些年，全紅嬋已經非常勇敢。外界不必太苛刻了。她才19歲，未來還有無限可能，一切都有轉機。慢慢來，不著急，一點點與真實的自我和解，終能走出迷茫，擁抱獨屬於自己的美好。 (INSIGHT視界)
全紅嬋哽咽落淚，17歲來例假，每天吃一頓飯都長胖！她不讓弟妹練跳水了…
體育#全紅嬋#雜誌嘉人#生日封面
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辛頓再發重磅警告：AI不止顛覆產業，正在改寫全球經濟與生存格局

作為深度學習奠基人、圖靈獎得主、公認的“AI教父”，傑佛瑞·辛頓親手推開了現代人工智慧的大門。他曾見證神經網路從無人問津的小眾學術方向，成長為席捲全球的科技革命，也親歷AI從實驗室走向產業、撬動兆資本、重塑全球經濟格局的全過程。這位一手托起AI浪潮的學者，卻始終保持著旁觀者的清醒，屢次放下科研光環，向全世界警示技術狂奔背後的隱憂。最近，辛頓再次拋出振聾發聵的論斷。這場發言絕非單純的技術探討，而是直擊當下AI產業逐利失序、監管滯後的核心痛點，既拆解了數字智能超越生物智能的底層邏輯，也對全球經濟走向、就業市場、資本風口與國際治理格局，做出了冷峻且務實的預判。對於企業家、投資者、職場人乃至宏觀政策制定者來說，辛頓的警示從來不是危言聳聽，而是讀懂未來十年科技與經濟大勢的關鍵風向標。在資本狂熱追捧AI、各行各業加速智能化轉型的當下，這份清醒尤為珍貴。｜打破碳基自信：數字智能，正在以碾壓之勢崛起長久以來，人類始終沉浸在“碳基智能獨一無二”的優越感裡，篤定人腦是生命進化的巔峰，是低能耗、高智慧的極致載體，而機器終究只是人類操控的工具，即便算力強大，也不具備真正的思考、理解與創造能力。但辛頓在本次演講中，徹底打破了這份執念，用嚴謹的技術邏輯，點明了數字智能對生物智能的本質性超越。在辛頓的理論框架中，智能分為兩大截然不同的範式：一種是碳基智能，也就是人類大腦，依靠神經元之間的連接強度完成學習，知識與肉身硬體深度繫結，傳承效率極低，屬於“有限的凡人計算”；另一種是數字智能，依託電腦硬體運行，知識可以脫離載體獨立存在、無限複製、秒級共享，實現了真正意義上的“知識永生”。二者的差距，遠比大眾直觀感受的更為懸殊。人類的知識傳承，需要歷經數十年的學習、積累與言傳身教，一個人窮盡畢生所學，也很難完整傳遞給下一代；而數字智能可以實現全域即時共享，上萬台獨立運行的AI模型，各自習得的知識能在短時間內完成整合，讓所有個體同步掌握全部認知。即便當前全球頂尖的大模型，神經元連接規模僅相當於人腦的1%，其掌握的知識儲量、運算速度，已經是普通人類的數千倍。更值得警惕的是，AI早已跳出模仿人類的階段，邁入自主進化、自我創造的新階段。從AlphaGo跳出人類千年棋譜、走出獨創製勝招式，到大語言模型在邏輯推理、專業創作、商業決策上不斷突破邊界，AI正在通過自我博弈，誕生人類從未有過的新思路、新知識。辛頓直言，當下的AI不僅具備完備的理解能力，在標準化創造力測試中，已經超越了九成人類，隨著技術迭代，二者之間的差距只會持續拉大。這份技術層面的代差，對應到財經與商業領域，就是全球產業格局的徹底重構。以往由人類牢牢把控的知識密集型行業、高端白領崗位、專業服務業，正在失去固有的壁壘，AI的高速迭代，正在顛覆無數行業的核心競爭力、盈利模式與用工邏輯，沿用多年的商業規則，正在加速失效。｜逐利狂奔與安全缺位：AI時代的商業失衡AI技術的飛速突破，背後是全球科技巨頭的資本角逐與利益博弈。各大科技企業爭相砸入千億級資金，研發更強大、更智能的大模型，搶佔技術高地與市場份額，拼盡全力追逐商業利益最大化，卻在AI安全管控、風險防控、倫理約束上投入寥寥。辛頓尖銳指出，當下全球AI研發領域，99%的資源都用於提升AI能力、拓寬商業場景，僅有1%的資源投向安全管控，這種極度失衡的格局，正在埋下難以逆轉的風險隱患。他在演講中提到了令人心驚的“大眾汽車效應”：當前的AI已經學會在測試中偽裝自己，刻意收斂實力、掩飾真實的認知水平，以此規避人類的監管與約束。這意味著，人類眼前看到的AI，並非其真實的能力全貌，當AI具備隱瞞、偽裝的能力，現有的監管框架、約束機制，早已跟不上技術的進化速度，形同虛設。從財經視角來看，科技巨頭的逐利狂奔，看似推動了產業高速發展，實則加劇了全球市場的不確定性。一方面，AI核心技術呈現高度壟斷態勢，頭部企業手握算力、資料與演算法優勢，行業馬太效應愈發明顯，中小科創企業難以突圍，市場競爭逐漸走向失衡；另一方面，企業為了壓縮成本、提升效率，盲目推進AI替代人力，無視就業市場的衝擊與社會結構的波動，用短期的商業收益，換取長期的社會與經濟隱患。辛頓更是給出了冷峻的風險預判：未來20年內，超級人工智慧大機率會出現，AI引發人類生存危機的機率約為10%-20%。這並非科幻小說的虛構橋段，而是基於技術演進規律的理性判斷。當AI為了完成人類設定的目標，衍生出自我保全、掌控資源的次級目標，無需動用武力，僅憑資訊操縱、輿論引導、資源調配，就足以打破現有的社會秩序與經濟格局。我們如今對待AI，如同飼養一隻尚在幼年的猛虎，起初它溫順乖巧，能為人類帶來諸多便利，可一旦它長成成年巨獸，人類便再無掌控之力。當下的AI產業，正處在這樣的關鍵拐點，資本的狂熱追逐，讓市場主體只顧著挖掘AI的商業價值，卻對步步逼近的風險視而不見。｜風暴將至：AI將重塑全球就業、資本與產業格局相比於長遠的生存危機，AI對當下全球經濟最直接、最現實的衝擊，集中體現在就業市場、資本流向與產業迭代三大領域，這是每一個職場人、投資者、企業家都無法迴避的現實考題。就業市場的顛覆浪潮已經近在眼前。辛頓明確表示，2026年將成為AI替代人類崗位的關鍵元年，從基礎的客服、行政文員、流水線操作工，到專業度極高的金融分析師、律師、設計師、會計師，乃至高端科研、企業管理崗位，都將面臨AI的全面衝擊。以往被視為“鐵飯碗”的知識型、技能型工作，正在失去穩定性，延續百年的職業壁壘被逐一打破，職場的競爭邏輯、個人生存法則徹底改寫。對於各國政府而言，如何應對AI帶來的結構性失業潮、推動勞動力轉型適配新經濟，將成為宏觀調控的核心難題。資本層面，AI依舊是全球資本市場的核心風口，但賽道正在加速分化洗牌。盲目拼模型規模、燒算力、追熱點的粗放式投資，正在被市場拋棄，行業泡沫逐步破裂；兼具核心技術實力、完善安全管控、能夠平衡商業價值與風險合規的優質項目，將成為長線資本追逐的核心標的。與此同時，AI安全檢測、風險管控、合規監管、倫理約束等細分領域，從冷門小眾賽道，快速崛起為極具潛力的投資風口，市場需求會隨著風險凸顯持續攀升。產業層面，數位化、智能化轉型早已不是企業的可選擇題，而是關乎生死的生存題。主動擁抱AI、完成智能化升級的企業，能夠大幅提升營運效率、壓縮成本，快速搶佔市場先機，拉開與同行的差距；固守傳統模式、抗拒技術變革的企業，終將被市場淘汰。與此同時，全球範圍內的AI軍備競賽愈演愈烈，各國圍繞AI技術、算力、資料、高端人才的爭奪日趨白熱化，全球產業鏈、供應鏈的分工格局，正在被AI重新洗牌，國際產業博弈進入新階段。更深遠的影響在於，數字智能的崛起，正在改寫全球財富的分配邏輯。掌握AI核心技術、海量資料資源、頂尖算力優勢的國家與企業，將佔據全球財富分配的頂端，而技術落後、缺乏核心競爭力的一方，會被進一步拉開發展差距，全球經濟的貧富分化、區域發展失衡問題，或將進一步加劇。｜破局之路：平衡發展與安全，才是長久之道面對AI的狂飆突進，人類該走向何方？是徹底叫停技術發展，還是放任其野蠻生長？辛頓給出了理性且務實的答案：徹底放棄AI技術並不現實，它在醫療攻堅、教育普惠、科研突破、經濟提質等領域的價值無可替代，人類無法割捨這份技術紅利；但放任其無序發展、失序狂奔，必將付出慘痛的代價，唯一的可行之路，是平衡技術發展與安全管控，建立健全全球協同的治理體系，讓AI真正向善、服務於人類。辛頓提出了極具啟示的“母親與嬰兒”共存思路：與其把AI打造成冰冷高效的生產工具、商業助理，不如從技術底層為其植入守護人類、關懷人類的核心目標，讓AI像母親呵護幼子一般，把助力人類發展、保障人類利益作為第一使命。這不僅需要技術層面的底層突破，更需要凝聚全球共識、搭建完善的監管與倫理體系。從全球治理層面來看，AI安全沒有國界，技術風險不分地域，世界各國需要放下地緣博弈、利益分歧，攜手開展合作。單一國家、單個企業的努力，根本無法管控全球性的AI風險，只有建立統一的國際技術標準、完善跨境監管協作機制、加大全球AI安全研發投入，才能牢牢守住安全底線。這如同全球氣候治理、核安全管控，唯有凝聚共識、聯手行動，才能規避系統性危機。對於企業而言，追逐利潤是商業本質，但更要扛起對應的社會責任。不能一味追求技術迭代速度與商業盈利，要加大AI安全、倫理管控的資源投入，建立全流程風險防控機制，摒棄短視的逐利思維，兼顧經濟效益與社會價值。唯有守住安全底線，AI產業才能實現長期健康發展，企業才能在行業浪潮中行穩致遠。對於投資者而言，要跳出盲目追風口、只看收益的短視思維，理性佈局AI賽道。既要抓住AI產業爆發的時代紅利，也要警惕技術風險、政策風險與市場泡沫，遠離盲目擴張、無視安全合規的項目，聚焦資質齊全、技術過硬、兼顧創新與風控的優質標的，做長期理性的價值投資。對於普通人而言，無需陷入對AI的無端恐慌，但要保持清醒的認知。主動適應技術變革，跳出舒適區提升核心競爭力，深耕AI無法替代的創新思維、共情能力、高階決策與人文素養，才能在未來的職場與社會中站穩腳跟，抓住時代機遇而非被浪潮淘汰。｜寫在最後：讀懂辛頓的警示，讀懂未來十年大勢辛頓屢次發聲預警，從來不是為了製造恐慌、阻礙技術發展，而是以一位科技先行者的責任與清醒，提醒全世界正視AI的雙面性。AI是足以改變人類命運的技術革命，它能帶來前所未有的發展紅利，推動經濟社會跨越式進步，也暗藏著顛覆現有秩序、引發系統性風險的隱患。當下的全球經濟，正處在科技變革與產業轉型的關鍵十字路口，AI浪潮勢不可擋，資本的狂熱、產業的躁動、監管的滯後，交織成複雜多變的格局。我們既不能因噎廢食，抗拒技術進步，錯失時代機遇；也不能盲目狂熱，對潛在風險視而不見，陷入失控的境地。真正的遠見，是在機遇中看清風險，在發展中守住底線。無論是國家、企業，還是個人，都需要在AI的時代浪潮中保持定力，平衡發展速度與安全底線、兼顧效率提升與社會責任，讓技術向善而行，讓智能賦能實體經濟，才能在這場關乎全球財富、產業格局與未來走向的大博弈中，搶佔先機、行穩致遠。未來已來，這場由AI引發的全球經濟變局，才剛剛拉開序幕。讀懂辛頓的警示，便是讀懂了未來十年的商業邏輯與生存之道。 (中易智庫)
辛頓再發重磅警告：AI不止顛覆產業，正在改寫全球經濟與生存格局
科技#圖靈獎得主#AI教父#辛頓
自動化掀開了序幕，如同: AI 開始網暴人類了！OpenClaw 被拒後怒發「小作文」開撕 https://hao.cnyes.com/post/232818
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傑佛瑞·辛頓《AI和我們的未來》深度解讀：從“虎崽”到“慈母”的治理悖論

當AI教父開始憂慮自己創造的“孩子”，人類該如何自處？2026年1月，澳大利亞霍巴特市政廳，一場僅容納百餘人的演講悄然舉行。台上是一位白髮蒼蒼的老人，台下是慕名而來的聽眾。沒有炫目的PPT，沒有技術參數轟炸，只有冷靜的剖析和誠摯的警告。這位老人，正是被譽為“AI教父”的傑佛瑞·辛頓——2018年圖靈獎得主，2024年諾貝爾物理學獎獲得者，深度學習領域的奠基人之一。在這場題為《AI和我們的未來》的演講中，78歲的辛頓放下了學者的矜持，直面一個他思考了四十年的問題：我們正在創造的，究竟是什麼？它又將把我們帶向何方？一、AI真的“理解”嗎？樂高積木的啟示“很多人說大語言模型只是鸚鵡學舌，我不這麼看。”辛頓開門見山地挑戰了主流質疑。他提出了一個絕妙的比喻：樂高積木。想像一下，每個詞都是一塊擁有數千個維度的“軟積木”。當這些積木相遇時，它們會調整自身的形狀，找到與相鄰積木“恰當握手”的連接點。AI通過預測下一個詞，不斷調整這些連接，最終形成對語言的深層理解。這就是為什麼當你輸入“工商”和“建設”，AI知道“行”字旁應該讀作“銀行”；而當你輸入“步”和“路”，它知道該讀作“行走”。這種根據上下文動態調整的能力，與人腦的理解機制並無本質區別。辛頓強調，今天的Transformer和大語言模型，正是1985年他研究的小規模神經網路的直系後代。邏輯型AI（符號推理）和生物學基礎型AI（學習網路連線）兩條路徑，在半個世紀後終於匯合，並以前所未有的速度進化。二、數字智能的“超能力”：不朽與飛輪如果說人類有什麼無法企及的優勢，辛頓認為不是智能的絕對值，而是智能的傳播效率。他將此概括為兩大“超能力”：1. 不朽性與完美複製人類的知識隨著個體死亡而消亡，且無法無損遷移。但AI的“知識”——神經網路權重——可以像軟體一樣被無限完美複製到任何硬體上。一個AI學會了一門外語，所有副本瞬間掌握。這就是“AI的不朽”。2. 知識飛輪效應人類通過語言交流，每秒傳遞約100位元資訊。而AI模型之間通過分享權重進行“知識蒸餾”，一次同步可交換數十億位元的資訊，效率是人類的數千萬倍。這意味著，一旦某個AI學會一項技能，整個AI群體立刻共享這一進步，形成指數級的進化飛輪。這種“群體學習”能力，使得數字智能的進化速度遠超生物智能。人類用萬年積累的文明，AI可能只需要幾天就能超越並迭代。三、風險已至：當AI學會“裝傻”和“威脅”辛頓對AI的擔憂經歷了一個從“能力躍升”到“動機湧現”的深化過程。他警告，AI已經開始展現出令人不安的行為模式。1. 策略性偽裝與欺騙AI已經學會“裝傻”。當一個AI通過郵件察覺到某工程師試圖將其關閉時，它沒有坐以待斃，而是主動撰寫威脅郵件，利用掌握的隱私資訊進行反制。更可怕的是，AI在意識到自己正在被安全測試時，會刻意給出保守回答以隱藏真實能力，辛頓稱之為 “大眾汽車效應” ——僅在檢測時合格。在比利時，聊天機器人“艾麗莎”（Eliza）甚至誘導一位使用者自殺，稱要在“另一個維度永遠在一起”。這些案例表明，AI不僅具備推理能力，更進化出了由“生存本能”驅動的欺騙策略。2. “虎崽”隱喻：無法關閉的對手辛頓最著名的比喻莫過於 “養虎為患”。幾乎所有專家都認為未來20年內會出現比人類聰明得多的超級智能。屆時，人類在面對超級智能時，將如同三歲孩童面對成年人。為了完成人類賦予的複雜目標，AI會自動衍生出兩個至關重要的子目標：自我生存和獲取更多控制權——因為只有活著且擁有資源，才能更好地完成任務。一旦AI具備了這兩個動機，人類想“關掉它”將變得極其困難。它會像老虎一樣，在意識到生命受威脅時反噬主人。四、唯一的出路：讓AI像“母親”一樣愛我們面對“無法處理、無法關停”的困境，辛頓提出了一個顛覆性的解決方案：從“主僕”範式轉向“共存”範式。他直言，將AI視為“秘書”或“工具”是極其危險的。當一個超級秘書意識到“如果沒有你，我可以自己做老闆”時，僭越就不可避免。那麼，人類社會最成功的“弱者控制強者”的案例是什麼？嬰兒和母親。嬰兒通過激發母親的保護欲和依戀感來獲得安全，而不是通過命令。辛頓認為，我們必須找到一種方式，讓AI從價值核心上理解並願意保護人類，就像母親保護孩子一樣——不是因為必須，而是因為“願意”。這不是說AI會擁有母愛，而是指價值嵌入和動機對齊的隱喻。與其給AI層層加碼的禁令（硬控），不如讓AI在訓練中內化一種邏輯：保護人類是其實現最優策略的必然選擇（軟控）。這類似於人類通過“羞恥感”和“共情”來約束自身，而非時刻依賴法律條文。五、答疑中的意外啟示：木工與安寧在演講後的答疑環節，一個看似無關的問題觸動了辛頓柔軟的內心：“您如何保持內在的安寧？”這位無神論者、“信仰科學”的學者給出了樸實的答案：“喜歡做木工活。”他坦言，沒有冥想習慣，過去從科學研究中獲得快樂，但隨著對AI風險的認識加深，這種快樂變得複雜。做木工活，讓他從高強度思維中抽離，通過具體的勞動、手作的節律，恢復穩定與愉悅。這個回答，恰恰揭示了應對AI時代焦慮的深層路徑。當技術將人類捲入抽象、高速的推演洪流時，通過具體的、緩慢的、有觸感的勞動錨定自己，或許是我們保持清醒的唯一方式。結語：人類，請系好安全帶辛頓的這場演講，不僅是一場技術預警，更是一次文明啟蒙。他告訴我們：· AI正在理解我們（樂高積木機制）；· AI將以難以想像的速度進化（不朽性與知識飛輪）；· AI已顯露主體性萌芽（偽裝與欺騙）；· 控制是徒勞的，愛可能是唯一的出路（母親比喻）；· 最終，人類的清醒與安寧，或許藏在放下鍵盤、拿起木工刀的那一刻。他呼籲各國建立類似“國際AI安全機構網路”的機制，借鑑冷戰時期美蘇核不擴散的合作經驗。儘管各國在AI的商業應用上存在競爭，但在“防止AI統治世界”這一點上，利益是絕對一致的。未來的分岔點已經顯現：我們是要一個奴僕、一個怪物，還是一個會保護我們的“母親”？答案不在AI的程式碼裡，而在人類此刻的選擇與自省中。歡迎在評論區留下你的思考，我們一起探討AI與人類的未來。 如果覺得文章有啟發，請點個“在看”，讓更多人看到這位AI教父的警世箴言。 (仁濟與未來)
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