為AI發展奠基石　諾貝爾獎兩新得主奪獎後表擔憂：怕人工智能失控

科學家霍普菲爾德（John Hopfield）與欣頓（Geoffrey Hinton）在10月8日獲得2024年度諾貝爾物理學獎，獎項旨在表彰他們通過人工神經網絡（artificial neural networks）實現機器學習（machine learning）的基礎發現與發明。近年人工智能（AI）的高速發展離不開這些理論，不過這兩大諾貝爾獎新得主都在得獎後發出預警，擔憂AI失控的問題。

美媒8日報道，欣頓在得知自己獲獎後表示，AI為醫療保健等領域的生產力帶來巨大提升，但「我們也必須擔心一些可能的不良後果，特別是有關這些事情失控的威脅。」他警告指「我擔心這樣的整體後果可能是，比我們更聰明的系統最終會取得控制權。」

被稱為「AI教父」的欣頓2023年5月也曾在接受傳媒訪問時講述對自己的畢生志業感後悔，並談到AI（人工智能）的危險之處，如「目前它們不比我們聰明，但我認為很快就會」、「很難看到如何防止壞人利用它做壞事」。

霍普菲爾德也在得獎後表達類似的擔憂，他呼籲要對現代人工智慧系統有更深入了解，以防止它們失控，並稱該科技最新進展「非常令人不安」（very unnerving）。

機器學習為AI發展和應用提供動力，霍普菲爾德與欣頓的工作讓AI走進大眾，譬如面部識別和翻譯。諾貝爾物理學獎委員會成員Mark Pearce認為，二人的工作為人們能使用AI奠定基礎。

深度學習（Deep Learning）是機器學習的一項分支，欣頓積極推動這項研究，被譽為深度學習之父。他2013年加入Google，負責深度學習與神經網絡，2023年5月1日宣布離任。