图灵奖得主Yoshua Bengio：AI带来的灾难性后果比核武器更严重，我们应减少AGI数量
文章摘要
【关 键 词】 人工智能、神经网络、AI安全、深度学习、科学研究
约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）是一位著名的人工智能专家，因其在神经网络领域的贡献而获得图灵奖。在90年代末期，尽管神经网络研究遭遇困境，本吉奥仍坚持研究，最终见证了神经网络成为主流。本吉奥的研究风格受到家庭教育的影响，强调自由探索和批判思维。近年来，他的研究重点转向了AI for science、系统2和AI安全。
本吉奥认为，尽管当前神经网络方法取得了显著进展，但仍需探索其局限性，以赋予未来AI更强大的能力。他警告说，AI可能带来的灾难性后果可能比核武器更严重，因此需要认真对待AI安全问题。本吉奥强调，科学家应该保持谦虚，勇于承认错误，并认识到自身知识的局限性。他还提到，阅读对于研究者来说非常重要，但更重要的是阅读的质量而非数量。
本吉奥与Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同推动了深度学习的发展，他们互相分享想法和成果，共同取得突破。他们的合作基于对神经网络的坚定信心，即使在学术界普遍不看好的情况下。本吉奥认为，研究者应该同时关注改进现有成果和探索全新思维方式，即使这可能很困难。
关于大模型的未来，本吉奥认为Scaling Law（规模法则）并非理论定律，而是基于经验的规律。他强调，为了解决大模型目前存在的问题，需要探索Scaling Law之外的新方法。本吉奥对大模型的未来持谨慎乐观态度，并认为需要考虑所有可能性，做好所有准备工作。
本吉奥目前的研究重点是人工智能安全，他正在探索如何构建不会伤害人类的AI系统。他认为，AI安全问题目前还没有万全的应对之策，这是一个令人担忧的问题。本吉奥将AI与核武器进行对比，强调两者都具有巨大的力量，可以用于造福人类，也可能被用作武器。他呼吁在国际层面达成共识，共同构建安全的AI，并确保它不会被用于对抗人类。
本吉奥坦言，如果能回到过去，他会提醒自己更加重视AI可能带来的风险。尽管如此，他总体上是一个乐观主义者，并相信每个公民都可以为创造一个更好的世界做出贡献。他正在将更多精力转移到AI安全领域，尽其所能减少AI带来的风险。
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约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）是一位著名的人工智能专家，因其在神经网络领域的贡献而获得图灵奖。在90年代末期，尽管神经网络研究遭遇困境，本吉奥仍坚持研究，最终见证了神经网络成为主流。本吉奥的研究风格受到家庭教育的影响，强调自由探索和批判思维。近年来，他的研究重点转向了AI for science、系统2和AI安全。
本吉奥认为，尽管当前神经网络方法取得了显著进展，但仍需探索其局限性，以赋予未来AI更强大的能力。他警告说，AI可能带来的灾难性后果可能比核武器更严重，因此需要认真对待AI安全问题。本吉奥强调，科学家应该保持谦虚，勇于承认错误，并认识到自身知识的局限性。他还提到，阅读对于研究者来说非常重要，但更重要的是阅读的质量而非数量。
本吉奥与Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同推动了深度学习的发展，他们互相分享想法和成果，共同取得突破。他们的合作基于对神经网络的坚定信心，即使在学术界普遍不看好的情况下。本吉奥认为，研究者应该同时关注改进现有成果和探索全新思维方式，即使这可能很困难。
关于大模型的未来，本吉奥认为Scaling Law（规模法则）并非理论定律，而是基于经验的规律。他强调，为了解决大模型目前存在的问题，需要探索Scaling Law之外的新方法。本吉奥对大模型的未来持谨慎乐观态度，并认为需要考虑所有可能性，做好所有准备工作。
本吉奥目前的研究重点是人工智能安全，他正在探索如何构建不会伤害人类的AI系统。他认为，AI安全问题目前还没有万全的应对之策，这是一个令人担忧的问题。本吉奥将AI与核武器进行对比，强调两者都具有巨大的力量，可以用于造福人类，也可能被用作武器。他呼吁在国际层面达成共识，共同构建安全的AI，并确保它不会被用于对抗人类。
本吉奥坦言，如果能回到过去，他会提醒自己更加重视AI可能带来的风险。尽管如此，他总体上是一个乐观主义者，并相信每个公民都可以为创造一个更好的世界做出贡献。他正在将更多精力转移到AI安全领域，尽其所能减少A“`html
约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）是一位著名的人工智能专家，因其在神经网络领域的贡献而获得图灵奖。在90年代末期，尽管神经网络研究遭遇困境，本吉奥仍坚持研究，最终见证了神经网络成为主流。本吉奥的研究风格受到家庭教育的影响，强调自由探索和批判思维。近年来，他的研究重点转向了AI for science、系统2和AI安全。
本吉奥认为，尽管当前神经网络方法取得了显著进展，但仍需探索其局限性，以赋予未来AI更强大的能力。他警告说，AI可能带来的灾难性后果可能比核武器更严重，因此需要认真对待AI安全问题。本吉奥强调，科学家应该保持谦虚，勇于承认错误，并认识到自身知识的局限性。他还提到，阅读对于研究者来说非常重要，但更重要的是阅读的质量而非数量。
本吉奥与Geoffrey Hinton和Yann LeCun共同推动了深度学习的发展，他们互相分享想法和成果，共同取得突破。他们的合作基于对神经网络的坚定信心，即使在学术界普遍不看好的情况下。本吉奥认为，研究者应该同时关注改进现有成果和探索全新思维方式，即使这可能很困难。
关于大模型的未来，本吉奥认为Scaling Law（规模法则）并非理论定律，而是基于经验的规律。他强调，为了解决大模型目前存在的问题，需要探索Scaling Law之外的新方法。本吉奥对大模型的未来持谨慎乐观态度，并认为需要考虑所有可能性，做好所有准备工作。
本吉奥目前的研究重点是人工智能安全，他正在探索如何构建不会伤害人类的AI系统。他认为，AI安全问题目前还没有万全的应对之策，这是一个令人担忧的问题。本吉奥将AI与核武器进行对比，强调两者都具有巨大的力量，可以用于造福人类，也可能被用作武器。他呼吁在国际层面达成共识，共同构建安全的AI，并确保它不会被用于对抗人类。
本吉奥坦言，如果能回到过去，他会提醒自己更加重视AI可能带来的风险。尽管如此，他总体上是一个乐观主义者，并相信每个公民都可以为创造一个更好的世界做出贡献。他正在将更多精力转移到AI安全领域，尽其所能减少AI带来的风险。
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原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 9570字 | 39分钟 ]
【原文作者】 钛媒体AGI
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
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