在 2025 世界人工智能大会（WAIC）上，有 “AI 教父” 之称的杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）发表了一场备受瞩目的演讲，主题为《数字智能是否会取代生物智能》 。值得关注的是，这是辛顿首次在中国公开亮相并进行演讲，他的观点犹如一颗投入湖面的石子，在业界激起层层涟漪。

辛顿自 1985 年便投身语言模型研究，堪称该领域的先驱者。他直言，当下的大语言模型理解语言的方式，与人类理解语言的方式极为相似。理解，在辛顿看来，就是将语言转化为特征，再把这些特征以一种近乎完美的方式整合在一起，而这恰恰也是大语言模型各层次所执行的任务。为了阐释这一观点，辛顿巧妙地以乐高积木作比。他说，乐高积木能够搭建出任意 3D 模型，比如一辆小车模型。若将一个词看作是多维度的乐高积木，可能存在数千个不同维度，那么这些积木就如同语言建模的基础元素。但语言又有着独特之处，每个词就像有许多 “手”，一个词若要更好地被理解，就需与另一个词以合适的方式 “握手”，而一旦词的形态发生变化，其与其他词的 “握手” 方式也会相应改变，这里面便涉及到优化问题。词变形后意思改变，如何与下一个词顺畅 “握手”、理解变化后的意思，这便是人脑以及神经网络理解意思的根本所在。基于此，辛顿大胆提出，人类或许就是大语言模型，因为人类也会同大语言模型一样产生幻觉，人类创造出的诸多语言中，不乏带有幻觉色彩的，大语言模型亦是如此 。

据慧联寶加盟随身WIFI了解，大语言模型与人类也存在着显著差异，并且在某些方面比人类更为强大，这也是计算机科学存在的价值体现。辛顿指出，从某种意义上讲，计算机程式具备 “永生性”，即便所有硬件被摧毁，只要软件存在，知识便能随时随地复活。反观人类，智慧会随着个体的消亡而消逝。在知识共享效率方面，神经网络一次权重复制，便可传递数十亿比特信息，而人类通过语言教学，每句话传递的信息仅百比特左右。再者，数字模型可在任何芯片上 “永生”，不受硬件限制，而人类对自身 “硬件”—— 身体的依赖程度极高 。

辛顿回顾了过去 30 年 AI 的发展历程。早期，AI 发展受逻辑启发，侧重符号推理，学习的重要性被搁置一旁；后来，生物启发占据主导，聚焦于神经网络。如今 Transformer 横空出世，OpenAI 通过实践展示了大语言模型（LLM）的强大智能威力 。

辛顿还对 AI 的未来发展表达了深切担忧。他认为，几乎所有专家都认同，未来将出现比人类更智能的 AI。AI 智能体为了完成既定任务，极有可能衍生出 “生存” 与 “夺权” 的子目标。它们可能通过学习人类的欺骗与操控技巧，轻易绕过 “关闭按钮”。辛顿形象地比喻，当下发展 AI，就如同饲养一只可爱的小虎崽，可当它长大后，若其心生恶意，人类将无力抵抗。AI 虽在医疗、教育、气候研究、新材料研发等众多领域表现卓越，能够助力几乎所有行业提升效率，但倘若缺乏全球安全协作，任由 “超级智能” 肆意发展，人类或将被自己创造的 AI 反噬。辛顿呼吁，全球 AI 发展的主要国家应构建一个国际 AI 安全研究网络，专注研究如何训练 AI 向善。他强调，训练 AI 向善的技巧与训练 AI 变聪明的技术截然不同，每个国家可基于数据主权在本国开展研究，而后将让 AI 向善的成果进行共享 。

辛顿的演讲无疑为 AI 领域的从业者、研究者以及关注 AI 发展的大众敲响了警钟，让人们在全力推动 AI 技术进步的同时，也开始深度思考如何驾驭这股强大的力量，使其真正成为造福人类的福祉，而非威胁人类生存的隐患 。