美國當地時間9月14日,在洛杉磯知名科技播客舉辦的線下活動All-In Summit2026上,英偉達CEO黃仁勳除了中間曾被美國總統特朗普致電打斷外,他與主持人圍繞AI安全、AI末日論、開源模型及AGI等話題展開詳細討論。他認為,對AI將毁滅人類的預測缺乏足夠科學根據,不該被用來製造社會恐慌,直言「安全和創新」不互相矛盾,應透過技術、流程和測試加以控制;他又指,並中國擁有大量工程師和科學、數學人才,未來可能成為全球開源生態的重要貢獻者。
黃仁勳在討論期間遭美國總統特朗普致電,他索性公開了特朗普的說話。
對Anthropic研究員考克森(Jacob Coxon)公開宣布離職,以控訴AI企業及技術「拿我們的生命冒險」,並指「AI可能很快毀滅人類」,黃仁勳認為,考克森站出來說這些事情,需要勇氣,但認為他後來對未來做出的那些判斷,缺乏足夠科學依據,現在許多前沿實驗室正從研究型組織轉向工程型組織,而研究和工程本身就是不同的事情。如果在這個轉型過程中,出現控制或管理方面的問題,那是另一個問題。
黃仁勳認為,不應該輕易提出所謂「人類滅絕機率」或「文明毀滅機率」,因為「其中很多東西其實都是編出來的」,當你把一個人稱為研究者、科學家,然後再給出一個非常驚人的預測,很容易讓大眾產生恐慌,這是不負責任的。
Anthropic研究員考克森(Jacob Coxon)宣布離職,以控訴AI可能很快毀滅人類。
他說,過去有人預測5年之內,放射科醫師會被AI完全取代,未來根本不需要放射科醫師。但現實是全世界需要更多的放射科醫生,AI確實已經被用於醫學影像分析,但這和「放射科醫生會消失」完全是兩回事。
還有人預測「未來6到12個月內,90%的程式碼都會由AI生成,50%的初級崗位會在6至9個月內消失」,但他指出,實際上這些預測都沒有發生;此前還有人說「GPT-2、Llama 3危險到不能發布」,甚至有人預測「一半白領工作會在第二年消失」,或者所謂的「就業末日」即將到來,他認為這些預測都應該被記錄下來,幾年後回頭看,就會知道哪些預測是正確的、哪些只是製造恐慌。
他指出,如果發生了AI安全事件,首先應該做工程上的根本原因分析,弄清楚到底發生什麼、哪些地方出問題,今後可採取什麼措施避免類似事情再發生,然後把這些措施變成制度、流程和技術控制,AI企業有更好的沙盒、更嚴格的運作環境、更完善的監控及持續監控系統。
黃仁勳認為,真正需要關注的大部分來自前沿AI實驗室,因它們擁有最多的運算資源,也在處理最前線的問題,這些實驗室正從研究轉向工程階段,同時還在建立公司、文化、技術和產品,這過程不容易,故應注意它們如何建立更完善的工程體系,確保技術開發和測試過程都具備足夠的安全性。他也認為,可以有多個評估和審計機構,就能夠相互制衡。
黃仁勳說,幾年後回頭看,就會知道哪些預測是正確的、哪些只是製造恐慌。
對近期流行的「遞歸自我改進」標籤,黃仁勳指,背後其實是許多已經存在的技術組合起來,包括上下文、技能、反思、強化學習、合成數據生成及LoRA等,這這方法可讓AI隨著任務執行不斷累積經驗,然後繼續改進,現在幾乎每家公司都會使用其中一些技術。
「『遞歸自我改進』這名字聽起來好像意味著系統會變得完全不可控,但實際上,產品發布之前,仍然需要進行評估、重新測試和回歸測試,這些都是最基本的工程控制。」他說。
黃仁勳又說,世界需要開源模型,也需要閉源模型,他自己也會使用閉源的前沿模型,形容「有點像樽裝水,水本身是免費的,但不同形式的產品可以服務不同的需求。」
他指出,開源模型對於主權、隱私及企業自己的專有技術都非常重要。過去6個月,大約有4000億美元創投進入AI原生公司,其中約80%的公司使用開源模式,「如果沒有開源模型,許多初創公司根本無法實現自己的目標,因為它們想做的事情和前沿實驗室並不一樣。」他為,要贏得AI競賽,就必須讓開源模型發展起來。
他指,所謂「贏得AI競賽」,不只是「幾家美國公司贏」,而是「美國的公司、產業、研究人員、教師、學生和創業者都能夠從這項技術中獲得機會。」
他又認為,中國可能會貢獻全球開源生態的很大一部分,因中國有大量工程師,也有大量學習科學和數學的學生,清華等大學每年都會培養很多優秀人才,例如在Linux、Kubernetes(開源容器群集管理系統)以及許多軟體專案中,都有中國工程師參與,「開源的一個特點是,一旦你把它下載下來,它就屬於你了,你可繼續修改、優化,把它變成自己的東西。」
黃仁勳說,過去的工業革命有許多重要發明來自歐洲,但美國後來也很好地利用了這些技術,他希望下一次工業革命也能這樣發展。他認為,中國在這方面的討論更務實、更關注經濟發展和社會進步,而不是一直討論末日或文明毀滅,「如果這些末日預測真的成立,我們當然應該討論它、解決它,但沒有必要製造恐慌。」
他認為, AI是一場新的工業革命,這個產業裡面有模型、芯片、應用、資料中心、建築、電力、發電設施等很多部分,「如果一家非常好的公司因為某個環節受限,我就會關注這問題,可能是供應鏈,也可能是土地、電力或工廠。」英偉達的規模已經夠大,所以我們必須提前很多年考慮供應鏈。
若通用人工智能(AGI)的定義是達到人類智慧水平,現在已進入這一階段嗎?超級智能呢?黃仁勳說:「我們已經達到了,甚至可以說,在一些特定領域,我們已經進入了超級智慧階段。」他解釋,因為在一些非常具體的領域,AI已經超過了人類,自動駕駛就是一個例子。如果一輛車能夠比人類駕駛得更好,那麼在駕駛這領域,它就是超級智能;生物領域也一樣,合成蛋白、虛擬篩選等任務已達到超級智能水準,在特定領域,AI已能夠完成超過人類能力的工作。」
深喉
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