2024年諾貝爾物理學獎引發人們對AI未來的擔憂

2024年諾貝爾物理學獎的頒發再次引發了人們對人工智能的憂慮。這次獲獎者不僅是一位物理學家，還有一位計算機科學家。

神經網絡作為一種模仿人腦運作的技術，雖然在科學領域取得了重大進展，但它與傳統的物理學關聯並不緊密。這使得很多人質疑，這次物理學獎項是否偏離了原有的軌道。

此次獲獎的兩位科學家，約翰·霍普菲爾德和傑弗裏·辛頓，分別來自普林斯頓大學和多倫多大學。他們的研究推動了神經網絡的快速發展。

辛頓甚至被稱為“人工智能教父”。他表示，人工智能帶來的不僅僅是體力上的超越，更是智力上的優勢。但這種超越也伴隨着潛在的風險。他擔憂 AI 可能會帶來“失控的後果”。

隨着人工智能在醫療、金融等領域的廣泛應用，人們對它的潛在風險越來越關注。尤其在企業界，領導者們在如何利用AI和控制其風險之間陷入了兩難境地。雖然人工智能能極大提升效率，但一旦管理不當，可能導致聲譽受損或產生法律糾紛。企業擔心 AI 生成的“幻覺”——即錯誤或虛假信息的輸出，可能帶來不良後果。

然而，這次諾貝爾獎的頒發並不會對人工智能產業產生直接影響。不過，面對AI爆發的今天，更多的企業爭相投入資源進行研發和應用。但真正大規模應用的成功案例卻很少。

在商業領域，CEO 們更關心如何從生成式 AI 中獲得回報。特別是在中國，這種趨勢更加明顯，國內大部分的 AI 企業正在想盡各種辦法讓消費者為他們並不成熟的AI產品付費。

在這一過程中，大部分的企業將AI項目交給技術團隊或AI負責人。然而，這種方式往往忽視了AI技術與整體業務战略的結合。業務和客服部對產品的訴求更需要參與到AI的研發過程中。

TechSee 是一家計算機咨詢咨詢公司。創始人伊坦·科恩（Eitan Cohen）發現，原有的AI技術無法識別簡單的物理問題，例如打印機電纜被咬斷。這讓他意識到，需要通過圖像傳遞問題才能有效解決。很快，他對系統進行了修正，基於客戶需求增加了AI圖像分析系統，從而大幅減少客戶服務時間。

而在中國，生成式 AI 更多的用於日常辦公、分類總計和文字歸納等方面，目前，我們還沒看到更多的人工智能給中國產業帶來的正面影響。至於他的潛在風險似乎還離我們非常遙遠。

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