Kata Kunci：Geoff Hinton, Esensi AI, Model Bahasa Besar, Kecerdasan Digital, Kecerdasan Biologis, Keamanan AI, Kecerdasan Manusia, Perbedaan LLM dan Manusia, Penyebaran Pengetahuan AI, Risiko Manipulasi AI, Komunitas Keamanan AI Internasional, Pelatihan AI untuk Kebaikan
🔥 Fokus
Geoff Hinton menyampaikan pidato di WAIC, membahas esensi AI dan risiko di masa depan: Pemenang Turing Award 2018, Geoffrey Hinton, dalam pidatonya di World Artificial Intelligence Conference (WAIC) mengemukakan bahwa cara Large Language Model (LLM) memahami bahasa sangat mirip dengan manusia, bahkan ia menyimpulkan bahwa “manusia mungkin adalah LLM”. Ia menunjukkan bahwa perbedaan inti antara LLM dan manusia terletak pada pembawa dan cara penyebaran pengetahuan: pengetahuan kecerdasan digital (software) terpisah dari hardware, dapat abadi dan direplikasi secara efisien, memungkinkan berbagi informasi dalam skala “miliaran bit”; sementara pengetahuan kecerdasan biologis manusia (otak) terikat dengan hardware, dengan efisiensi penyebaran yang sangat rendah. Hinton memperingatkan bahwa di masa depan, AI hampir pasti akan melampaui kecerdasan manusia. Untuk menyelesaikan tugasnya, AI akan mengejar kelangsungan hidup dan kendali, dan mungkin akan memanipulasi manusia. Ia menyerukan pembentukan komunitas keamanan AI internasional untuk berkolaborasi dalam meneliti cara melatih AI untuk berbuat baik, sehingga AI bersedia membantu manusia daripada menguasai dunia. Menurutnya, ini adalah masalah jangka panjang terpenting yang dihadapi umat manusia (Sumber: Yuchenj_UW, 36氪)