人工智能未来可能在某些方面成为“更高效的智能形式”，超越人类决策能力，从而带来难以预测和控制的系统性风险。
辛顿教授因在神经网络领域的研究、推动了生成式人工智能的发展，从而于2024年荣获诺贝尔物理学奖。
获奖后，他持续活跃于公共讨论平台，从主流媒体访谈到与各国政策制定者同台对话，不断向全球社会传递关于人工智能未来发展的关键信息，推动公众更加正视技术变革所带来的深远影响。
辛顿教授并不否认人工智能的积极价值。他指出，人工智能在医疗、教育以及提升产业效率等领域，具备巨大的应用潜力。
但他同时强调，只有当公众充分理解人工智能所伴随的风险，才能形成对政策制定者的有效推动力，促使政府采取真正有力的监管与应对措施。
慈善支持的意义：让关键声音走得更远
Good Ventures基金会的捐赠为辛顿教授以“人工智能安全全球大使”的身份开展工作提供了支持，让他能够更加高效、精准地参与全球ZUI具影响力的国际会议与公共对话，推动人工智能安全议题在国际社会持续发声。
辛顿教授指出，目前AI安全研究的资金主要来自公益渠道：
企业将约99%的资金投入用于提升AI模型能力，真正用于安全研究的投入却仅占约1%。在这样的背景下，公益与慈善支持显得尤为关键。
SRI：多大科技前瞻性的核心引擎
辛顿教授主要在多大的Schwartz Reisman技术与社会研究院（SRI）开展研究。SRI成立于2019年，致力于汇集科学、社会科学与人文学科的Ding尖学者。研究院不仅推动基础科研突破，也积极参与公共议题讨论与政策咨询，搭建学术界、政府与社会之间的桥梁，确保科技创新能够真正服务公共利益、促进社会福祉。
研究院汇聚了多大Ding尖人工智能科研团队，其中包括Sheila McIlraith教授（多大计算机科学系教授、加拿大CIFAR AI主任、SRI副主任兼研究负责人）以及Roger Grosse教授（多大计算机科学系教授、SRI主任），他们正在以不同研究路径一起推进“更安全、更可信、更可控的人工智能”发展目标。
Grosse教授指出，顿教授让全球社会重新审视人工智能风险。他深厚的跨学科背景，使他的判断更具可信度，也对产业界和政策制定者产生了重要影响。
面向未来的不确定性：科研的意义与教育的责任
人工智能何时会真正超越人类智能？辛顿教授坦言，具体时间难以预测，但“极有可能在未来几十年内发生”，而当前世界尚未为这一转变做好充分准备。
未来的AI系统在信息共享与处理能力上，可能比人类强大数十亿倍。要管理这种潜在的超级智能，WEI一能够制衡它的，很可能是另一种同样强大的智能系统。
辛顿教授认为，面对未来的不确定性，谨慎与提前准备比以往任何时候都更加重要。
在这一背景下，多大始终致力于推动负责任的科技创新，将前沿研究与公共利益紧密结合，积极参与人工智能治理、技术伦理与社会影响等关键议题。
欢迎加入多大，与来自全球的师生共同站在科技变革的前沿，探索未来的无限可能。
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