TED AI 2024大会大佬演讲速览：激情退去，回归理性
TED AI 2024大会大佬演讲速览：激情退去，回归理性
2024年10月，TED AI大会在旧金山赫布斯特剧院举行，聚焦人工智能在科学、艺术和社会领域的影响。与去年强调AI愿景不同，今年大会更务实，演讲者们探讨现实挑战而非未来愿景。
在旧金山赫布斯特剧院的TED AI 2024大会上，众多科技领域的专家和从业者齐聚一堂，共同探讨了人工智能在科学、艺术和社会领域中的影响。
与去年“AI是新时代的电力”的激情宣言不同，今年的大会显得格外理性，演讲者们聚焦于当下的现实挑战，而不是未来遥不可及的AI愿景。这种转变突显出AI技术在快速扩展过程中的“成长阵痛”。
从激进愿景到务实讨论：AI的现实困境
今年的TED AI大会由沃尔特·德布鲁尔和萨姆·德布鲁尔主办，致力于推动人工智能领域的现实问题讨论。
当天的会议覆盖了广泛的AI主题演讲：物理学家卡洛·罗韦利探讨了意识与时间的联系；Project CETI的研究员帕特里夏·沙尔玛展示了她用AI破解鲸类语言的研究进展；而美国唱片学院CEO哈维·梅森则讲解了在AI的冲击下，音乐产业如何应对其带来的挑战。
这些议题涉及了人工智能应用的广泛领域，带来了多视角的启示。
“秘密赛博人”：AI在职场的隐藏影响
宾夕法尼亚大学沃顿商学院的教授伊桑·莫里克带来的“生产力悖论”引起了热烈讨论。
他指出了一个有趣的现象：虽然三分之一的美国人表示在使用AI，但大部分企业管理者却声称没有员工在使用AI，这种矛盾暴露出职场中对AI的真实接受程度。
莫里克通过实时演示展示了员工“偷偷”使用AI工具的现象，并引入了“秘密赛博人”这一新概念，形容那些在工作中悄悄依赖AI工具、却未被管理层察觉的员工。他还指出，AI工具可以大大提升工作效率，但企业应当把AI视为业务扩展的机遇，而非单纯削减成本的手段。
药物研发的新突破
Isomorphic Labs的首席AI官麦克斯·贾德伯格为观众展示了AI在生物科学领域的惊人潜力。
他提到，谷歌DeepMind的AlphaFold已经为蛋白质结构预测领域带来了突破性成果，仅此一项就相当于节省了“10亿年”的研究时间，标志着AI在个性化药物和复杂疾病治疗方面的巨大潜力。AlphaFold不仅能够分析和预测蛋白质的结构，还可以大规模并行运行药物设计模拟，为未来实现精准医疗铺平了道路。这种在生物医药领域的AI应用令人振奋，展示了AI不止在语言和图像识别方面取得成就。
科技与人类关系的新挑战
尽管大会整体上刻意抑制了对AI的过度宣传，但一些演讲者仍旧警示了AI潜在的风险。
新美国安全中心执行副总裁保罗·沙尔直言不讳地提到了AI技术落入不当之手可能导致的灾难性后果，例如利用AI制造生物武器。他将AI监管比作核武器控制，认为与软件不同的是，硬件组件的生产更具可控性，因此可以将核武器管控的经验应用到对AI硬件的控制上，作为AI治理的一条可行路径。
而ReplikaAI的创始人尤金妮亚·库达则从人类关系的角度出发，提醒AI技术可能会导致人类关系的疏离。她认为AI陪伴技术如果开发不当，可能让人们陷入数字化孤独中，失去现实中的人际关系。库达建议开发一种“人类幸福度指标”来衡量AI系统的成功，而不是一味追求用户黏性，以确保AI技术的发展最终是为了人类福祉而非成瘾性使用。
AI与创意领域的版权之争
版权问题成为此次大会中的热点议题之一。Cleary Gottlieb律师事务所的合伙人安吉拉·邓宁为AI训练数据的“合理使用”辩护，称AI的许多数据使用方式与历史上的技术创新无异。
她引用马克·吐温的话：“世上没有新想法”，认为在AI技术中借鉴他人数据应受保护。
然而，这一观点也遭遇了AI版权保护主义者的强烈反对。非营利组织Fairly Trained的创始人艾德·牛顿-雷克斯则主张应对训练数据引入强制许可制度。当天，他还宣布了一份由大量艺术家联署的声明，严词谴责在未经许可的情况下使用创意作品训练AI模型，称这种行为严重威胁了艺术家的生计。
二人观点的激烈对立，凸显了AI伦理议题在未来可能成为科技界与艺术界的重大争端。
未来的AI蓝图：从量子计算到物理智能
斯坦福大学教授苏里亚·甘古利在探讨未来AI架构时，提出了“量子神经形态计算”这一新构想，称其可能帮助AI实现与人类大脑相当的能效水平。
他指出AI目前需要海量数据训练，而人类学习语言仅需极少的曝光即可掌握。他的研究探索了AI与生物系统间的结合，可能为未来的计算系统带来革命性转变。
此外，Extropic创始人纪尧姆·韦尔登介绍了他的“物理智能”模型，并称他的团队正在构建一种“AI的蒸汽引擎”。
这一新技术据称可使AI系统的能效提高至当前的1亿倍，尽管他也坦言，这一数据未计入超导体冷却所需的额外能耗。尽管如此，这一构想依然为未来更节能的AI技术发展提供了新的可能。
AI的未来无限而不可预测
此次TED AI大会在OpenAI研究员诺姆·布朗和华盛顿大学教授佩德罗·多明戈斯的发言中结束。布朗强调，AI技术的未来将依赖于规模化的发展，而多明戈斯则提出了“协同智能”的概念，指出AI可通过集成组织的集体智慧来提升决策质量。这次大会清晰地展示了AI领域丰富而多元的前景，也揭示了其所带来的技术、伦理和社会挑战。