AI正在毁掉下一个辛顿APPSO

多年以后，面对诺贝尔奖杯，Geoffrey Hinton 也许会回想起 1986 年那篇没什么人看好的论文，以及几个年轻人愿意陪他一起写代码跑实验的那个下午。

今天，这样的年轻人正在消失。

1986 年，Hinton 发表了反向传播算法的关键论文。当时他是一个年轻的认知科学研究者，做的方向没什么人看好，神经网络在学术界是边缘话题。他有的东西很少：一个职位不高的学术岗位、一群愿意跟他一起写代码跑实验的初级研究者，以及足够的试错空间。

现在，这三样东西都在被 AI 吃掉。

48位科学家的答案

还替代不了的是动手做实验的人、提出原创问题的人、组织协调整个研究项目的人。伦敦大学学院量子物理学家 Jonathan Oppenheim 说，AI「没有能力真正提出新颖的想法」。至于 AI 控制实验室？「还无法完成很多任务，也难以解读实验结果。」

这句话说得严重点：省了一个研究生的工资，但可能毁了一个未来的 Hinton。

当 AI 跑马圈地，在场内的科学家，就会迁徙到 AI 边界之外。但关键词是「在场内的」，他们有知识、有经验、有判断力，知道该往哪迁。

AI 正在毁掉下一个 Hinton