圖靈獎得主警告:當前安全措施 追不上AI能力狂飆
第壹,大模型只能被動觀察世界,學到的是相關性,而不是因果性,換壹個環境就容易失靈;
第贰,科研中越有價值的問題,越難立刻知道對錯,反饋周期很長,不像編程可以秒級驗證,模型因此很難學進去;
第叁,人類發表的科研成果只有成功數據,失敗經驗幾乎從未進入訓練集,模型被鎖死在已知的分布裡,只會模仿成功路徑,走不出新路。
這組對比恰好揭示了安全治理中壹個容易被忽視的維度:當前AI的強大,主要體現在閉環任務上——編程、翻譯、下棋,都有明確的目標、即時的反饋和清晰的邊界;而真正的安全威脅恰恰來自開放任務:沒有標准答案,反饋周期漫長,失敗是常態,還要跟物理世界交互。
周伯文據此提出壹個判斷:“AGI for Science(AI4S)不是通用人工智能的應用,而是人工智能的終極考題。”
在他看來,要讓模型突破智能上限,就得主動介入世界去尋找真正的因果關系,從密集的反饋中學會處理難題,在探索失敗的過程中拓展能力的邊界。
這些要求跟安全治理的內在邏輯完全壹致。壹個不理解因果、不會從稀疏反饋中學習、只會模仿成功的AI系統,面對惡意攻擊者的創造性手段,同樣會毫無招架之力。
順著這壹思路,上海人工智能實驗室推出了“書生·端硯”科學發現平台,試圖把知識認知、邏輯推演、實驗行動與結果反饋貫通起來,形成壹套新的研究范式。其核心邏輯是,讓科學研究在真實反饋中形成閉環:結果符合預期,就沉澱為可信發現;結果反預期甚至失敗,則反過來觸發問題重構,促使研究者重新審視最初假設。

清華大學教師張數壹課題組花了4年時間改造壹種基因調控蛋白,接入“書生-端硯”後只經過兩輪迭代,AI就發現了新的突變組合,功能比此前《自然》報道的最好結果高出77%。其中壹個關鍵突變落在傳統認知中的“非功能區”,相當於AlphaGo的“神之壹手”。
這套范式背後,還有年輕博士生提出的MOBIUS架構,把知識向量和推理算子分離開來,讓模型具備了可持續成長的能力。
從安全治理的角度審視,這種將失敗納入學習閉環、追求因果理解而非統計相關的路徑,恰恰是構建內生安全所必需的技術基礎。
03 當AI學會作惡:從生物風險到證據困境在各類前沿風險中,化學、生物、放射性與核風險(統稱為CBRN)被視為最致命的領域之壹。
圖靈獎得主、“AI教父”約書亞·本吉奧在遠程致辭中發出警告:AI正從兩個方向為惡意行為者“賦能”,既降低了作惡的門檻,又抬高了危害的上限。智力本身就是力量,而AI的能力正在極速膨脹。

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第贰,科研中越有價值的問題,越難立刻知道對錯,反饋周期很長,不像編程可以秒級驗證,模型因此很難學進去;
第叁,人類發表的科研成果只有成功數據,失敗經驗幾乎從未進入訓練集,模型被鎖死在已知的分布裡,只會模仿成功路徑,走不出新路。
這組對比恰好揭示了安全治理中壹個容易被忽視的維度:當前AI的強大,主要體現在閉環任務上——編程、翻譯、下棋,都有明確的目標、即時的反饋和清晰的邊界;而真正的安全威脅恰恰來自開放任務:沒有標准答案,反饋周期漫長,失敗是常態,還要跟物理世界交互。
周伯文據此提出壹個判斷:“AGI for Science(AI4S)不是通用人工智能的應用,而是人工智能的終極考題。”
在他看來,要讓模型突破智能上限,就得主動介入世界去尋找真正的因果關系,從密集的反饋中學會處理難題,在探索失敗的過程中拓展能力的邊界。
這些要求跟安全治理的內在邏輯完全壹致。壹個不理解因果、不會從稀疏反饋中學習、只會模仿成功的AI系統,面對惡意攻擊者的創造性手段,同樣會毫無招架之力。
順著這壹思路,上海人工智能實驗室推出了“書生·端硯”科學發現平台,試圖把知識認知、邏輯推演、實驗行動與結果反饋貫通起來,形成壹套新的研究范式。其核心邏輯是,讓科學研究在真實反饋中形成閉環:結果符合預期,就沉澱為可信發現;結果反預期甚至失敗,則反過來觸發問題重構,促使研究者重新審視最初假設。

清華大學教師張數壹課題組花了4年時間改造壹種基因調控蛋白,接入“書生-端硯”後只經過兩輪迭代,AI就發現了新的突變組合,功能比此前《自然》報道的最好結果高出77%。其中壹個關鍵突變落在傳統認知中的“非功能區”,相當於AlphaGo的“神之壹手”。
這套范式背後,還有年輕博士生提出的MOBIUS架構,把知識向量和推理算子分離開來,讓模型具備了可持續成長的能力。
從安全治理的角度審視,這種將失敗納入學習閉環、追求因果理解而非統計相關的路徑,恰恰是構建內生安全所必需的技術基礎。
03 當AI學會作惡:從生物風險到證據困境在各類前沿風險中,化學、生物、放射性與核風險(統稱為CBRN)被視為最致命的領域之壹。
圖靈獎得主、“AI教父”約書亞·本吉奧在遠程致辭中發出警告:AI正從兩個方向為惡意行為者“賦能”,既降低了作惡的門檻,又抬高了危害的上限。智力本身就是力量,而AI的能力正在極速膨脹。

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