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“AI教父”辛顿炮轰科技业:短期利润驱动下的 AI 研发正忽视人类未来

2024年诺贝尔物理学奖得主、被誉为"AI教父"的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)近日在接受《财富》杂志专访时,对当前科技行业的AI研发逻辑发出了尖锐批评。辛顿指出,大多数科技公司及其研究人员眼中只有短期利润和具体技术目标,而非AI技术的长期社会影响与人类未来走向。 辛顿直言不讳地表示:"对公司所有者来说,推动研究的动力是短期利润。"在这一商业逻辑主导下,AI研究人员往往聚焦于眼前可量化的技术突破——如何让计算机更精准地识别图像、如何生成更逼真的视频——而非从更宏观的维度思考:这些技术最终将带领人类走向何方。 这一观察切中了当前AI产业的核心矛盾。以生成式AI为例,从ChatGPT引爆市场到各大厂商争相发布大模型产品,整个行业的竞争焦点集中在参数规模、响应速度和商业变现上,而对于超级智能可能带来的系统性风险,却鲜有企业将其纳入战略考量。 辛顿并非危言耸听。这位深度学习领域的奠基人长期致力于警告AI的潜在风险,他认为在实现超级智能之后,AI导致人类灭绝的概率"可能达到10%至20%"。这一数字足以让任何理性决策者警醒,但在资本逐利的驱动下,整个行业似乎选择了集体性忽视。 2...

通义实验室发布视频生成环境音框架 PrismAudio

阿里通义实验室宣布推出 PrismAudio,一个将强化学习与思维链紧密结合的视频生成环境音框架。其研究重点在于环境音/音效合成,比如马蹄声、风雨声、金属敲击声等与画面内容同步的背景声音,而非人物配音。 PrismAudio 只有 5.18 亿参数,生成 9 秒音频只要 0.63 秒。目前这项研究已被顶级会议 ICLR 2026 收录,代码即将开源。根据介绍,PrismAudio 的突破在于“先思考,再发声”。并且有四位“老师”同时给它打分,其中: 语义老师盯着画面,教模型认准“这是马蹄声,不是鸟叫声”。 时序老师拿着秒表,监督声音和动作必须严丝合缝。 美学老师挑剔音质,要求声音自然、有层次、不刺耳。 空间老师听声辨位,检查声音是不是从该来的方向来。 模型在生成声音前,会先分析:这段视频里有什么?应该发出什么声音?声音什么时候开始?什么时候结束?顺序怎么排?声音应该是什么质感?清脆还是低沉?远近怎么处理?声源在左边还是右边?有没有移动? 四份笔记写完,拼接成一份完整的“行动指南”,再交给音频生成模型去执行。“这就是我们说的分解式思维链,不是让模型一拍脑袋出声音,而是让它把思考过程拆开、...

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