臺積電，正加速變成“美積電”？
首批抵美的臺積電工程師剛到不久，就發現自己淪為了“二等公民”。而一年前赴臺培訓的美國工程師在離臺后，被臺灣同行抱怨是美國“巨嬰”
前兩天，美國通過了一份兒關于AI 監管的行政命令。
說是以后，各家公司們在研發先進 AI 系統之前，得提前報備，通過后才能繼續研發。
而且命令還事無巨細。。。
像必須給 AI 生成的內容打水印、得保護相關工人的權益，別讓 AI 整得一堆人失業、要想法子護住美國在 AI 的領先地位等等，都在這一紙命令中。
總之看下來，比起發展 AI ，老美更加看重安全，希望把 AI 這只猛獸關在籠子里發展。
這可就一石激起千層浪了，有些人立馬拍手叫好，覺得早該這么干了。畢竟，你也不想看到 AI 讓大伙們失去工作。
有些人則覺得完了，這下 AI 發展的康莊大道，徹底被那些老頑固給堵死了，沒救了，毀滅吧趕緊的。
一開始還只是網友們在吵吵鬧鬧，但沒想到，不少 AI 圈兒的大佬也各就各位，做起了“嘴強王者”，發表著自己觀點。
下面就給大家簡單介紹一下，各位運動員。
參與這次“肉搏戰”的主要人物有三位，兩位圖靈獎得主，也就是深度學習之父三巨頭中的二位：LeCun 和 Hinton。
還有一位則是深度學習和機器學習的先驅者，谷歌大腦創始人之一的吳恩達。
率先打響第一槍的，是斯坦福副教授吳恩達，他在 X 上寫了一條推文。
他的立場很明確，就是——嚴格監管AI，根本不利于創新。
吳恩達還洋洋灑灑地寫了一篇長文，先是列了一些現在網上常聽到的“ AI 會讓人類滅絕”、“ AI 會取代多少人的工作”等等的言論。
然后直接豎起靶子開打，說這樣的言論純屬炒作，是最可怕的，它會助長一些過于嚴格的規定出現，進一步“壓制開源和創新”。
還細數了因強監管導致 AI 研究緩慢甚至停滯的案例，像什么加州暫停無人駕駛汽車項目，有人搞出破壞生成式大模型的工具等等。
吳恩達的推文呢，就像在瓦斯泄露的房間里點燃了一根火柴，本來整個 AI 圈子在這個話題上的分為都已經劍拔弩張了，這下直接炸了。。。
炸出的第一位就是覺得 AI 早該管管的 Hinton ，他也沒藏著掖著，直接正面迎戰，并且還拿自己開涮。
你吳恩達說 AI 有毀滅人類的風險很小，但我 Hinton 當初離開谷歌，可正是為了能把這些風險說出來。
Hinton 還直接在吳恩達的帖子下反問他，如果 AI 沒得到很好的監管，那未來 30年人類滅絕的概率是多少呢？我目前的答案是0.1 ，你自己心里肯定也有數。
面對 Hinton 的接連反擊，吳恩達倒是大方回應，先是撇清關系，說自己并沒覺得 AI 安全得很。
只是覺得有些觀點，說太過頭了，可以說在散播恐慌了。甚至，這些觀點已經影響到了 AI 的發展，美國這次的監管令就是活生生的例子。
最后吳恩達還有點陰陽地來了一句：我知道你出發點是好的，但我覺得你天天這么逼逼叨，絕對弊大于利。
至于 30年后 AI 導致人類滅絕的問題，也立馬召喚出了另一位大佬，也就是吳恩達的“同盟” LeCun 。
他直接“以彼之矛攻彼之盾”回嗆 Hinton ：
導致人類滅絕的因素海了去了，比 AI 有威脅的多的是，并且 AI 倒是有可能讓人類免于滅絕呢。
有趣的是，有網友也跟著 LeCun 一起向 Hinton 倒油，挖出之前他在 2016 年預測的放射科醫生 5 年內就會被 AI 取代的言論。
這下直接把 Hinton 本人“噎”得語無倫次了起來，連忙給自己圓場，說自己在時間尺度上確實有些毛病。。。
同時， LeCun 還直接點名道姓 Hinton 和 Bengio ，說他們現在的立場，對那些不想開源代碼、開放模型的科技巨頭來說，簡直就是助紂為虐。
過度監管等于是拉高了 AI 研發的門檻，后來的人想要進入這行就變得更難了。
而現在，辯論還在繼續，很多從業者都來為自己的支持方吶喊助威。
像是 Meta 的 CTO Mike 就直接吐槽，你們聊 AI 只說壞處全不看好處是吧？
AI 如果不行了的確沒法毀滅人類，但人類沒了 AI 的能力，被什么地震、隕石、核武器滅絕的可能性也會增加啊。
根據前線戰報，一向愛湊熱鬧的馬斯克也來摻1316世界之最和了一腳。
但這次他卻沒有整活，反而是 cos 起了公平公正的蜻蜓隊長。
他煞有介事地來了句：真正的戰斗是在滅絕論者和人文主義者之間。一旦你注意到了這場戰斗，就沒法對此視而不見。
不過我們看下來，和國內不少媒體渲染的“罵戰”“撕起來”不大一樣。
大家的觀點雖然針鋒相對，聊得也很激烈，但基本都是有理有據的觀點輸出，也能讓人清楚看到業界對 AIOMMNbj 的不同看法到底是啥情況。
就像亞馬遜創始人 Beff Jezos 在評論區說的，這樣的評論很關鍵，也是人們所需要的。
歸根到底， AI 發展與監管之間的平衡問題，現在的業界肯定還沒法有個確切的答案。
但可以肯定的是，就像網友說的“真理越辯越明”一樣，在雙方不斷地拉扯之下，監管與 AI 發展的天平總會到達一個平衡狀態。
而站在咱的角度上，只能祈禱那是個正確的答案。
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