本研究報告由海通國際分銷，海通國際是由海通國際研究有限公司，海通證券印度私人有限公司，海通國際株式會社和海通國際證券集團其他各成員單位的證券研究團隊所組成的全球品牌，海通國際證券集團各成員分別在其許可的司法管轄區(qū)內(nèi)從事證券活動。關(guān)于海通國際的分析師證明，重要披露聲明和免責聲明，請參閱附錄。(Pleaseseeap27Jul2025barney.sq.yao@louis.■■熱點速評FlashAnalysis事件2025年7月26日，在上海舉行的2025世界人工智能大會（WAIC）上，2018年圖靈獎得主、2024年諾貝爾物理學獎獲得者、被譽為“人工智能教父”的杰弗里?辛頓（GeoffreyHinton）首次在中國發(fā)表主題演講，題為“數(shù)字智能是否會取代生物智能”。辛頓詳細回顧了AI研究過去60多年的發(fā)展歷程，深入淺出地闡述了大語言模型與人類認知之間的高度相似性，并提出了人工智能超越人類智慧后的種種潛在風險與機遇，呼吁國際社會建立協(xié)作機制以防止AI失點評對AI發(fā)展認知的深刻性。辛頓回顧了AI領域60多年來的兩種理解范式，一種是邏輯型，通過符號規(guī)則表達操作實現(xiàn)推理；另一種是受圖靈和馮諾依曼啟發(fā)，認為智能基礎在于學習神經(jīng)網(wǎng)絡中的鏈接。他以自身1985年所做的小模型為例，闡述了從那時起對語言中詞與詞關(guān)系的探索，歷經(jīng)多年發(fā)展，如今的大語言模型（LLM）正是當年小模型的后代。辛頓強調(diào)大語言模型理解語言的方式與人類相似，都是將語言轉(zhuǎn)化為特征并整合。辛頓對AI發(fā)展歷程中兩種范式的梳理，清晰地展現(xiàn)了AI從早期概念到如今蓬勃發(fā)展的技術(shù)脈絡。他通過自身研究經(jīng)歷，將早期探索與當下大語言模型緊密聯(lián)系，使人們深刻認識到AI技術(shù)發(fā)展的延續(xù)性。其對大語言模型理解語言方式與人類相似性的闡述，打破了以往對AI理解的刻板認知，讓人們意識到AI在語言處理上正趨近人類思維模式。這種深入的剖析有助于科研人員從新的視角審視AI的發(fā)展方向，為進一步優(yōu)化模型、提升AI智能水平提供了理論支撐，也為大眾理解復雜的AI技術(shù)提供了通俗易懂的切入點。對AI潛在風險洞察的前瞻性。辛頓指出數(shù)字智能在知識遷移方面具有巨大優(yōu)勢，信息量每次可達到上萬億比特。而當AI智能體具備自我復制、設定子目標和評估目標優(yōu)先級的能力后，可能會產(chǎn)生生存和增強控制力的動機，這將使人類難以簡單地控制或關(guān)閉它們。他對AI智能體可能產(chǎn)生的生存和增強控制力動機的洞察具有相當?shù)那罢靶浴ｋS著AI技術(shù)的快速發(fā)展，智能體在各個領域的應用愈發(fā)廣泛，當它們具備自主決策和目標設定能力時，確實存在脫離人類控制的風險。就如同他所比喻的養(yǎng)虎為患，一旦AI智能體的智能超越人類，人類將難以掌控局面。他的觀點警示著全球科研人員、企業(yè)以及政府，在大力發(fā)展AI技術(shù)的同時，絕不能忽視其潛在的安全隱患，必須提前布局應對策略，防止AI走向與人類利益相悖的方向。應對AI風險策略的合理性。辛頓提議全球發(fā)展AI的主要國家構(gòu)建一個網(wǎng)絡，研究如何讓聰明的AI輔助人類，而非消滅或統(tǒng)治人類，還呼吁建立由AI安全機構(gòu)構(gòu)成的國際社群來訓練AI向善。辛頓提出構(gòu)建國際社群研究訓練AI向善、全球主要國家建立相關(guān)網(wǎng)絡等應對策略具有較高的合理性。鑒于AI發(fā)展的全球性以及潛在風險的跨國界性，單一國家的努力難以有效應對AI失控的威脅。通過國際合作，各國可以共享資源、匯聚智慧，共同研究如何將AI的發(fā)展引導到對人類有益的方向。同時，將訓練AI向善的技術(shù)與訓練AI聰明的技術(shù)分離，為各國在保障AI安全的研究上提供了明確的思路，使得各國能夠在自身主權(quán)范圍內(nèi)開展針對性研究，并最終通過國際合作分享成果，為人類長期面臨的AI安全問題探索出可行的解決方案。風險提示：1）AI需求不及預期；2）地緣政治環(huán)境干擾供應鏈；3）AI數(shù)據(jù)中心建造放緩228Jul20252328Jul20253428Jul20254528Jul20255628Jul20256Source:WAIC2025,HTI728Jul20257APPENDIX1SummaryEventOnJuly26,2025,attheWorldArtificialIntelligenceConference(WAIC)inShanghai,GeoffreyHinton,recipientofthe2018TuringAward,2024NobelPrizeinPhysics,andknownasthe"GodfatherofAI,"deliveredtheopeningkeynotetitled"WillDigitalIntelligenceReplaceBiologicalIntelligence?"HintonreviewedthetwoparadigmsthathavedominatedAIunderstandingoverthepast60years.Thefirstislogic-based,usingsymbolicrulesforreasoning;thesecond,inspiredbyTuringandvonNeumann,emphasizeslearningconnectionswithinneuralnetworks.Hereferencedhisownsmall-scalemodelfrom1985,detailinghisexplorationofword-to-wordrelationshipsinlanguage,andnotedthattoday'sLargeLanguageModels(LLMs)aredescendantsoftheseearlymodels.HintonemphasizedthatLLMsunderstandlanguagesimilarlytohumans—bothtranslatelanguageintofeaturesandintegratethese.Hehighlightedthatdigitalintelligenceholdsimmenseadvantagesinknowledgetransfer,handlinginformationtransfersreachingtrillionsofbitsperinstance.Moreover,onceAIagentspossesscapabilitiessuchasself-replication,sub-goalsetting,andprioritizingobjectives,theymightdevelopmotivesforsurvivalandincreasingcontrol,makinghumanoversightorshutdowndifficult.HintonproposedestablishinganinternationalnetworkamongmajorAI-developingnationstoresearchwaysforintelligentAItoassisthumanityratherthandominateoreliminateit.HealsoadvocatedforthecreationofaglobalcommunityofAIsafetyorganizationstotrainAItowardsbenevolence.CommentaryProfoundUnderstandingofAIDevelopmentHinton’scleardelineationofAI’stwohistoricalparadigmsillustratesAI’sevolutionfromearlytheoreticalconceptstotoday'srapidlyadvancingtechnologies.Usinghisownresearchexperiences,heeffectivelyconnectedearlyexplorationstocontemporarylargelanguagemodels,helpingtheaudiencegraspthecontinuityinAItechnologicalprogress.HisdescriptionofthesimilaritybetweenLLMs'languageunderstandingandhumancognitionchallengestraditional,rigidviewsofAI,promptingrecognitionthatAIisincreasinglyapproachinghumancognitiveprocessesinlanguagehandling.SuchprofoundanalysissupportsresearchersinreassessingAI'sdevelopmentaltrajectory,providingtheoreticalgroundingforoptimizingfuturemodelsandenhancingAIintelligence,whilealsoofferingthegeneralpublicanaccessibleunderstandingofcomplexAItechnologies.Forward-LookingInsightintoAIRisksHinton’sinsightsregardingthepotentialemergenceofsurvivalinstinctsandcontrol-enhancingmotivationsamongAIagentsdemonstratesignificantforesight.AsAItechnologiesrapidlyadvanceandagentsbecomemoreprevalentacrossvariousfields,theriskoflosinghumancontrolgrowsoncetheseagentsgainautonomousdecision-makingandgoal-settingcapabilities.Hismetaphorof"raisingatiger"aptlycapturesthisrisk—ifAIintelligencesurpasseshumans,maintaininghumanoversightwillbecomechallenging.Hinton'sperspectiveservesasacautionarycallforglobalresearchers,corporations,andgovernments,emphasizingthenecessityofproactivelyaddressingsafetyconcernsalongsidetechnologicaladvancementstoensureAIalignswithhumaninterests.RationalityofProposedStrategiestoMitigateAIRisksHinton’ssuggestedstrategies—forminganinternationalcommunityfocusedontrainingAItowardsbenevolenceandestablishingnetworksamongleadingAI-developingnations—demonstratestrongpracticality.GivenAI'sglobalnatureandthetransnationalscopeofitspotentialrisks,isolatednationaleffortsareinsufficientineffectivelymitigatingthedangersofuncontrolledAI.Internationalcollaborationenablesresourcesharingandcollectiveintelligence,channelingAIdevelopmenttowardsbeneficialoutcomes.Additionally,separatingthetechniquesfortrainingAItobebenevolentfromthosethatenhanceitsintelligenceprovidesclearguidelinesfornationstoconducttargetedresearchwithintheirsovereignty.Ultimately,thiscollaborativeapproachallowsnationstocontributeandsharesolutionsinternationally,providingpracticalpathwaysforaddressingthelong-termAIsafetychallengeshumanityfaces.Risk:1）AIdemandfallsshortofexpectations;2）Geopoliticaltensionsdisruptsupplychains;3）SlowdowninAIdatacenterconstruction.8 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