諾貝爾獎與人工智能：承諾、危機與前進之路
今年的諾貝爾獎雖然沒有設立專門的計算機科學獎項，但頒發的三個獎項卻與計算和創新有著深厚的聯繫。這些獎項共同反映出諾貝爾委員會對當前人工智能（AI）狀況及未來挑戰的看法。
化學獎：突破性的蛋白質折疊研究
谷歌DeepMind的創辦人Demis Hassabis和John Jumper因其在蛋白質折疊方面的研究獲得化學獎。他們開發的AI模型能預測幾乎所有2億種蛋白質的結構，這使研究人員能更好地理解抗生素抗性並創造能分解塑料的酶的圖像。
Hassabis在DeepMind的工作中，利用強化學習算法和神經網絡革新了遊戲程序開發。過去，國際象棋程序依賴於大師的專業知識，而Hassabis開發的AlphaZero則不需要這些專業知識，經過僅僅四小時的自學就成為最強的計算機程序。隨後，AlphaFold2誕生，旨在理解人體細胞中的蛋白質結構。
物理獎：機器學習的基礎發現
Geoffrey Hinton和John Hopfield因“啟用人工神經網絡的機器學習的基礎發現和發明”而獲得物理獎。Hinton此前已獲得圖靈獎，他正致力於為AI系統設立限制。他在2023年辭去谷歌的職位，以便更自由地表達對迅速發展的技術的擔憂。他支持加州立法SB 1047，該法案將為大型AI系統建立問責制，並要求創建機制來停止不再受人類控制的AI系統。
Hinton與其他著名科學家一起呼籲對AI進行監管，他們強調保持人類控制對於安全、可靠的AI至關重要。
經濟科學獎：制度對繁榮的影響
麻省理工學院教授Daron Acemoglu及其他兩人因“研究制度如何形成及影響繁榮”而獲得經濟科學獎。Acemoglu的研究顯示，包容性制度能為所有人帶來長期利益，而剝削性制度則只為掌權者帶來短期收益。他指出，社會只有在政治制度保障廣泛社會利益的情況下，才能從技術創新中受益。
對AI的反思與未來
這三個獎項共同傳達了諾貝爾委員會對當前AI時刻的深刻見解。Hassabis的實際應用展示了未來醫學突破的可能性，Hinton的獎項及其倡導提醒人們AI的潛在危險，而Acemoglu則提供了一條基於創新對社會影響的前進之路。
2024年是AI治理規範發展的重要一年。歐盟完成了首部AI綜合法規，歐洲理事會開放了首個全球AI條約供簽署，聯合國也採納了全球數字協定，建立了一個獨立的國際科學小組以促進對AI的科學理解及其風險和機會。
評論與啟示
這篇文章揭示了AI在科學進步和社會挑戰中的雙面角色。Hassabis的研究展示了AI在醫學上的潛力，而Hinton的警告則提醒我們技術進步背後的倫理和控制問題。Acemoglu的觀點強調了制度設計在技術影響中的重要性，這對於香港這樣的科技前沿城市尤其具有啟發意義。作為記者，我們應該持續關注這些前沿發展，並探討如何在技術創新與社會責任之間找到平衡。這將是媒體和社會都必須面對的重大課題。
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