編輯：騰訊科技 /郝博陽 郭曉靜
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翻譯：金鹿
在過去的一個世紀里，《時代》雜志的封面反映了塑造社會的力量；今年也是如此。生成式人工智能（Generative AI）無疑是今年最受關注的重塑社會的力量。“我現在看到的創新水平比我一生中見過的要強幾個數量級，”前谷歌首席執行官埃里克·施密特在接受采訪的時候說，“我經歷了PC產業、互聯網革命、Unix革命 、Linux、Facebook 和 Google。現在的創新增長速度比我經歷的所有這些增長的總和還要快。”
《時代》雜志的資深編輯和記者花了幾個月的時間收集了各方建議，將數百項提名匯總到一起，最終形成了這份名單。他們采訪了這份名單上幾乎所有的人，以了解他們對當今人工智能未來發展道路的看法。
“我們希望重點關注處于人工智能熱潮最前沿的行業領導者、在努力解決人工智能給人類社會帶來的新的道德倫理問題的人，以及世界各地試圖利用人工智能應對社會挑戰的創新者， ”領導這項工作的執行編輯奈娜·巴耶卡爾 (Naina Bajekal) 說道。
這 100 個人組成的群體可被視為推動人工智能發展的最重要力量。他們之間的關系，可能是競爭對手、監管者、科學家和藝術家——既競爭又合作的一個群體，他們的洞察力、欲望、甚至是某些性格上的缺陷，都將塑造影響力日益增長的AI技術方向。
領導者（Leaders）
1.達里奧·阿莫迪（Dario Amodei）與丹妮拉·阿莫迪（Daniela Amodei），Anthropic首席執行官/總裁
現年40歲的達里奧和36歲的丹妮拉分別是世界領先人工智能安全研究實驗室Anthropic的首席執行官和總裁。他們認為，與其他構建尖端人工智能系統的公司相比，他們采取了更安全、更負責任的人工智能對齊方法。在行業術語中，對齊意味著確保人工智能系統與人類價值觀“一致”。
Anthropic成立于2021年，開展了開創性的“機械可解釋性”研究，旨在讓開發人員進行類似于大腦掃描的事情，看看人工智能系統內部到底發生了什么，而不是僅僅依賴于它的文本輸出，因為這并不能真實地反映其內部運作。Anthropic還開發了憲法人工智能（Constitutional AI），這是一種調整人工智能系統的新方法。該公司已將這些方法嵌入到其最新的聊天機器人Claude 2中。Claude 2是OpenAI最強大的聊天機器人GPT-4的勁敵。
2.薩姆·奧特曼（Sam Altman），OpenAI首席執行官
奧特曼相信，人類有足夠的智慧和適應能力來應對日益強大的人工智能，只要這種技術的發布是安全的、漸進的。他在接受采訪時稱：“社會有很強的適應能力，因為人們比許多所謂專家認為的要聰明和精明得多，我們可以做到！”這一理念可以解釋OpenAI為何決定在2022年11月發布其震撼世界的聊天機器人ChatGPT，以及為何幾個月后推出了GPT-4，這是迄今為止向公眾提供的最強大的大語言模型。
3.李彥宏，百度聯合創始人兼董事長
作為中國最重要的未來學家，李彥宏在很長時間內都在搭人工智能的順風車。自2000年創立百度以來，他的使命就是更好地理解和預測人類行為，并在人工智能研究上投入了數百億美元。百度已經有了虛擬助手小度，有可以在大城市運營的自動駕駛出租車車隊，最近還公開發布了大語言模型文心一言。
人工智能從數據中學習，百度每月6.77億用戶的數量可能幫助其超過任何國內競爭對手。李彥宏認為，這種可能性是“人機交互的范式轉變”，并預測將誕生“數以百萬計的新人工智能原生應用”。目前最迫切的問題是，百度是否能夠獲得硬件來實現李彥宏的雄心壯志，該公司已經在開發自己的昆侖微處理器。
4.埃隆·馬斯克（Elon Musk），xAI創始人
眾所周知，這位世界首富非常擔心人工智能，害怕其可能毀滅人類。但與此同時，他也在積極幫助開發這種技術。馬斯克曾向人工智能初創公司DeepMind投資了數百萬美元，與奧特曼共同創立了人工智能公司OpenAI，希望以更負責任的方法來創造通用人工智能(AGI)。
然而，馬斯克擔心人工智能技術發展得太快了，他呼吁暫停人工智能的開發和培訓，并建立自己的新公司xAI，旨在“了解宇宙的真實本質”。此外，他還在推動特斯拉研發自動駕駛汽車、帶領Neuralink研究可植入人腦的微芯片、打造類人機器人擎天柱等。
馬斯克擁有的巨額財富足以確保他成為人工智能領域最有影響力的人物之一，而他對這項技術能帶來的回報以及蘊藏的風險相互矛盾的看法，同樣引人關注。
5.李開復，創新工場首席執行官兼董事長
40多年來，李開復始終是計算機工程領域的先鋒，他在1988年的博士論文中創造了世界上第一個大詞匯量語音識別模型，后來先后擔任過蘋果、微軟以及谷歌高管。他堅信AGI可以比人類更好地完成大多數認知任務，隨著ChatGPT這樣的大語言模型的快速發展，李開復認為“從某些方面來看，我們已經實現了這一目標”。
正是這種驚人的進步促使李開復在7月份創辦了新的語言創業公司——零一萬物人工智能公司。他寫道，大語言模型技術“是中國不能錯過的歷史性機遇”。
6.黃仁勛，英偉達聯合創始人兼首席執行官
黃仁勛總是癡迷于驚人的視覺效果。在他8歲的時候，曾把打火機油噴到游泳池里，然后跳進去欣賞水面下的火焰之舞。1993年，黃仁勛創立了英偉達，并將這種激情帶入了整個行業。英偉達最初是為越來越奇幻和沉浸式視頻游戲制造顯卡。然而人工智能革命卻推動英偉達的股價在過去1年里飆升了191%，市值超過一萬億美元。隨著ChatGPT等大語言模型的爆炸式增長，對英偉達芯片的需求激增。黃仁勛宣稱：“我們已經到達了一個新計算時代的轉折點！”
創新者（Innovators）
1.姜峯楠（Ted Chiang），知名作家
姜峯楠可能是世界上最著名的科幻小說作家。他精心構思的短篇小說探索了我們的內心世界和社會如何應對科學結構中意想不到的裂痕。接受一種激素注射，能極大地改善你的認知功能，你會有什么感覺？如果學習一門外星語言會改變你感知時間的方式呢？如果人類要創造人造生命，我們對它應該承擔哪些義務？
姜峯楠已成為對人工智能及其背后的公司最尖銳的批評者之一。他認為，如果不進行結構性經濟改革，人工智能的崛起可能會加劇財富不平等，削弱工人的力量，并鞏固科技寡頭的統治。他還擔心大語言模型“胡言亂語”，而人類無力阻止。
2.克里斯托瓦爾·巴倫蘇埃拉(Cristóbal Valenzuela) ，Runway聯合創始人兼首席執行官
對于好萊塢的演員來說，罷工的部分原因是擔心人工智能將越來越多地用于制作電影場景，巴倫蘇埃拉則被他們視為頭號公敵。巴倫蘇埃拉是人工智能視頻制作公司Runway的聯合創始人兼首席執行官，她認為：“我們正在走向這樣的世界：你所消費的所有媒體和娛樂內容都將由人工智能生成。” 不過，巴倫蘇埃拉承認，如果技術像他想象的那樣發展，創意產業的許多工作崗位將不復存在。
3.諾姆·沙齊爾（Noam Shazeer），Character.AI聯合創始人兼首席執行官
沙齊爾是Character. AI的聯合創始人兼首席執行官，該公司網站允許用戶與人工智能版本的名人交談，包括英國女王伊麗莎白二世、馬斯克以及弗羅多·巴金斯等。沙齊爾在2017年的研究論文中提出了轉換器，這是一種網絡架構，也是chatgpt等當前生成式人工智能工具熱潮的基礎。換句話說，是支撐當前人工智能革命的基礎。Character. AI也有不少批評者，他們擔心這項新技術會對不知情的公眾產生影響，因為相當多的Character. AI用戶是青少年。
產業塑造者（Shapers）
1.阿隆德拉·納爾遜(Alondra Nelson)，高等研究院研究員和政策顧問
去年，當拜登領導的白宮應對生成式人工智能的快速變化時，作為白宮科技政策辦公室(OSTP)主任，尼爾森幫助發布了《人工智能權利法案藍圖》。這份文件不具有法律約束力或可執行性，但它奠定了一個框架，她希望人工智能的開發者和政策制定者都能遵守，以確保人工智能是一股促進公共利益的力量。
但尼爾森警告說，對機器搶走我們工作的最壞擔憂往往被夸大了。她以放射學為例，人工智能先驅杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)在2016年預測，放射學將在五年內被人工智能超越。然而，現在全世界都缺少放射科人才。
納爾遜于今年2月離開白宮，但仍擔任幾個有影響力的職位。作為美國進步中心的研究員，她為州議員和國會議員提供人工智能政策方面的建議。作為高級研究所人工智能工作組的成員，她在行業、政策制定者和民間社會之間進行聯絡。
2.奧馬爾·奧拉馬（Omar Al Olama），阿聯酋人工智能部長
2017年，奧拉馬在阿聯酋就職，成為世界上第一位人工智能部長。他認為：“我們需要從整體角度看待人工智能及其在整個政府中的應用，并確保不同機構之間至少有某種協調。”到目前為止，圍繞人工智能及其監管的全球對話始終是碎片化的。奧拉馬說，在避免集體思維方面，采用不同的方法是“健康的”，但各國必須愿意在一個包容的多邊論壇上共同努力。他警告說：“制造孤島，尤其是像人工智能這樣深奧的技術領域，是在自找麻煩。”
思想家（Thinkers）
1.杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)，多倫多大學名譽教授
辛頓在神經網絡的發展和普及方面發揮了重要作用。今年2月，作為過去50年來最具影響力的人工智能研究人員之一，辛頓經歷了一個“頓悟時刻”。
現年76歲的辛頓在2013年加入谷歌之前，始終致力于構建模擬人類大腦的人工智能系統，主要是在學術界工作。他堅信，大腦比他和其他人正在制造的機器更好，通過使它們更像大腦，它們會得到改進。但在今年2月，他意識到：“我們現在擁有的數字智能可能已經比大腦更好了，只是規模沒有那么大。”
辛頓在5月份辭去了副總裁兼工程研究員的職位，并解釋自己離開是為了能夠自由地談論人工智能的危險。他說：“這些東西會變得比我們更聰明，并接管一切。如果你想知道那是什么感覺，可以去問一只雞。”
2.李飛飛，斯坦福大學教授
李飛飛曾指出，人工智能不會是技術第一次改變世界，每次改變都是朝著更好的方向發展。但她也認為技術是雙刃劍，“科技賦予我們力量，但隨之而來的是危險，人工智能技術也是如此”。李飛飛比大多數人更了解她所描述的承諾和危險。她的研究為今天運行的圖像識別人工智能系統奠定了基礎，并擴大了人工智能在醫療保健領域的應用。李飛飛是美國國家人工智能研究資源(NAIRR)工作組的成員，呼吁政府為廣泛的研究人員提供安全開發人工智能所需的資源。
3.曾毅，中國科學院教授
大二時在中國科學院上的人工智能導論課上，教授放映了史蒂文·斯皮爾伯格(Steven Spielberg) 2001年的電影《人工智能》。在一個場景中，兩位研究人員討論模擬人類大腦構建能夠理解愛的機器人。曾毅受到了啟發，并誓言“這就是我一生想要做的事情”。如今，他試圖建立“大腦啟發的智能”，即一種被設計成盡可能與人類大腦相似的人工智能系統，同時能夠理解道德規范。
2016年左右，曾毅開始更加關注人工智能系統帶來的風險，他開始花更多的時間與政策制定者合作，制定有利于人工智能發展的規則。2019年，曾毅帶領團隊撰寫了《北京人工智能準則》。此外，他還推動加強國際合作。
4.伊利亞·薩茨凱弗（Ilya Sutskever），OpenAI聯合創始人兼首席科學家
在2015年作為創始成員加入OpenAI之前，薩茨凱弗已經因在計算機視覺和機器翻譯領域的突破性進展而聞名。從谷歌挖來他是OpenAI最早的成功之舉，如果沒有他，該公司接下來的一長串創新可能會大不相同。薩茨凱弗參與撰寫了許多論文，包括幫助構建ChatGPT和圖像生成器DALL-E的論文。今年7月，OpenAI宣布，薩茨凱弗將成為Superalignment團隊的聯合負責人，該團隊旨在解決如何確保超級智能人工智能為人類利益服務的技術挑戰。
5.楊立昆（Yann LeCun），Meta首席人工智能科學家
這位法國計算機科學家在20世紀80年代曾假設，人工神經網絡可以被設計成模仿人類的大腦，此后幾十年，他的想法被廣泛嘲笑為不切實際。但由于該領域的技術突破，楊立昆的想法將為當前的生成型人工智能革命奠定基礎。
如今，身為Meta首席人工智能科學家，楊立昆仍在發表大膽而有爭議的宣言。 例如，他認為圍繞人工智能存在的恐懼是“荒謬的”，類似于“末日崇拜”，甚至與深度學習的其他先驅辛頓和約書亞·本吉奧(Yoshua Bengio)發生了沖突。他還認為，目前對大語言模型的狂熱是一種被誤導的時尚，很快就會走入死胡同。