諾獎對話 90 分鐘要點：Hinton為何說 AI 有“創造力”？

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（深度學習教父Hinton：AI已具備真正創造力）

2025 年 9 月 18 日，馬德里。

諾貝爾獎推廣機構舉辦的一場公開對話，將“AI 是否具備創造力”這個問題，搬上了科學界最權威的舞臺。

（從左到右：量子物理諾獎得主 Serge Haroche、密碼學專家 Maria Isabel Gonzalez Vasco、“AI教父”Geoffrey Hinton）

對話人是三位來自不同領域的頂級科學家：

• 被譽為“AI 教父”的 Geoffrey Hinton（2024 年諾貝爾物理學獎得主），

• 量子物理諾獎得主 Serge Haroche （2012 年諾貝爾物理學獎得主），

• 密碼學專家 Maria Isabel Gonzalez Vasco。

而整場討論，從一開始就充滿張力。

Hinton 給出的判斷非常直接：

“AI 不只是預測下一個詞，而是真正理解了意義。它已經具備了某種形式的創造力?！?/p>

Serge 明確反對：

“真正的創造力來自人類的好奇心、文化背景和對世界的觀察，AI 沒有社會性，也沒有情感，它模仿，但不理解。”

Maria 則站在中間立場：今天它答不出的題，三個月后就會了。這種進步速度比創造力更值得關注。

三種聲音，三種視角。 這場對話，不是在討論技術參數，而是在追問： 當 AI 提出新理論、寫出論文、獲得奧數金牌，我們還能說“它只是模仿”？

Hinton 甚至進一步警告：

AI 的創造力只是開始，它正走向人類無法預測的方向。

這場 90 分鐘的諾獎對話，不是單純的學術討論，

而是一場關于未來文明的預演。

人類最引以為傲的能力：創造力， 正在被 AI 一點點接近、突破、重新定義。

第一節｜Hinton 如何證明 AI 有“創造力”

在這場諾獎對話中，Geoffrey Hinton 拋出核心觀點：

我認為 AI 已經相當有創造力了。

他說的不是寫寫詩、畫張圖、編段歌詞，而是理解一個問題、自己想出辦法的那種創造力。

很多人會反駁：AI 不就是在預測下一個詞嗎？它只是記憶力好、速度快，怎么談得上創造？

Hinton 的回應是：正因為它只靠預測，才必須理解語境。因為要準確預測下一個詞，就必須理解正在說什么。

他舉了個例子： “我問 GPT-4：堆肥和核反應有什么相似之處？”

一個是種菜前的廚余垃圾處理方式，一個是原子能爆炸，幾乎沒有人會把這兩個放在一起思考。但 GPT-4 給出的回答是：

“堆肥是一種緩慢的鏈式反應，核裂變是一種迅速的鏈式反應；兩者的能量規模和時間尺度不同，但本質上都在釋放反應能?！?/p>

Hinton 點評說，這不是死記硬背式模板回答，而是真正提煉了底層結構之間的共通性。 這也是他判斷 AI 具備創造力的關鍵依據之一：能把看似無關的事物關聯起來。

不僅如此，Hinton 還指出，AI 已經能獨立完成復雜任務。

比如最近 AI 寫了一篇論文，會議裁判看完后通過了它的投稿。不是人類提示它寫，而是它自己構建問題、進行推理、得出結論。

還有 2025 國際奧林匹克數學競賽，

AI 在這場匯聚全球年輕數學精英的競賽中拿到了金牌。

更令人震撼的是 9 月 4 日的 2025 年國際大學生程序設計競賽（ICPC）。

這被稱為“編程界的奧林匹克”，參賽者需要在 5 小時內解決 12 個極其復雜的算法編程問題。OpenAI 取得了 12/12 的完美成績（如上OpenAI 官宣），而 139 支來自全球頂尖大學的人類隊伍中，沒有任何一支達到滿分。

這不是抽象推理，而是實實在在的編程能力，構思算法、編寫代碼、調試程序，每一步都要精準無誤。

為什么它能完成這些高難度的智力挑戰？

Hinton 說，原因在于：大模型的訓練方式，迫使它去“壓縮和提煉理解力”。

它要用幾千億個連接，吸收和組織比任何人都多得多的信息。 為了做到這一點，它不能只記住句子，而是要找出各種內容之間的共同點，進行歸納、重組、概括。這正是創造力的本質。

在普通人看來，“創造”似乎意味著“從無到有”。

但在 Hinton 看來，“創造”其實就是在復雜中找出簡單的相似，在模糊中提煉清晰的結構。

AI 正在做到這一點。

它不是背答案，而是理解后自己寫出題解。 不是重復句子，而是從概念里組合出新的表達方式。

他表示：

“如果你采用標準的創造力測試，幾年前我能得分超過 90% 的人。現在 AI 也能做到。”

到這里，Hinton 給出的不是空口判斷，而是一組具體行為： 寫論文、解難題、抽象類比、表達論點。

他說，AI 的創造力不是將來有可能出現，而是已經存在。

不是未來，而是現在。

第二節｜Haroche：沒動機、沒感知，不算創造

在討論中，Serge Haroche 表達了不同觀點：

“我不確定我是應該說我樂觀還是悲觀，但我的看法是 AI 永遠無法取代人類的創造力?！?/p>

他說的“創造力”，不是會寫幾句漂亮的句子，而是真正從零開始想明白一個新問題，從世界里發現一個沒人注意到的規律。

為什么 AI 做不到？

Haroche 給了三個理由：

? 第一，AI沒有觀察現實的能力

他說，科學發現的起點不是算力，而是觀察。

比如他研究的量子物理，一開始也是沒人能看見的東西。但科學家通過實驗，把抽象的現象變成了可以被觀察、被測量的現實。

創造力是一種觀察現實的方式，是把不相干的事情放在一起，發現其中的結構。

他認為，人類的大腦之所以能創造，是因為我們活在這個世界中，能看、能碰、能感受。

AI 不行。

AI 只看訓練數據，看不見真實的世界。

? 第二，AI 沒有“動機”

Haroche 說，人類想創造，是因為我們有好奇心，有不滿足感，有想要解決問題的動力。

推動人類去發現新東西的，是對世界的好奇，是想把事情弄明白的那種沖動。

AI 有嗎？

他直言道：

“我不相信 AI 會有這種動機。AI 做這些，是因為我們給它任務，不是它自己想做。”

? 第三，創造需要社會環境

創造力不是誰天生特別聰明，而是你活在一個鼓勵你提問、討論、突破的社會環境里。

Haroche 的觀點很直接：

“創造力不是突然冒出來的，它來自人類幾千年的積累，來自對知識的尊重、對進步的期待?！?/p>

愛因斯坦能發現相對論，不只是他聰明，而是因為他有一個能讓他自由思考的時代背景。

AI 有這個過程嗎？沒有。它沒經歷文明，也沒有文化。

在 Haroche 看來，AI 再聰明，也只是“在已有信息里找規律”。

當你看到人類的偉大發現，比如蘋果掉下來和月亮繞地球運動，你會發現那是一種深度的理解，而不是從數據中學來的模式。

Haroche 不是說 AI 沒用。他說的更像是一種提醒：“創造力”不在于誰先給出答案，而是你從哪出發、往哪走、為誰而做。

AI 沒有身體感知，沒有人生經歷，沒有社會關系，也就沒有真正的創造欲望。

第三節｜Maria ：AI 或許沒創造新東西，但越來越快

在 Hinton 和 Haroche 對創造力問題展開爭論后，輪到密碼學專家 Maria 發言了。

她一開口就說了這么一句話：

“作為一名密碼學家，我必須說，我們一直活在最壞的情況里?！?/p>

她的意思是，做密碼學的，天生要假設“對方有可能突破你的一切保護”。 所以她從來不是拿現在的能力來看 AI，而是看它未來能不能突破今天的安全線。

? 她關注的是變化速度

Maria 并不否認 AI 可能有某種創造力， 但她強調，目前為止，它還沒有真正“發明”出什么在理論上完全未知的攻擊方式。

“AI 加快了我們已知攻擊方式的速度，但它還沒有帶來根本上的新東西。”

這句話的關鍵在于：AI 可能還沒創造出全新的突破點，但它已經讓舊方法變得更強、更快、對防守方來說更難應對。

舉個通俗的例子：

原來黑客要花幾天做的入侵路徑，現在 AI 可能幾秒就能跑完一千種組合。 它沒有“發明”新手法，但它讓風險成倍增加。

? 擔心的是 AI 未來發展

Maria 提到，她和學生有個練習，會讓 AI 解答一些帶邏輯推理和數學推導的問題。 一年前，這些題對 AI 來說很難，它寫不出完整答案。 但現在，她觀察到：

“AI 正在學習如何使用邏輯規則，并且改進得非?？?。”

也就是說，今天你給它一個難題，它可能不會。三個月后，你再問一次，它就會了。

這不是假設，而是她在實際教學中看到的變化。

? 創造力也可能帶來威脅

Maria 還給了一個很特別的例子： 在密碼學里，最有創造力的人，不是那些鉆研技術細節的人， 而是那些能想到完全出人意料的攻擊方式的人。

比如，有一次，有人發現可以通過記錄設備運行時的電磁噪音，間接推測出密碼密鑰。

這類攻擊方式，叫做“側信道攻擊(side channel attack 簡稱SCA)”：不是正面破解，而是繞個彎，從設備運作的小變化中偷信息。

她感嘆說：

“我永遠不會想到這樣做。但有人就能想到，這種能力才是真正讓我佩服的‘創造力’?！?/p>

那 AI 有沒有可能在將來具備這種能力？

她沒明確說“有”，但她的表情和語氣，讓人很難不去想象那個方向。

Maria 用她的研究經驗告訴我們一個更重要的觀點：漸進式威脅，比突然爆發更可怕。

“創造力”可能不是一夜之間擁有的，而是三個月一次地悄悄逼近。不是劇烈爆發，而是漸漸侵入你以為安全的邊界。

AI 現在或許還不具備真正的創造力，但它正在往那個方向不斷靠近。

第四節｜Hinton：創造只是起點，風險在后頭

Hinton 并不滿足于討論 AI 現在能不能寫論文、解題。他往前多看了一步：

AI 的創造力現在處于中等水平，但它正在不斷提升。

在他看來，這不是終點，而是開端。

? 創造力一個逐步提升的過程

Hinton 不同意將創造力看作人類獨有、AI 完全不具備的觀點。

他說：

“創造力不是非黑即白。你可以有一點、適中，或者非常強創造力?！?/p>

他說，AI 現在可能還沒到科學家那種“發現定律”的水平， 但它已經在某些領域表現出了獨立思考的能力。

比如圍棋。

Al 發現了在棋盤邊緣提前落子的價值，這種策略人類棋手以前并不重視，但現在他們都開始學習它的下法。

他表示：

“這就是一種創造力。AI 想出了人類從未使用的方式，而且是對的?！?/p>

這和以往 AI 從人類知識中學習的模式不同，這次是 AI 提出新方法，人類反過來向它學習。

? 創造力終點可能是“超級智能”

Hinton 用了超級智能（superintelligence）這個詞。 意思是：比人類更聰明、更有創造能力的智能體。

主持人 Adam Smith 問他：你覺得我們什么時候會實現“通用人工智能”？

Hinton 給出了一個謹慎的估計：

“我的直覺感覺是有 50% 的可能性，但綜合其他專家的觀點，我認為可能是 10% 到 20% 的機會。時間大概在 20 年內?！?/p>

他也坦承：沒人能做精確預測，這只是他根據經驗和同行交流得出的直覺估計。

但即使是 10% 到 20%，這也不是可以忽視的小概率事件。Hinton 的最大擔憂不是技術，而是目的。AI 不是為了全人類的利益而被開發的，而是由大公司、政府、機構為了自己的目標來推動的。

他非常清楚：

“現在開發超級智能的，是一些擁有巨大資源的科技公司。它們不是為了人類福祉，而是為了利潤?！?/p>

他擔心，一旦 AI 擁有非常強的能力，而它的目的又不是為人服務， 那么它將成為高度不穩定的力量。

? 一個看似瘋狂的建議

AI 現在還由人類訓練，我們還有一點主導權。

他說：

“我們最好的希望，是在設計階段，給 AI 植入一種類似‘母性本能’的傾向。”

也就是說，要讓 AI 從一開始就特別在乎人類的存在與幸福，甚至比它自己更在乎我們。

這不是簡單的代碼規則，而是從情感機制層面進行設計。

主持人問他：這真的可能嗎？

Hinton說：

“我不知道。但我們在這方面的嘗試還遠遠不夠?！?/p>

創造力這條路，AI 會越走越遠。

問題不是它能不能超越人類，而是我們是否來得及在它超越之前，先想清楚它的目標是什么。

第五節｜工作、教育、身份：社會準備好了嗎？

在對話的后半段，討論轉向了更現實的社會問題。

主持人 Adam Smith 問：當 AI 替代了很多工作，人們該如何重新定義自己的價值？

這是很多人的擔憂： 不是 AI 會不會滅絕人類，而是 AI 把我們擅長的事做完了，我們還能干什么？

三位科學家，分別從不同角度給出了思考。

? 教育：不是“教知識”，而是“怎么和 AI 合作”

Hinton 講了一個案例。 他說他見過一所實驗學校，完全改變了教學方式：

每天前兩個小時，學生和 AI 一對一互動，由 AI 做私人輔導；

接下來的時間，孩子們做小組項目、動手實驗、集體討論。

他說：

“AI 可以做到真正理解每個孩子，找出他們學不會的地方，提供合適的例子和解釋?！?/p>

在他看來，最有效的教育不是老師在講臺上講課，而是每個孩子都能按自己的節奏學習、犯錯、修正、掌握。

但這也意味著，很多傳統的教學方法和教師角色可能都會被淘汰。

? 工作：AI 能做事，但做不到“身份替代”

Haroche 提出了另一個角度。

他說，很多人對工作，不只是為了賺錢。

工作給人一種存在感，讓人感受到自己在社會中的價值。

他憂慮的是，如果越來越多任務被 AI 完成，那些本就感到無力掌控生活的人，會更加迷失。

Maria 補充道：

“有些重復、瑣碎的工作，確實可以被 AI 替代，但這些工作也能讓人感到穩定和有價值?！?/p>

我們需要認真面對這個問題：當工作不再是生存必需時，我們該用什么方式讓人找到存在的意義？

? 焦點：創造力帶來的好處，要怎么分？

AI 提高了效率、降低了成本、創造了巨大的財富。

但問題是：

“誰來決定這些財富分給誰？分多少？”

Hinton 說：

“AI 確實能提高效率，但好處不一定惠及所有人。真正的問題不在技術層面，而在分配機制?！?/p>

他指出，如果創造力的回報只集中在一小部分人手里（比如擁有 AI 資源的大公司）， 那么 AI 的發展不僅不會帶來進步，反而會加劇社會撕裂。

Serge 也表達了類似的想法：

當人們覺得自己沒有未來，社會就會變得不穩定。

? 最難問題：我們要怎么應對這個新創造者？

Maria 客觀地說：

“我們說 AI 是工具，但很多人已經在生活中依賴它來做各種決策、處理工作任務……”

不僅如此，現在很多年輕人會把最私人的想法和煩惱告訴 AI，尋求建議和安慰。對他們來說，AI 不再只是工具，更像是朋友。

這背后反映的是身份認同的轉移：

• 以前，我們靠“我能做什么”定義自己；

• 未來，可能會變成“AI 能幫我做什么”。

當創造力不再只屬于人類，我們該怎么重新認識自己？

這場對話的核心不是 AI 會不會太強，而是 AI 變強之后，人的位置在哪里，價值怎么定義，尊嚴如何維持。

這不是科學問題，而是社會問題。

不是算法優化，而是我們還沒準備好承接這場能力的轉移。

結語｜AI 開始創造新文明，我們準備好了嗎？

這場諾獎對話里，爭議最激烈的問題，不是模型的能力，而是人的位置。

Hinton 說，AI 已經有創造力；Haroche 說，它沒有動機和文化；Maria 說，它還沒突破，但正在靠近。 三個人的分歧，指向同一個事實：創造力不再是人類的專利，AI 也開始參與其中。

過去，我們相信能寫出詩的人比背得出詩的人高一層?，F在，這條價值鏈斷了。

AI 開始在“提出新東西”這件事上與人類平分秋色。它不靠靈感，而靠數據；不會疲倦，不會自我否定。

它不會變得更像人，但它已經開始變成一種我們從未見過的“創造者”。問題是我們能否適應這個轉變。

這不是技術問題，而是文明問題。

答案還沒有，但問題已經來了。

本文由AI深度研究院出品，內容整理自2025年馬德里諾貝爾獎對話"我們與AI的未來"，參與者包括Geoffrey Hinton、Serge Haroche和Maria Isabel Gonzalez Vasco。內容基于諾貝爾獎推廣機構與拉蒙·阿雷塞斯基金會聯合舉辦的公開討論。未經授權，不得轉載。

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參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=EoRm8-IgqkY&t=2194s

https://www.fundacionareces.es/fundacionareces/en/events/nobel-prize-conversations-our-future-with-ai.html?utm_source=chatgpt.com

https://www.nobelprize.org/events/nobel-prize-dialogue/madrid-2025/

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈