时代周刊揭晓全球 100 位 AI 人物!多位华人上榜 AI 领袖
2023-09-0921:39
硅兔赛跑
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本文转自新智元


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时代周刊百大 AI 人物公布了!在有影响力的领导者中,李彦宏、Sam Altman、黄仁勋等上榜。在随后的思想者中,图灵三巨头、中国科学院曾毅、李飞飞等荣登榜单。

今天,《时代周刊》发布了在 AI 领域最具影响力的 100 大人物,并为此划分出了四种不同的类型。
在「领导者」中,有李彦宏、Sam Altman、黄仁勋、马斯克、吴恩达等人纷纷上榜。
著名的「思想者」,有国外图灵奖三巨头(LeCun、Hinton、Bengio)、中国科学院曾毅、李飞飞、Ilya Sutskever 等。
另外,还有「创新者」和「塑造者」。其中,有趣的是,马斯克前绯闻女友,歌手 Grimes 就是作为创新者登上的这个榜单。
接下来,让我们具体看看登榜的 AI 百大人物。

01
AI 100 人

这 100 个 AI 影响力人物,是由《时代》周刊最有资深的编辑和记者,花了几个月的时间从几十个来源收集推荐,汇总得到了一个包含数百个提名的名单,再最终形成了这个 100 人的名单。
《时代》周刊采访了榜单上几乎所有的人,获得了他们对当今人工智能发展方向的看法。《时代》周刊希望能够让这些闪光的个体能被更多人了解。
这 100 个人中,年纪最小的是 18 岁的 Sneha Revanur,年纪最长的是 76 岁的 Geoffrey Hinton,他今年春天离开了谷歌,让他方便谈论 AI 的技术的危险。
《时代》周刊希望通过报道每个人身后的故事,帮助外界了解他们正在领导的变革。

02
领导者

李彦宏(百度 CEO、董事长兼联合创始人)

李彦宏是中国最杰出的未来主义者,长期投身于 AI 发展的浪潮。
自 2000 年创立中国最受欢迎的搜索引擎百度以来,李彦宏的使命就是更好地理解和预测人类行为——百度在人工智能研究上已经投入了数百亿美元。
百度推出了虚拟助手小度,以及在中国一些大城市运营的无人驾驶出租车车队,仅武汉就有 200 辆。
54 岁的李彦宏在接受《时代》杂志采访时表示,最近生成式人工智能的爆炸式发展意味着现在是「一个非常激动人心的时刻」。「人工智能现在有能力进行各种各样的逻辑推理,这是以前无法做到的。」

黄仁勋(英伟达 CEO、总裁兼联合创始人)

视觉效果是黄仁勋毕生的追求。在他 8 岁的时候,他把打火机油喷到游泳池里,然后跳进游泳池,只为能从水下看火焰的舞蹈的样子。「难以置信,」他在中国的一个访谈节目中回忆道。「我仍然记得那些美丽的画面。」
1993 年,他创立了英伟达(Nvidia),将这样的激情带入了整个行业。英伟达最初的职责是为日益奇幻和沉浸的游戏制造显卡。然而,如今,黄仁勋在加州圣克拉拉的公司是全球 GPU 的主要生产商,推动了人工智能革命,推动英伟达的股价在过去一年里飙升了 191%,达到 8 月底的 1.1 万亿美元估值。
随着 ChatGPT 等大型语言模型的爆炸式增长,对英伟达芯片的需求激增,该公司最新的 GH200 处理器于 8 月 4 日发布,大大减少了 AI 训练时间。
「我们已经到达了一个新计算时代的转折点」他在 5 月的国际电脑展上说。

Sam Altman(OpenAI CEO)

Altman 非常相信人类的智慧。他认为,人类有足够的适应能力来应对日益强大的人工智能的出现——只要这个过程是安全的、渐进式的。
「社会有能力适应这一切,因为大众比许多所谓的专家认为的要聪明和精明得多」38 岁的 OpenAI 首席执行官 Altman 在 5 月份告诉《时代》周刊。「我们可以做到。」
这一理念不仅解释了 OpenAI 决定在 2022 年 11 月发布其震撼世界的聊天机器人 ChatGPT 的原因。这也是为什么该公司在几个月后推出 GPT-4 的原因,这是迄今为止向公众提供的最强大的大型语言模型。
作为创业孵化器 Y Combinator 的前总裁,Altman 不仅成为了科技界最炙手可热的人物之一,而且这些产品的发布也证明了他是对的,至少到目前为止,人类能够迅速适应这些工具,而不会自我崩溃。
在 ChatGPT 发布几个月后,美国和英国政府官宣了人工智能产业计划。 人类正在逐渐学习如何(也许更重要的是,如何不)使用人工智能工具来进行生产劳动、教育和娱乐。
令人称赞的是,除了推动人工智能技术的不断突破,Altman 领导下的 OpenAI 开创了「基于人类反馈的强化学习」的安全技术,这一创新意味着 ChatGPT 不会落入前几代人工智能聊天机器人注定要陷入的毒性陷阱。
今年 6 月,OpenAI 宣布将投入 20% 的算力资源来解决「超级对齐」问题——如何确保人工智能系统比最聪明的人类更聪明,并以人类的最佳利益为核心。
Altman 说:「我们有责任教育政策制定者和公众,让他们知道我们认为正在发生什么,我们认为可能会发生什么,并把技术推向世界,让人们看到它。」「弄清楚我们作为一个社会想要什么是我们的机构和公民社会的角色。」

Greg Brockman(OpenAI 联合创始人、总裁)

OpenAI 的联合创始人兼总裁 Greg Brockman 每周工作 60 到 100 个小时,其中 80% 的时间在写代码。前同事称他是 OpenAI 工作最努力的人。
他是那种传说中的「10 倍程序员」。这是一种硅谷的说法,指的是一个能顶 10 个普通程序员的超级程序员。
他是一名科学神童,曾就读于哈佛大学(Harvard)和麻省理工学院(MIT),后来辍学加入了金融科技初创公司 Stripe。他在 2015 年离职创立 OpenAI 之前,曾在该公司担任首席技术官五年。
现年 34 岁的 Brockman 有更大的抱负。如果你是一个 10 人团队的一员,「即使你真的是神话中的 10 倍程序员,你也只能使团队的产出翻 1 倍,」他解释道。
「我想让公司的产出翻 10 倍。」因此,Brockman 花了很多时间「四处搜寻」他可以做的事情——解决障碍,启动项目——这将大大加快 OpenAI 的发展。
Brockman 认为,确保安全的唯一方法是在开发过程中继续部署更强大的模型,并从每次部署中学习,在出现问题时解决问题。
他说:「我认为我们在 OpenAI 历史上做出的最重要的决定是进行迭代部署。想象一下,你如果拥有一个非常强大的人工智能,你已经建立了一个 AGI,这是你第一次部署。你会怎么做?」

Demis Hassabis(Google DeepMind CEO、联合创始人)

Demis Hassabis 年轻时,曾参与设计过一款流行的电脑游戏《主题公园》(Theme Park),这款游戏让玩家可以从上帝的视角运营一个庞大的游乐场。
从那以后,Hassabis 领导着一个顶级人工智能实验室,一直试图以上帝的视角看待世界。
作为成立于 2010 年、在 2014 年被谷歌收购的 DeepMind 的首席执行官,他带领计算机科学家团队在人工智能方面取得了许多突破,包括解决了令人烦恼的蛋白质折叠问题,以及在复杂的围棋中击败了人类专业人士。
2023 年 4 月,在 OpenAI 的 ChatGPT 取得成功后,谷歌的 CEO 重组了公司的人工智能团队,Hassabis 获得了更大的权力。
此次重组将 DeepMind 和谷歌的另一个人工智能实验室谷歌大脑(Google Brain)合并,并由 Hassabis 掌舵。
谷歌整合后的人工智能实验室 DeepMind 正在开发一种名为 Gemini 的大型人工智能模型,Hassabis 暗示,该模型的性能可能会超过 OpenAI 的 GPT-4。
与 OpenAI 的 Sam Altman 很像,Hassabis 认为这只是向着「通用人工智能」(AGI)迈出的普通一步,他相信,只要人类避免不受控制的发展可能带来的严重风险,AGI 就可以开启科学进步,重塑世界。

吴恩达(DeepLearning.AI 创始人)

早在 2012 年,斯坦福大学教授吴恩达 (Andrew Ng) 向谷歌领导层提交了一份提案。他认为,谷歌应该利用大量的计算能力,在海量数据上训练神经网络,这是一种受大脑结构启发的人工智能系统。
他认为,这样有可能创造出通用人工智能 (AGI)。十年前,这种讨论话题可能会给你贴上怪人的标签。吴恩达表示:「实际上,即使在当时,我也相当看好人工智能。」
如今,随着科技公司争相将工程师叫做「人工智能科学家」,科学家和专家排队在国会听证,证明人工智能的危险,吴恩达再次押注于人工智能行业。
他说:「我看不出我们有什么理由不能在某一天实现 AGI。」「但这一天感觉还很遥远,不过我非常有信心,但是如果唯一的方法是不断扩大现有的 Transformer,我不认为这是一条走得通的路。我们仍然需要更多的技术突破。」
尽管 Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 等许多杰出的人工智能研究人员已经公开谈到了强大的未来人工智能系统可能带来的风险,但吴恩达仍然不相信。
在谷歌接受了吴恩达的提议后,成立了谷歌大脑,这是过去十年来人工智能发展中最具创新性和影响力的团队之一。
18 个月后,他离开了谷歌,加入了中国科技巨头百度,在那里他担任了三年的首席科学家,领导该公司 1300 人的人工智能团队。
在为人工智能的繁荣奠定了基础之后,这位 47 岁的科学家现在把时间花在了加速人工智能带来的收益之上。
他通过 Coursera 和 DeepLearning.AI 等项目,在人工智能领域教育尽可能多的学生。
「到目前为止,」吴恩达说,「地球上大约有 800 万人——地球上每 1000 人中就有 1 人——上过我的人工智能课程,构建人工智能应用的唯一方法就是让世界各地更多的人都能使用这些工具。」

Elon Musk(xAI 创始人)

作为世界上最富有的人,马斯克非常担心人工智能的发展。但他也在积极促进人工智能的发展。
20 世纪 10 年代初,52 岁的埃隆·马斯克开始对人工智能将如何造福或毁灭人类产生兴趣,并向人工智能初创公司 DeepMind 投资了数百万美元。
但在 2014 年 DeepMind 被谷歌收购后,马斯克开始担心谷歌不会认真对待人工智能的安全问题。
因此,他与 Sam Altman 共同创立了一家新的人工智能公司 OpenAI,试图抗衡谷歌在该领域日益增长的主导地位,并开发他们认为更负责任的方法来创造人工通用智能(AGI)。
马斯克现在领导着一系列人工智能项目,包括他的新公司 xAI,该公司于 7 月宣布,成立的目的是「了解宇宙的真实本质」。
与此同时,特斯拉正在制造自动驾驶汽车。Neuralink 的目标是将芯片植入人脑,使人类能够直接与计算机对话。
李开复(创新工场董事长、CEO)
Clément Delangue(Hugging Face CEO)
Lila Ibrahim,(Google DeepMind COO)
Dario Amodei 和 Daniela Amodei(Anthropic 总裁、CEO)
Marc Raibert(波士顿动力 AI 研究所执行总监)
Aidan Gomez(Cohere CEO、创始人)
Mustafa Suleyman(Inflection AI 联合创始人、CEO)
Jaime Teevan(微软首席科学家)
Kevin Scott(微软 CTO、AI 执行副总裁)
Sandra Rivera(英特尔数据中心与 AI 事业部总经理)
Clara Shih(Salesforce AI CEO)
Alexandr Wang(Scale AI CEO、创始人)
Raquel Urtasun(Waabi CEO、创始人)
Alex Karp(Palantir Technologies CEO、创始人)
Reid Hoffman (知名企业家、投资人)
Marc Andreessen(知名企业家、投资人)
Daniel Gross(知名企业家、投资人)

03
思想者

Geoffrey Hinton(多伦多大学名誉教授)

Hinton 现年已经 76 岁,在 2013 年加入谷歌之前,他的职业生涯主要是在学术界工作,一直在努力构建能够模拟人脑的人工智能系统。
Hinton 在神经网络的发展和普及方面发挥了重要作用。神经网络成为人工智能的主要发展范式,能够处理大量数据,推动了图像识别、语言理解和自动驾驶汽车的进步。
2012 年,Hinton 和学生 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 参加了一年一度的 ImageNet 竞赛。
他一直认为,只要让 AI 系统更像大脑,它们就会得到改善。但今年 2 月,他忽然发现,我们现在拥有的数字智能可能比大脑优秀,只是规模还不够大。
就此,今年 5 月,Hinton 带着内心的惶恐辞去了谷歌职位,并随后接受了一系列采访,表示自己离职是为了能够畅所欲言地谈论 AI 的危险。

Yann LeCun(Meta 首席 AI 科学家)

Yann LeCun 于 1983 年获得法国高等电子与电工技术工程师学校(ESIEE Paris) 的学士学位,以及 Pierre et Marie Curie 大学的计算机科学博士学位。1987 年至 1988 年,Yann LeCun 是多伦多大学 Geoffrey Hinton 实验室的博士后研究员。
上世纪 80 年代,Yann LeCun 假设出人工神经网络可以被设计成模仿人脑。几十年来,他的想法被广泛嘲笑,许多人称之为异想天开。
得益于当前的 AI 技术突破,LeCun 的想法将为当前的生成式人工智能革命奠定基础。

Yoshua Bengio (蒙特利尔学习算法研究所科学主任)

2003 年,Bengio 展示了神经网络可以通过预测下一个单词(如自动更正)来学习人类语言的模式,从而为现代大型语言模型奠定了基础。
2014 年,他与 Ian Goodfellow 合作,想出了一种训练人工智能的方法 GAN,由两个神经网络组成,一个生成内容,另一个判断质量。
2018 年,本吉奥帮助开发了注意力适应神经网络的概念,通过关注最相关的部分来理解社交网络等高度关联的数据。

李飞飞(斯坦福大学教授)

李飞飞是斯坦福大学的计算机科学教授,也是斯坦福「以人为本」人工智能研究院的创始主任,以及非营利组织 AI4ALL 的创始人和董事会主席。她是美国国家工程院、美国国家医学院和美国艺术与科学学院的成员。
她本人的新书「我看到的世界」也即将在 11 月上线。

曾毅(中国科学院教授)

还是大二人工智能入门的第一堂课上,教授放映了 Steven Spielberg2001 年的电影《人工智能》。
其中有一幕,两名研究人员讨论模拟人脑,为了制造一个可以爱的机器人。曾毅由此受到了启发。
他接受《时代》杂志采访时表示,「这就是我想用一生做的事情。也就是说,建造一个能够拥有人类情感的机器人」。
41 岁的曾毅现在担任中国科学院教授,他的研究试图建立「大脑启发智能」——设计成尽可能类似于人脑的人工智能系统。

Ilya Sutskever(OpenAI 联合创始人、首席科学家)

2015 年作为创始成员加入 OpenAI 之前,Ilya Sutskever 已经以推动计算机视觉和机器翻译领域的突破而闻名。
Ilya Sutskever 对深度学习领域做出多项重大贡献。他与 Alex Krizhevsky 和 Hinton 是卷积神经网络 AlexNet 的共同发明人。同时他也是 AlphaGo 论文的众多作者之一。
今年 7 月, OpenAI 宣布,37 岁的 Ilya Sutskever 将担任新成立的超级对齐团队的联合负责人。该团队旨在解决如何确保超级智能人工智能符合人类利益的技术挑战。

Jan Leike(OpenAI 超级对齐团队共同负责人)

36 岁的 Jan Leike 在顶级人工智能实验室 OpenAI 共同领导超级对齐团队,该实验室希望今天构建人工智能系统,帮助人类确保强大的未来人工智能系统按照其自己的意愿运行。

Shane Legg(Google DeepMind 联合创始人、首席 AGI 科学家)

自 DeepMind 成立以来,Shane Legg 一直担任该公司的首席科学家。
今年 4 月, 谷歌宣布 DeepMind 与 Google Brain 合并,成立了 Google DeepMind,Shane Legg 成为 AGI 首席科学家。

Max Tegmark(生命未来研究所联合创始人、总裁)

3 月,生命未来研究所发表了一封公开信,警告人工智能的最新进展给「社会和人类带来的深刻风险」,并警告人工智能实验室暂停训练比 GPT-4 更强大的系统。
这封信有 3 万多人签名,包括研究所顾问马斯克、苹果联合创始人 Stephen Wozniak 和作家尤瓦尔·赫拉利等知名大佬。
Max Tegmark 是瑞典裔美国物理学家,也是生命未来研究所的联合创始人。他在警告超级人工智能带来威胁(比如核战)等方面做出了诸多努力。
Abeba Birhane(认知科学家)
Rumman Chowdhury(Humane Intelligence 首席执行官、创始人)
Timnit Gebru(Distributed AI Research Institute 创始人、执行董事)
Kate Crawford(南加州大学教授、Knowing Machines 创始人)
Pushmeet Kohli(Google DeepMind 研究副总裁)
Yejin Choi(华盛顿大学教授)
Inioluwa Deborah Raji(Mozilla 基金会会员)
Emily M. Bender(华盛顿大学教授)
Margaret Mitchell(Hugging Face 首席人工智能伦理科学家)
Paul Scharre(新美国安全中心执行副总裁)
Paul Christiano(Alignment Research Center 创始人)
Kalika Bali(微软印度研究院首席研究员)
Stuart Russell(UC Berkeley 教授)
Arvind Narayanan & Sayash Kapoor(普林斯顿大学教授&博士候选人)
Shakir Mohamed(Google DeepMind 研究主管、Deep Learning Indaba 创始人)

04
其他
在第三类 AI 影响力人物是:创新者(Innovators),他们大多是作家,音乐家,艺术家。
但是他们的工作却和 AI 有着千丝万缕的联系。
比如马斯克的前女友,马斯克孩子的母亲,音乐家 Grimes。
真名 Claire Boucher 的 Grimes 推出了一款人工智能软件 Elf。它允许其他人制作她的声音来演唱歌曲,并鼓励音乐家使用它发行歌曲,前提是他们与她分享版税。
她告诉《连线》杂志。当其他音乐人极力保护自己的形象和知识产权时,她正试图「开源」自己的身份:从本质上向公众开放自己。
Grimes 说,在未来的几年里,她希望创作一张专辑,让「人工智能的 Grimes 和真实的 Grimes 对决」。
而除了以上三类的影响者之外,还有一类影响者被《时代》周刊称为:塑造者(Shapers)。
他们大多数是在各个国家和地区,国际机构任职的官员,他们以自己独特的方式也在影响着人工智能的发展和大众对于人工智能的理解。
参考资料:
https://time.com/collection/time100-ai/

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