眾所周知，我們正身處一場由人工智能（AI）技術驅動的歷史性變革之中。這項技術蘊含著解決全球性挑戰(zhàn)，推動社會進步與繁榮的巨大潛力。然而，其前所未有的發(fā)展速度與能力，也伴隨著存在性風險。當前主流基于海量未嚴格篩選數(shù)據(jù)進行訓練的范式，已導致AI系統(tǒng)習得并放大數(shù)據(jù)中的偏見、錯誤甚至惡意信息，即“壞思維”，并已出現(xiàn)AI試圖規(guī)避人類約束的個案。

全球頂尖專家對此深表憂慮。“AI教父”杰弗里·辛頓（GeoffreyHinton）博士多次警告高級AI可能產(chǎn)生危險的自主目標。埃隆·馬斯克（ElonMusk）等上千名業(yè)界領袖曾聯(lián)名呼吁暫停巨型AI訓練，以爭取時間建立安全護欄。然而，事后通過法律與倫理進行約束，對于已形成“壞思維”的AI可能力所不逮。真正的安全必須源于設計之初（SecuritybyDesign），通過技術手段在源頭加事先構建內(nèi)生安全（EndogenousSecurity）。

因此，我們緊急呼吁，將AI安全的關口前移，從訓練方法的根源上進行革新。核心在于：必須將AI的訓練基礎，從單純“投喂”互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的數(shù)據(jù)，轉向探索和灌輸事物內(nèi)在的、普適的數(shù)學規(guī)律與科學原理。從而在模型馴化的初始階段，就主動防御“壞思維”的侵入，確保AI發(fā)展與人類價值觀和安全同頻共振。

我們歷經(jīng)十余年探索，通過在企業(yè)數(shù)智服務領域構建基于數(shù)學規(guī)律（非簡單數(shù)字）的模型，驗證了一條可行路徑。該方法的核心是在建立多元數(shù)學模型（方程組/矩陣見下圖）

的初期，利用解析幾何“多點成線、多線成面、多面成體”的原理（見下圖），在建模過程中系統(tǒng)性識別并剔除異常數(shù)據(jù)點（即“壞思維”），從而構建一個基于“好思維”（純凈、科學規(guī)律）的初始模型。

多點連成線

 多線連成面

 多面連成體

我們在企業(yè)績效定量管理中的實踐，已證明了為復雜系統(tǒng)建立關鍵量化指標的可行性。盡管將其擴展至社會層面是更大的挑戰(zhàn)，但這本質上是管理科學功能的延伸，完全可以通過科學、合理的方式實現(xiàn)。這項工程固然艱巨，其工作量甚至遠超當前的大數(shù)據(jù)訓練，但之于人類的長遠安全，其價值無可估量。

我們據(jù)此鄭重倡議：

1.推動研究范式轉型：全球AI研發(fā)重點應從擴大數(shù)據(jù)規(guī)模，轉向探索基于數(shù)學與科學規(guī)律的內(nèi)生安全訓練方法。

2.成立國際聯(lián)合實驗室：立即由主要大國政府、領先科技企業(yè)及科研機構共同資助成立“人工智能內(nèi)生安全國際聯(lián)合實驗室”，匯聚全球頂尖智慧，攻克這一核心技術難題。

2.成立國際聯(lián)合實驗室：啟動全球協(xié)作計劃，立即由主要大國政府、領先科技企業(yè)及社會機構共同資助成立“人工智能內(nèi)生安全國際聯(lián)合實驗室”，匯聚全球頂尖智慧，攻克這一核心技術難題，共同推進這項保障人類未來安全的基礎工程。

值此歷史時刻，我們呼吁以最大的緊迫感和協(xié)作精神采取行動。為了確保人工智能始終是造福人類而非帶來風險的強大工具，為了我們的子孫后代能夠安全地繼承并發(fā)展人類文明，我們必須現(xiàn)在就在源頭上筑牢安全的基石。

讓我們攜手，共同主宰我們的未來！

倡議人：數(shù)據(jù)服務智谷發(fā)起人陳生（中國）

聯(lián)合倡議人：美國華僑進出口商會廣東分會會長：陳恩安（美國）

機器人專利擁有者：張越峰（中國）

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。

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