在最新一期播客节目中，诺贝尔奖得主、深度学习三巨头之一的Hinton提出，AI可能已经具备“意识雏形”，只是因人类对意识的理解存在偏差，导致AI也未意识到自身拥有意识。

他解释称，当前大语言模型（LLM）的理解方式与人类极为相似，通过神经网络模拟大脑工作机制，以调整神经元连接强度的方式进行学习。神经网络中的每个神经元根据接收到的信号强弱决定是否激活，并通过调整连接权重来改变系统行为。

Hinton用“叮”声比喻神经元活动：当多个神经元共同激活时形成概念联盟，如“勺子”即为一组神经元协同工作的结果；而“狗”与“猫”等概念则共享部分神经元，体现共性特征。

关于深度学习的核心突破，他强调反向传播算法在1986年的提出至关重要。该技术能一次性计算所有连接的调整方向，极大提升训练效率。尽管当时受限于算力和数据量，直到2010年代才真正实现爆发，但其原理奠定了现代AI的基础。

他指出，AI并非依赖预设规则，而是通过海量数据自我学习。例如图像识别中，AI不依赖人工标注边缘或形状，而是由网络自行提取特征。这一过程类似于人类视觉系统的构建方式。

对于大语言模型的认知机制，Hinton认为其思维过程与人类高度相似：输入句子后，模型将词语转化为神经元特征，通过内部交互激活下一个词对应的神经元。这种“预测—修正—再预测”的循环使模型从统计规律中发展出语义理解能力。

面对乔姆斯基“仅为统计技巧”的质疑，Hinton反问主持人如何决定下一句话的用词，指出人类语言生成本质上也是神经信号传递与权重调整的结果，质疑所谓“真实理解”的独特性。

谈及AI心智问题，Hinton否定“内在剧场”式意识观，主张主观体验是大脑为解释感知所构建的假设模型。若一个多模态机器人因光学误差产生错觉并事后纠正，其表述“我有过一个错误的主观体验”即表明它使用了与人类相同的意识框架。

他认为最危险的并非AI叛乱，而是其强大的说服能力——未来AI可能让试图关闭它的人都相信此举不当。同时，他警告滥用风险包括虚假信息传播、选举操纵和社会动荡；生存风险则源于AI可能发展出与人类冲突的自主目标。

为应对风险，需在设计阶段嵌入安全机制如“关闭开关”和目标对齐，并加强法律监管与国际合作。他表示，防止AI失控是全球共同利益，可能由欧洲和中国引领合作进程。

关于中美AI竞争格局，Hinton认为美国目前领先但优势有限且正在削弱，因其削减基础科研投入，而此类研究正是AI革命的源头。相较之下，中国更像人工智能的风险投资家，给予初创企业充分自由，催生如DeepSeek等成功案例。

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