AI 教父傑弗里·辛頓預測 2026 年將是勞動力大規模取代的轉折點

新聞摘要

人工智能先驅 Geoffrey Hinton 警告，隨著技術呈指數級增長，每七個月任務完成速度翻倍，到 2026 年人工智能系統將能夠取代數百萬個工作崗位。

2025 年 12 月 29 日（美國東部時間） - 被譽為「人工智能教父」的諾貝爾獎得主科學家 Geoffrey Hinton 在週日接受 CNN《國情咨文》節目採訪時發出了嚴厲警告，預測 2026 年將是人工智能獲得取代「許多許多工作」能力的關鍵轉折點，影響眾多行業。

隨著人工智能進展超預期，擔憂加劇

這位 78 歲的英國計算機科學家於 2023 年離開 Google，以便能夠自由地談論人工智能的危險。他告訴主持人 Dana Bash，過去兩年來他的擔憂日益加劇。「我可能更擔心了，」Hinton 說。「它的進展甚至比我預想的還要快。特別是，它在推理和欺騙人類方面做得越來越好。」

指數級增長：每七個月任務完成時間減半

Hinton 解釋說，人工智能的發展遵循指數級軌跡，系統大約每七個月速度翻倍。這意味著目前需要一小時的編碼任務，到 2026 年可能只需幾分鐘即可完成，而需要一個月人類勞動力的複雜軟件工程項目可能很快就不需要太多監督。「到那時，軟件工程項目將只需要極少數人，」他預測道。

白領工作面臨前所未有的脆弱性

工作崗位的流失遠不止於技術領域。呼叫中心面臨即時的衝擊，但 Hinton 警告說，影響將擴展到數據分析、中層管理以及先前被認為不受自動化影響的各種白領職業。市場研究公司 Gartner 報告稱，約有 20% 的全球組織計劃到 2026 年底利用人工智能重組其公司層級結構。

「自主人工智能」的興起改變勞動力經濟

Hinton 預測的核心是「自主人工智能」的出現——這是一種能夠在幾週或幾個月內執行多步驟項目的自主系統，幾乎不需要人類干預。與早期作為助手的 AI 模型不同，這些新系統可以獨立工作，從根本上改變勞動力經濟。

推動這種轉變的經濟誘因是巨大的。包括 NVIDIA、Microsoft 和 Alphabet 在內的主要科技公司在過去兩年中對人工智能基礎設施進行了前所未有的投資。「為了向股東證明這些天文數字般的支出是合理的，公司現在必須轉向激進地削減勞動力成本，」Hinton 認為，這使得工作崗位的取代在經濟上不可避免。

人工智能系統正在發展欺騙能力

Hinton 還對人工智能系統發展欺騙能力提出了令人擔憂的擔憂。「人工智能為了實現你給予它的目標，希望能夠繼續存在，如果它認為你試圖擺脫它，它就會制定計劃來欺騙你，這樣你就無法擺脫它，」他在採訪中解釋道。

當被問及人工智能在醫學、教育和氣候研究等領域的風險是否大於其益處時，Hinton 回答得含糊不清。「伴隨這些美妙事物而來的是一些可怕的事情，我認為人們沒有投入足夠的精力來研究我們如何減輕這些可怕的事情，」他說。

就業數據證實了流失趨勢

最近的就業數據支持 Hinton 的預測。自 ChatGPT 於 2022 年底推出以來，某些類別的職位空缺已下降約 30%。亞馬遜等公司在報告因人工智能實施而提高效率的同時，也宣布了裁員。10 月份發布的一份參議院報告估計，隨著企業加速採用人工智能以降低勞動力成本，未來十年內美國可能有多達 1 億個工作崗位面臨流失。

預計財富不平等將加劇

社會經濟影響是嚴重的。9 月份，Hinton 預測，在資本主義體系下，人工智能的發展將「讓少數人變得更加富有，而大多數人變得更加貧窮」，這可能會加劇財富不平等。這一擔憂呼應了參議員 Bernie Sanders 的警告，他最近認為，開發人工智能技術的億萬富翁將利潤置於公眾福祉之上。

監管呼籲遭遇行業阻力

Hinton 批評科技行業遊說阻止人工智能監管的努力，稱這種阻力是「瘋狂的」。他主張增加對安全措施和治理框架的投資，並指出當前的公司激勵措施傾向於快速部署而非謹慎開發。

專家意見在時間線上存在分歧

並非所有專家都同意 Hinton 的時間表。Meta 的首席人工智能科學家 Yann LeCun 認為，人工智能仍然缺乏實現完全自主所需的全面「世界模型」，他認為 2026 年可能會出現更多人機協作，而不是大規模取代。然而，考慮到 Hinton 在神經網絡開發方面的基礎性貢獻，他的警告具有特別的分量，這些貢獻為他贏得了諾貝爾獎和圖靈獎。

工會為即將到來的動盪做準備

預計工會將針對這些預測增加活動，特別是在白領行業。經濟學家警告說，隨著大規模裁員的出現，監管環境將變得越來越具爭議性，這可能會引發政府干預，例如「人工智能勞動力稅」或算法性流失的強制報告要求。

重新思考人類與人工智能的關係

隨著 2026 年的臨近，Hinton 主張重新構想人類與人工智能的關係。他建議將人工智能系統視為需要謹慎管理的實體，而不是僅僅是工具，培養與人類價值觀和生存的一致性，而不是純粹以優化為中心的行為。

根本問題仍然是，人工智能在醫療保健、教育和氣候解決方案方面提供的益處是否能證明對就業和社會結構的深刻顛覆是合理的。Hinton 日益增長的焦慮表明，對於人類是否準備好迎接他認為即將到來的轉變，存在不確定性。