诺贝尔物理学奖颁给了人工智能专家？

10月8日，瑞典皇家科学院宣布，2024年度诺贝尔物理学奖授予美国科学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）以及加拿大学者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），以表彰他们利用人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。

此前大家预测的物理学奖热门领域（如凝聚态物理或量子物理）最终都没有获奖，出乎很多人的意料。虽然诺奖委员会强调：“两位诺贝尔物理学奖得主，利用物理学工具开发出当今强大机器学习的基础方法。”但还是有网友感慨：“物理学（奖）不存在了。”

近几年，人工智能(AI)迅速崛起，引发了社会各界的广泛关注和讨论，基于人工神经网络的机器学习正在改变我们的生活方式和工作方式。人工智能给我们的生活带来了巨大便利，同时也潜藏着巨大风险。

《前沿人工智能：发展与治理》一书中指出，前沿人工智能的潜在风险体现在多个层面，具有不同的划分标准。

在电商领域，人工智能技术被广泛应用于个性化推荐、欺诈检测、客户服务等方面，但用户数据隐私和安全问题、推荐系统偏见和滥用、欺诈检测不足等风险也随之而来。在医疗领域，人工智能技术可以辅助医生进行诊断、制定治疗规划等工作，但诊断误差、泄露隐私和安全、歧视偏见等风险也应引起重视；医生在医学知识、临床技能、人文关怀方面的能力也有可能退化。

在教育领域，人工智能技术被用于个性化教学、智能评估等方面，也可能引发学术诚信危机、冲击应试教育、引起师生关系异化、导致学生过度依赖、产生知识盲区和信息茧房、重塑教育生态、形成数字鸿沟、威胁学校秩序、影响学生就业等问题。在科研领域，人工智能技术有助于加快研究进程，为研究提供便利，在一定程度上可以节约时间成本，但也对科技伦理构成了挑战，使人文社科内涵发生变化，形成新的知识生产关系和模式，导致技术依赖等问题。