“Nhiều tiêu đề đã nói rằng tôi cho rằng nên dừng lại bây giờ - và tôi chưa bao giờ nói vậy,” ông nói. “Trước hết, tôi không nghĩ điều đó là khả thi và tôi nghĩ chúng ta nên tiếp tục phát triển nó vì nó có thể làm những điều tuyệt vời. Nhưng chúng ta nên đưa ra nỗ lực bằng nhau để giảm thiểu hoặc ngăn chặn các hậu quả xấu có thể xảy ra.”

Hinton cho biết ông không rời khỏi Google để phản đối cách điều hành của công ty với hình thức AI mới này. Thực tế, ông cho biết, công ty đã động viên khá thận trọng mặc dù đã dẫn đầu trong lĩnh vực này. Các nhà nghiên cứu tại Google đã phát minh ra một loại mạng nơ-ron gọi là bộ biến áp, mà đã là rất quan trọng cho sự phát triển của các mô hình như PaLM và GPT-4.

Vào những năm 1980, Hinton, một giáo sư tại Đại học Toronto, cùng một số nhà nghiên cứu khác, tìm cách đưa thông minh máy tính cao hơn bằng cách đào tạo các mạng nơ-ron nhân tạo với dữ liệu thay vì lập trình chúng theo cách truyền thống. Các mạng có thể tiêu hóa các pixel như đầu vào và, khi chúng nhìn thấy nhiều ví dụ hơn, điều chỉnh các giá trị kết nối giữa các tế bào thần kinh mô phỏng ngôi sao đến khi hệ thống có thể nhận diện nội dung của một hình ảnh. Phương pháp này đã cho thấy những lợi thế suốt những năm qua, nhưng cho đến khi cách đây một thập kỷ, sức mạnh thực sự của nó mới được phát hiện.

Năm 2018, Hinton đã nhận được Giải Turing, giải thưởng uy tín nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính, cho công trình của ông về mạng nơ-ron. Ông đã nhận giải cùng hai nhân vật pionneer khác là Yann LeCun, nhà khoa học trưởng AI chính của Meta, và Yoshua Bengio, một giáo sư tại Đại học Montreal.

Đó là lúc một thế hệ mới của các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều tầng - được cấp cứu với lượng dữ liệu đào tạo lớn và chạy trên vi mạch máy tính mạnh mẽ - đột nhiên tốt hơn rất nhiều so với bất kỳ chương trình hiện có nào về nhãn các thành phần của các bức ảnh.

Kỹ thuật được biết đến với tên gọi máy học sâu đã khởi đầu một cuộc hồi sinh về trí tuệ nhân tạo, với các công ty công nghệ lớn chạy đua thuê các chuyên gia AI, xây dựng các thuật toán máy học sâu ngày càng mạnh mẽ và áp dụng chúng vào các sản phẩm như nhận dạng khuôn mặt, dịch và nhận dạng giọng nói.

Google đã thuê Hinton vào năm 2013 sau khi mua lại công ty của ông, DNNResearch, được thành lập để thương mại hóa ý tưởng học sâu của phòng thí nghiệm đại học của ông. Hai năm sau, một sinh viên nghiên cứu sau đại học của Hinton cũng đã tham gia Google, Ilya Sutskever, đã rời công ty tìm đồng sáng lập OpenAI như một tổ chức phi lợi nhuận đối kháng với quyền lực mà các công ty công nghệ lớn đang tích lũy về AI.

Kể từ khi thành lập, OpenAI đã tập trung vào việc mở rộng kích thước của các mạng nơ-ron, lượng dữ liệu chúng hấp thụ và công suất máy tính chúng sử dụng. Năm 2019, công ty đã tổ chức lại dưới dạng công ty lợi nhuận với những nhà đầu tư bên ngoài và sau đó nhận được 10 tỷ đô la từ Microsoft. Nó đã phát triển một loạt các hệ thống tạo văn bản lưu loát nổi bật, gần đây nhất là GPT-4, mà cung cấp cho phiên bản cao cấp của ChatGPT và đã làm cho các nhà nghiên cứu sửng sốt với khả năng thực hiện các nhiệm vụ có vẻ như yêu cầu luận điệu và trí tuệ thông thường.

Hinton tin rằng chúng ta đã có một công nghệ sẽ gây đột biến và gây ổn định. Ông chỉ ra nguy cơ, như một số người khác đã làm, rằng các thuật toán ngôn ngữ nâng cao hơn sẽ có khả năng thực hiện các chiến dịch thao túng thông tin tinh vi hơn và can thiệp vào các cuộc bầu cử.