近日，量子計(jì)算專家、ACM計(jì)算獎(jiǎng)得主Scott Aaronson通過(guò)博客宣布，將于本周離開得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校(UT Austin)一年，并加盟人工智能研究公司OpenAI。

Scott Aaronson，圖片來(lái)自麻省理工學(xué)院(MIT)

在OpenAI，Aaronson將研究人工智能安全和一致性(AI Safety and Alignment)的理論基礎(chǔ)，并計(jì)劃于一年后重返全職教學(xué)崗位。

負(fù)責(zé)OpenAI人工智能一致性團(tuán)隊(duì)的Jan Leike在推特上表示，“非常期待與富有盛名的Scott Aaronson一同工作。”公司總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman轉(zhuǎn)發(fā)推文稱：“AI一致性需要來(lái)自眾多領(lǐng)域的人才，其中包括許多棘手的開放性問題，但我們即將開始取得快速進(jìn)展。歡迎你，Scott!”

圖片來(lái)自推特

OpenAI是一家研究和部署人工智能的公司，于2015年由馬斯克、美國(guó)創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator總裁阿爾特曼、全球在線支付平臺(tái)PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人彼得·蒂爾等硅谷科技大亨創(chuàng)立。公司核心宗旨在于“實(shí)現(xiàn)安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人類。通用人工智能作為一種高度自主的系統(tǒng)，將可以在大多數(shù)具有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作上超越人類能力。

此次宣布加盟OpenAI的Aaronson在量子計(jì)算領(lǐng)域頗負(fù)盛名。作為得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校(UT Austin)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授，Aaronson還擔(dān)任該校量子信息中心主任。此前，他曾在麻省理工學(xué)院教授電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)長(zhǎng)達(dá)九年。其主要研究領(lǐng)域?yàn)槔碚撚?jì)算機(jī)科學(xué)，研究興趣集中在量子計(jì)算機(jī)的能力和局限問題，以及更廣泛的計(jì)算復(fù)雜性理論等。

Aaronson曾獲得過(guò)多項(xiàng)榮譽(yù)，包括Tomassoni-Chisesi物理學(xué)獎(jiǎng)(2018)、Simons研究員獎(jiǎng)(2017)和美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的Alan T. Waterman獎(jiǎng)(2012)。

Aaronson獲得2020年ACM計(jì)算獎(jiǎng)，截圖來(lái)自ACM

2020年，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授、中國(guó)科學(xué)院院士潘建偉團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了76個(gè)光子100個(gè)模式的高斯玻色取樣量子計(jì)算原型機(jī)“九章”，克服了谷歌基于“懸鈴木”超導(dǎo)處理器的隨機(jī)線路取樣實(shí)驗(yàn)中，量子優(yōu)越性依賴于樣本數(shù)量的漏洞。

“九章”實(shí)驗(yàn)完成后，Aaronson因在理論方面提出玻色取樣算法和證明計(jì)算復(fù)雜度等突出貢獻(xiàn)，于2021年4月獲得由國(guó)際計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)頒發(fā)的2020年ACM計(jì)算獎(jiǎng)。

ACM官方頒獎(jiǎng)公告稱，“量子計(jì)算旨在利用量子物理學(xué)定律，以構(gòu)建量子計(jì)算設(shè)備，使其解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法解決或不能在合理時(shí)間內(nèi)解決的問題。Aaronson展示了計(jì)算復(fù)雜性理論結(jié)果如何為量子物理學(xué)定律提供新的見解，并明確了量子計(jì)算機(jī)的能力和局限?！蓖瑫r(shí)，他還幫助建立了量子優(yōu)越性的概念，即量子設(shè)備可以在合理時(shí)間內(nèi)解決傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法解決的問題，并為此建立了許多量子優(yōu)越性實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)。

ACM主席Gabriele Kotsis認(rèn)為，Aaronson的貢獻(xiàn)并不局限于量子計(jì)算，在計(jì)算復(fù)雜性理論和物理學(xué)等領(lǐng)域也產(chǎn)生了重大影響。

圖片來(lái)自Mike MacKenzie

加盟OpenAI后，Aaronson將進(jìn)行人工智能安全和一致性問題的理論研究，并進(jìn)一步思考計(jì)算復(fù)雜性如何幫助理解怎樣讓AI做人們想做的事，而非做人們不想做的事。

Aaronson在博客中表示，在未來(lái)一年研究中，他主要對(duì)兩方面比較感興趣：一是短期內(nèi)在該領(lǐng)域可以快速測(cè)試新的想法，以及研究AI濫用的相關(guān)社會(huì)問題，即AI被廣泛應(yīng)用于垃圾郵件、監(jiān)視、宣傳和其他不法目的。二是從長(zhǎng)期角度來(lái)看，許多研究者開始擔(dān)心如果AI在所有領(lǐng)域超越人類能力，會(huì)產(chǎn)生怎樣的后果。

近期，AI帶來(lái)的倫理與安全問題再度引發(fā)熱議。谷歌工程師Blake Lemoine通過(guò)與AI的深度對(duì)話，認(rèn)為名為L(zhǎng)aMDA的AI具有人類意識(shí)，具備與人類孩子相當(dāng)?shù)母兄?、表達(dá)思想和感受的能力。而根據(jù)谷歌公布的消息，該工程師已被停職。

AI未來(lái)是否會(huì)完全有益于人類？其中存在的安全性問題如何防范？AI一致性(AI Alignment)正是研究人工智能如何向善并服務(wù)于人類的新方向。Aaronson表示，通過(guò)弄清楚如何使人工智能與現(xiàn)今的人類價(jià)值觀保持一致，不斷地將理論思想與現(xiàn)實(shí)進(jìn)行碰撞，從而建立起相關(guān)知識(shí)，使AI在未來(lái)更好地與人類價(jià)值觀保持一致。