多伦多大学今年诺贝尔奖得主、人工智能先驱Geoffrey Hinton表示，现在越来越难区分由技术生成的视频、声音和图像与真实内容的差异——不过，他有一个帮助应对这种挑战的想法。

Hinton还透露，因为太太的提醒，他已将一半奖金捐赠给加拿大原住民水资源慈善机构，同时还有其他捐赠。

这种挑战的加剧使这位英裔加拿大计算机科学家、诺贝尔奖新得主对如何应对虚假内容的方式有所改观。

Hinton解释说，他设想这种方法可以验证内容是否真实，尤其在政治视频广告方面非常实用。“你可以在其中添加类似二维码的东西，将人们引导至一个网站，如果在该网站上存在相同的视频，那么只需知道这个网站是真实的”。

根据多伦多都市大学的公共政策机构Dais在4月对2.501名加拿大人进行的调查显示，大多数加拿大人曾在网上看到过深度伪造内容，约四分之一的人每周都会遇到。深度伪造指的是通过数字操控制作出的图像或视频，呈现出未曾发生的场景。最近的例子包括教皇方济各穿着Balenciaga羽绒服以及流行歌手泰勒·斯威夫特摆出色情姿势的伪造图片。

Hinton讲座是一场为期两晚的活动，由全球风险研究院本周在多伦多的John W. H. Bassett Theatre举办。

在第一晚的活动中，Hinton短暂登台，提醒观众他多年来对技术风险的警告，包括可能引发的意外灾难、失业、网络犯罪、歧视及生物和生存威胁等。他认为人工智能可能导致或加剧这些问题。

晚上的大部分时间则由加州大学伯克利分校电气工程、计算机科学及统计学助理教授Jacob Steinhardt进行演讲。他告诉观众，人工智能的发展可能比预期更快，但在这一过程中仍会有意外出现。

他预计到2030年，人工智能在数学、编程和黑客技术方面将达到“超人”水平。他还认为，支持人工智能系统的大型语言模型可能具备说服力甚至操控性的能力。

他说，“如果有人试图训练它们在说服力方面取得进展，或是有些无良公司或政府希望说服其公民，仍有很大的发展空间，可以做很多事情。”

他自称是一位“忧虑的乐观主义者”，认为技术带来人类灭绝的概率约为10%，而带来巨大的经济价值和“根本性繁荣”的概率则为50%。

在稍后的新闻发布会上，当被问及Steinhardt的“忧虑的乐观主义者”标签时，Hinton称自己是一个“忧虑的悲观主义者”。

Hinton说，“有研究表明，如果让人们估计风险，普通的健康人往往会低估真正坏事情的风险……而那些对风险评估比较准确的人往往是轻度抑郁的人”。

“我认为自己就是其中之一，我认为风险比Steinhardt想的要高一些，大约为20%。”

在新闻发布会上，Hinton还透露了他对1100万瑞典克朗(约合145万加元)诺贝尔奖奖金的部分捐款使用情况。今年早些时候，他与普林斯顿大学研究员John Hopfield共同获得物理学诺贝尔奖。

Hinton表示，他将奖金的一半捐给了位于安大略省克里莫尔的Water First组织，该组织致力于为原住民社区提供安全水资源的开发和培训。

他最初考虑将部分奖金捐给由演员马特·达蒙在非洲参与的水资源组织，但他的伴侣问他“加拿大怎么办?”这促使他发现了Water First。他说，许多活动开场时的土地致谢触动了他。

“我觉得致谢很不错，但这并不能阻止原住民孩子患上腹泻，”他说。

Hinton此前表示，他还将捐出部分奖金给一个为神经多样化青年提供工作的组织。