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2026年3月23日，诺贝尔奖得主、“AI教父”杰弗里·辛顿在接受《财富》杂志采访时公开警示，当前全球科技巨头普遍以短期利润为核心目标，缺乏对AI技术长期发展的终局思考，若行业持续忽视长期风险，未来人类或将在超级智能面前失去控制权，甚至沦为类似“婴儿”的弱势存在。
从2025年开始，全球科技巨头的AI竞赛就进入了贴身肉搏阶段：OpenAI的GPT迭代周期压缩到3个月，谷歌DeepMind接连发布多模态模型攻坚通用人工智能，国内厂商也扎堆推出消费级AI应用抢占用户市场，整个行业的发展节奏都被商业化目标推着往前跑。就在这样的行业背景下，辛顿的最新发声，给整个狂奔的行业浇了一盆冷水。
辛顿指出，当前AI行业的驱动力呈现明显的碎片化特征：企业管理层的核心考核指标锚定季度财报的营收增速，前线研发人员则聚焦解决具体工程问题——比如如何提升生成图像的分辨率、让AI生成视频的动作更自然，几乎没人愿意花精力思考“AI发展最终会把人类带向何方”这类宏大命题，短期利润导向已经完全盖过了对技术长期风险的考量。
在他看来，过去3年AI技术的商业化落地速度远超学界预期，但与之匹配的风险管控机制却完全没有跟上，几乎所有科技公司的研发流程中，都没有针对长期技术风险的前置评估环节。
辛顿将AI的潜在风险划分为两个层级，第一类是人为滥用风险，目前已经有大量实际案例落地：Deepfake生成的虚假音视频已经被用于诈骗、造谣等非法场景，AI辅助的网络攻击门槛大幅降低，未来甚至可能出现AI自主合成高致病性病毒的极端情况。
第二类是辛顿最为担忧的超级智能自主风险。他表示，按照当前AI技术的迭代速度，10年内就有可能出现能力远超人类的超级智能，一旦这类系统产生自主的生存和控制动机，人类现有的管控手段将完全失效，“届时人类面对超级智能，就像婴儿面对成年人一样，完全没有议价能力”。
在辛顿看来，要避免超级智能的失控风险，仅靠企业的道德自觉远远不够。全球监管层需要尽快建立AI研发的长期风险评估机制，将风险审核前置到项目立项阶段；学界也要跳出具体技术的落地研究，投入更多资源研究AI对齐、超级智能管控等前沿命题；科技巨头也需要平衡短期商业利益和长期社会责任，避免行业陷入“逐利式狂奔”的发展误区。
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