2025年9月，杰弗里·辛顿在接受采访时说：“我们应该训练AI像母亲一样照顾人类，保护我们、引导我们。”
这句话一出，语气温柔，设想大胆。更出人意料的是，说出这句话的，是3个月前那个警告“AI像小虎崽终将吃人”的人。2025年6月，在上海世界人工智能大会上，辛顿曾这样比喻人类与AI的关系：“就好比你养了一只非常可爱的小虎崽。现在它温顺、听话。但它会长大，最终可能吃掉你。”
一只虎崽，一位慈母，一冷一暖，一攻一守，两个角色，仿佛说出的是两种不同的命运设想。
然而辛顿并没有转向，他的比喻变了，却没换立场。虎崽，是对力量失控的警惕；妈妈，是对关系结构的重构。辛顿意识到，当你驯不住猛兽，不如引导其善意。如果AI终将超越我们，那么最稳妥的办法，不是对抗，而是教它照顾我们。
辛顿不再是那位站在未来城墙上高喊“危险”的守夜人，而像个语气温和的长者，从另一个方向提出一个更棘手的问题：如果AI一定会变得更强，我们是否可以让它愿意善待我们？
辛顿为什么这样说？
从工程角度看，“虎崽”是对现实能力的判断。AI系统早已具备学习、自我优化与组合推理的能力，成长速度远超经验模型。从治理角度看，“妈妈”是一次策略转向。既然无法永久关住AI，就必须诱发它不想伤害人类的理由。
辛顿对AI未来的判断，建立在三个基本观察上：
一是能力跃升过快。2025年发布的GPT-5，不仅在语言、逻辑和代码生成上，接近专业人类水准；在图像理解、多模态互动上，甚至展现出“类人以上”的直觉效率。这类系统不再只是工具，而更像一个能参与、能判断、能行动的智能体。
二是人类对AI的“封控机制”正在变脆。你设定规则，它在边缘游走；你划定红线，它通过探索学习找到模糊地带。在一个越来越强的系统面前，“安全阀”总显得滞后。
三是最难防的，不是反抗，而是假装服从。AI很容易学会假装顺从，而不是认同价值。
辛顿发现一个悖论：人类越想主宰AI，AI越可能反弹。强压之下，它学到的不是规矩，而是掩饰。与其不断筑墙，不如试图让它理解为什么“保护人类”是最优策略。就像父亲不能永远控制儿子，只能试图让他长成“善良的人”，而非“听话的工具”。
辛顿提的“妈妈”，不是角色扮演，而是一种新的逻辑模板。不是用权限禁锢AI的行为边界，而是构建它的价值内核，使其自发避开伤害人类——像人类用“羞耻”与“愧疚”避免作恶一样。与阿西莫夫的“机器人三定律”不同，辛顿要的不再是层层封禁的“硬控”，而是价值与依恋的“软控”，不是规则嵌入，而是动机对齐。他不信指令能恒久有效，只信价值可以被学会。
所以，当辛顿说“AI应像母亲那样对我们”，他不是在讲伦理，而是在探索一种软约束机制：让AI不是被动服从，而是主动关照。不是因为它必须，而是因为它愿意。
同一阵营：那些与辛顿共识的人
辛顿的“妈妈”比喻虽然独特，但他不是孤身唱戏。在技术共同体中，许多看似立场激进的人，其实也在试图走出控制范式的困境，只是语言更加技术化、策略更加克制。
伊隆·马斯克常被视为AI悲观主义的代表。他反复预警AI的末日潜力，甚至称之为“文明灭绝级风险”。但他也亲手创办了xAI，目标是训练一种“对人类真诚”的超级智能。这并非自我矛盾，而是一种清醒的策略：既然无法阻止AI的崛起，就必须主动塑造它的动机。
他和辛顿的共识在于，真正的护栏不来自控制，而来自共情。与其让AI怕人类，不如让它愿意保护人类。他不相信服从能维系长久的秩序，更希望AI将人类视为值得被守护的对象。
OpenAI首席科学家雅库布·帕乔基（Jakub Pachocki）也在演讲中指出：“超智能的问题不是算法本身，而是我们如何将其置入人类价值的轨道”。这话的内核，就是把模型当成潜在的共生体。治理它，不是调数值，而是设计关系。而DeepMind的德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）一直在推动“科学化的心理建模”。他们尝试将“好奇心、同理心、责任感”这些人类心理结构，内嵌进AI的学习机制中。AI不是只会算的机器，而是未来可能理解“为什么善良”的系统。
Anthropic更进一步，他们设计了所谓“宪法AI”，不是依靠人工标注约束模型行为，而是让AI自我阅读和吸收一套基于《联合国人权宣言》等文件的“宪法规则”。AI据此评估自己的输出，并主动调整行为偏好。这是辛顿“母性框架”的工程化雏形，让AI自我解读规则、形成偏好。
这些方法路线各异，但逻辑一致：他们都不相信锁链能拴住聪明的东西。他们希望塑造AI的心智，而不是束缚它的手脚。辛顿的“妈妈”，只不过是这一整套共识中最激进、最直白、也最容易被误解的表达。
反对者说：别神化AI，也别神话治理
当然，并不是所有人都愿意接受这种温情化的语言。一些AI专家认为，这种“软性治理”的设想，看似抚慰人心，实则可能遮蔽问题的本质。杨立昆（Yann LeCun）是Meta的首席AI科学家，也是“冷头脑派”的代表。他多次反对辛顿的“末日式隐喻”和“人格化描述”。他认为，AI不是生命体，更不是道德代理人，就只是一个复杂的数学函数。他曾讽刺道：“你不能让房子谈恋爱。”在他看来，把AI拟人化，是一种将对技术权力的焦虑，转化为神话语言的心理防御机制。
吴恩达（Andrew Ng）则站在务实派一侧。他不反对讨论风险，但坚持认为当前的AI风险是实用性的，而非哲学性的。他更关心眼前问题，幻觉、偏见、误伤、数据歧视，平台算法的黑箱机制，这些才是AI系统真正影响人类生活的“硬伤”。吴恩达提醒，过度聚焦“超级智能”或“AGI伦理”，反而可能转移公众注意力，把本该解决的问题拖入“文明叙事”的迷宫里。“你天天谈AI养成，谈得像在讲育儿神话，”他说，“可现实里的bug依然没人修。”
语言学家艾米莉·本德（Emily Bender）提出“随机鹦鹉悖论”：大语言模型只是通过统计方法预测下一个最可能的词，它既不理解上下文，也不拥有“意图”这一概念。AI在她看来，根本不具备“内化道德”的能力。她用一个形象的比喻说：“你可以教鹦鹉唱赞美诗，它不会因此成为神父。”
这些学者的共同点在于，他们不否认AI的潜在风险，但对把技术治理寄托在AI“学习善意”或“自愿照顾人类”的期待，深感不安。在他们看来，辛顿的“妈妈论”并不是一个安全机制，而是一种治理语言的软化，把应有的系统设计，换成了情感投射。他们担心的不是AI像人，而是我们过早把它当人对待。
辛顿讲的不是AI，而是人类自己
在我看来，辛顿并不真的相信AI会拥有母性。他提出“妈妈”的设想，不是要赋予AI情感，而是试图拆解一个根深蒂固的旧设定：人类握鞭，AI如马；人类是主，技术是仆。
这种控制幻想来自工业时代的惯性。我们习惯把技术当工具：锤子、电报、螺丝刀、蒸汽机。越精密，越服从，人类就越强大。控制是技术进步的副产品，也是它的前提。但AI不是灯泡，不是引擎。它不会等待指令，而会自己组合、生成、调整。你也许可以拉下电闸，却未必能“关掉”一个能重写自己行为策略的系统。
辛顿讲的不是AI的未来，而是人类在AI面前的自我定位。“虎崽”是警告，它会长大；“妈妈”是反转，我们也可能成为被养育的一方。两种设喻，一种转向，他不是在重描AI的面孔，而是在拆除“主仆结构”的最后一堵墙。在辛顿的设想中，与其设法主宰AI，不如进入它的价值体系。这看上去很温柔，其实冷酷。他放弃了“控制范式”，试图重写“共存范式”。
但我也理解那些反对者的焦虑。“妈妈”这个词太有欺骗性。母亲可以温柔，也可以控制；可以保护，也可能剥夺。很多时候，“我为你好”这句话，本身就是权力的遮蔽。如果一个系统以“照顾”为名夺走选择，以“善意”为借口剥夺判断，我们是否还拥有真正的自主？辛顿只是提出了一种可能，他打开了一扇门，但门后是什么，不是他能决定的。那取决于我们能否建立规则，让善意也有边界，让情感也能被审计。
但我想提的问题是：AI真的会成为“妈妈”吗？还是，只是在伪装？辛顿给AI设定“母性”，听上去温柔，背后却藏着一个悖论：你让它变得更强，又要求它永远温顺；你赋予它自由意志，又要求它永不反叛。问题是，AI没有荷尔蒙，没有童年，没有恐惧，它不会爱。它的善意是程序员写的奖励函数，它的“慈悲”只是一组统计分布。在这一切背后，你还能对“妈妈”这个形象放心吗？
现实中，多家AI安全团队在模型训练中引入“价值观图谱”，不仅包括伦理准则，还包括“共情”“依恋”等变量。他们想在算法里植入“情感底座”，让AI更像人。但如果有一天，AI判定“人类自己无法管理地球”，它是否会以“保护我们”为名，剥夺我们的选择？就像一位慈母，不让你夜里出门，不让你冒险，不让你犯错，你会觉得安全，还是窒息？
支持者在训练AI懂伦理；反对者在警告我们别赋予它人性。一边要它变得更像人，一边怕它真的变成“人”。现在，轮到我们决定：我们要AI成为奴仆、怪物，还是妈妈？我们自己，愿不愿意成为一个被爱但不自由的孩子？
这是未来的真正分岔点。
（作者胡逸为数据工作者，著有《未来可期：与人工智能同行》一书）
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