（作者王煜全，海银资本创始合伙人）
虽然Sam Altman已经回OpenAI了，但是他被罢免的原因仍然悬而未决，所以就引出了各种猜测。
11月23日，《路透社》号称有知情人爆料，说OpenAI罢免Altman的四天前，有几位研究人员给董事会写了一封信，他们发现了一个强大的人工智能模型“Q*”，并警告说这有可能威胁人类。
还有人告诉《路透社》，OpenAI的一些人认为Q*可能是实现通用人工智能的重要突破，这个新模型能够解决很多数学问题。
Open AI的宫斗刚刚过去，威胁人类的Q*算法又引起了新一波热潮，《The Information》等各个媒体争相报道，还有不少业内人士开始提出各种猜想。
那么，大家认为Q*是什么呢？
人工智能培训公司Tromero的联合创始人索菲亚卡拉诺夫斯卡提出了一种观点，Q*是两种著名的人工智能技术Q-learning和A*搜索的组合，这个说法流传得比较广。
其中，Q-learning是强化学习的一种形式，通过奖励理想结果来训练AI做出更好的决策。
举个例子来说，Q-learning就像是玩一个全新的电子游戏，开始时你对游戏一无所知，但通过不断尝试，从游戏的奖励或惩罚机制中学习，你会逐渐理解如何玩得更好，最终能够在游戏中获得更高的分数。
2014年，Google DeepMind用Q-learning构建了一种AI算法，它可以自己玩“雅达利2600游戏机”中的各种游戏，水平和人类差不多。
而A*算法是一种高效的搜索算法。就像是一种智能地图导航，它在规划从一个地点到另一个地点的路线时，会同时考虑已经走过的路程和预估的剩余路程，以找到最快的路径。
生成式AI一直被诟病的缺点是有“幻觉”，也就是生成一些违反常理或者不合逻辑的信息，这是因为它的总结能力很强，但是推理能力较弱。
按照索菲亚的解读，如果GPT能结合Q-learning和A*算法，就可能提升规划、推理能力，减少“幻觉”，也就离通用人工智能更进一步了。
但是，也有人提出了反对意见，认为所谓的Q*并没有那么厉害。
比如，Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun发推说，大家可以忽略有关Q*的大量废话了。它很可能是OpenAI在提升规划能力上的尝试，但几乎每个顶级实验室都在这样做，比如FAIR、DeepMind等等。也就是说，即使存在Q*也并不是什么新鲜事。
艾伦人工智能研究所的科学家Nathan Lambert认为，Q*主要用于研究高中数学问题，而不是毁灭人类。
而英伟达高级科学家Jim Fan说，在他研究人工智能的十年里，从未见过一个让这么多人产生幻想的算法，却只有名字，没有论文，没有统计数据，也没有产品。
我们一直倡导大家在网络媒体时代要加强信息素养，Q*就是一个典型例子。
实际上，《路透社》并没有看到所谓的内部信，也没有任何证据证明Q*存在，只有一些知情人士的口头爆料。
试想一下，如果真的有一群人取得了一项突破性的技术进展，那么他们会高兴还是恐惧呢？
实际上，即使是威力更大的核裂变被发现时，人们也并没有藏着掖着，而是发论文公布成果。
1939年，德国科学家哈恩和斯特拉斯曼发表了铀原子核裂变现象的论文，同年9月，丹麦物理学家玻尔和惠勒从理论上阐述了核裂变反应过程，并指出能引起这一反应的最好元素是同位素铀235。
他们的理论对后来的原子弹开发起了重要的作用，但这并没有阻止他们推出新成果。
退一步讲，假设真的有一种可以让GPT大幅度进化的算法，AI就能威胁全人类了吗？
我多次强调，生成式AI是一个功能而不是应用，功能到应用之间还需要复杂的工程化协作。
我们仍然以核裂变为例，从核裂变理论到原子弹爆炸，中间就有一个庞大而复杂的系统工程，也就是奥本海默领导的曼哈顿计划。他们不仅集中了众多科学家，还动员了10万多名工作人员，历时3年才造出原子弹。
当人们谈到AI毁灭世界的时候，很容易联想到《终结者》中的“天网”，好像AI会控制机器人、武器、装备来消灭人类。
但是，生成式AI只是一个算法，有非常明显的能力边界。如果想要威胁全人类，就需要对物理世界产生改变。
这不是一个算法改进就能实现的，需要结合更多的技术与工程突破，还要人类来做广泛的工程化改造，光靠算法可不行。也就是说，能毁灭人类的还得是人类。
有人会说，有的科幻片里人工智能会占领互联网，毁坏金融系统、数据系统，造成经济损失。但是，即使没有强大的人工智能，也一直有黑客在网络世界里做坏事。不过从来也没有人认为黑客会毁灭人类。
而人工智能只是工具，它产生主观意识的情节仍然只存在于科幻片中。即使有了自主意识，还想毁灭人类，其破坏力撑死也就是黑客的水平。这样看来，OpenAI的宫斗剧虽然结束了，但媒体已经开始把它演绎成科幻片了。
简单总结一下，Q*威胁人类的信息来源本就不明确，OpenAI官方也从来没有承认相关算法，即使有人工智能算法有突破也无需担心，因为它自己无法跨越能力边界，无法真正威胁到人类生存。
真正值得思考的问题是，如何利用人工智能帮助人们解决现实问题，最大限度地为人类谋福利，这就需要“智能服务设计”。
（本文仅代表作者个人观点）
