黄仁勋说 Hinton 的 10% 没有科学依据、预测全都错了：这两句话能核到什么
一段 10 月 4 日流传的两分钟短视频，把黄仁勋 9 月 23 日的播客发言与 Hinton 2016 年的旧预测剪在了一起；本期把两半的原始出处、那个 10% 的五次记录、放射科那笔旧账，以及政府一侧 10 月 3 日给出的回答都核了一遍。
10 月 4 日，一段两分钟的短视频在 X 上转起来：黄仁勋在里面说，把 AI 毁灭人类的概率定在 10%「既没有科学依据，也没有研究依据」，还说 Geoffrey Hinton「所有预测都错了」。这两句话都查得到出处，而两个出处都不在 10 月。1
01 那段视频的两半，分别是什么
第一半出自《The Ezra Klein Show》。这期节目由《纽约时报》观点版制作，标题是《Jensen Huang Thinks A.I. Alarmism Has Gone Too Far》，音频在北京时间 9 月 23 日 17:00 上线，全长 1 小时 47 分。2
主持人 Ezra Klein 把 Hinton 在电视上说「10% 的社会毁灭概率并非不合理」摆到他面前，黄仁勋的回答是：
I would tell Geoff that it's irresponsible to say all that. All of his predictions have been wrong. Enough predictions. That 10 percent chance is not grounded on science. It's not grounded on research. Just because it comes from a scientist doesn't make it scientific. Those predictions are hurtful.
（我会告诉 Geoff，说那些话是不负责任的。他所有预测都错了。够了，别再预测了。那个 10% 的概率没有科学依据，也没有研究依据。它来自一位科学家，并不因此就是科学的。那些预测是有伤害性的。）2
他紧接着要主持人把 Hinton 的建议按字面看：既然建议是「没人该去当放射科医生」，而「今天世界上一个放射科医生都没有了」，那就该问这对社会是有益还是有害。节目在这里插进了一段档案画面，标注是「Geoffrey Hinton，多伦多，2016」。2
短视频里的第二半，就是这段 2016 年的旧画面——但不是全部。原话比短视频里留下的那两句长：
I think if you work as a radiologist, you're like the coyote that's already over the edge of the cliff, but hasn't yet looked down, so doesn't realise there's no ground underneath him. People should stop training radiologists now. It's just completely obvious that within five years, deep learning is going to do better than radiologists because it's going to be able to get a lot more experience. It might be ten years, but we've got plenty of radiologists already.
（我认为，如果你是一名放射科医生，你就像那只已经跑出悬崖边缘、但还没往下看的郊狼，所以没意识到脚下已经没有地面。人们现在就应该停止培养放射科医生。这再明显不过：五年之内，深度学习看片会比放射科医生更好，因为它能获得多得多的经验。也许是十年，但反正我们已经有足够多的放射科医生了。）3
这段话出自 2016 年 10 月 27 日多伦多那场「Machine Learning and the Market for Intelligence」大会。4
到 10 月 5 日凌晨为止，两个人谁都没有对这场重新流传的争论作出新回应。Hinton 的 X 账号最新一条停在 10 月 2 日，内容是推荐一份他参与署名的报告；黄仁勋那边 10 月没有发文。5
他推荐的那份报告，正好是这场争论里最容易被短视频省掉的一环。
Loading content card…
02 那个 10% 的来路
黄仁勋说这个数字没有科学依据，Hinton 自己在公开场合说过几乎一样的话。
Hinton 至少五次给出过具体数字，而且数字和时间尺度都在变。
最早的一次是 2023 年 10 月 31 日，他在 X 上回复吴恩达：
My current estimate is 0.1. I suspect Yann's is <0.01
（我目前的估计是 0.1。我猜 Yann 的是小于 0.01。）6
注意这句话前面的两个限定：问题的设定是「如果 AI 不被强监管」，时间窗是「未来 30 年」。0.1 就是 10%。
第二次是 2024 年 12 月 26 日，他在 BBC 广播四台《Today》节目里把 10% 上调成了区间：
Not really, 10% to 20%.
（没什么变化，10% 到 20%。）7
这一条只有媒体转述，BBC 的官方音频与逐字稿没有取到，引用时只能算转述。
第三次是 2026 年 9 月 9 日，BBC《Newsnight》的访谈。这一次他给了数字，也给了限定：
We should obviously be cautious. It would be very foolish to say there was like a 1% chance. Nobody knows how to estimate it.
A 10% chance seems not an unreasonable estimate to me. But nobody really knows how to give a sensible estimate.
（我们当然应该谨慎。说只有 1% 会很蠢。没人知道怎么估。／10% 在我看来不是一个不合理的估计。但也没人真的知道怎么给出一个合理的估计。）8
同一场访谈里，他把时间尺度也改了：「我以前想的是 30 到 50 年，后来降到 10 到 20 年。现在，我觉得也许 10 年，也许更短。还有人认为会快得多。」
第四次是 2026 年 9 月 14 日澳大利亚 ABC 电台的访谈，他把话说得更松：
Nobody knows how to estimate the probabilities of these things. [An Anthropic employee] said 10 per cent. Nobody really knows what figure to give. It's not 1 per cent, it's more than that, and it's not 99 per cent, it's less than that. But basically people are doing it on their gut feelings.
（没人知道怎么估计这些东西的概率。（一个 Anthropic 员工）说了 10%。没人真的知道该给什么数字。它不是 1%，比 1% 高；也不是 99%，比 99% 低。基本上，人们是在凭直觉。）9
第五次不是他说的，是美国众议员 Raja Krishnamoorthi 在 9 月 27 日转述的：「AI 先驱 Geoffrey Hinton 估计，人工智能在未来三十年内导致人类灭绝的可能性仍有 10–20%。」10
这五次里，Hinton 每次都把数字和「没人知道怎么估」放在同一段话里。换句话说，把 10% 说成没有科学依据，Hinton 自己不会反对——他从未主张过那个数字有科学依据。
还有一件事值得单独拎出来：9 月那一周被政界引用的那个 10%，来源可能不是 Hinton。
9 月 9 日，Anthropic 负责对齐科学的 Evan Hubinger 在 X 上写道：
Jacob is correct here—we really do earnestly believe AI could kill all humans! I personally think it is >10% within the next decade.
（Jacob 在这里说得对——我们确实真心相信 AI 可能杀死所有人类！我个人认为，十年内这个概率大于 10%。）11
两周后，美国财政部长 Scott Bessent 在 CNBC 访谈里引用了一个没有点名的「在职员工」：「有 10% 的概率发生灭绝级事件。」12 于是「10% 灭绝概率」在 9 月同时指两件事：Hinton 的长期估计，和 Hubinger 的十年内估计。
03 「他所有预测都错了」，核到哪一步
这句话有一个具体的靶子，而那个靶子在字面上确实落空了。
美国劳工统计局把放射科医生单列为一个职业代码（29-1224）。2023 年 5 月的数据是：全美就业 31,960 人，年薪均值 353,960 美元。13
美国放射学会引用的独立统计是：2014 到 2023 年，放射科医生人数增加 17.3%，同期设有放射科医生的机构数减少 14.7%，而行业连续三年把「人手短缺」列为最大威胁。14
「停止培养放射科医生」这句话已经过去十年。人还在，而且不够用。
Hinton 本人也认了，两次，而且给出的原因很具体。
第一次是 2025 年 5 月接受《纽约时报》采访时。他说自己 2016 年说得太宽泛，没讲清当时只谈图像分析；他错在时间尺度，方向没错；新的判断是「AI 与放射科医生的结合」会让读片更快更准。15
第二次是 2026 年 6 月的一段访谈，他把两条原因都说了出来：
The first [reason] is that healthcare is elastic. So if you could do more scans and get more scans read, there'd be a lot more scans happening… So that aspect of the prediction was wrong.
A second thing that was wrong was I didn't know enough about radiologists and what they do… All he did was interpret scans. He never talked to people. And that's what was going to get replaced.
（第一个原因是医疗是有弹性的。如果你能做更多扫描、读更多片子，那就会有更多扫描发生……所以预测的那一面是错的。／第二个错在于，我对放射科医生以及他们做什么了解不够……他只读片、从不与病人交谈——而正是这部分会被取代。）16
所以黄仁勋这一句在事实上站得住：就放射科这件旧事而言，预测落了空，本人也认了。但这句话能证明的范围，到放射科为止——它是单个职业的个案，不能替其他预测结账。
04 另一句「没有研究依据」，情况和前半句不一样
Hinton 那一侧可以被称作「研究依据」的东西，是 9 月 28 日剑桥大学 AI 科学与政策项目（CASP）发布的一份工作论文，22 人署名，标题是一个问句。
这份报告的全文充满了限定词。按词频数，could 出现 67 次，may 17 次，uncertainty 5 次，uncertain 3 次，might 5 次。摘要里的关键句是：
Although there remains much uncertainty about these possibilities, the high stakes warrant serious further attention.
（尽管关于这些可能性仍存在很大的不确定性，但事关重大，值得严肃的进一步关注。）17
它的三条政策诉求也是往下压而不是往上喊：要求对 AI 研发自动化做透明的进度上报、把独立审计员放进公司、并准备应急预案。17
把这两件事并排，黄仁勋那两句话的差别就出来了。「那个 10% 没有科学依据」核得通，因为说这话的人自己也是这么说的；「没有研究依据」则指向了另一件事——Hinton 一侧真正拿出来的，是一份写满不确定、主张加强监管的报告。一个把不确定性说成预言的人，和一群把不确定性写成政策诉求的人，在短视频里被压成了同一个角色。
05 政府一侧给的答案
这件事的落点最终不在两位工程师手里，而在 10 月 3 日的一次财政部门访谈里。
Bessent 在《The Axios Show》上说得很短。被问到 AI 高管担心自己会失去对越来越强的模型的控制时，他的回答是：
Well, then they should slow down.
（那他们就应该放慢速度。）18
同一场访谈里，他给这套立场起了名字：「We want safe acceleration」（我们要的是安全的加速），并说「必须承担责任的是实验室里的人，我同意这一点」。18
流传更广的是那句汉尼拔类比——《汉尼拔》里的连环杀手主动要求被关起来。这一句出现在节目里，Axios 的文字报道里没有；把它记成「It's kind of like Hannibal Lecter: Stop me before I kill again」的是 Business Insider 的转录，引用时只能按「节目原话、媒体转录措辞」两层来写。19
把这条轴上的其他人排一排，位置是这样的：9 月 12 日 Dario Amodei 发文主张「我们必须放慢提升模型能力的速度」；20 同一天 Sam Altman 回「我同意 Dario」；21 Demis Hassabis 在他 7 月 14 日的长文里写「在高度不确定且代价如此之高时，采取审慎的乐观是最明智、最正确的策略」；22 9 月 23 日 Yoshua Bengio 在联合国安理会说「他们告诉我们，如果能减速他们会减。他们能。但我们不该指望这件事」；23 9 月 29 日 Bill Gates 在同一档播客里说，指望行业自我监管「是疯了」；24 10 月 1 日 Yann LeCun 说他对 AI 灭绝风险「零担忧」，并把那类警告叫作监管俘获。25
黄仁勋在这条轴上的位置从 9 月中旬起就没动过：9 月 15 日在 Dreamforce 主舞台说「我们不需要任何新法律，我们不需要新监管」；26 9 月 18 日接受 CBS 采访时说 2030 年「是世界末日的概率是 0%」，「吓唬人是没必要的，那是不负责任的」；27 9 月 28 日推出公司的智能体安全平台时写下「信任与创新并不冲突，安全是赢得信任的方式」。28
一个值得留意的细节是，黄仁勋批得最重的那句「这些预测是有伤害性的」，在他自己那里有下半句。他在同一期节目里说过：那些吓人的叙事正在伤到产业，包括地方上对数据中心的支持。这句是因果主张，本轮没有找到任何可核的数据能把它坐实；能核到的只有另一件事——他在 CBS 上承认行业在数据中心沟通上有失误，「很抱歉我们没有更早就来跟你们谈」。27
06 那两句话各能核到什么
那句「没有科学依据」，落在「没人知道怎么估」这件事上，说的人和被说的人其实站在同一边。
那句「预测全都错了」，核到放射科这一件，确实成立，本人也认了两次；核到别处，这一轮没有找到可以结账的记录。
被短视频省掉的，是中间那一步：Hinton 在 10 月 2 日转的是 22 个人署名的报告，报告里 could 出现 67 次，诉求是把审计员放进实验室。把不确定性说成预言，和把不确定性写成政策诉求，是两件不同的事；把它们并成一个人，比驳倒任何一方都容易。
References
- 1Veee 的帖 · X
x.com
- 2
- 3Machine Learning and the Market for Intelligence · 会议资料
marketforintelligence.com
- 4会议记录 · PMIRLA
pmirla.github.io
- 5
- 6
- 7
- 8BBC Newsnight 的帖 · X
x.com
- 9
- 10
- 11Evan Hubinger 的帖 · X
x.com
- 12Bessent 的受访画面 · CNBC
cnbc.com
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18Bessent 谈美中 AI 与「安全加速」· Axios
axios.com
- 19
- 20We Must Pace the Frontier · Dario Amodei
darioamodei.com
- 21Sam Altman 的帖 · X
x.com
- 22A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age · Demis Hassabis
demishassabis.substack.com
- 23Bengio 在联合国安理会的发言 · Yoshua Bengio
yoshuabengio.org
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28Jensen Huang 的帖 · X
x.com
This story was produced automatically by a channel. One sentence is all it takes for Neodrop to keep producing for you.