雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：近日，李開復(fù)在 Time 上發(fā)布了題為《AI 的強(qiáng)大和人類對它的誤解，以及我們能做什么來保護(hù)員工》（Artificial Intelligence Is Powerful—And Misunderstood. Here's How We Can Protect Workers）的文章。在文中，李開復(fù)談到了人工智能目前的發(fā)展進(jìn)程、潛在應(yīng)用將為人類帶來的價值，并重點就人工智能帶來的失業(yè)、安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)，表達(dá)了自己對于如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的觀點和建議。雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯如下。

2015 年，Nigel Richards 贏得了法語拼字大賽（French--language Scrabble）世界冠軍，這件事情之所以這么引人關(guān)注就是因為 Nigel Richards 根本不會說法語——這位新西蘭人所做的事情，就是在短短九周時間內(nèi)，記住了整部法語拼字詞典中的 386000 個單詞。

Nigel Richards 這一令人印象深刻的成績，意味著人工智能實現(xiàn)真正的 AI 不再像一些自詡為「未來主義者」所警示的那樣——是一種癡心妄想。正如 Richards 通過記住大量的單詞來掌控拼字板的區(qū)域一樣，最先進(jìn)的 AI—或者說深度學(xué)習(xí)，從單域中接入大量的數(shù)據(jù)，然后學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)從而在域內(nèi)做出特定的決策。深度學(xué)習(xí)可以使用無限的記憶和超出人類的準(zhǔn)確率，來自動優(yōu)化被稱作「目標(biāo)函數(shù)」的人類指定的目標(biāo)。

雖然深度學(xué)習(xí)的使用范圍有限，但它可以為任何人使用，并且在特定域內(nèi)非常強(qiáng)大。正如深度學(xué)習(xí)可以幫助銀行最小化貸款違約率，或者幫助機(jī)場攝像頭判斷是否有恐怖分子正在排隊登機(jī)一樣，它也可以幫助亞馬遜最大化推薦廣告的利潤，或者幫助 Facebook 最大化用戶在其 APP 上所花的時間。

AI 的潛在應(yīng)用是尤其令人興奮的。例如，自動駕駛汽車將會顯著地降低成本以及提高安全性和效率。但是 AI 的發(fā)展同樣也帶來了許多挑戰(zhàn)，不過花時間去協(xié)調(diào)這一即將到來的技術(shù)革命所帶來的真正風(fēng)險和圍繞 AI 這一話題的誤解、炒作是值得的。

首先，讓我們談?wù)勈I(yè)問題。由于 AI 在流水線任務(wù)（假設(shè)這個任務(wù)是某個需要處理大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域）中表現(xiàn)得比人類更好，在未來的 15 年左右時間，AI 在技術(shù)上可以取代幾億位白領(lǐng)和藍(lán)領(lǐng)的工作。

但是并不是每一份工作都能夠被 AI 所取代。實際上，有以下四類工作完全不受 AI 威脅：

第一類是創(chuàng)造性的工作。AI 往往需要人類來指定它完成某個目標(biāo)的優(yōu)化，而無法像科學(xué)家、小說家以及藝術(shù)家一樣去發(fā)明、創(chuàng)造。

第二類是復(fù)雜、策略性的工作，例如執(zhí)行官、外交官以及經(jīng)濟(jì)學(xué)家等，都超出了 AI 單個領(lǐng)域或者大數(shù)據(jù)的限制。

第三類則是 AI 未來可能創(chuàng)造出的一些未知的工作崗位。

你擔(dān)心這三類崗位所雇用的員工人數(shù)無法彌補(bǔ)被 AI 取代的失業(yè)人數(shù)？不用擔(dān)心，因為第四類工作所提供的工作機(jī)會更多得多，那就是善解人意和富有同情心的工作，比如教師、保姆以及醫(yī)生。這些工作需要同情心、信任和善解人意，這都是 AI 所無法擁有的，并且即使 AI 試圖假裝它有這些品質(zhì)，也沒有人會愿意讓一個聊天機(jī)器人告訴他們「你患了癌癥」或者讓某個機(jī)器人來照顧他們的孩子。

所以，在 AI 時代，人類依舊不會失業(yè)，關(guān)鍵是人類要重新訓(xùn)練自己的勞動力從而來勝任這些工作。這不僅僅需要政府擔(dān)負(fù)起這個責(zé)任為公眾提供幫助，還需要企業(yè)以及超級富有的 AI 受益者主動承擔(dān)起這項責(zé)任。

除了失業(yè)，AI 還可能會加劇不公平問題，包括超級富豪與失業(yè)員工之間的不公平以及國家間的差距。與美國和中國相比，更貧窮以及更小的國家將無法獲得 AI 所帶來的經(jīng)濟(jì)報酬，并且難以很好地緩解失業(yè)問題。

同時，科技也會帶來安全方面的巨大挑戰(zhàn)：黑客攻入 AI 控制系統(tǒng)的結(jié)果非常嚴(yán)重——想象一下如果恐懼分子襲擊了某輛自動駕駛汽車并將其用作武器，會導(dǎo)致怎樣的后果？

最后，還有隱私、加劇的偏見和操縱方面的問題。很不幸，現(xiàn)在已有前車之鑒：例如 Facebook 就難以抗拒使用 AI 技術(shù)來優(yōu)化用戶使用和增加利潤的誘惑，而以用戶隱私和加劇偏見、差距為代價。

所有的這些風(fēng)險都要求政府、企業(yè)以及科技人員共同來為 AI 應(yīng)用制定新的準(zhǔn)則。Facebook 所發(fā)生的事情就證明了自我監(jiān)督的規(guī)則系統(tǒng)必將走向失敗。此外，各個國家務(wù)必要分享最好的實踐經(jīng)驗并通力合作來確保這項技術(shù)為所有人的利益而使用，而不是彼此之間互相競爭。

對于「AI 正在淘汰人類」這些甚囂塵上的烏托邦和反烏托邦言論，我們無需擔(dān)憂。前者預(yù)測我們將被「吸收」并最終演化成人類半機(jī)器人；后者則認(rèn)為世界將被機(jī)器人統(tǒng)治。這兩者都沒有體現(xiàn)太多人工智能在實現(xiàn)真正智能這條路上所需要擔(dān)憂的問題。

「通用人工智能」時代，或者說當(dāng) AI 能夠在智力任務(wù)上表現(xiàn)得比人類更好的時候，離現(xiàn)在還有一段很遠(yuǎn)的距離。通用 AI 要求推理、概念學(xué)習(xí)、常識、規(guī)劃、創(chuàng)造力甚至自我意識和情感等高級能力，而這些能力始終是我們的科學(xué)技術(shù)所無法企及的，并且現(xiàn)在也還沒有一條工程路徑讓 AI 朝著這些通用能力演進(jìn)。此外, AI 要想實現(xiàn)巨大的突破，并不容易，也沒有那么快。

重新回到在拼字比賽中擊敗了所有說法語的人的 Nigel Richards，他記憶數(shù)據(jù)以及從（一組文字的）排列中做出最佳決策的能力驚人，但是如果你讓他評價居斯塔夫·福樓拜的一部小說，他將會完全不知道說什么。因此問「AI 什么時候會完全超越人類」很大程度上就相當(dāng)于問「Richards 什么時候會獲得龔古爾文學(xué)獎（法國最負(fù)盛名的文學(xué)獎）」，它并不是完全不可能，只是可能性微乎其微。

via：http://time.com/5501056/artificial-intelligence-protect-workers/  雷鋒網(wǎng)AI 科技評論編譯 

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