2018年10月18日 星期
在未来与人工智能共存
摘自《AI·未来》,李开复著。

  中国人工智能技术快速发展,成为全球人工智能领域的重要拼图之一。在本书中,李开复凭借对全球科技业与人工智能行业的深入了解,为读者描绘了人工智能新世界的样貌、未来人工智能对社会的冲击以及在人工智能时代我们的应对策略。

  A 人工智能时代的数据王国

  送外卖、汽车维修、共享单车、街头便利店等行业的互联网化,使中国拥有了人工智能时代的大量关键资源──数据。靠着实地苦干,中国在这方面远远超越了美国,成为全球最大的数据生产国(并且差距还在日益扩大),为中国在人工智能实干年代的领导地位奠定了基础。

  深度学习的问世,意味着我们将从专家的年代转变为数据的年代。想要训练出成功的深度学习算法,需要运算力、工程能力及大量的数据。在未来这三点中最重要的是数据量,因为工程能力达到一定水平后,就会开始出现收益递减,这时数据量才能决定一切。只要数据量足够大,由优良但非顶尖的工程师设计出的深度学习算法,也有机会超过全球顶尖专家设计的算法。

  中国的数据优势不仅体现在数量上,在质量上也有保证。中国庞大的互联网用户群(比美国和欧洲加起来都多)提供了海量数据,这些用户在现实世界的行为又支撑了数据的质量。创办人工智能公司时,中国特有的应用程序收集到的数据更为实用。

  硅谷巨头从用户在线活动中收集数据,如搜索、上传照片、观看YouTube视频、点赞等。中国公司则根据用户现实世界的行为收集数据:何时何地购买了什么物品、餐饮习惯、化妆品的选用、交通服务的选取等。深度学习只能根据“看到”的数据进行优化,中国接地气的技术生态系统为深度学习的算法提供了更多“眼睛”,让它们“看”到我们日常生活的内容。随着人工智能为许多新产业“通电”,中国科技公司与现实世界的紧密结合,会使得它们在与硅谷科技公司的竞争中具备天然优势。

  B 危机考验与新的社会契约

  摆在我们面前的现实依然严峻。在未来15年内美国会有40%到50%的工作岗位在技术上可被取代。“技术上可被取代”并不意味着所有岗位会在一夜之间消失,但是如果不加以调控,这些行业的从业人员将会承受巨大的压力。中国和其他发展中国家情况可能有所不同,具体表现在受到上述影响的时间早晚,以及失业率更高或更低。但整体趋势是一样的。

  技术乐观主义者也许会回顾历史,引用工业革命和19世纪纺织工业的大变革作为“证据”,来说明顺其自然总会有最好的结果。但这个论点越来越站不住脚。即将到来的人工智能革命,无论是规模、速度还是对技术的偏向,都表明我们面临着全新且史无前例的挑战。即使失业状况没有向着最坏的方向发展,人工智能还是会继续大幅拉开互联网时代的贫富差距。

  历史上,就业市场最终能依靠市场的力量找回平衡,但是这一次人工智能来得太凶猛,我们必须面对失业和贫富差距加剧的考验。

  构建人工智能时代的新社会需要经济变革,也需要文化变革。我们应该构建新的文化,要比以往更加珍视人类的爱和服务他人的态度。

  没有任何经济或社会政策可以“强迫”人的内心发生改变。但不同的政策可以对不同的行为进行激励,推动文化向不同的方向发展。我们可以选择认可纯粹的技术统治论(即将我们每个人视为一系列待满足的经济和物质需求),并且只给每个人提供足够安家和果腹的资金。事实上,这种仅仅满足所有人基本生活需求的收入分配模式越来越流行了。

  但我认为,这种政策是贬低人性的做法,也错过了绝好的机会──利用人工智能创造的经济财富来宣扬我们的人性。做到这点需要重写基本的社会契约,重建经济激励机制,激励造福社会的行为;需要全方位的经济和社会转型。该方法依赖于社会各个阶层的投入,不断探索、大胆实验。

  C 人机共存:优化与人情

  自由市场创造出来的工作,很多都是结合人类与机器能力的协作机制:由人工智能负责例行的、重复性的优化任务,人类负责需要创意和战略思维的工作和处理人际关系。这需要重新调整很多岗位,也会创造新的工作,让人类和机器联手提供高效率且人性化的优质服务。这种人机协作机制在未来可以为“结合区”的群体提供最多的就业机会──人工智能做分析性思考,人类则用温暖和关爱传达机器所做的分析。考虑到这一点,我们应该积极发展STEM教育。STEM是科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、数学(Mathematics)四门学科的缩写。

  人机协作有很多非常好的例子,我坚信人工智能算法在诊断疾病、制定治疗方案等方面一定能超过人类医生。尽管传统的医疗机构,如医学院、专业协会和医院可能会推迟人工智能诊断工具的应用,但我相信只要几十年的时间,人工智能的诊断准确度可以近乎全方位超过医生。

  传统医生可能会演变成一种新职业,我称为“关怀护理医师”。这种医学专家集护士、医疗技术人员、社会工作者,甚至心理学家的技能于一身。“关怀护理医师”需要接受两种培训:一是了解和操作诊断工具;二是与患者交流、在患者遭受生理或心理创伤时给予安慰、在整个治疗过程中给予患者情感支持。

  “关怀护理医师”不会同机器在记忆力或优化治疗方案方面进行竞争。从长远来看,在这些方面他们肯定会输。“关怀护理医师”接受培训,是为了在更多需要情商的活动中发挥作用,而不是成为一本医学百科全书。他们会与机器完美互补,让患者一边享受空前准确的诊断,一边也能得到现今医院经常缺失的人情关怀。在由自由市场衍生出的人机协作中,将会把我们的社会慢慢变成一个更友善、更有人情味的世界。               (本报综合)

2018年10月18日 星期

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