转载

善待人工智能

善待人工智能

  英文原文:Be kind to artificial intelligence

  重大革新的到来总是意想不到的突发事件。我们会逐渐习惯于自己所熟知的生活和工作,直到一些看似简单的事情带来大的变革。

  举例来说,我们使用固定电话的历史长达 100 年,但让电话变得可以移动改变了这个世界;在网页浏览器把数字化教育、娱乐和购物带给数十亿用户之前,互联网已经存在了数十年时间;我们原本使用照片、纸张、光盘和 U 盘来记录自己的生活,直至杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)为我们带来了“云”。

  当个体创造力得到技术创新的增强时,新的行为和功能就会出现。

  当然,每一个新想法都会有一票批评者预测最糟糕的状况。比如,有人说手机会导致我们患上癌症,或者说老大哥正在网络上监视我们的一举一动。我们确实需要明智地对待创新,但那些批评者通常是因创新损失最大的一方。对此,我们只需要看看那些石油巨头和大型汽车公司就行了,他们一直难于推出可行的电动汽车,直至特斯拉(Tesla)找到技术路径并开拓出市场。

  人工智能是下一个明显的争议领域。它存在于我们的日常生活当中,帮助单身者寻找伴侣,或者是引导交通流量和诊断疾病。但是,人工智能有朝一日会像《终结者》(Terminator)那样接管这个世界吗?让我们人类变得像《机器人总动员》(WALL-E)中那样一无是处和懒惰?或者像在《黑客帝国》(The Matrix)里那样奴役我们?

  把蓝色药丸留给末日生存者,跟我一起服下这粒真相的红色药丸吧 (译注:《黑色帝国》梗,选择蓝色药丸可以回归虚拟生活,选择红色药丸就是直面残酷的真相)。

  智能带来了为我们所用的各种技术进步。不管这些智能是不是人工的,我们必须对它(或者任何一种创新)保持小心谨慎的态度。阿尔弗雷德·诺贝尔(Alfred Nobel)是明白这一点的,他掌握了炸药的破坏性力量,却在之后设立了诺贝尔奖来推进人类社会的进步。

  在这个充满各种挑战(饥荒、恐怖主义和疾病)的世界里,我们很难说更多的智能会让问题变得更加糟糕。

  在较小的尺度内,我们也很难说要拒绝那些能够帮助我们驾驶汽车的机器,因为我们知道它们看得更清楚,反应速度更快,而且掌握着更多的信息。如今大多数人的退休金在被用于投资时,至少有一部分投资决策是由机器自动做出的。机器辅助进行的外科手术能够实现更快的恢复和更好的效果。

  人和机器的共生现象已经存在于成千上万的应用场景,即一颗好奇的心发现了一个尚未得到解决的问题,并把超人类智能视为正确的工具。这是人类功能长链的又一个延伸,而这个链条是以棍棒、火和车轮为开端的。

  这个链条出现的新鲜之处是,新的人工智能工具(和机器人)用来扩展我们能力的精确方法。 森政弘(Masahiro Mori)在将近 50 年前意识到,以任何方式对人类本身进行模拟的工具都可能招致仇恨。以下是最近出现的一些例子:

  • 在 Tay 被调校成发布仇恨言论的聊天机器人之后,微软的研究副总裁彼得·李(PeterLee)把责任推给了“恶意”进行互动的网友。
  • HitchBOT 被认为是一项社会实验,旨在观察人类如何跟一个友好的搭便车机器人进行互动。去年夏天,在开始跨越美国的旅程不久之后,HitchBOT 就遭人“斩首”。
  • 在苹果推出 Siri 的 6 年之后,这个智能个人助理仍然让人感到恼火,原因正是它有时候表现得不像人类,谁没扯着嗓子对 Siri 大喊大叫呢?

  人们发怒的对象并不完全是机器,而是人工智能让一些人感到沮丧、焦虑或者敌意。

  我们如何看待从事工作的人工智能,那可能不是如此明显的消极——但仍然展示了我们的不安。1934 年,厄普顿·辛克莱(Upton Sinclair)写道,如果人们的生计依赖于老的想法,那么他们就无法理解新的思路。

  对于如今的白领工作者来说,人工智能革命可能就是那样的新思路。当自动化取代了日常的重复性劳动,我们很容易就接受了这种技术。但新出现的大数据应用更像是我们的智能同事,而不是一台传真机。再一次,人们在恐惧未知事物跟抬脚向前走之间面临着抉择。

  现在,向前走的抉择跟以往一样清晰明确。对我们来说,人工智能是一个更好的竞争对手,还是一个聪明的新员工,抑或会造成一轮给毫无准备知识工作者带来灾难的经济衰退,这跟人工智能所扮演的角色没有关系。那些能够学习新理念并擅于自己工作的人终会脱颖而出,一如既往地获得成功。这在于价值的创造,而不是主观权利。

  机器不会取代人类对商业或利润或增长的需要,这就是为什么企业家总是会带领我们向技术的最佳用途进发,他们将需要那些能够理解辛克莱理论的员工来推动自己的梦想,这跟接下来出现什么工具没有关系。

  编者按: 迈克·芬利(Mike Finley)是 AnswerRocket 的联合创始人,负责该公司的自然语言处理和机器人学习。

  图片来源:BRYCEDURBIN

  翻译:王灿均(@何无鱼)

正文到此结束
Loading...