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利弊兼具,怎样迎接人工智能?

五度易链 2018-09-29 1850 102

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为区域/园区工作者洞悉行业发展

 按照现在的技术,或是任何近期可能发生的重大技术创新来推测,很多“想象中”的情境,包括永恒不朽的数字大脑,或是无所不能的超人工智能,全都不可能发生。因为这些都需要“通用人工智能”才能实现,也就是会思考、解决问题、做决策的机器,有能力执行人类能做的任何智识工作,以及更多超越人类能力的事。

  从现在的生活来看,智能工具已经进入人们的视野。人工智能已经开始影响人们的生活状态,今天从人工智能带来的优势和考验方面,讨论一下人工智能。

  AI学习能力强,人工智能促进行业改革

  按照现在的技术,或是任何近期可能发生的重大技术创新来推测,很多“想象中”的情境,包括永恒不朽的数字大脑,或是无所不能的超人工智能,全都不可能发生。因为这些都需要“通用人工智能”才能实现,也就是会思考、解决问题、做决策的机器,有能力执行人类能做的任何智识工作,以及更多超越人类能力的事。

  举例来说,银行的核贷专员可能只会看几项比较相关的“强特征”指针,也许是你的信用评分、所得级距、年龄等,来决定是否要放款给你,但AI算法会根据成千上万条看似不相关的“弱特征”变量,也许包括你使用什么浏览器、多久采买一次生活杂货等,来决定是否放款给你。如果把这些变量拆开来单独看,可能会令人完全想不到有这些特质跟还款能力什么关系,但是加总起来,AI算法据以评估、预测出来的贷款违约率,比起行内最谨慎、高竿的专业核贷人员都精准许多。

  在认知任务的表现上,AI自我学习的能力表示计算机不再局限于只能听从、执行人类编写的程序,而是能从不断累积的新数据中持续学习、精进,表现甚至比人类码农更出彩、惊人许多。在体力劳动的任务上,机器人不再局限于只能反复执行单一动作(自动化),而是能够根据机器视觉和感测数据规划出新的路径,并且安稳地在各种不同环境中运作(自主化)。

  结合这些新的能力,AI如今可以完成人类社会中的许多任务,包括开车、诊断疾病、提供客服等。AI执行这些任务的超能力,将导致生产力大幅提升。普华永道(PricewaterhouseCoopers)估计,到了2030年,AI的应用部署将为全球GDP增加15.7万亿美元。这对拥有大量数据和资本的人来说,无疑是个好消息。

  人工智能发展,失业人数增加

  几十年来,自动化技术已经不断在“吞噬”人类的工作岗位。而人工智能的出现更是进一步加速了这一过程的发展。在以前人类从来没有想象过会被机器代替的岗位,人工智能也开始占据他们的地位:汽车驾驶、新闻写作、会计、医疗、律师……AI 已经开始威胁到中产阶级的工作。另一方面,AI 的普及使用也会创造大量与数据科学、机器学习、工程和 IT 行业有关的职位,为人工智能系统和软件提供开发和维护服务。然而,通常那些工作被人工智能取代的蓝领们并不具备开发和维护人工智能系统的必要知识和技能。因此造成的局面就是,一方面是大量被岗位人工智能取代的失业人口,另一方面则是巨大的技术行业空缺得不到填补。

  因此,为了防止事态陷入失控局面,技术行业有责任帮助这些被取代的工人去适应和克服社会经济格局改变带来的重大转变,帮助整个社会顺利过渡到和机器人“和谐共存”的未来。

  人工智能发展,数据更容易泄露

  人工智能和机器学习都是基于数据运行的,因此如果想要更好地使用它们提供的服务,用户就需要提供与个人相关的众多数据,而且数据越具体,人工智能能够提供的服务就越越有针对性。另一方面,数据的授权也给用户的个人隐私带来了很大威胁。例如,最近英国国家医疗服务与谷歌 DeepMind 计划共享病患案例,旨在改善对各种疾病的预测能力。但是这也有可能会造成病人信息的泄漏。

  要解决这个问题,可以提高数据收集的透明度以及扩大数据收集途径的方式来解决。另外,对于某一机构来说,也可以采取聘用第三方利益无关的独立机构对数据进行审查、共享数据存储库等方式进行解决。

  人工智能发展,责任划分界限模糊

  当人工智能软件或硬件发生故障时,谁应该承担责任?在人工智能出现之前,要寻找事故的承担者是很直接的——不是开发者就是制造商。但是在 AI 时代,似乎自 AI 被创造出来之后,就已经开始“独立”于人的控制而存在。机器能够通过对大量数据的学习,确定对某些刺激的特定反应。那么,想象一下,如果是在自动驾驶系统开启的情况下发生了交通事故,这责任应该由谁来承担?

  当用户、开发者和数据开发者之间的责任界限开始变得模糊,似乎这几方也可以把责任像“踢皮球”一样推来推去。因此,要想尽可能解决未来 AI 应用和发展中的问题,必须要尽快制定相关的政策和法规,明确可能出现的种种责任纠纷。

  AI 技术的出现将会对技术出现很多考验。企业和社会都应该采取相应的措施,更好的应对这场技术浪潮。


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