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近日，李開(kāi)復(fù)在 Time 上發(fā)布了題為《AI 的強(qiáng)大和人類(lèi)對(duì)它的誤解，以及我們能做什么來(lái)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(kāi)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(lèi)帶來(lái)的價(jià)值，并重點(diǎn)就人工智能帶來(lái)的失業(yè)、安全、隱私等方面的挑戰(zhàn)，表達(dá)了自己對(duì)于如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的觀點(diǎn)和建議。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論編譯如下。

2015 年，Nigel Richards 贏得了法語(yǔ)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?yàn)?Nigel Richards 根本不會(huì)說(shuō)法語(yǔ)——這位新西蘭人所做的事情，就是在短短九周時(shí)間內(nèi)，記住了整部法語(yǔ)拼字詞典中的 386000 個(gè)單詞。

Nigel Richards 這一令人印象深刻的成績(jī)，意味著人工智能實(shí)現(xiàn)真正的 AI 不再像一些自詡為「未來(lái)主義者」所警示的那樣——是一種癡心妄想。正如 Richards 通過(guò)記住大量的單詞來(lái)掌控拼字板的區(qū)域一樣，先進(jìn)的 AI—或者說(shuō)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)可以使用超長(zhǎng)記憶和超出人類(lèi)的準(zhǔn)確率，來(lái)自動(dòng)優(yōu)化被稱(chēng)作「目標(biāo)函數(shù)」的人類(lèi)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(chǎng)攝像頭判斷是否有恐怖分子正在排隊(duì)登機(jī)一樣，它也可以幫助亞馬遜優(yōu)化推薦廣告的利潤(rùn)，或者幫助 Facebook 優(yōu)化用戶(hù)在其 APP 上所花的時(shí)間。

AI 的潛在應(yīng)用是尤其令人興奮的。例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)將會(huì)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(lái)了許多挑戰(zhàn)，不過(guò)花時(shí)間去協(xié)調(diào)這一即將到來(lái)的技術(shù)革命所帶來(lái)的真正風(fēng)險(xiǎn)和圍繞 AI 這一話(huà)題的誤解、炒作是值得的。

首先，讓我們談?wù)勈I(yè)問(wèn)題。由于 AI 在流水線任務(wù)（假設(shè)這個(gè)任務(wù)是某個(gè)需要處理大量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域）中表現(xiàn)得比人類(lèi)更好，在未來(lái)的 15 年左右時(shí)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(shí)際上，有以下四類(lèi)工作完全不受 AI 威脅：

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

第二類(lèi)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(gè)領(lǐng)域或者大數(shù)據(jù)的限制。

第三類(lèi)則是 AI 未來(lái)可能創(chuàng)造出的一些未知的工作崗位。

你擔(dān)心這三類(lèi)崗位所雇用的員工人數(shù)無(wú)法彌補(bǔ)被 AI 取代的失業(yè)人數(shù)？不用擔(dān)心，因?yàn)?strong>第四類(lèi)工作所提供的工作機(jī)會(huì)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(wú)法擁有的，并且即使 AI 試圖假裝它有這些品質(zhì)，也沒(méi)有人會(huì)愿意讓一個(gè)聊天機(jī)器人告訴他們「你患了癌癥」或者讓某個(gè)機(jī)器人來(lái)照顧他們的孩子。

所以，在 AI 時(shí)代，人類(lèi)依舊不會(huì)失業(yè)，關(guān)鍵是人類(lèi)要重新訓(xùn)練自己的勞動(dòng)力從而來(lái)勝任這些工作。這不僅僅需要政府擔(dān)負(fù)起這個(gè)責(zé)任為公眾提供幫助，還需要企業(yè)以及超級(jí)富有的 AI 受益者主動(dòng)承擔(dān)起這項(xiàng)責(zé)任。

除了失業(yè)，AI 還可能會(huì)加劇不公平問(wèn)題，包括超級(jí)富豪與失業(yè)員工之間的不公平以及國(guó)家間的差距。與美國(guó)和中國(guó)相比，更貧窮以及更小的國(guó)家將無(wú)法獲得 AI 所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)報(bào)酬，并且難以很好地緩解失業(yè)問(wèn)題。

同時(shí)，科技也會(huì)帶來(lái)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(dòng)駕駛汽車(chē)并將其用作武器，會(huì)導(dǎo)致怎樣的后果？

最后，還有隱私、加劇的偏見(jiàn)和操縱方面的問(wèn)題。很不幸，現(xiàn)在已有前車(chē)之鑒：例如 Facebook 就難以抗拒使用 AI 技術(shù)來(lái)優(yōu)化用戶(hù)使用和增加利潤(rùn)的誘惑，而以用戶(hù)隱私和加劇偏見(jiàn)、差距為代價(jià)。

所有的這些風(fēng)險(xiǎn)都要求政府、企業(yè)以及科技人員共同來(lái)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(gè)國(guó)家務(wù)必要分享好的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)并通力合作來(lái)確保這項(xiàng)技術(shù)為所有人的利益而使用，而不是彼此之間互相競(jìng)爭(zhēng)。

對(duì)于「AI 正在淘汰人類(lèi)」這些甚囂塵上的烏托邦和反烏托邦言論，我們無(wú)需擔(dān)憂(yōu)。前者預(yù)測(cè)我們將被「吸收」并最終演化成人類(lèi)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(méi)有體現(xiàn)太多人工智能在實(shí)現(xiàn)真正智能這條路上所需要擔(dān)憂(yōu)的問(wèn)題。

「通用人工智能」時(shí)代，或者說(shuō)當(dāng) AI 能夠在智力任務(wù)上表現(xiàn)得比人類(lèi)更好的時(shí)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(shí)、規(guī)劃、創(chuàng)造力甚至自我意識(shí)和情感等高級(jí)能力，而這些能力始終是我們的科學(xué)技術(shù)所無(wú)法企及的，并且現(xiàn)在也還沒(méi)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(shí)現(xiàn)巨大的突破，并不容易，也沒(méi)有那么快。

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