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大數(shù)據(jù)文摘出品

Michael I. Jordan（邁克爾·喬丹）是一位泰斗級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，他通過(guò)在機(jī)器學(xué)習(xí)、概率學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及圖模型這四者間建立聯(lián)系，為機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了數(shù)學(xué)與計(jì)算基礎(chǔ)。

他在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作了近 30 年，是真正將機(jī)器學(xué)習(xí)用于特定主題模型，如文本分析、圖像分析的開(kāi)創(chuàng)者之一。2016 年，喬丹被《Science》評(píng)為‘全世界最有影響力的計(jì)算機(jī)科學(xué)家’，他同時(shí)也是美國(guó)科學(xué)院、美國(guó)工程院、美國(guó)藝術(shù)與科學(xué)院三院院士加身，也是人工智能（AI）領(lǐng)域唯一一位獲此成就的科學(xué)家。

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近日，他接受了油管up主JT Parr的采訪，兩人聊了10多分鐘，主題是Why ‘Artificial Intelligence’ is WRONG，主要話題有：關(guān)于AI名稱的思考、AI對(duì)職業(yè)的影響、技術(shù)創(chuàng)新的人類成本、人與機(jī)器的關(guān)系…...

在采訪中他還批評(píng)了Elon Musk在AI方面的看法，認(rèn)為馬斯克并不懂AI。

In Ellen Musk, by the way, does not know what he's talking about AI.

文摘菌將整個(gè)采訪整理成了八問(wèn)八答，內(nèi)容在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上有刪減，請(qǐng)欣賞：

1.請(qǐng)問(wèn)您專攻哪個(gè)領(lǐng)域？

Michael I. Jordan：我是一名機(jī)器學(xué)習(xí)研究員，機(jī)器學(xué)習(xí)源于統(tǒng)計(jì)學(xué)，二百到三百年前開(kāi)始出現(xiàn)，有著極其精彩的歷史發(fā)展故事。最初是賭徒想找到打敗“賭場(chǎng)賠率”的方法，然后高斯想觀察星星數(shù)據(jù)計(jì)算谷神星軌道。從小數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測(cè)的思考方式其實(shí)在二、三百年前就已經(jīng)出現(xiàn)了，數(shù)據(jù)分析不僅是對(duì)已知事物的描述或定律的記錄，更是一種工具，可以通過(guò)對(duì)已有數(shù)據(jù)的分析，推斷出未知的事情或趨勢(shì)。

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主持人和Michael I. Jordan

當(dāng)年距今已經(jīng)隔了好幾代人了，最初的那一代人充滿了沖勁，他們想：“來(lái)吧，我們要改變這個(gè)世界?！彼麄冏聛?lái)創(chuàng)造互聯(lián)網(wǎng)、連接所有的人….. 他們對(duì)自己的工作充滿了激情，是一群有信仰的人。當(dāng)年那批人中很多都是自由主義者，他們真的相信一個(gè)人可以改變整個(gè)世界。這使得他們?cè)谀撤N程度上顯得有些天真。他們所創(chuàng)造的東西的確改變了世界，但同時(shí)也引發(fā)了很多問(wèn)題。這種天真的態(tài)度仍然在繼續(xù)，并對(duì)我們?cè)斐闪艘恍┎缓玫挠绊憽?/p>

2.為什么每個(gè)人都對(duì)ChatGPT如此關(guān)注？

Michael I. Jordan：人們傾向于將ChatGPT視為人類，如果你故意引導(dǎo)它回答某些問(wèn)題，它可能會(huì)顯示出某種人類的特質(zhì)。這種現(xiàn)象讓人們不自覺(jué)的想，“哦，天吶，這真的像人類，或者很快就會(huì)變得像人類?！逼鋵?shí)，有些資深的技術(shù)人員也這么是這么想，他們預(yù)測(cè)在十年內(nèi)，以ChatGPT為代表的人工智能可能失控。

但實(shí)際上，并非如此。它的技術(shù)核心是“預(yù)測(cè)句子中的下一個(gè)單詞”。這種技術(shù)和真正的人類思考還有很大的差距。例如，它不能像人類那樣深入地思考影響或情感的深層含義。而真正的情感思考和深度反思是人類的特點(diǎn)，所以在未來(lái)很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，或許是我們的有生之年，機(jī)器都無(wú)法完全實(shí)現(xiàn)。

3.類似于將UFC等同于綜合格斗，人們也將ChatGPT等同于人工智能（AI）？

Michael I. Jordan：AI的應(yīng)用是多種多樣的。比如，在醫(yī)院里，醫(yī)生會(huì)檢測(cè)身體的很多指標(biāo)，然后提供治療。檢查指標(biāo)獲得的信息都會(huì)被收集并輸入到數(shù)據(jù)分析的算法中。通過(guò)這些算法，醫(yī)生可以找出最佳的治療方法，從而幫助病人活得更長(zhǎng)。這也是AI的一部分，和ChatGPT同樣重要。

4.你對(duì)使用“智能”進(jìn)行指代有何看法？如果換成“機(jī)器學(xué)習(xí)”，會(huì)不會(huì)好一些？

Michael I. Jordan：機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)會(huì)讓人更加理性地看待技術(shù)，更平衡地考慮其好與壞。例如Google這樣的大公司，他們有許多機(jī)器學(xué)習(xí)專家在開(kāi)發(fā)各種項(xiàng)目。Amazon也是如此。但“機(jī)器學(xué)習(xí)”這個(gè)詞可能聽(tīng)起來(lái)不夠酷。于是，為了更有吸引力，他們開(kāi)始使用“人工智能”這個(gè)更老舊的名詞，因?yàn)樗?tīng)起來(lái)更有分量，更受華爾街歡迎。

但這樣做是不對(duì)的，因?yàn)樗瓤浯罅似鋵?shí)際能力，又增加了對(duì)它的不必要恐懼。無(wú)論是過(guò)度興奮還是過(guò)度害怕，都不利于我們做出明智的決策。

5.關(guān)于AI威脅，有預(yù)測(cè)，未來(lái)30年因?yàn)锳I，白領(lǐng)工作將會(huì)減少20%？

Michael I. Jordan：我對(duì)這個(gè)預(yù)測(cè)表示懷疑。很多預(yù)測(cè)經(jīng)常不準(zhǔn)確。但毫無(wú)疑問(wèn)，工作的性質(zhì)是在改變。比如說(shuō)，100年前我們還沒(méi)有按摩師這個(gè)職業(yè)。

像“白領(lǐng)”和“藍(lán)領(lǐng)”這些術(shù)語(yǔ)都是時(shí)代的產(chǎn)物。以電·初時(shí)代為例，如果很久以前家里要有電，他們可能會(huì)擔(dān)心它會(huì)帶來(lái)火災(zāi)。人們恐懼，所以有了Underwriters Laboratory，對(duì)各種電器產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試和認(rèn)證，確保這些產(chǎn)品滿足特定的安全標(biāo)準(zhǔn)和要求。

6.如何看待技術(shù)創(chuàng)新？其成本令人難過(guò)，結(jié)果是不可避免且積極的？

Michael I. Jordan：確實(shí)，這種情況是不可避免的，而且是有益的，但這一點(diǎn)卻讓人感到難過(guò)。在我的技術(shù)和知識(shí)生活中，我不僅思考著我們現(xiàn)在討論的這些主題，而且作為一個(gè)屬于民主體系的人，我也在考慮政府是否應(yīng)該介入、規(guī)范和慢下這些技術(shù)進(jìn)展的速度。我希望政府能夠足夠明智，知道如何正確地進(jìn)行這些事情，而不是阻止那些本來(lái)是美好機(jī)會(huì)的事物。

我們需要更冷靜地對(duì)待一些問(wèn)題，重新審視我們的立場(chǎng)和方向，并避免聽(tīng)取那些對(duì)他們所談?wù)摰闹黝}并不了解的人的意見(jiàn)。順便說(shuō)一下，埃隆·馬斯克對(duì)AI并不了解。

7.如何看待當(dāng)前的AI新聞報(bào)道？

Michael I. Jordan：關(guān)于AI的大部分新聞報(bào)道都不是很好，他們都在追求危險(xiǎn)的觀點(diǎn)，認(rèn)為機(jī)器將在重要方面超越人類，例如計(jì)算機(jī)在計(jì)算積分方面已經(jīng)超過(guò)了我（人類），或者在許多我不關(guān)心的方式上超過(guò)了我（人類）。其實(shí)，我們的目標(biāo)是找出人類可能不太擅長(zhǎng)的地方，看看機(jī)器如何幫助我們?cè)谶@些方面做得更好。

8.人們應(yīng)該對(duì)未來(lái)充滿AI的世界感到興奮么？

人類一直夢(mèng)想著創(chuàng)造出比自己更偉大的東西，現(xiàn)在ChatGPT為代表的AI，已經(jīng)在帶來(lái)興奮。

關(guān)于未來(lái)，人們更多是用詩(shī)歌、喜劇、數(shù)學(xué)、音樂(lè)和食物，以及愛(ài)來(lái)表達(dá)自己，這些足以讓人類生活快樂(lè)。我們可以接受外界的影響，但要調(diào)整了自己的思維，就像莎士比亞那樣，并不通過(guò)閱讀數(shù)十億的句子來(lái)創(chuàng)作的詩(shī)歌，而是結(jié)合人類的進(jìn)化遺產(chǎn)和人生經(jīng)歷。

視頻地址：https://www.youtube.com/watch?v=mszj94hEKH4