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30年后,再來看霍金的“人工智能威脅論”

 掃地僧一一 2018-03-21
短短幾天內(nèi),一個又一個重量級人物離開了我們。接二連三的突然,讓人有些來不及悼念。
剛嘆罷“是他一手成就了奧黛麗·赫本”,就感慨“輪椅太小,他只是回到了更浩瀚的宇宙”;而今,我們又在唏噓“原諒我這一生不羈放縱愛自由”。輪番的真情流露,既是追憶,也是緬懷。
肉身雖逝去,精神永流傳。他們留下的,有唯美浪漫的愛情傳奇,有驚世駭俗的時空遐想,還酣暢淋漓的嬉笑怒罵。但同時留給世人的,還有振聾發(fā)聵的警告。
比如霍金生前曾三番五次表態(tài),“人工智能可能會毀滅人類”。
未雨綢繆也好,危言聳聽也罷,老爺子已經(jīng)仙游,剩下的就交給我們來思考。
核心技術(shù)的屢獲突破與重磅新聞的接踵而至,讓人工智能這一事物早已不再像從前那般神秘。至于如何評價人工智能,主流態(tài)度無外乎兩種:一來,它可以大大提高生產(chǎn)力,推動社會進(jìn)步的同時,改善老百姓的生活水平;二來,它顛覆性的發(fā)展與存在,或?qū)⒃谖磥泶竺娣e取代人類,并帶來倫理層面的挑戰(zhàn)。
孰是孰非,恐怕辯論個三天三夜都難有定論。不過,或許正因?yàn)闋幾h不斷,才造就了人工智能的魅力無限。
正如霍金本人,其實(shí)同樣也是人工智能技術(shù)的支持者。

人工智能并不是新鮮事物。早在20世紀(jì)上半葉,“機(jī)器思維”就已出現(xiàn)在這個世界上。
1936年,英國數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家阿蘭·麥席森·圖靈從模擬人類思考過程和證明過程入手,提出利用機(jī)器實(shí)現(xiàn)邏輯代碼的執(zhí)行,模擬人類的各種計算和邏輯思維過程。他用一條無限長的紙帶、具體進(jìn)行操作的機(jī)械以及一張操作規(guī)則表,構(gòu)建了一臺“解決任何可證數(shù)學(xué)問題”的“機(jī)器”,即后人津津樂道的“圖靈機(jī)”,它讓純數(shù)學(xué)的符號邏輯同實(shí)體世界之間第一次建立了聯(lián)系。
1950年,圖靈再度發(fā)表了一篇劃時代的論文《計算機(jī)器與智能》。文中提出了著名的“圖靈測試”,即如果一臺電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測試者提出的一系列問題,且超過30%的回答讓測試者誤認(rèn)為是人類所答,那么就可以認(rèn)為這臺電腦具有智能。同年,圖靈還做出預(yù)言:創(chuàng)造出具有真正智能特質(zhì)的機(jī)器,是完全有可能的。
圖靈超前的思想,勾起了無數(shù)學(xué)者對未知世界強(qiáng)烈的探索欲望。1956年夏天,以麥卡錫、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識的年輕科學(xué)家在美國達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了一場會議,共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題,并提出了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”這一術(shù)語。由此,達(dá)特茅斯會議也被認(rèn)為是人工智能這門新興學(xué)科誕生的標(biāo)志。
不過,人工智能的發(fā)展實(shí)踐卻不是一帆風(fēng)順。一個甲子的輪回中,人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三起三落,但總的趨勢依舊是穩(wěn)步向前(詳見圖1)。
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自2006年起,人工智能進(jìn)入加速發(fā)展的快車道,而日益成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),以及并行計算能力、大數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法也在給予助力。2016年春天,一枚“重磅炸彈”震驚了全世界:AlphaGo戰(zhàn)勝了世界頂級圍棋高手李世石,正式宣告了多年的曲折前行終生蛻變,人工智能新時代已經(jīng)真正來臨。而后的接連突破更是一發(fā)不可收拾,人機(jī)高考大戰(zhàn)、智能機(jī)械手臂、無人駕駛、人臉識別……不經(jīng)意間,人工智能已經(jīng)悄無聲息地滲透到人們生活中的方方面面。
與此同時,人工智能行業(yè)還倍受資本市場青睞。2017年前三季度,我國在人工智能領(lǐng)域共有107個項目獲得投資,獲得投資總金額201.2億元左右,相比2016年全年,實(shí)現(xiàn)48.6%的增長。為了爭奪這一風(fēng)口,國內(nèi)眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭更是紛紛跑馬圈地,競相布局以謀求發(fā)展,整個市場一片繁榮。
為了搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略基于,構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢,加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強(qiáng)國,國家不遺余力地給予政策扶持。2015年,國務(wù)院提出將人工智能作為11個重點(diǎn)布局的領(lǐng)域之一,推動其在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用。2017年7月,《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》出臺,提出“三步走”計劃,到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。此外,為貫徹落實(shí)“十三五”規(guī)劃《綱要》,加強(qiáng)“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能等前沿技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新,加快推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,今年年初,國家發(fā)改委組織實(shí)施了2018年“互聯(lián)網(wǎng)+”、人工智能創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)重大工程,并有56個項目入選其中……
天時地利人和占盡,人工智能想沒前途都難。

隨著人工智能在各行各業(yè)中的普及與應(yīng)用,人們已完全能夠切身感受到其優(yōu)勢所在。當(dāng)無人駕駛亮相深圳令世人驚嘆之時,當(dāng)生產(chǎn)車間越來越依靠智能化、自動化流水線時,當(dāng)產(chǎn)品的外觀質(zhì)檢越來越依靠機(jī)器視覺設(shè)備來替代質(zhì)檢員的人眼和人腦來實(shí)施時,當(dāng)學(xué)校的老師們可以無需為批改試卷而費(fèi)力之時,人工智能可以大幅度提高工作效率這一命題自然也就成立了。
于是,在這個追求效率和質(zhì)量的時代,人工智能成為了當(dāng)之無愧的寵兒,甚至在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演的角色也越來越重要。
可殊不知,我們在享受人工智能帶來的種種利好時,很多人的飯碗已經(jīng)快要保不住了。
失業(yè)危機(jī),也成為了目前人類對人工智能強(qiáng)勢崛起最為忌憚的痛點(diǎn)所在。
一切歷史都是當(dāng)代史。當(dāng)前我們眼前所發(fā)生的種種,從歷史上幾乎都能找到類似的情境;所以,“以史為鑒,可以知興替”,之于人工智能大抵也是如此。
我們不妨回憶一件有意思的事情:
上世紀(jì)70年代,電子信息技術(shù)革命來臨,IT界不斷的技術(shù)革新讓人們的工作方式發(fā)生了巨大變化,效率顯著提高。然而,事實(shí)卻與人們看到的不盡相同。1973年美國政府公布的非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門數(shù)據(jù)顯示,表征人均產(chǎn)出大小的勞動生產(chǎn)率與表征技術(shù)進(jìn)步/生產(chǎn)效率的全要素生產(chǎn)率年均增長分別為2.9%和1.9%;隨后的1973~1997年間,勞動生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率年均增長速度分別僅為1.1%和0.2%。
盡管計算機(jī)處理能力增加了兩百多倍,但美國自1973年開始便結(jié)束了生產(chǎn)率高增長時期,生產(chǎn)率的增長速度降至此前25年的一半,而且企業(yè)的信息技術(shù)投資與投資回報率之間沒有明顯的關(guān)聯(lián)。
這一現(xiàn)象,便是著名的 “IT生產(chǎn)率悖論”,諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主羅伯特·索洛對此描述道:“除了生產(chǎn)率統(tǒng)計方面之外,計算機(jī)無處不在”。
換句話說,雖然IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,但是它對宏觀經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率的提高作用卻微乎其微。
之所以用此為例,是因?yàn)槿斯ぶ悄芡琁T技術(shù)一樣,都屬于“通用目的技術(shù)(General Purpose Technology)”的范疇。根據(jù)最新的維基百科介紹,經(jīng)濟(jì)學(xué)家們普遍認(rèn)為,人類發(fā)展史走到今天,總共出現(xiàn)過26種通用目的技術(shù),包括蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)、IT、人工智能……等等。
什么是通用目的技術(shù)?我們可以將其理解為同時包含以下四方面特點(diǎn)的一種技術(shù):
1、可以被廣泛應(yīng)用至國民經(jīng)濟(jì)各個領(lǐng)域,無論是農(nóng)業(yè)、工業(yè)還是服務(wù)業(yè);
2、可以持續(xù)促進(jìn)生產(chǎn)率提高,并同時降低使用者的成本;
3、可以顯著促進(jìn)新技術(shù)創(chuàng)新,并推動新產(chǎn)品的生產(chǎn);
4、可以不斷促進(jìn)生產(chǎn)、流通和組織管理方式的調(diào)整和優(yōu)化。
以IT技術(shù)為例:它問世后,以初期的某個特定應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槠瘘c(diǎn);隨著技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步,其應(yīng)用成本將會逐漸下降,同時應(yīng)用范圍會不斷拓展至其他各行各業(yè)。此外,IT技術(shù)具有極強(qiáng)的正外部性,其自身的演進(jìn)也會顯著地促進(jìn)其他新技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用,并同其他技術(shù)形成良好的互補(bǔ)。最后,IT技術(shù)的應(yīng)用不僅促進(jìn)了產(chǎn)品和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變,還加速了組織管理方式的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品技術(shù)、過程技術(shù)、組織技術(shù)的提升。
可以看出,人工智能同樣具備這些特征。
那么,今天的人工智能,是否會重復(fù)昨天IT生產(chǎn)率悖論的故事?我們不妨從數(shù)據(jù)總尋找答案。從圖2來看,自2008年國際金融危機(jī)至今,中國的勞動生產(chǎn)率水平一直是穩(wěn)步上升的,但增速卻從2009年的9.02%降至2017年的6.85%,雖說個別年份增速有所波動,但依舊無法掩蓋總體下降的態(tài)勢。
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另外,為了便于觀察,筆者采取大致五年一個階段來衡量全要素生產(chǎn)率的平均增速水平。從圖3中不難看出,自2000年以來,中國的全要素生產(chǎn)率增速是逐階段趨于下降的,盡管近年來各種新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式噴薄涌現(xiàn),但是2010-2017年全要素生產(chǎn)率的平均增速卻降至1990年以來的最低值,僅為2.04%。
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如此看來,人工智能在我國的崛起與幾十年前IT產(chǎn)業(yè)在美國的繁榮如出一轍,雖然人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以大大提高人們的工作與生產(chǎn)效率,但是卻并沒有讓宏觀層面的整體勞動生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率得到顯著提高,二者甚至還有所降低。
稱人工智能為當(dāng)代版的“生產(chǎn)率悖論”,并不過分。

凡事皆有因,悖論也不例外。
追本溯源,不少人對處于發(fā)展初期的通用目的技術(shù)抱有過高的預(yù)期,認(rèn)為它能夠在短期內(nèi)迅速促進(jìn)生產(chǎn)率的增長。然而他們并未考慮到,生產(chǎn)率增長與通用目的技術(shù)的發(fā)展之間有著明顯的滯后效應(yīng)。
麻省理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)倡導(dǎo)行動主任Erik Brynjolfsson教授認(rèn)為,這種滯后效應(yīng)源自三個方面:
第一,通用目的技術(shù)自身從發(fā)展到成熟,再到最后提高國民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率增長速度,會經(jīng)歷一個較長的時間周期;
第二,若想充分全面地發(fā)揮出通用目的技術(shù)的潛力,還必須依賴于與其相關(guān)的其他互補(bǔ)式創(chuàng)新技術(shù)的大力發(fā)展,這樣才可能激發(fā)出組合式創(chuàng)新并推動生產(chǎn)率的大幅度提升;
第三,通用目的技術(shù)的發(fā)展需要極為耗時的額外創(chuàng)新和投資,而為了獲得通用目的技術(shù)的好處而跟上技術(shù)的加速發(fā)展,社會組織與機(jī)構(gòu)可能需要經(jīng)歷長期的內(nèi)部重構(gòu)方可適應(yīng)。
盡管我國人工智能的發(fā)展勢頭迅猛無比,但依舊處于初級階段的基本行情并沒有變,行業(yè)規(guī)模占國民經(jīng)濟(jì)比重尚不足1.5%。這也就意味著,作為一項通用目的技術(shù)的人工智能將與較低的生產(chǎn)率增長水平長期并存。
可若干年后,一旦人工智能技術(shù)進(jìn)一步成熟,同時其他相關(guān)的互補(bǔ)式創(chuàng)新技術(shù)也得以提升,社會組織與機(jī)構(gòu)的內(nèi)部重構(gòu)完成,屆時必將迎來一個爆發(fā)式的生產(chǎn)水平提升階段。
正如Brynjolfsson教授所說:
“我們在自動駕駛汽車項目投入了時間和金錢,但因?yàn)樗鼈冞€沒有上市出售,這就不被認(rèn)為是創(chuàng)造了生產(chǎn)力……雖然我們現(xiàn)在可能看到比較低的生產(chǎn)力,但在將來我們能看到更高的生產(chǎn)力數(shù)據(jù)?!?/span>
這一點(diǎn),同樣可以從歷史上找到證據(jù)。
1890-1920這30年間,除了發(fā)明了電動引擎和燈泡外,人們似乎沒有看到大幅度的生產(chǎn)力提升。工廠大多在信息技術(shù)時代(上世紀(jì)70年代)才用電動引擎替換了蒸汽動力,但一座工廠的基本結(jié)構(gòu)并沒有發(fā)生變化,這種結(jié)構(gòu)被設(shè)計成圍繞著一個大的中央電源運(yùn)轉(zhuǎn)。
事實(shí)上,當(dāng)“小的電源動力分布在整個工廠”這一模式開始流行時,已經(jīng)過去了20~30年。隨著流水線生成的普及,制度和生產(chǎn)方式也在發(fā)生變化,這反過來卻促成了19世紀(jì)20年代的生產(chǎn)力大發(fā)展與大提升,同時也充分印證了生產(chǎn)率增長與通用目的技術(shù)發(fā)展之間滯后效應(yīng)是真實(shí)存在的,更加支持了“生產(chǎn)率悖論”的合理性。
既然國家整體生產(chǎn)率水平尚且沒有因人工智能而發(fā)生明顯提高,那么人們姑且可以松一口氣:雖然微觀上看,不少領(lǐng)域的工作已經(jīng)可以由人工智能代勞了,但是宏觀上看,大面積的失業(yè)目前還不至于到來。
話說回來,像人工智能這樣的新技術(shù)的確能代替人完成某些任務(wù),甚至在某些領(lǐng)域完全可以取代人力進(jìn)行智能化工作,但也要看到,這樣的新技術(shù)同樣會導(dǎo)致產(chǎn)出的增加、諸多配套產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與新興商業(yè)模式的出現(xiàn),隨之而來的便是無數(shù)新增的就業(yè)機(jī)會。新技術(shù)可以把從生產(chǎn)領(lǐng)域替換下來的員工轉(zhuǎn)移到新的互補(bǔ)領(lǐng)域中,通常這對整個社會來講都是有益的。
說白了,長期來看,人工智能必然會“吃掉”相當(dāng)一部分就業(yè)崗位,但也會同時創(chuàng)造新的就業(yè)崗位,那些因人工智能而失業(yè)的人們,似乎也無需為自己的才能無處安放而過于擔(dān)心。
然而,二三十年后,新增的就業(yè)崗位數(shù)量是否能覆蓋減少的數(shù)量?到那時,失業(yè)的人們是否能在短時間內(nèi)快速適應(yīng)角色的轉(zhuǎn)換,并勝任新的工作?新的就業(yè)市場是否會比今天國家的就業(yè)形勢競爭更為激烈,求職更為艱難?
誰也說不準(zhǔn)。

還沒有結(jié)束。
人工智能給人類帶來的沖擊,就像它的強(qiáng)大一樣超出我們的想象。除了失業(yè)的風(fēng)險外,還有“三座大山”在等待我們?nèi)ジ愣ǎ?/div>
1、收入分配
不少研究顯示,伴隨著20世紀(jì)70年代信息社會的來臨,技術(shù)的飛速發(fā)展引起了收入分配的加速惡化,大量的財富聚集在越來越少的人手中,而且還有愈演愈烈之勢。
究其原因在于,各類生產(chǎn)要素的邊際收益水平是不同的,資本與技術(shù)的邊際收益高于勞動已是眾所周知。于是,勞動工人的收入增速必然會落后于資本與技術(shù)的擁有者,久而久之,收入分配不公的態(tài)勢會越來越明顯。
事實(shí)上,同樣作為新技術(shù)的人工智能,其發(fā)展勢必也會面臨這一問題,即大頭的收益只是越來越被少數(shù)的技術(shù)精英攫取,大部分的民眾非但沒有從發(fā)展人工智能之中獲得收入的增長,還要承受著隨時可能會失業(yè)的壓力。倘若這些風(fēng)險持續(xù)累積,或許還會對社會長久穩(wěn)定造成負(fù)面影響。
2、政治權(quán)威
縱觀歷史,在任何時代,不管是何種體制、何種性質(zhì)的政權(quán),其背后權(quán)力實(shí)施的唯一主體都是人類。但是,按照目前人工智能的發(fā)展勢頭,倘若日后擁有自我意識和情感的“超級人工智能”得以崛起,那么“代替人類行使行政權(quán)力”的戲碼便極有可能會上演,到時必然會威脅到人類權(quán)力的權(quán)威性和合法性。因此,當(dāng)未來新的行政權(quán)力出現(xiàn)時,如何從法律層面清晰地界定不同權(quán)力實(shí)施主體的邊界尤為關(guān)鍵,而最為重要的是如何保證人類行使權(quán)力的正當(dāng)性,以防止機(jī)器威脅到人類的生存。
同時,人工智能的存在還可能會顛覆傳統(tǒng)的政府治理模式。毋庸置疑的是,人工智能在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)度要快于政府。當(dāng)商業(yè)領(lǐng)域廣泛使用人工智能,而政府卻未能緊隨其后,那么技術(shù)落差便會逐日增加,這將對政府造成巨大壓力。所以,如何基于人工智能技術(shù)便捷政務(wù)流程,優(yōu)化治理模式,是當(dāng)前又一大重點(diǎn)難題。
3、監(jiān)管與倫理
埃隆·馬斯克曾經(jīng)提出,人工智能有可能會成為人類文明的最大威脅,呼吁政府快速采取措施,有效監(jiān)管這項技術(shù)。這與霍金的言論多少有些異曲同工之妙。
從目前來看,政府需要對人工智能加強(qiáng)監(jiān)管的領(lǐng)域主要包括兩方面:
一來,人工智能的大部分算法雖然高效,卻缺乏透明度,且該特性不會隨著技術(shù)發(fā)展而徹底改變,而這也給責(zé)任認(rèn)定帶來了天然的障礙。于是,以往通過企業(yè)透明披露產(chǎn)品和系統(tǒng)信息以便政府監(jiān)管的做法,在人工智能領(lǐng)域是行不通的。
以自動駕駛汽車為例,人工智能系統(tǒng)作為一個整體完成最終的控制動作,一旦發(fā)生人工智能系統(tǒng)的錯誤操作,除了明顯的傳感器故障,人們無法清晰定位問題原因,也不會立即明確該如何調(diào)整系統(tǒng),更不用說如何有針對性地提出意見,并判定責(zé)任所在。
二來,人工智能很可能會在不久的將來挑戰(zhàn)現(xiàn)有的法律體系,沖擊社會的倫理道德。比如說,機(jī)器傷害了人,應(yīng)該由誰來負(fù)責(zé)?當(dāng)機(jī)器人具備自主意識后,是否會成為民事主體?到底何為生命?“人”的定義是否會發(fā)生變化?“人”與“非人”的界限到底在哪里?如何確保人工智能遵循人類的道德與價值觀,保障人類的基本人權(quán)?
路漫漫其修遠(yuǎn)兮,我們與人工智能的賽跑才剛剛開始。

如何完成人工智能技術(shù)攻關(guān),是對人類頭腦和意志的要求;而怎樣融洽地與人工智能和睦共處,則是對人類智慧與靈魂的考驗(yàn)。
好在我們還有時間,盡管人工智能可能不會等待我們太久。
參考前文的討論,不妨給自己設(shè)定一個期限:30年。
30年后的21世紀(jì)中葉,源自人工智能的國民生產(chǎn)力爆炸式飛躍很可能會得以應(yīng)驗(yàn),而關(guān)乎到民生、經(jīng)濟(jì)、社會、政治、倫理的諸多應(yīng)對措施,大概也該兌現(xiàn)得差不多了。
那時的人們,一定也會時常談起那位輪椅上的物理巨匠,談起他留給世人的關(guān)于人工智能的“遺言”,就像我們今天會談起愛因斯坦與他的相對論一樣?!叭斯ぶ悄芡{論”,到底是未雨綢繆還是危言聳聽?相信這個今天我們無法回答的問題,謎底會在30年后自行揭開。
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