業界 | 伊隆·馬斯克被群懟的背後，四大焦點問題引發關注

儘管對人工智慧的未來判斷不同，但他們都在支持這項技術。

當機器智能超越了人類智能時會發生什麼？人工智慧會拯救人類還是毀滅人類？

牛津大學人類未來研究院院長尼克?波斯特洛姆在他的《超級智能》一書中表示，超級智能對人類將是巨大的威脅。

2014 年 8 月，特斯拉創始人兼 CEO 伊隆·馬斯克深受此書影響，在推特上呼籲人們警惕人工智慧的威脅，從此，「人工智慧威脅論」便深植他的腦中，成為他鼓吹的一貫觀點。

當地時間 2017 年 7 月 15 日，在美國全國州長協會（NGA）大會上，馬斯克在台上再次將人工智慧描述為「人類文明面臨的最大風險」。

幾天後的 7 月 23 日，Facebook 創始人兼 CEO 馬克·扎克伯格在自家後院一邊烤肉一邊直播，稱人工智慧會使我們的生活更加美好，而末日設想論不負責任。兩天後，扎克伯格再次在文章中闡述他對人工智慧的樂觀態度。

馬斯克對扎克伯格的言論進行了回應。「人工智慧威脅論」在矽谷一直都有爭議，而這次明星企業的創始人隔空喊話，將此爭論推向了高潮，專家、學者、企業家紛紛對人工智慧的影響發表了自己的看法。

本文基於他們的觀點，試圖梳理人工智慧正在發揮的作用以及未來的影響。

AI 達到人的智慧，至少需要 50 年

在馬斯克發出警告兩天之後，《MIT 科技評論》舊金山總編輯 Tom Simonite 用極具戲謔的口吻調侃馬斯克，批評他異想天開，不切實際，「不去解決真正的 AI 問題，卻被殺手機器人嚇尿了」。

Rodney Brooks 是機器人領域的知名專家、MIT 計算機科學與人工智慧實驗室的創始主任，也是圖靈獎得主，他則解釋了為什麼很多人，包括斯蒂芬·霍金、馬丁·里斯爵士等聲稱 AI 是人類存在的威脅的原因，這是因為他們不在 AI 領域工作，對他們來說，僅僅通過產品級別的東西就搞清楚 AI 是怎麼一回事，是很困難的。

當他們看見 DeepMind 開發的 AlphaGo 接連戰勝韓國和中國的冠軍，就會產生這樣的誤解：機器太聰明了，簡直是無所不能。他們會根據某個領域的某個 AI 成果，就推斷出 AI 會在很多領域超過人類。但今天的 AI，只是在某一個狹窄領域基於大數據優化的表現優秀的模式識別引擎，要做到通用的、無所不能的 AI，根本不知從何開始。

新南威爾士大學人工智慧領域教授 Toby Walsh 同樣批評馬斯克的評論是在危言聳聽。在他對 300 位人工智慧領域研究人員做的一個調查中，大多數被調查者認為，機器達到人類智慧水平，至少還要花上 50 年，伊隆·馬斯克擔心的問題並不是一個需要馬上引起注意的問題。

艾倫人工智慧研究所 CEO、華盛頓大學計算機科學教授 Oren Etzioni 則坦率地表示，我們需要分清科學和科幻，在科幻中，AI 經常被刻畫成企圖奪取世界的壞人，但在現實中，AI 只是一種工具。公眾需要了解的是 AI 帶來的積極影響和消極影響分別是什麼。而馬斯克的人工智慧威脅論正在分散人們對 AI 真正影響的關注。

人工智慧只是在細分領域解決問題，未來將成為基礎設施

在《連線》雜誌創始主編、《失控》、《必然》的作者凱文·凱利看來，人工智慧的發展方向並不是開發出和人一樣思考的 AI，而是在各個細分領域能幫助到人們的智能。當使用 AI 的人越來越多時，AI 就會變得更加聰明，從而推動更多的人使用 AI。在未來，AI 會成為一種基礎服務，而這種基礎服務會像電力一樣通過網路進行傳輸，人們對待 AI 也會像對待日用品一樣順手。

的確，就目前來說，人工智慧技術其實已經充斥於我們的日常生活，我們經常使用它，卻從未感知到。

以巨頭為例，多年前，谷歌在搜索引擎中加入「知識圖譜」技術。「知識圖譜」中儲存著的海量信息，可以幫助用戶更快、更精準地進行搜索，給用戶更全面的摘要。谷歌在搜索引擎中加入人工智慧演算法 RankBrain，能夠「猜測」或「聯想」用戶想要查找的真正內容，從而決定展示哪些搜索結果以及它們如何排序，而不再像以往那樣單純根據輸入的關鍵詞輸出搜索結果。這不僅讓搜索變得更加智能，同時也讓搜索結果更具有深度和廣度。

在 iOS 10 的照片功能中，相冊中的人物可以自動分類，而新增的「回憶」功能，也可以基於照片中的位置、人、場景和主題，歸納在一起，再選擇背景音樂，創建視頻或者電影。這背後就是利用了深度學習以及計算機視覺技術中的人臉識別和物體識別，自動識別圖片內容，從而給相冊中的照片分類而做到的。

Google Photos 能做的更多，它不僅能基於時間、地點、人物，智能地創建一條故事線，自動基於人像製作 Gif 動圖，將內容相似的照片，自動合成全景照片。還能智能搜索照片，比如你以「去年 6 月的照片」作為關鍵詞，就能將這個月的照片歸納在一起，如果再搜索「荷花」，就能將有關荷花的照片展示給你。

而在 2017 年 5 月的 Google I/O 大會上，Google Photos 增加了一條新功能——通過圖像識別照片中拍攝的人臉分別是誰，如果你將這些人和通訊錄對應，Google Photos 會向你建議哪些照片應該分享給誰。如果你將分享設置成自動模式，則能自動將照片中的人分享給你想分享的人。谷歌還正在嘗試運用 AI 技術，將零碎的街景圖片自動加工成高質量的自然景觀，並自動添加光影效果和濾鏡。

我們日常使用的背後包含人工智慧技術的產品並不只是搜索和照片管理，還有機器翻譯、語音轉文字等應用。實際上，人工智慧技術的應用遠遠不是這些，它正在各行各業中發揮作用。

自動駕駛正在積極推動，低速無人駕駛已有落地案例。在大多數電商分揀中心，使用機器人自動分揀打包已成為趨勢。內部配備快遞盒，微型無人車快遞機器人，也正在推出，用來解決物流最後一公里難題。會摺疊、熨燙衣服的機器人已經面世。汽車巨頭豐田還發布了行走輔助機器人，用於照顧受傷老兵，協助他們的日常生活。機器人進入事故後的日本福島核電站，進行清理工作。

在工廠中，機器不僅能進一步代替工人，替代重複性的機械勞動，而在最近，日本 IT 大廠 NEC 推出的「視覺檢測技術」可以逐一檢測生產線上的產品，比如金屬、人工樹脂、塑膠等產品，快速偵測出不合格品，提升出廠產品的合格率。

一家日本食品製造公司丘比目前正在使用谷歌的深度學習系統 Tensorflow 快速檢測嬰兒食品中看似反常的原料，比如不合格的馬鈴薯，除此之外，還能在不影響食品質量的前提下，提升食品加工速度。

一家專註體育技術、數據及智能領域的公司 STATS 能夠通過人工智慧技術，快速搜索球隊的視頻片段並加以分析，幫助俱樂部更有效地對球隊進行評估。

一家位於賓夕法尼亞州的公司 QuantaVerse 通過訓練大量的銀行數據，可以及時發現異常的賬戶和潛在的可疑交易，將傳統的反洗錢系統只能監測 90 天的數據，延長至兩到三年。

波士頓一家預測分析平台 DataRobot 最近發布了新功能，能夠通過新演算法更為精確地對保險進行定價，同時還能按照相關法規為產品經理和精算師生成可以直接提交給保險監管部門的評級表。

一家營銷公司 Conversica 推出的智能營銷工具，能夠在人類銷售人員介入之前對潛在客戶進行初選。

一家倫敦的金融科技初創公司 Cleo 開發的智能聊天機器人，能幫助用戶進行財務管理，類似的應用程序還有 Plum、Chip、Ernest 等，競爭非常激烈。

類似這樣的應用不勝枚舉。

扎克伯格表示，「我對人工智慧持樂觀態度的一個原因是：基礎研究的進步改善了人工智慧在許多領域的表現，從診斷疾病維持健康，到更安全的自動駕駛汽車；從更高質量的新聞推送內容，到更具相關性的搜索結果。每一次我們提高人工智慧技術後，相關的應用都會變得更好。對於人工智慧所取得的所有進步，以及讓世界變得更美好的潛力，我感到興奮。」

「人工智慧是新的電力，一百多年前，電力的使用改變了一切，產生了許多意料之外的後果，例如，電力讓冰箱成為可能，冰箱改變了食品供應系統，發電機也改變了產業建立方式。我認為，人工智慧也會產業相似變革影響。」Coursera 聯合創始人，前谷歌大腦創始人，前百度首席科學家吳恩達在接受機器之心的一次採訪中如此表示。

然而，吳恩達也表示，「作為一名人工智慧從業人員，我開發和推出了多款人工智慧產品，但沒有發現人工智慧在智力方面超過人的可能性。我認為，工作崗位流失是個大問題，希望我們能致力於解決這一問題，而非考慮那些科幻作品中才可能出現的場景。」

區分科幻與現實，關注就業與教育

每一次技術革命都會大規模地顛覆就業版圖，被譽為第四次工業革命的人工智慧潮也不例外，隨著它在各個行業的深度應用，一大批人的工作崗位將受到挑戰。

隨著自動駕駛的落地，運輸業和物流業的計程車司機、運貨司機毫無疑問將會受到影響，接待員、保安同樣可能會被計算機取代。然而，銷售業和服務業的收銀員、櫃檯人員、電話推銷員的工作都面臨著被取代的風險，甚至是股票和債券交易員、律師助理、放射科醫生、審計師等都面臨著威脅。

麥肯錫公司曾經發布一份題為《資本市場的認知技術》報告。報告稱，60% 的華爾街工作將會受到自動化技術的影響，其中 30% 的工作可以實現「技術上的完全自動化」。

吳恩達認為，在此前，農業逐漸被機器取代，農民們還可以繼續耕作，讓他們的後代學習別的技能。而人工智慧帶來的失業潮，可能會比以往蔓延得更加迅速。工作受到挑戰的這些人，可能有生之年就會面臨失業。

「每個人都有通過自己的努力來創造更好的生活的權力。對於因智能系統的普及而失業的人來說，讓他們能夠學習其它更加需要人類的技能，能夠幫助他們繼續他們個人的發展。」對此，吳恩達認為，對於結構性失業的人，不發放「失業補助」，而是發放「學習補助」，讓人們通過學習來賺錢。

在吳恩達看來，如同所有的技術革命，人工智慧會代替很多職位，但也會創造很多職位，隨著技術的快速更新換代，最重要的是擁有學習能力，如此才能不斷適應環境的變化，始終在需要人類的崗位上發揮價值。

「為了保持競爭力，並為低技術工人和高技能工人都提供最好的通向成功的機會，經濟需要在人們的工作生活中提供培訓和以職業為重點的教育。」《經濟學人》曾經撰文指出。

警惕武器，人工智慧需要監管

製造 AK-47 的俄羅斯軍火商 Kalashnikov 在最近宣布，成功研發以一系列神經網路為基礎的全自動武器模塊，利用人工智慧技術識別目標並自主決策是否進行攻擊。

在這之後，俄羅斯戰術導彈公司宣布計劃打造使用機器學習演算法的人工智慧導彈。而目前美國也正在研發取代海軍「魚叉」(Harpoon) 反艦導彈系統的「遠程反艦導彈」(LRASM)。該導彈據稱不需遙控, 並在敵方多種干擾措施下, 即可自主識別、獵殺目標。

最近，科技評論員 Tom Simonite 在《連線》的一篇文章中指出，人工智慧將對戰爭產生影響。無人機、機器黑客、能夠生成以假亂真視頻的模型都會對國防安全提出新挑戰。AI 和相關技術能夠讓較小的國家與組織能夠更輕易地獲得威脅超級大國、破壞國際權力平衡的能力。另一方面，自動武器的研發則觸發了一個道德敏感點：機器是否能夠決定人的生死。

對於大範圍在軍事領域應用人工智慧技術，很多意見領袖持懷疑態度。早在 2015 年，包括霍金和馬斯克在內的逾 1,000 名科學家、研究人員、企業家聯名簽署公開信，警告人類重視將人工智慧技術應用到戰爭中所帶來的風險。公開信中提到：「若任何主要軍方推進 AI 武器的研發，一場全球軍備競賽在所難免。顯而易見，這場競賽的終點將是，全自動武器成為明天的 Kalashnikovs。」

對於馬斯克人工智慧威脅論的觀點，美軍空軍四星上將 Paul Selva 在回答關於美國國防部一道指令的相關問題時，就表達了對馬斯克的支持。他認為，當自動機器能夠殺死敵軍士兵時，人類操控者必須介入這一決策過程。

「在戰爭中，軍隊在恰當的位置堅守道德準則非常重要，否則我們可能會同胞放出了一群自己控制不了的機器人。」Paul Selva 說，「在我看來 AI 就屬於這種非常罕見的情況，我們需要主動、提前去監管，而不是被動地去反應。在我們需要對 AI 的監管進行反應時，已經太晚了。」

儘管新南威爾士大學人工智慧教授 Toby Walsh 認為馬斯克的言論危言聳聽，但他同樣認為：「不過伊隆在一件事上說對了：我們需要政府現在就開始對 AI 進行管控。然而，需要開始管控的是今天我們所用的傻瓜人工智慧，比如帶有偏見的演算法、開發「殺手機器人」的軍備競賽、科技公司對於個人、醫療數據隱私的威脅。」

「不管是斯坦福、谷歌還是特斯拉，每個技術專家都有責任去開發那些『善意』的技術，來讓我們的社會變得更好。」谷歌雲人工智慧/機器學習首席科學家李飛飛說。

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