【每日读书】《人工智能时代》

苹果        2020-02-14   来源:精彩杨艺

作者:[美]杰瑞·卡普兰

今日解读:黄淼

解读人介绍:格拉斯哥大学传媒与文化政策博士,现中国人民大学新闻学院博士后。


  1  

听前思考:


人工智能怎样影响着我们的生活?


你的工作会被机器人取代么?


面对人工智能时代的降临,我们要做出怎样的转变?



  2  

书中金句:


真正的战斗在于数据,而不是程序。

无论你的领子是什么颜色,自动化都会毫不留情。

并不是任何新技能都有用,只有雇主愿意付钱的技能才有意义。

我们的高速公路要了很多动物的命,因为它们都没有探知到两吨重的金属威胁从路上呼啸而过。同样,我们甚至没有词语能够用来讨论即将发生的科技变革。综上所述,我们在所谓的信息高速公路上面临着毙命的危险。



  3  

精华笔记


《人工智能时代》这本书被《经济学人》杂志评选为2015年的年度图书。作者卡普兰是斯坦福大学人工智能与伦理学教授,曾在硅谷创建自己的科技公司。这本书凝聚着卡普兰教授的专业知识和实战经验。
 
我们分了四个部分,为大家解读,卡普兰所描摹的,正在悄然降临的人工智能时代。

 第一部分,人类进入人工智能时代的背景。

早在1956年,人工智能的概念就被提出,与它相关的技术研发,最早出现在IBM沃森研究中心。但这项研究不被完全认同,那时研究者把计算机看作人类的机械仆从,更注重计算机在程序的驱动下完成工作。这一理念制约了人工智能的发展。

另一方面,虽然上世纪八九十年代,已经出现了模拟人类大脑神经联结的程序,人们只需给计算机提供大量的数据示例,机器就可以自己学习知识。但是,当时的计算机存储条件和运算能力都跟不上,所以“机器学习”没有被充分推广。
        
近年来兴起的机器学习,将人工智能推向一个高潮。一方面,强大的计算机技术和大规模的网络数据,使得大数据、机器学习这些概念的落地有了可能。另一方面,随着工业设计的改良,运用更轻的材料和更复杂的控制系统,让机器人变得身材轻巧、智力惊人。
        
第二部分,今天的人工智能究竟发展到了什么程度? 

在这本书里,卡普兰用互联网广告和金融市场的两个事例,说明了人工智能自助运算的巨大威力。
       
互联网广告行业中的人工智能自助运算,跟我们日常的网页浏览息息相关。我们的网络使用习惯都会被记录下来,这让计算机程序能够快速识别我们的行为偏好。在我们打开网页的瞬间,网页自带的程序开始一系列的运算,其中最核心的,是网站运营商向广告商拍卖广告位。根据用户的行为偏好,广告商可以判断你是不是目标消费者,以及投拍广告位的价格。
        
类似于互联网广告行业的电子战争还出现在金融市场。人工智能在金融市场中掀起的巨浪,是随着高频交易的普及逐渐形成的。所谓高频交易,就是用计算机程序代替人类交易员,做股票买卖的决策,在微小差价之间获取收益。高频交易可以在极短时间里造成大量资产蒸发,引起市场混乱。计算机程序对市场有着强大的操纵能力,很容易脱离人类掌控,这就撼动了金融体系的信任根基。
        
除了人工智能自助运算,机器人技术也得以升级进化。人工智能时代的机器人将传感器和执行器结合,它们可以外出执行任务,感知环境的变化,甚至可以和人类一起劳作。
       
比方说,恶劣天气情况下的种植工作,普通的机械运行有严格的环境限制,农民需要购买不同的机械来应对不同的场景需求。应用人工智能技术的机械能够判断不同的场景,并且自动切换到恰当的应对模式。
       
再比如说,机器仓库保管员可以在黑暗环境中工作,充分利用空间的测量和计算能力,聪明地堆放不规则货物。目前在美国,这两种机器工人已经投入实践应用。       
 
第三部分,人工智能的应用带来了哪些现实困境?

人工智能带来的第一个困境是道德困境。一旦机器可以自我学习,那它可以往好的方向发展,也可以学坏。
        
微软聊天机器人上线24小时被教坏,变成一个激进的种族主义者,不得不提前下岗。机器人的目标单一,如果你告诉他:“我想让你成为世界象棋冠军”,那他可能会为了实现这个目标对其他选手进行人身攻击。因为人工智能执行任务不受道德约束,这让人工智能陷入道德困境。
    
人工智能引发的第二个困境,是一部分社会成员因为个人技能的落后而失业,由此会形成整个社会大规模结构性失业
       
技术革新对工作技能的淘汰作用非常直接。人工智能不同于以往任何一次技术革命,不仅仅是用自动化取代蓝领劳动力,还会用较高水平的知识处理能力取代白领劳动力。
       
人工智能取代蓝领工人,这个很容易理解,比如,农业种植中的机器助手和机器仓库保管员。重要的是,机器劳动者全年无休,工作差错率也很低。
        
在知识型劳动中,以律师这个职业为例,根据客户需求,找条款、写文书、分析证据,然后帮助客户解决困难。法律条款和法律文书的标准化程度都很高,这就给了人工智能发挥优势的机会。因为计算机在知识搜索和结构化表达方面的优势,寻找法律条款和起草合同的工作,对人工智能来说都是小菜一碟。至于分析复杂的证据信息,具备严密运算能力的人工智能,应该也不会输给一个优秀的法律专业人才。
        
人工智能带来的第三个困境,是少数掌握技术的群体控制着社会资源的流向,贫富差距将进一步扩大。
       
以亚马逊网站为例,这个网站不仅能精准地预测我们会购买什么,还能判断我们可以接受什么样的价格。亚马逊根据对消费者历史行为数据的分析,制定精细化的价格差异策略。而且,亚马逊还会根据市场供需状况计算供货商的成本,根据行情跟供货商谈判,从而获得最优的进货价格。亚马逊可以在消费者和供货商之间为自己找到最大的利润空间,由此获得了空前巨大的市场控制能力。
       
少数人因为掌握先进技术而可以快速地获取财富,而财富意味着社会资源的流向。另一方面,因为人工智能对某些职位的取代,失业者将失去经济来源。这就让富人更富,穷人更穷,整个社会的财富趋于集中。
  
第四部分,面对这些困境,我们有什么应对策略?

针对人工智能的道德困境,可以拿走机器人完成目标任务的能力。以机器学习为例,大量的历史数据是构成智能的基础。因此,惩罚“犯了错”的人工智能,可以删除它们的数据,之后再用新的数据重新培育它们的能力。另外,可以限制机器人工作的时间和地点。
        
针对结构性失业的困境,卡普兰提出了一个新概念——职业培训抵押贷款。未来并不缺工作机会,而是缺雇主想要的技能。提出这个概念的意思是,让雇主为技能买单,承担雇员技能培训的费用。雇员掌握技能后为雇主创造价值。这样的模式,可以降低银行提供助学贷款的风险,学生或失业者也就更容易获得资助了。
       
最后,关于社会资源被少数人掌控,以及社会财富分配的困境,卡普兰认为,我们需要专注于改善收入的分配方式。具体来说,我们需要建立公共利益指数,让技术革新创造的新财富惠及更多的社会成员;我们还需要提高对公司的税收激励,对公共利益指数高的公司,政府会减免税收;卡普兰还提出高度自由的社保制度,允许退休前也可以提取一部分社会福利金。
        
这三个解决方法,让我们看到,技术革新带来的改变,不仅仅是工作或生活的方式,而是整个社会的运行逻辑。