作者 | 邁克爾·伍爾德里奇
邁克爾·伍爾德里奇：牛津AI大神，牛津大學計算機科學系主任，國際人工智能聯合會議主席
作者簡介：伍爾德里奇是歐洲第一人工智能權威，熟識人工智能的產、學、研整個鏈條。邁克爾·伍爾德里奇早在1997年創辦了歐洲計算領域的卓越網絡AgentLink，當時堪稱歐洲學術界的寵兒。2012年，他加入牛津大學，此前在利物浦大學做了12年的計算機科學教授，研究領域包括人工智能和多智能體系統（Multi-Agent Systems）等。
2015年，他當選為國際人工智能聯合會議（IJCAI）主席。《人工智能研究雜誌》副主編、《人工智能雜誌》副主編。美國人工智能協會（AAAI）、歐洲人工智能學會（EURAI）、人工智能與行為模擬協會（AISB）、英國計算機協會（BCS）、歐洲科學院成員。
發表過三百多篇有關智能體和多智能體系統的學術論文，曾擔任《自主代理與多代理系統》雜誌聯合主編、《人工智能研究雜誌》副主編、《人工智能雜誌》副主編，並擔任《應用邏輯雜誌》、《邏輯和計算雜誌》、《應用人工智能》、《計算智能》等雜誌的編輯委員會成員。
人工智能是一把雙刃劍
人工智能的概念已經存在了半個多世紀，我們經歷了最初的興奮時期，然後是長期的失望，我們稱之為“人工智能冬天”，因為當時的科技沒有達到之前所宣傳的效果。但最近人工智能算法和技術的進步，加上計算能力的大幅提高和可用數據量的激增，推動了重大和切實的進步，有望為個人、企業和整個社會創造價值。
人工智能（AI）無處不在，它能以各種各樣的方式促進繁榮和改變我們的生活。作為一種通用技術，人工智能的應用可能是無窮無盡的。它可以用於自動化以前由人們執行的任務，但它也可以使人類勞動更有生產力，從而增加勞動力需求。
以19世紀開始的農業機械化為例。起初，機器取代原始勞動力確實降低了勞動力在經濟增值中所佔的比例，解放了勞動力中的很大一部分。但與此同時，新興的行業需要人來完成新的任務並從事新的職業。這種更精細的分工促進了生產率、就業和工資增長。在第二次世界大戰後的幾十年裡，類似的技術變革模式也同樣推動了高技能和低技能工人的就業和工資增長。但在過去的30年中，為抵消自動化的勞動力轉移效應及其相應變化並沒有明顯顯現出來，我們看到的是工資和就業增長停滯不前，生產力增長乏力。
19世紀農業機械化
人工智能似乎會加劇這種模式，但人工智能並不需要這樣的結果。相反，人工智能應用程序可以用於重組任務和創造新的活動，從而使勞動力得以恢復，最終產生深遠的經濟和社會效益。可以肯定的是，自工業革命開始以來，自動化一直是生產力增長的引擎。不幸的是，這項技術也可能具有破壞性。因此，決策者和企業們必須設法抓住人工智能所能提供的全部價值，同時儘量避開其中的風險。
人工智能來襲後的困難
人工智能最令人興奮的方面之一是它能幫助應對廣泛的社會挑戰的潛力。雖然這項技術不是百試百靈的神藥，但它有可能幫助世界實現聯合國可持續發展的目標。目前正在實地測試的人工智能應用程序包括協助救災工作、追蹤包括人販子在內的走私者，以及幫助盲人在周圍環境中航行更好地生活。我知道的有一個能夠識別皮膚癌的人工智能疾病檢測系統，甚至比專業皮膚科醫生更好。
當然我們也要看到，潛力巨大，挑戰同樣也很大。這些技術本身仍處於發展的早期階段，需要有更多的突破才能使它們得到廣泛應用。還有相當大的問題數據的可用性，這反過來又會影響人工智能模型的質量。
很多人都關心，人工智能和自動化對工作的影響。總的來說，我們期望每個人都能有足夠的工作機會，而且會有更多的工作獲得而不是失去。決策者需要管理在國家、區域和地方各個層級採用人工智能所產生的重大過渡期和挑戰期。
在未來的自動化應用場景中，全世界多達3.75億工人將需要在2030年之前改變職業類別，幾乎所有工作的性質都會改變，因為人們與工作場所的智能機器會更加緊密地互動。這將需要新的技能，向公司和決策者提供大規模的培訓和再培訓是主要的挑戰。隨著對高技能工作需求的增長，低技能工人可能會被拋在後面，導致工資和收入不平等的加劇。
人工智能的傳播也將提出很難解決的道德問題。其中一些將涉及該技術在從監視和軍事應用到社交媒體和政治等領域的使用和潛在濫用。除此之外，用於訓練人工智能的算法和數據也可能會引入新的偏見，或使現有類型永久化和制度化。其他關鍵問題還包括數據隱私和個人信息的使用、網絡安全以及可能被用來操縱選舉結果或實施大規模欺詐的造假行為。儘管存在這些挑戰，但如果政策制定者和企業迅速而明智地採取行動，抓住其全部利益，並減輕不可避免的風險，人工智能就能為我們所有人帶來巨大的價值。
人工智能時代裡的個人隱私
算法的發展使得一些公司能夠從我們過去、現在和未來的行為中獲利。Facebook和其他科技公司對數據的使用和濫用終於引起了官方的關注。隨著個人數據成為世界上最有價值的商品，我們面臨的最緊迫的一大問題就是數據問題。可以說，數字平臺已經比我們更好地瞭解我們的偏好，並能促使我們以產生更多價值的方式行事。
我在此至少看到有兩個問題：首先是隱私問題。計算機比人更擅長識別面孔——這是10年前的情況，而且人工智能讓其變成可能。這類技術有幾萬種應用機會，然而被濫用的機會甚至會更多。現在，有些軟件可以從社交媒體評論甚至我們聽的音樂類型中預測政治觀點，這讓我感到非常不舒服。我們需要決定哪些方面可以接受，哪些不能，並採取相應的行動。
第二是數據問題。數據困境很有趣，為了能夠利用人工智能提供的機會，我們需要用信息“喂”它，也就是用我們的數據為它提供信息。但與此同時，我們就失去了對數據的控制。人工智能只能在我們提供數據的情況下工作。我們還不知道如何面對這個問題。我們需要弄清楚我們的社會可以接受什麼，不可以接受什麼，並讓人工智能找到一種可以被接受的方式生存。我們可能需要妥協，我們必須得放棄成長過程中的隱私觀，但這當然不意味著我們應該放棄更多的東西。
考慮到對數據隱私和濫用的高度關注，很多人對數據共享的舉措持謹慎態度。這些擔憂是合理的，但我認為，建立嚴格的框架和更系統的數據協作方法是解決這些問題的最佳方法。
兩個平臺，兩個世界
各個國家的科技發展水平是不一樣的，而且有些國家還在對其他國家設置一些障礙。所以，在某種程度上，我認為我們已經出現了“兩個平臺，兩個世界”的局面。許多在中國家喻戶曉的互聯網和科技公司在西方並不為人所知。阿里巴巴（Alibaba）和百度（Baidu）幾乎無人知曉；華為（Huawei）因手機而聞名；西方沒有人用微信。而西方科技巨頭（谷歌、Facebook）在中國的影響力非常小。所以我覺得我們已經有兩個系統了。這不一定是壞事，即使偶爾會讓生活有點不方便。
在某些方面，中國在技術應用方面遠遠領先於西方。微信和朋友圈就是一個很好的例子。第一次看到微信的功能時我非常吃驚，它是一個強大得讓人驚人的平臺。西方並沒有這樣的東西。我認為，很公平地說，直到最近，美國才被視為人工智能領域的主要參與者，僅僅是因為其資金規模和水平。中國人工智能在過去30年的崛起確實對美國是個挑戰。世界在變化，下一個十年會是更有趣的。
日漸消失的社會交往
對於“零工經濟”中的工作，有許多合理的抱怨。但是，隨著時間的推移，許多工作將是自動化的，從而消除了移民和受教育程度較低的人的一個重要工作來源。隨著這些工作的消失，社會經濟階層之間以及移民和當地人之間的社會交往也隨之消失。
以優步為例，它為許多移民提供工作。優步熱衷於通過“全球文化和社區活動來加強跨文化學習和理解”來培養“幸福和包容”。但是，儘管以人為中心的信息聽起來確實不錯，但優步現在以及未來的盈利能力有寄希望予自動車輛（AVS）。
駕駛優步不是人們夢寐以求的工作，該公司的司機們發現自己陷入了一場曠日持久的爭取更好薪酬和工作條件的鬥爭。然而，我們應該記住，當所有的交通工具變成無人駕駛時，社會交往就會消失一部分。同樣的擔憂也適用於零售工作，零售業是沒有人夢想的工作，尤其是因為它的工資不高，但現在的無人超市也越來越多。
在這樣一個教師、咖啡師、出租車司機和零售職員都已成為高效機器的經濟環境中，我們如何建立社會關係和發展同理心呢？我們應該認識到，當我們使用技術來消除中間的經濟互動時，什麼才是關鍵。也許有一天，我們需要補貼昂貴、“低效率”的工作，就像我們現在對可再生能源所做的那樣。事實是，我們生活中需要其他人來避免絕望，我們需要與那些不像我們自己的人接觸，以維持我們多樣化的生活。
未來的發展風口
根據目前的發展情況，普華永道會計師事務所估計到2030年，人工智能對全球產出的貢獻將達到15.7萬億美元，超過中國和印度目前GDP的總和。人工智能應用程序最終將被廣泛地嵌入到我們日常生活的各個方面，以至於它們對全球產出的貢獻很可能是互聯網的三到四倍。
未來20年最具潛力和最重要的行業有很多，但最重要的是醫療保健行業。我們都知道人工智能和生物技術的增長潛力巨大，但很少有人考慮過當它們加在一起時會產生什麼影響。考慮一下這兩個領域最近的發展速度，他們的發展速度是十分驚人的。而且，從成本效益的角度來看，生物技術破解人類基因組的成本從2001年的30億美元降低到今天的1000美元。這一過程在十年前需要花費幾個月的時間，但現在可以在不到一個小時的時間內完成。
人工智能技術在很多領域都有應用。可穿戴醫療技術將幫助我們以一種史無前例的方式管理我們的健康和預測疾病。X射線和超聲波掃描技術的人工智能系統發現人類身體的異常，它們能將這項技術應用到世界上目前還沒有類似技術的某些地區。我覺得所有這些都是非常激動人心的——這將是一場變革。我們應該讓技術組合起來併發揮作用，然後決定適當的控制措施。
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