从本质上讲，“人工智能”可能是一种危险的信念，它不承认人类的存在。
如今，在科技和外交政策领域，有些西方人最担心的就是中国在人工智能竞赛中占据所谓的优势。他们通常的说辞是这样的：如果没有对数据收集的限制，并且有能力调配更大的资源用于此，中国人将超过西方。而且，AI渴望获得越来越多的数据，但西方人更坚持个人隐私。所以，这是西方人负担不起的“奢侈品”。但是，无论哪个世界大国首先通过人工智能实现超人智能，都有可能占据主导地位。
如果你接受这种说法，中国优势的逻辑是强大的。如果这是错的怎么办？也许西方的脆弱性不是源于西方人对隐私的看法，而是源于人工智能本身的想法。
毕竟，“人工智能”一词并没有描述出具体的技术进步。像“纳米技术”这样的术语，是通过引用客观的规模尺度来对技术进行分类的，而人工智能只是引用了我们归类为智能任务的主观尺度。例如，现在Snapchat和Instagram等社交媒体平台上很常见的人脸装饰和“深度伪装”变形，是由一位作者出售给谷歌的初创公司而引入的；这种能力在15年前被称为图像处理，但今天通常被称为人工智能。部分原因在于市场营销。目前，当某种软件被称为“人工智能”时，它将受益于一种神奇的气氛。如果“人工智能”不仅仅是市场营销，那么它最好被理解为许多相互竞争的哲学之一，这些哲学可以指导我们对计算的本质和使用的思考。
“人工智能”的一个明显的替代方案是专注于系统中存在的人。如果一个程序能够区分猫和狗，不要去谈论机器是如何学习看东西的。取而代之的是，谈论人们是如何举出例子，第一次严格地定义“猫”和“狗”的视觉品质。总是有另一种方式来设想任何据称是人工智能的情况。这很重要，因为人工智能的思维方式可能会分散人们对人类责任的注意力。
人工智能可能正在不同的领域取得前所未有的成果，包括医学、机器人控制和语言/图像处理，或者某种谈论软件的方式可能正在发挥作用，作为一种不完全庆祝那些通过改善信息系统而一起工作的人们取得这些成果的方式。“人工智能”可能是对人类未来的一种威胁，就像科幻小说中经常想象的那样，或者它可能是一种对技术的思考方式，使设计技术变得更加困难，以便能够有效和负责任地使用技术。人工智能的想法本身可能会造成一种分流，使一小群技术专家和投资者更容易从广泛分布的努力中获得所有回报。计算是一项基本技术，但人工智能思考它的方式可能是模糊的和功能失调的。
你可以出于各种原因拒绝人工智能的思维方式。其一，你认为人在世界上有特殊的地位，是人工智能最终依赖的终极价值来源（这可以被称为人文主义的反对）。另一种观点认为，没有任何智能，无论是人类还是机器，都不是真正自主的：我们完成的每件事都取决于其他人建立的社会背景，这些人赋予我们希望实现的东西以意义（多元化的反对意见）。不管人们如何看待它，对人工智能的理解都侧重于独立于人类，而不是与人类相互依赖，从而忽略了软件技术的大部分潜力。
当前，支持人工智能的理念已经给我们的经济带来了负担。比如在美国，只有不到10%的美国劳动力正式受雇于科技行业，而在上世纪60年代，在当时处于领先地位的工业部门，这一比例为30%至40%。至少部分原因是，当人们在网上提供数据、行为实例，甚至是主动解决问题时，这并不被认为是“工作”，而是作为某种免费互联网服务的非正式物/物交换的一部分。相反，当企业找到创造性的新方法，利用网络技术，让人们能够提供以前由机器做得很差的服务时，那些相信“人工智能是未来”的投资者却很少注意到这一点，这鼓励了进一步的自动化。这导致了经济的空洞化。
弥合这一差距的一部分，从而减少发达国家劳动力的就业不足，可以扩大西方技术的生产力产出。事实上，正如最近的报道所显示的那样，中国在人工智能方面的最大优势与其说是监控，不如说是一支庞大的影子劳动力，他们积极地为输入算法的数据贴上标签。如果这些工人能够学会理解和改善他们馈入的信息系统，并因这项工作而得到认可，而不是刻意抹去以维持人工智能赖以生存的“忽略幕后的人”的假象，这些工人将变得更有生产力。20世纪70年代和80年代，日本改善丰田生产系统奇迹的核心，就是工人对生产过程的理解，使其对生产率做出了更深层次的贡献。
有些人担心，将数据收集带到公认的商业日光下，将催生一种无处不在的监控文化，对此，我们必须指出，这是这种文化的唯一替代选择。只有当工人得到报酬时，他们才能完全成为公民。赚钱的工人也把钱花在他们选择的地方，他们在社会中将获得了更大的权力和发言权。例如，他们可以获得选择更少工作的权力。 历史上，这就是工人条件得到改善的方式。
定量的技术和经济论据集中在人类价值的中心，这并不令人惊讶。据估计，一个人的全部计算能力比当今世界上所有计算机的总和还要大。随着摩尔定律（Moore 's law）的终结，处理器改进的步伐正在放缓，这种变化在短期内发生的可能性不大。
这种以人为本（中心）的技术方法也不仅仅是一种理论上的可能性。每天有成千上万的人使用视频会议来提供在线的个人服务，如语言和技能指导。像“GitHub”这样的在线虚拟协作空间，就是我们这个时代价值创造的核心。虚拟现实技术和增强现实技术的前景是，它们可以极大地增加可能性，允许更多类型的协作工作在远距离进行。从Slack到维基百科（Wikipedia）、领英（LinkedIn），再到微软的产品套件，生产力软件让以前难以想象的实时协作无处不在。
事实上，最近的研究表明，如果没有人工创建的维基百科，搜索引擎的价值将大幅下降（因为大量搜索的最高结果往往是在那里找到的），尽管搜索服务被吹捧为人工智能价值的前沿例子。（然而，维基百科只是一个破旧的非营利组织，而搜索引擎是我们文明中最有价值的资产之一。）远程协同工作技术正在帮助我们实现在家中工作，以应对当前正在流行的新冠肺炎，它已经成为一个生存的问题，未来的前景是，远程协作可能会变得更加生动和令人满意。
需要明确的是，我们非常热衷于讨论更多的方法，作为人工智能潜力的例证：深度/卷积网络等等。然而，这些技术都严重依赖于人类数据。例如，Open AI非常著名的文本生成算法在数百万由人类创建的网站上进行了训练。来自机器学习领域的证据越来越多地表明，当生成数据的人类积极参与提供高质量、精心选择的输入时，人工智能才可以以低得多的成本进行培训。但是，只有与通常的人工智能态度不同，所有的贡献者，而不仅仅是精英工程师，都被认为是关键的角色扮演者，并得到经济补偿，积极参与才有可能。
一些人工智能爱好者可能会强烈反对我们的观点，认为我们肯定是错的，因为人工智能已经开始在没有人的情况下训练自己。但是，没有人类数据的人工智能只可能处理一小类问题，这种问题可以被精确定义，而不是统计上的，或者基于对现实的持续测量。棋盘游戏，如国际象棋和某些科学和数学问题，是常见的例子，尽管在这些情况下，使用所谓的人工智能资源的人类团队通常比人工智能本身表现得更好。虽然自我训练的例子可能很重要，但它们很少，也不能代表现实世界的问题。
“人工智能”最好理解为一种社会意识形态，而不是一篮子算法。这一思想的核心是，由一小部分技术精英设计的一套技术，可以而且应该成为独立于人类的技术，并最终取代而不是补充，不仅是个人，而且是大部分人类。这些意识形态被认为可以用少数技术精英创造的系统，来取代大多数人的判断/机构是可取的或不可避免的。
令人惊讶的是，西方世界的科技、政治精英却很快接受了这种意识形态。其中一个原因，可能是过去十年对自由民主资本主义制度的信心丧失。政治经济机构不仅在过去几十年里表现不佳，它们还直接推动了高度集中的财富和政治权力的崛起，这种方式恰好与人工智能的提升相一致，以主导我们对未来的愿景。现在，最富有的公司、个人和地区往往是离最大的数据收集计算机最近的公司、个人和地区。除非我们重新想象技术在人类事务中的作用，否则自由民主市场社会的多元愿景将输给人工智能驱动的愿景。
广泛的公民通过各种集体组织积极参与创建技术和数据系统，这提供了另一种有吸引力的世界观。随着各国政府试图在21世纪与多元化的技术竞争，它们将不可避免地面临压力，要求赋予本国公民参与创建技术系统的能力，从而削弱对权力的控制。另一方面，人工智能驱动的冷战只会推动双方在功能失调的技术威权精英中日益集权，这将在暗中扼杀了创新。
套用埃德蒙·伯克（Edmund Burke）的话说，一个人工智能驱动的、基于自动化的反乌托邦要取得胜利，所需要的就是自由民主将视其必然。
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