围绕人工智能的夸大其词,在很大程度上源于技术鼓吹者和自私自利的投资者对它的宣传。谷歌的首席执行官桑达尔·皮查伊宣称人工智能“可能是人类从事过的最重要的事情”。考虑到人工智能对谷歌商业模式的重要性,他会这么说。
有些人甚至认为,人工智能是人类根本问题的解决方案,包括死亡,我们最终将与机器融合,成为一股不可阻挡的力量。发明家兼作家雷•库兹韦尔(Ray Kurzweil)曾有过著名的论断,即这种“奇点”最早将在2045年出现。
围绕人工智能的歇斯底里来自类似的来源。物理学家斯蒂芬•霍金(Stephen Hawking)和亿万富翁、科技企业家埃隆•马斯克(Elon Musk)等人警告称,人工智能对人类的生存构成了威胁。末日论者认为,如果人工智能没有毁灭我们,那么它至少会通过工作自动化造成大规模失业。
人工智能目前的现实情况非常不同,尤其是当你看到自动化的威胁时。早在2013年,研究人员估计,在接下来的10到20年里,美国47%的工作岗位可以实现自动化。6年后,我们看到的不是大规模失业的趋势,而是美国失业率处于历史低点。
欧盟面临更多的失业威胁。但过去的证据表明,情况并非如此,因为1999年至2010年间,自动化创造的就业岗位比欧洲多出150万个。
人工智能甚至没有提高发达经济体的生产率。例如,在金融危机之后的10年里,英国的劳动生产率增速为1761年以来的最低平均水平。有证据表明,即使是全球超级企业,包括人工智能领域的顶级投资者,以及其商业模式依赖于it的企业,如谷歌、Facebook和亚马逊,也没有提高生产率。这与人工智能将不可避免地提高生产率的说法相矛盾。
那么,为什么人工智能的社会转型效应没有实现呢?至少有四个原因。首先,人工智能在经济中扩散的速度比大多数人想象的要慢得多。这是因为目前大多数人工智能基于从大量数据中学习,对于大多数公司来说,要生成足够多的数据来提高算法的效率,或者仅仅是负担得起雇佣数据分析师,都是特别困难的。人工智能缓慢扩散的一个表现是“伪人工智能”的使用越来越多,在这种情况下,企业似乎使用在线人工智能机器人与客户互动,但实际上这是一个人在幕后操作。
第二个原因是人工智能创新越来越难。机器学习技术推动了最近的进步,可能已经产生了最容易达到的成就,现在似乎正在经历回报递减的过程。正如摩尔定律所描述的那样,计算机硬件能力的指数级增长也可能即将结束。
与此相关的事实是,大多数人工智能应用程序并没有那么具有创新性,人工智能主要用于微调和颠覆现有的产品,而不是引入全新的产品。例如,嘉士伯正在投资人工智能,以帮助提高啤酒质量。但它仍然是啤酒。Heka是一家美国公司,生产一种内置人工智能的床,帮助人们睡得更好。但它仍然是一张床。
第三,大多数西方国家的消费者需求增长缓慢,使得大多数企业投资人工智能变得无利可图。然而,在讨论人工智能的影响时,几乎从未考虑过这种需求限制,部分原因是,有关自动化将如何影响经济的学术模型,主要关注劳动力市场和/或经济的供应面。
第四,人工智能本质上并不是为一般应用而开发的。人工智能的创新主要集中在视觉系统上,最终目标是用于无人驾驶汽车。然而,这类汽车最引人注目的是它们没有出现在我们的道路上,而技术限制意味着,它们可能会在很长一段时间内保持这种状态。需要新思维
当然,人工智能在过去的小影响并不排除未来更大的影响。人工智能领域的意外进展仍可能导致“机器人末日”(robocalypse)的到来。但它必须来自另一种人工智能。我们现在所说的“人工智能”——大数据和机器学习——并不是真正的智能。它本质上是相关分析,在数据中寻找模式。机器学习产生的是预测,而不是解释。相比之下,人类的大脑是讲故事的设备,产生解释。
由于大肆宣传和歇斯底里,许多政府正争相制定国家人工智能战略。国际组织正争先恐后地采取行动,召开会议,发布关于未来工作的旗舰报告。例如,联合国大学政策研究中心(United Nations University Centre For Policy Research)称,人工智能正在“改变地缘政治秩序”,更令人难以置信的是,“智能机器和人类之间的力量平衡已经出现了变化”。
这种关于人工智能当前和不久的未来状态的“疯狂”辩论,既威胁到人工智能的军备竞赛,也威胁到令人窒息的监管。这可能会导致不适当的控制,而且会失去公众对人工智能研究的信任。它甚至可能加速另一场人工智能的寒冬——就像上世纪80年代发生的那样——在经历了一段令人失望的时期后,人们对人工智能的兴趣和资金会消失几年甚至几十年。这一切都发生在这个世界需要更多而不是更少技术创新的时代。
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