人工智慧特別報道

人工智慧在今天所引發的很多擔憂與兩個世紀前人們對機械化的擔憂如出一轍。認為未來可能出現大範圍失業和邪惡AI的威脅論層出不窮，但更樂觀的可能往往被忽略了——變化已經在多個領域發生，AI很有希望從交通、人機交互、物聯網、醫療科研等方面顯著改善我們現有的世界。

《經濟學人·全球商業評論》七月刊將推出人工智慧特別報道，從技術、職場、教育、公共政策和倫理角度深入剖析新時代「機器問題」的應對之策。今天帶來專題結語，歡迎閱讀免費文章《回答機器問題》

」

結論

回答機器問題擁有人工智慧的未來一瞥

最初的機器問題曾看似那麼地重要和緊迫，最終自己解決了。曾有很多人，如大衛·李嘉圖（David Ricardo）表達過擔憂，「機器替代勞動力……可能會讓人變得冗餘無用。」然而機械化的總體結果實際上創造了史無前例的大量就業機會。機器讓每個工人的產量提高，降低了眾多商品的價格，從而提升了需求，需要的工人也更多了。人們為管理機器創造出了全新的崗位。隨著企業規模變大，需要更多管理者、會計和其他支持人員。鐵路、電報和電氣化的到來也催生了眾多以前從未想像過的全新行業。

誠然，這些都非一日之功。工業化導致了廣泛的勞動力市場劇變，一些工作崗位消失，另一些崗位完全改頭換面，還有一些全新崗位出現。工廠條件堪憂，經濟增長的成果在數十年後才體現為工人薪酬的大幅提高——這一延遲被稱為「恩格斯停頓」。

對失業問題的擔憂轉而讓位於對就業條件更廣泛的爭論，這刺激了社會主義和共產主義理念的興起，也造就了現代工人運動。到19世紀末，機器問題已逐漸淡化，因為答案顯而易見。1896年，美國經濟學家亞瑟·哈德利（Arthur Hadley）對當時的觀點做了明確的闡述，他觀察到機械化不僅沒有削減就業機會，反而「在機械帶來改變最大的行業里」帶來了「就業機會的顯著增加」。

這在今天對我們有什麼啟示呢？歷史從來都不完全相似，但仍可資鏡鑒。人工智慧在今天所引發的很多擔憂與兩個世紀前人們對機械化的擔憂如出一轍。19世紀工業化的進程顯示，工作崗位將被重新定義，而不是被毀滅；新行業將會誕生；工作與休閑方式將脫胎換骨；教育和福利體系必將隨之改變；地緣政治和監管也都會受到影響。

在很多方面，對人工智慧（AI）的兩大爭論——它是否會削減就業，是否會毀滅人類——事實上是對於改變速度的爭論。如果你認為AI發展速度飛快，堪比人類智力的通用人工智慧（AGI）即將實現的話，你就更容易擔心意想不到並且廣泛發生的失業，以及技術也許會突然失控。然而，看起來更可能的情況是AI將會穩步發展，其在未來一二十年產生的影響雖大，卻不可與社會從以農業為主轉向以工業為主的劃時代轉變同日而語。

AGI很可能還要一二十年才能實現，也許更久。因此，對它也許能做什麼、也許不能做什麼以及人類社會應該如何應對的爭論還完全停留在理論上。所以本期特別報道主要關注較近期AI的實際影響。這些影響可能是電腦更廣泛、更快速地進入工作場所和日常生活，要求人們比現在更快更頻繁地提升技能。如果教育體系得以升級並愈加靈活——這個進程已經開始——那麼以上的變化是完全可以適應的。

目前，爭論中佔優勢的觀點比較悲觀，認為未來可能出現大範圍失業和惡魔AI。更樂觀的可能——AI可顯著改善我們的世界——往往較少引人注意。這裡舉三個例子：首先，AI可以改變交通和城市生活，這會從無人駕駛汽車開始。如果隨時都能招到一部車，人們就無需自己擁有汽車，極大地減少路上行駛車輛的數量，基本消除道路交通事故死亡。污染水平也會降低，以前用於停車場的空間可以重新改造成公園、住房和自行車道，城市環境將煥發新生。

其次，AI很快可以讓人們與各式各樣的物品對話，最明顯的就是他們的家和汽車，就像電影《星際迷航》中人們與一台沒有實體的電腦對話一樣，而且還能與企業及其他組織的AI化身、信息服務、AI顧問和家教等進行交流。各種AI驅動的個人助理——如Alexa、Cortana、Siri和Viv——已經開始搏位爭寵，並有可能和它們之前的瀏覽器和觸屏技術一樣，成為與計算機互動和獲取信息的重要新途徑。僅通過語音與計算機互動並不總是最好的方式，所以這種人機對話往往伴以圖形（可能是以疊加在視野上的「增強現實」形式）。同時，通過為使用不同語言的人們提供實時翻譯，AI還具有促進交流的巨大潛力。這項技術的基礎版本已經存在，未來還將不斷完善。

不知疲倦的助手

第三，AI可以助力科學和醫療研究，產生巨大影響。Deepmind的德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）說：「最讓我感到振奮的是利用AI幫助我們加速取得科學突破。」他認為，從癌症研究到氣候變化的各個領域裡，AI都可擔任不知疲倦的研究助理，通過篩選數據、閱讀成千上萬的科研論文、提出假設或指出值得研究的關聯關係，幫助科學家解決問題。IBM已在這一領域展開工作，利用其沃森（Watson）AI技術分析大量醫療數據。深度學習將被用於分析英格蘭國民保健署（NHS）中正在進行的「十萬基因組」項目中的數據。同樣的技術還可以幫助物理學家篩選粒子對撞機中的海量數據，以便獲得新的發現。

過去多年裡AI進展緩慢，令人倍感挫敗，諷刺的是如今許多人卻認為它發展太快了。然而清醒的認識應該是歡迎AI，而非懼怕它。在18世紀40年代，約翰·斯圖爾特·密爾（John Stuart Mill）寫道：「機械發明最終讓勞工受益的證據……從今以後將被視為確鑿無疑。」對於AI帶來的好處，未來的某位經濟學家也許會說同樣的話，而且不只是對勞工，而是對每一個人。

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