12年後，人工智慧和人類會是什麼樣？這是900位專家的看法

整理 | 太浪

有分析師預計，到2030年，在複雜的數字系統中，人們將更加依賴於網路人工智慧。 有人說，隨著對這些網路工具的廣泛使用，我們將繼續沿著歷史的軌跡生活地更好。也有一些人說，對人工智慧和相關係統的日益依賴，可能會讓我們遭遇更多困難。

你認為，到2030年，先進的人工智慧和相關技術系統最有可能增強人類的能力並賦予他們權力嗎？也就是說，大多數時候，大多數人會比現在過得更好嗎？還是說，先進的人工智慧和相關技術系統最有可能削弱人類的自主權和能動性，以至於大多數人不會比現在過得更好?

在皮尤研究中心和伊隆大學的互聯網創想中心於 2018 年夏天進行的一次專家調查中，大約有 979 名技術先驅、創新者、開發者、商業和政策領袖、研究人員和活動家回答了這個問題。

大約有 979 名受訪者的答案包括：

63% 的人認為大多數人會過得更好；

37% 的人認為大多數人不會過得更好；

25 名受訪者沒有選擇任何一個選項；

調查報告還對受訪者提出了這樣的問題：「你為什麼選擇這個答案，並描繪 2030 年人機/人工智慧協作將如何運作的願景。請舉例說明典型的人機交互在特定領域是什麼樣的，例如工作場所、家庭生活、保健環境或學習環境中。為什麼？你的希望或恐懼是什麼？可以採取什麼行動來確保最好的未來?」

專家們預測，網路人工智慧將會增強人類的效率，但也會威脅到人類的自主性、能動性和能力。 他們談到了廣泛的可能性；計算機可能在諸如複雜的決策、推理和學習、複雜的分析和模式識別、視覺敏銳度、語音識別和語言翻譯等任務上匹敵甚至超過人類的智力和能力。 他們說，在社區、汽車、建築物和公用事業、農場和業務流程中的「智能」系統將節省時間、金錢和生命，並為個人提供機會，去享受更加個性化的未來。

許多人的樂觀言論集中在醫療保健和許多人工智慧應用上——這些應用能夠幫助診斷、治療患者或幫助老年人過上更充實、更健康的生活。他們還對人工智慧在廣泛的公共衛生計劃中的應用充滿熱情，這些計劃圍繞著可能在未來幾年中獲得、從個人基因組到營養等各個領域的大數據所構建。此外，一些專家預測，人工智慧將助推期待已久的正規和非正規教育系統的變革。

然而，大多數專家，無論他們是否樂觀，但是都對這些新工具對人類基本要素的長期影響表示擔憂。在這次非科學調查中，所有的受訪者都被要求詳細說明他們認為人工智慧會讓人們過得更好或更糟的原因。許多人都有深切的擔憂，也有很多人提出了解決問題的途徑。

本報告長達 123 頁，筆者對報告的主要內容進行了整理，以饗讀者：

一、大家的擔憂主要集中於以下5個方面：

1.個人正在失去對生活的控制

數字生活關鍵方面的決策被自動過渡給了由代碼驅動的「黑匣子」。人們缺乏輸入，也不了解工具是如何工作的。他們犧牲了獨立性、隱私權和選擇權；他們無法控制這些過程。隨著自動化系統變得越來越普遍和複雜，這種影響將進一步加深。

2.數據濫用

大多數人工智慧工具現在和將來都掌握在追求利潤的公司或追求權力的政府手中。價值觀和道德規範往往沒有被納入數字系統，讓人們為自己做決定。這些系統是全球聯網的，不容易管理或控制。

3.失業

基於代碼的機器智能的效率和其他經濟優勢將繼續干擾人類工作的各個方面。一些人預計新的就業機會將會出現，另一些人則擔心大規模失業、經濟分化加劇以及包括民粹主義起義在內的社會動蕩。

Relationship Economy eXpedition 的創始人傑里·邁克爾斯基說：「我們還遠未達成一個更好的社會契約。在一個更加公正的世界裡，人工智慧可能會帶來烏托邦。然而，許多力量正把我們推向相反的方向。 1）企業正在竭盡全力裁減全職員工，因為他們會生病、脾氣暴躁、需要退休金、需要加薪，而軟體卻變得越來越好、越來越便宜。無產者將會增多。2）軟體就像食肉菌：被它吃掉的任務會從就業市場上消失。與以往的技術飛躍不同，這次技術飛躍所導致企業解僱員工的速度比重新培訓和重新僱傭員工的速度更快。3）我們的安全網路很糟糕，我們對人類動機的信念很糟糕。4）消費主義仍然驅動著慾望和期望。」

4.個體認知、社交和生存技能的降低

許多人認為人工智慧可以增強人的能力，但也有一些人認為恰恰相反——人們對機器驅動網路的依賴程度日益加深，將會削弱他們獨立思考、獨立於自動化系統採取行動以及與他人進行有效互動的能力。

5.大混亂：自主武器、網路犯罪和武器化信息

公民將更加脆弱，例如暴露於失控的網路犯罪和網路戰中。

一些人預測，由於自主軍事應用的加速增長以及對使用武器化信息、謊言和宣傳危險地破壞人類群體的穩定，傳統社會政治結構將進一步受到侵蝕，並可能造成重大的生命損失。 一些人還擔心網路犯罪分子會侵入經濟系統。

二、針對AI的負面影響，大家給出了怎樣的解決方案？

1.促進跨國界和利益相關群體之間的合作。

為人類最大利益服務的數字合作是當務之急。必須設法使世界各地的人達成共識和協議——聯手促進能被廣泛接受的方法的創新，以解決邪惡的問題、維持對複雜的人類數字網路的控制。

威康信託基金會的數據與創新部門主管丹尼爾·米哈伊洛夫說：「我認為， 2030 年，人類和人工智慧間會形成良好的互動。在我的領域——健康領域——大數據分析和基因組學的進步在創造個性化藥物、改善診斷、治療和研究方面具有巨大的潛力。 雖然我對人類適應、學習和進化的能力持樂觀態度，但技術創新並不總是一帆風順。在這一點上，我們可以從以往的技術革命中吸取經驗。例如，(英格蘭銀行首席經濟學家)安迪?霍爾丹正確地指出，在 19 世紀，最初的『勒德分子』感到不滿，有合理的理由。他們遭遇了嚴峻的失業潮，需要一代人的時間才能創造出足夠的工作崗位以彌補失去的工作崗位。

這提醒我們，新技術的引進會讓一些人從中受益，而另一些人則會受到傷害。為了抓住未來的機遇，我們需要認識到這一點，並做好充分的應對措施，例如，資金充足的成人教育計劃。

同樣重要的是，專家、媒體和公眾之間要坦誠地對話，討論如何將我們的個人數據用於社會公益項目（如醫療保健），既考慮行動的風險（如對隱私的影響），也考慮不行動的機會成本。事實上，今天的技術可以挽救世界各地喪失在衛生系統中的生命，更不用說 2030 年的技術了。」

2.制定政策，確保人工智慧的發展將用於增進人類的共同福祉和共同利益。

採用「登月者心態」，建立包容、分散、「充滿同理心」的智能數字網路，確保技術符合社會和道德責任。一些新的監管和認證程序將是必要的。

一位來自北美的研究科學家寫道:「立法是確保社會利益分配的主要機制，但是立法的車輪卻行進緩慢。儘管人工智慧/自動化的好處會很快惠及那1%的人，但其他民眾想要感受到好處，將需要更長的時間。而且這隻有在我們的代表領導人有意制定強有力的社會和財政政策的情況下才會實現。

例如，人工智慧將節省數十億美元的勞動力成本，同時也削減了勞動力在與資本談判中的議價能力。任何使用人工智慧技術的公司都應該被課以重稅，這些錢將用於強有力的社會福利項目，如就業再培訓和聯邦就業項目。 另一個例子是，任何公共資助的人工智慧研究都應該被禁止私有化。公眾應該從自己的投資中看到回報。不要讓人工智慧重蹈大型製藥公司利用公開許可的《貝多法案》的覆轍。」

「知識貼士：1980 年 12 月，美國國會通過了著名的《貝多法案》，該法案旨在通過激勵美國聯邦資助的大學科研成果向產業部門的轉移，促進產業技術創新和國家經濟發展。經過二十多年的實踐，該法案取得了顯著成效。但與此同時，該法案也引發了美國大學技術轉移領域的激烈爭論，社會對其質疑聲此起彼伏。一些批評家認為，《貝多法案》給美國創新系統帶來了不利影響，改變了公共研究事業的性質。斯坦福法學院的馬克·雷姆磊教授從大學學術發展的角度指出：《貝多法案》對大學的發展產生了一定的負面影響，即大學在制定許可優先項目中太注重短期應用性研究價值，過分追求高新技術的獨佔性許可，從而限制了新技術知識更廣泛的傳播和流動，未能充分發揮大學的社會公共服務職能。（參考資料來自科學時報）」

西東大學（Seton Hall University）的總經理馬克?馬本寫道：「為了確保人類精神在一個由人工智慧管理和統治的世界中蓬勃發展，我們需要改變當前的工作觀念。 對於一個大多數社會和經濟利益來自於傳統工作的全球經濟體系而言，這是一項艱巨的任務。由於經濟不平等和工作性質的變化，我們已經看到民主制度的衰落和威權主義的抬頭。如果我們現在不開始為人工智慧導致就業完全中斷的那一天做打算，這種壓力可能會導致政治不穩定、暴力和絕望。通過提供滿足人類基本需求和鼓勵重新定義工作的政策可以避免這種情況，但政治家、政府、企業和經濟精英迄今為止的表現，讓我對他們領導我們完成這一轉變的能力缺乏信心。」

一些受訪者表示，無論社會如何團結起來解決人工智慧問題，仍然會出現問題。

一位汽車行業的開源技術專家寫道，「我們必須擁有獨立的人工智慧系統，這些 AI 系統必須對數據的訪問進行嚴格把控，要有明確的治理，讓個人數據擁有被遺忘權。」

一個主要地區互聯網註冊中心的主任說,「政府適當監管先進技術的能力跟不上這些技術的發展。這使得許多技術在沒有足夠的通知、分析、審查或監管以保護公民利益的情況下（ Facebook 就是一個典型的例子）向前發展。」

一位來自矽谷的大學教授說，「如果不把技術進步不納入到一個整體的、生態可持續的、政治上公平的社會願景中，它們只是服務於封閉和特定的社區。」

3.改變經濟、政治和教育系統的優先順序，使人類在「與機器人的競爭」中保持領先地位。

一些專家建議，制定政策、法規或道德和操作標準，應該將企業和政府的優先事項轉移到全人類的進步上來，而不是利潤或民族主義。他們敦促主要的組織改進他們的做法，並確保人工智慧的進步旨在為所有人服務，不論經濟階層。

全球網路開發研究機構Packet Clearing House的執行董事比爾·伍德科克評論說：「從短期、務實的角度來看，學習演算法將通過自動完成諸如導航、遞送包裹和購物等大量任務來節省人們的時間。但只要人工智慧的主要應用是從人們身上榨取更多的錢，那戰術上的勝利就會帶來戰略上的損失，因為這與我們作為一個物種的利益相悖——犧牲其他所有人的利益幫助少數人致富。利用人類心理弱點向我們推銷東西的人工智慧，是我們第一次創造出的早於我們人類這個物種的東西。從根本上來說，這是一個糟糕的主意，需要監管，它就像可以自我複製的生物武器一樣。」

三、人類和人工智慧如何在未來十年共同發展？

大多數受訪者表示，由人工智慧驅動的自動化系統已經在改善他們工作、娛樂和家庭生活，他們預計，這一趨勢會在未來十年持續下去。儘管他們擔心人工智慧進步帶來的負面影響，但他們希望隨著網路化的智能系統徹底改變一切——從最緊迫的專業工作到數以百計的「日常生活」的方方面面。

1.人工智慧將融入生活的方方面面，提高效率、增強人的能力。

隨著人工智慧工具的不斷發展，它們會為更多人做更多事，許多權威專家都對其未來的發展前景表示樂觀。

《帶有人類道德偏見的守門演算法》一書的作者、荷蘭蒂爾堡大學人工智慧助理教授馬丁?范?奧特羅寫道：「儘管我看到了許多關於人工智慧的倫理問題，潛在的問題——尤其是權力失衡/濫用 AI（甚至沒有開始出現奇點問題和失控的人工智慧），但我認為人工智慧會讓大多數人的生活變得更好，尤其是看好到 2030 年的短期前景，因為人工智慧的不良影響可以被大多數人視為主要是『好』的。例如，劍橋分析公司的案例向我們展示了，市場經濟條件下，現代社交網路巨大的隱私問題，但總體而言，人們重視 Facebook 提供的非凡服務，這些服務旨在改善交流機會、分享能力等等。」

受訪者蒂姆?摩根沒有提供具體的細節，他表示：「未來 12 年，人類與人工智慧的合作將通過尋找解決持續性問題的新方法，來改善整體生活質量。我們將使用這些自適應演算法工具在各行各業和研究領域進行全新的探索，比如材料科學、生物技術、醫藥、農業、工程、能源、交通等。……這超越了可計算性，進入到人際關係範疇。人工智慧開始理解和使用人類的情感語言。

情感計算的潛力包括提高生產率的自適應界面、在機場和其他聚集場所實行安全監控預防犯罪、『寵物』伴侶對它們年邁的主人進行監控，並與之進行互動，以改善他們的健康和性情。是否會有看不見的危險或後果?答案是肯定的。這就是我們工具模式。我們發明它們，使用它們來改善我們的生活，然後在發現問題的時對它們進行改進。人工智慧也不例外。」

一家提供營銷解決方案的機構的數據分析師表示，「假設已經制定了政策以防止濫用人工智慧，並有計劃為那些可能失業的人找到新工作，那麼人工智慧集成/一體化就有很大的潛力。 到 2030 年，大多數人工智慧將被用於市場營銷，由於個性化廣告和推薦的狂轟濫炸，人工智慧將會比其他任何東西令人討厭。

人工智慧的其餘用途將是集成到跨職業領域、更繁瑣和具有重複性的任務中去。這將會為人類省出更多時間投入到長期、深入的任務中去，使社會得到進一步發展。例如，人工智慧可以被訓練從調查、評論、文章中識別和編纂定性信息，其速度和數量也會遠遠超過人類團隊。

讓人工智慧執行這些任務，可以讓分析師有更多時間分析數據以獲取趨勢和信息，然後用這些信息更快地做出更明智的決策，並縮短周轉時間。小的產品故障可以在產品普及之前得到解決，科學家可以每半年提交一次環境變化報告，而不是每年或每兩年提交一次。」

有些人認為，到 2030 年，不會有太大變化。

丹尼爾·伯寧格是一位互聯網先驅，他曾在 Verizon、惠普和美國宇航局領導了首次 VoIP 部署，目前是語音通信交換委員會(VCXC)的創始人，他說，

「那些宣稱人工智慧將超越人類智能、倡導機器人崇拜的傑出人物想像，計算能力指數級的提高，會將科幻小說中的機器變為現實。谷歌、 Facebook、亞馬遜、特斯拉等公司都依賴於對這種機器主導地位的炒作來銷售無限規模的產品，這讓他們獲得了巨大估值。

像所有炒作一樣，假裝現實不存在並不會讓現實消失。摩爾定律並沒有把未來拱手讓給機器，因為人類對地球的主宰並不歸功於計算。任何授予機器自主權的路線圖都包含『奇蹟』這一步驟。你不能把一塊木頭變成一個真正的男孩。人工智慧僅僅是『模仿』人類活動。在這些模型的開發過程中，再多的改進也不能把『模型』變成『事物』。機器人崇拜通過摧毀人類潛力和能力的廣度來證明其合理性。

它通過『否認主義』運作，擁護者否認任何他們無法模仿的東西的重要性。特別是，超級人工智慧需要假裝人類的意志和意識不存在。人類仍然是一切意圖的來源和所有結果的判斷者。從意圖到結果，機器僅僅提供了便利和效率。自動化的非人性本質以及人類智能規模的不經濟性已經引發了令人頭疼的問題，這表明，另一個人工智慧的冬天將在 2030 年前到來。」

2.人工智慧將優化和改善人們的生活。

該樣本中，充滿希望的專家普遍期望人工智慧能夠優化、增強和改善人類活動和經驗。他們說，這將節省時間，並將通過改善健康狀況、減少風險和貧困來拯救生命。他們希望這能刺激創新，拓寬機會，提高人與人之間經驗的價值，使人的力量變得更強，並提高個人對生活的總體滿意度。

3.一些人預測，會有新的工作或解決方案出現,而另一些人則對大規模失業和社會分崩離析深感憂慮。

（1）對人工智慧和工作前景持積極態度的受訪者的觀點有：

新澤西理工學院社交互動實驗室主任、人機交互專家 Yvette Wohn 評論道，「人工智慧將自然地融入我們的日常生活。儘管人們擔心計算機會取代人類的工作，但最好的情況是，技術增強人類的能力，並做人類不喜歡的工作。智能農場和相互連接的分配系統有望消除城市食物沙漠，使不適合農業生產的地區實現糧食生產。人工智慧還將更好地將人連接起來，並為處於危機中的人提供直接支持。」

一位在美國一所主要科技大學裡工作的計算機科學專業的教授寫道：「到 2030 年，我們應該期待人工智慧、以及由人工智慧和網路帶來的網路和其他技術進步，例如，有說服力的、激勵性的技術的發展，能夠以多種方式改善工作場所，不再僅僅是用機器人取代人類。」

一位匿名者表示：「人工智慧可以大大改善可用性，進而從技術中獲利。 如今，許多強大的技術工具需要詳細的專業知識，而人工智慧可以將更多的技術工具帶給更大範圍的人群。」

（2）擔心人工智慧影響工作的受訪者的觀點有：

如果不儘快採取措施開始適應人類就業機會大幅減少的未來，人工智慧對社會經濟的未來有潛在的負面影響。其他許多受訪者也對此表示擔憂。

亞利桑那州立大學社會技術副教授亞歷克斯·哈拉維斯寫道，「人工智慧可能會在未來 10 年裡迅速取代許多工人，因此，短期內，將會對社會和經濟層面產生一些潛在的重大負面影響。」

芝加哥大學管理與通信應用科學學院通信系教授 Uta Russmann 說：「許多人將不會從這一發展中受益，因為機器人會做好自己的工作。不會減少對藍領工人、在超市貨架上工作的人的需求，但就業市場不會為他們提供其他選擇。隨著對高技能和高收入人才需求的增加，對低技能工人的需求的大幅減少，貧富差距將會擴大。」

《全球勞動力: 組織的官僚模式》一書的作者、威斯康星大學麥迪遜分校教授 A. Aneesh 回應道：「正如美國作為一個國家更富裕一樣，自動化使大量勞動人民落在後面，人工智慧系統有可能以類似的方式使服務部門自動化。 除非福利國家捲土重來，否則很難看到總財富的增加會為社會底層帶來任何有意義的收益。」

Feel The BenefIT 網站的創始人、數字可用性和可訪問性顧問格里?埃利斯回答說：「在世界上較富裕的地區，技術的發展和應用速度要遠遠快於較貧窮的地區，因為較貧困地區通常負擔不起新技術。人工智慧不能作為一種獨立的技術，而是與增強現實、機器人、虛擬現實、物聯網、大數據分析等融合技術相結合。

據估計，到 2030 年約 80％ 將完成的工作尚不存在。技術含量低、重複性強的工作遷移到貧窮國家的原因之一是低廉的勞動力成本，但人工智慧與機器人的結合，會從事許多此類工作。

綜合所有這些原因，地球上大部分生活在欠發達國家和發展中國家的人很可能被技術發展甩在身後。除非在設計人工智慧相關技術時考慮到殘疾人的需求，否則，他們也會被甩在身後。（或者我應該說『我們』，因為我是盲人）。」

4.人們對拯救、延長和改善許多生命寄予厚望，同時，對濫用職權和貧富差距感到擔憂。

許多專家對醫療保健和延長壽命的持續性進展寄予厚望。他們預測，各種工具的使用率將會提升，包括能夠進行基本檢查而無需訪問診所、減少醫療差錯以及更好更快地識別風險和解決方案的數字代理。他們還擔心，那些能夠負擔得起尖端工具和治療的人與那些條件較差的人之間的醫療保健差距可能會不斷拉大。他們還對可能出現的數據濫用表示擔憂，例如拒絕保險，或者是為特定人員或程序提供保險或福利。

人們擔心，在獲得最佳醫療服務方面的不公平現象仍將存在，也擔心私人醫療數據可能被用來限制人們的選擇，這削弱了人們對醫療保健未來的總體希望。

5.教育的未來: 人們對先進的適應性和個性化學習寄予厚望，但也有些人懷疑是否會有任何重大進展，並對數字鴻溝感到擔憂。

在過去幾十年里，專家和業餘愛好者都預測，互聯網將對教育產生巨大的影響。其中許多希望並沒有達到預期的效果。一些受訪者表示，人工智慧的出現可能促進這些變化。他們希望看到更多可選擇的適應性和個性化學習解決方案，包括數字代理或「人工智慧助手」，以加強學生與教師間的互動、提升效率。

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