圖靈獎(jiǎng)得主楊立昆：誰將是人工智能的受益者？

人工智能引發(fā)了一系列的問題。它改變了社會(huì)，引起了經(jīng)濟(jì)變革，如同其他任何一項(xiàng)技術(shù)革命一樣，它也創(chuàng)造了新的職業(yè)并使一些職業(yè)消失。誰將是其中的受益者呢？

誰將從人工智能革命中受益？

一些杰出經(jīng)濟(jì)學(xué)家將人工智能視為“通用技術(shù)”，認(rèn)為它將在未來幾十年中不斷傳播并深刻改變經(jīng)濟(jì)生活。我們在歷史上創(chuàng)造的“通用技術(shù)”還有蒸汽機(jī)、電力、計(jì)算機(jī)等。像以前的技術(shù)變革一樣，人工智能也將取代一些行業(yè)。

19世紀(jì)70年代時(shí)，法國有50%的人以農(nóng)業(yè)為生，而這一比例在2019年降至5%。我們適應(yīng)過時(shí)代，現(xiàn)在我們需要再次適應(yīng)。部分就業(yè)人口的技能已無法應(yīng)對社會(huì)的需要，他們必須接受新的職業(yè)培訓(xùn)以適應(yīng)新的工作，或者由社會(huì)來接管他們。

我擔(dān)心目前這種進(jìn)展的加速會(huì)導(dǎo)致越來越多的人失業(yè)，但是專門研究這些問題的經(jīng)濟(jì)學(xué)家給我吃了一顆定心丸。例如，麻省理工學(xué)院的埃里克·布林約爾松（Erik Brynjolfsson）和其他一些經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾斷言，“通用技術(shù)”滲透經(jīng)濟(jì)的速度會(huì)受到工人學(xué)習(xí)如何利用它所需時(shí)間的嚴(yán)格限制，這個(gè)過程需要15～20年。

我不確定人工智能革命是否會(huì)讓所有人受益。深耕于有資質(zhì)的、創(chuàng)新型的、專注于人際關(guān)系或人力資源職位的人更有可能保住工作。

有一件事是可以確定的：人工智能及其應(yīng)用無法參與競爭的東西會(huì)變得更有價(jià)值，這是已經(jīng)得到證明的人類經(jīng)驗(yàn)。自動(dòng)化大幅度降低了制成品的價(jià)格，隨著人工智能在工業(yè)界的滲透，這種趨勢將會(huì)繼續(xù)，甚至加劇，但是服務(wù)業(yè)、手工業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)不會(huì)以相同的方式受到影響。

舉個(gè)例子，我們每個(gè)人都可以花不到兩歐元的低價(jià)或通過訂閱的方式聆聽最喜歡的音樂家的作品，然而如果要欣賞搖滾音樂會(huì)或歌劇，我們就需要支付50～300歐元。區(qū)別在于，獨(dú)特的事物賦予了生命獨(dú)特的時(shí)刻。一頓大餐，參觀自然景點(diǎn)或博物館，聽一場爵士樂音樂會(huì)??我因?yàn)槟軌蜃鲞@些事情而感到高興。我們越來越重視創(chuàng)造力和獨(dú)到的體驗(yàn)，越來越不看重大眾化的產(chǎn)品。在健康、藝術(shù)、科學(xué)、教育、體育等領(lǐng)域的職業(yè)中，感性的方面在未來將占有重要的一席之地。

如何解釋人工智能？

一些悲觀主義者認(rèn)為深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是“黑匣子”，但他們錯(cuò)了。工程師可以深入檢查神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，包括所有的細(xì)節(jié)。誠然，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有數(shù)百萬個(gè)單位和數(shù)十億個(gè)連接時(shí)，似乎很難完全理解它的每一個(gè)決策，但這不正是所有智能決策的特點(diǎn)嗎？

我們不了解讓出租車司機(jī)、工匠、醫(yī)生或航空公司飛行員完成他們的工作的神經(jīng)機(jī)制，更不了解用來尋找松露的狗如何挖掘出芬芳的“黑色鉆石”，但我們相信他（它）們。為什么要對一臺(tái)反應(yīng)更快、不知疲倦、從不分心的機(jī)器提出更高的要求呢？當(dāng)你可以證明它比人類更可靠時(shí)，為什么還要對它產(chǎn)生懷疑呢？

人工智能系統(tǒng)每天做出數(shù)萬億個(gè)決策，其中大多數(shù)都與查找、分類和過濾信息以及一些稍顯無聊的應(yīng)用程序有關(guān)，例如應(yīng)用于照片和視頻的效果。你是否真的愿意花時(shí)間和精力來詳細(xì)了解它們？人工智能的工作能夠帶來令人滿意的效果，這不就夠了嗎？

而且使用沒有深入了解其運(yùn)行機(jī)制的系統(tǒng)是一種常見的現(xiàn)象。許多常用藥物都是通過反復(fù)試錯(cuò)獲得的，而我們對其作用機(jī)制了解甚少。比如，鋰通常被用于治療躁狂抑郁癥，但它的作用機(jī)制至今仍是一個(gè)謎。我們熟悉的且在日常生活中不可被替代的阿司匹林是有史以來使用最廣泛的藥物，它于1897年首次穩(wěn)定合成，可是直到1971年我們才明確其作用機(jī)制。

當(dāng)我們無法完全說明系統(tǒng)的行為時(shí)，那么其市場流通就必須經(jīng)過測試過程，測試的協(xié)議是受控且開放的，例如在藥品進(jìn)入市場之前進(jìn)行的臨床測試，或者用于新飛機(jī)的合格認(rèn)證程序。對于做出關(guān)鍵決策的人工智能系統(tǒng)也必須如此。

另一個(gè)問題：投入實(shí)際應(yīng)用的人工智能是否必須100%可靠？沒有必要。同樣的道理，為什么對人工智能的要求比對其他決策輔助系統(tǒng)的要求更高？醫(yī)學(xué)每天都在使用的測試系統(tǒng)，其可靠性并非完美無缺，但我們不會(huì)質(zhì)疑其有效性。例如，疾病的檢測始終存在一定比例的假陽性和一定比例的假陰性，并且必須在兩者之間進(jìn)行權(quán)衡。如果對檢測結(jié)果有任何疑問，醫(yī)生將無法下診斷。

既然如此，那為什么要對人工智能有更多的苛求呢？我的朋友萊昂·博圖始終認(rèn)為，現(xiàn)代社會(huì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量與存儲(chǔ)方式或網(wǎng)絡(luò)速度一樣，都在以相同的速度呈指數(shù)級(jí)增長。但是，人類處理這些信息的能力并沒有如此迅速的增長，在某些時(shí)候，人類的大多數(shù)知識(shí)將由機(jī)器從數(shù)據(jù)中提取并存儲(chǔ)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)我們總可以輕松提出建議，無論建議的程度是深還是淺。我們需要做的是進(jìn)行靈敏度分析，以便找到能夠改變決策的最小輸入干擾。

幾個(gè)世紀(jì)以來，人類已經(jīng)習(xí)慣自己的生理和心理能力被其他工具超越了：打磨過的石頭和刀具比牙齒更堅(jiān)硬；耕畜、拖拉機(jī)和挖掘機(jī)比我們的體力更強(qiáng)；馬、汽車、飛機(jī)比我們的雙腳移動(dòng)得更快；計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度比人腦更快。技術(shù)發(fā)現(xiàn)提升了我們自身的能力，機(jī)器智能也將延展人類智能。

就像其他技術(shù)革新的時(shí)代一樣，人工智能正在顛覆我們的時(shí)代。于我而言，我相信人工智能具備大大改善我們生活的能力，但我也相信它有制造問題的能力。對認(rèn)識(shí)自我的渴望驅(qū)動(dòng)著我們對機(jī)器智能的探索與追尋，對人工智能的研究和對人腦的研究相輔相成。因此，人工智能也是未來幾十年我們要面臨的一項(xiàng)巨大的科學(xué)技術(shù)挑戰(zhàn)。

楊立昆（Yann LeCun） | 文

楊立昆是圖靈獎(jiǎng)得主、Meta首席人工智能科學(xué)家。

內(nèi)容發(fā)布于楊立昆《科學(xué)之路》一書，本文有編輯刪減。

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本文同步發(fā)表于《信睿周報(bào)》第167期

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