Google AI 首席科学家李飞飞:AI 不是用来取代人类

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Google AI 首席科学家李飞飞:AI 不是用来取代人类

十年前,人工智慧的讨论还仅限于学术圈,现在却已快速扩散到其他领域。从硅谷到北京的科技公司都押注人工智慧,风投为研发投入数十亿美元的资金,创业公司如雨后春笋般出现。如果我们的时代是下一次工业革命,正如很多人所说,AI 绝对是推动革命的动力之一。

对于像我这样的研究人员来说,这是一个特别令人激动的时刻。十几年前,当我还是一名主修电脑科学的研究生时,电脑连照片中的锐利边缘都很难检测出来,更别说识别人脸。但随着大数据的发展,神经网路演算法和电脑硬体的快速进步,划时代的时刻来了:AI 已经从单纯的学术研究,化身为引领製造业、医疗保健、运输、零售业等众多行业的领头羊。

然而,我担心 这股热潮会让我们忽视了 AI 对社会的负面影响 。 除了它的名字,这个技术没有任何「人工」的成分 —— 它是由人类製造,目的是为了表现得像人类,并影响人类。

所以如果我们希望 AI 在未来的世界中发挥正向作用,它必须以「关怀人类」为方针。我将这种方法称为「以人为本的 AI」。它包含三个目标,都是为了帮助人们负责任地开发智慧机器。

AI 要和其他领域的学科结合

首先,AI 要更能反映人类智慧的深度 。以人类视觉的丰富感知为例,它是如此複杂、深层,能同时看清楚距离较近的前景,并灵敏地捕捉较远的景深,自然取得视觉平衡。相比之下,机器感知仍然非常有限。

有时候这种差异微不足道。例如,在我的实验室里,图像字幕演算法可以识别出「骑马的人」,却完全没有注意到两个都是铜像。同样的演算法用在识别彩虹之下、草原之上的斑马时,差异更加明显。虽然识别和描述达成了技术上的正确性,却完全没有审美意识,无法感知人类可以自然感受到的活力或深度。

这听起来有点吹毛求疵,但这也指出了人类感知超越机器演算法的一个大方向。如果我们不能洞察人类体验中这些「模糊」的维度,又如何期待机器能预测我们的需求,何谈为人类的福祉做贡献?

要让 AI 对人类思维的全方位更敏感不是一件容易的事。这需要电脑科学之外其它领域的专业知识,这意味着程式设计师必须与其他领域的专家合作。

这种合作代表着回归,而非背离我们这个领域的起源。年轻 AI 学生们可能会惊讶于今天深度学习演算法原理,起源于 David Hubbard 和 Torsten Wiesel 发现的猫视觉皮层中,神经元的层次结构对刺激的反应机制。

同样,包含数百万张训练图片的 ImageNet,帮助发展了计算机视觉。这个项目,是基于认知科学家和语言学家 George Miller ,在 1995 年创建的 WordNet 数据集。WordNet 旨在组织英语的语义概念。

重新连接 AI 与认知科学、心理学甚至社会学,将给人工智能一个更加强大的发展基础。而且我们可以期待这样发展出来的技术,会让合作和交流更加自然,从而实现以人为本的第二个目标: 强化人类,而不是取代人类 。

AI 不是用来取代人类

想像一下 AI 在手术中的作用。它的目标不是把整个过程完全自动化,相反,智慧软体和专用硬体的结合,可以帮助外科医生专注于自己的优势,例如灵活性和适应性,让机器从事更加常规性的工作, 以避免人类容易发生的失误、疲劳和被干扰。

或者考虑老人护理的情景。机器人可能并不是老人看护的最佳人选,但智能感测器在帮助护理人员的方面,前景相当看好。通过自动监测药物剂量和自动核对安全检查清单,护理人员可以将更多的精力放在建设与被照顾者的关係上。

这些都是自动化取代那些重复的、容易出错的,甚至是危险工作的例子。而剩下的 需要创造性、智力和情感的工作,由人类来完成仍然是最适合的 。

然而,没有任何聪明才智会完全消除工作流失的威胁。解决这个问题是以人为本的 AI 的第三个目标: 确保在人工智慧发展的每一步,都关注它对人类的影响 。

关注 AI 对人们的影响

今天对工作流失的焦虑只是一个开始 。其他问题还包括在弱势群体中,偏低的机器学习从业人数,AI 对数据的高需求与保护个人隐私之间的关係,以及全球人工智慧竞赛的地缘政治影响。

面对这些挑战,我们需要各大机构的共同付出。大学的独特定位是透过跨学科项目、课程和研讨会,促进电脑科学与传统上不相关的学科,例如与社会科学甚至人文科学之间的联繫。

各国政府可以作出更大的努力,鼓励电脑科学教育,特别是在 AI 中代表性不足的年轻女孩、少数种族和其他群体。公司应该将积极投资智慧演算法与伦理道德结合,兼顾抱负与责任。

没有哪项技术比 AI 更能反映它的创造者。实际上,虽然有人认为机器没有价值观,但事实是: 机器的价值观是其创造者的价值观 。AI 以人为本的方法意味着这些机器不是人类的竞争对手,而是保证我们福祉的伙伴。

无论我们的技术自动化到什幺程度,它对世界的影响,无论好坏,始终是我们的责任。