人工智能等新一代信息技術(shù)的快速崛起，推動(dòng)諸多行業(yè)掀起了變革大浪潮。隨著智能化、數(shù)字化趨勢(shì)日益凸顯，人工智能受到了更多青睞，在各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，并且開(kāi)始承擔(dān)不同的角色，發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

從“裝配工”到“搬運(yùn)工”，從“玩伴”到“教師”，從“醫(yī)生”到“司機(jī)”，人工智能在越來(lái)越多的崗位上出現(xiàn)，讓人們大為驚奇，但是也不由得心生疑慮。如果按照當(dāng)前形勢(shì)發(fā)展下去，人工智能會(huì)不會(huì)成為統(tǒng)治世界的最終玩家呢？其實(shí)不然，從目前的情況看，現(xiàn)在的技術(shù)并不足以完全接管或決策人類的生產(chǎn)方式，也就是說(shuō)，我們很多重要的策略，還無(wú)法完全交付給機(jī)器。

在人工智能剛剛興起的時(shí)候，大多數(shù)人們對(duì)這個(gè)詞匯還是感到很陌生，但隨著AlphaGo不斷打敗圍棋界的人類頂級(jí)選手， 人工智能一時(shí)聲名大噪，最后更是成為了各個(gè)國(guó)家未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略。

事實(shí)上，相較于人類而言，人工智能在很多方面都具備非常突出的優(yōu)勢(shì)，比如運(yùn)算能力、“記憶”能力、學(xué)習(xí)能力、預(yù)測(cè)能力等等。具體而言，人工智能可以儲(chǔ)存或收集大量信息數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行“思考”或“學(xué)習(xí)”，并得出結(jié)論。在此優(yōu)勢(shì)之下，很多人工智能充當(dāng)起了“百科全書(shū)”的角色，成為了一個(gè)靈活的資料庫(kù)。而在這背后，依托的是語(yǔ)音交互、自然語(yǔ)言理解、深度學(xué)習(xí)等諸多關(guān)鍵技術(shù)的支撐。

對(duì)于人工智能的發(fā)展，對(duì)其威脅論最多的說(shuō)法便是，自動(dòng)化的未來(lái)，人類的工作機(jī)會(huì)將有很大可能被機(jī)器取代。不僅僅是醫(yī)生、教師、客服等工作，現(xiàn)在連主持人也開(kāi)始被“搶飯碗”了。舉個(gè)例子，就在前不久一場(chǎng)名為“一刻talks先見(jiàn)未來(lái)大會(huì)”的會(huì)場(chǎng)上，搜狗開(kāi)發(fā)的人工智能“汪仔”就客串了一把“主持人”。

我們都知道，一個(gè)具有專業(yè)素養(yǎng)的主持人，不僅僅要有足夠的專業(yè)知識(shí)和口才，還需要有很強(qiáng)的臨場(chǎng)應(yīng)變能力。但在這次會(huì)議上，人工智能“汪仔”給大家獻(xiàn)上了一場(chǎng)精彩的表演，贏得了觀眾的喜愛(ài)。這也足以讓人們了解到，人工智能或許在不久的將來(lái)，會(huì)成為一個(gè)名副其實(shí)的“職場(chǎng)殺手”。

只不過(guò)從目前的情況來(lái)看，人工智能還不具備完全取代人類做決策的能力，現(xiàn)在人機(jī)結(jié)合或許是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。對(duì)此，麻省理工學(xué)院教授，《我們機(jī)器人，我們自己》（Our Robots， Ourselves）的作者David Mindell表示，這種混合決策應(yīng)該比讓人工智能單獨(dú)工作能產(chǎn)生更好的結(jié)果。只有一個(gè)問(wèn)題：當(dāng)人類和半智能系統(tǒng)一起工作時(shí)，結(jié)果并不總是好的。

比如今年3月，美國(guó)亞利桑那州便發(fā)生了一起自動(dòng)駕駛致死事故。正常來(lái)說(shuō)，進(jìn)行測(cè)試的自動(dòng)駕駛車(chē)輛上都會(huì)有一位安全員，當(dāng)軟件出現(xiàn)故障時(shí)，會(huì)有人類司機(jī)介入。不巧的是，在那場(chǎng)事故中，軟件出問(wèn)題了，但人類司機(jī)可能在心煩意亂的看電視節(jié)目。所以造成了這場(chǎng)災(zāi)難的發(fā)生。

事情發(fā)生后，一些批評(píng)主義者認(rèn)為，這次的失敗表明人工智能的困境遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了自動(dòng)駕駛汽車(chē)，如果沒(méi)有精心設(shè)計(jì)，再智能的系統(tǒng)進(jìn)入世界都可能會(huì)引發(fā)人類對(duì)技術(shù)的強(qiáng)烈抵制。與此同時(shí)，我們不得不承認(rèn)的是，現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還存在很多缺陷。對(duì)此，AI專家Roger Schank警告稱，未來(lái)將是一個(gè)新的“人工智能冬天”——這是對(duì)20世紀(jì)80年代后期的一個(gè)時(shí)期的提及，當(dāng)時(shí)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的失望導(dǎo)致了退出戰(zhàn)場(chǎng)。

有人說(shuō)，我們可以適當(dāng)調(diào)整對(duì)自主系統(tǒng)的期望，用更精心的設(shè)計(jì)來(lái)確保他們與人類世界更加融合，但實(shí)際上，技術(shù)本身就是一個(gè)嚴(yán)重的障礙?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)教授Illah Nourbakhsh說(shuō)：“人工智能的工作方式及其失敗的方式對(duì)我們來(lái)說(shuō)是陌生的?！?/p>

以機(jī)器學(xué)習(xí)為例。我們都知道機(jī)器學(xué)習(xí)是現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域比較熱門(mén)的一個(gè)分支，現(xiàn)在它已經(jīng)證明機(jī)器擁有優(yōu)于人類的能力了，比如識(shí)別圖像或語(yǔ)音。但是，在它需要依賴訓(xùn)練的具體數(shù)據(jù)做出決定時(shí)，表現(xiàn)卻不是很好。但在現(xiàn)實(shí)世界中，人們經(jīng)常會(huì)對(duì)以前沒(méi)有遇到的情況做出決定。因此，在解決這個(gè)問(wèn)題方面，人機(jī)合作是最好的選擇之一。那么，人與機(jī)器人的共存方式有哪些呢？

其一，人類充當(dāng)機(jī)器人的后援，在機(jī)器人達(dá)到能力極限時(shí)進(jìn)行接管。許多工作流程正在以這種方式進(jìn)行重新設(shè)計(jì)，就像自動(dòng)呼叫中心，其中語(yǔ)言理解系統(tǒng)嘗試處理呼叫者的查詢，僅在技術(shù)混淆時(shí)向操作員進(jìn)行確認(rèn)。

可能有人會(huì)說(shuō)，Uber的致死車(chē)禍?zhǔn)鹿示褪窃谶@樣的情況下發(fā)生的，但這起事故是一個(gè)可能出錯(cuò)的極端例子。斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究顯示，人類駕駛員至少需要6秒才能恢復(fù)意識(shí)并收回控制權(quán)。但即使有足夠的時(shí)間讓人恢復(fù)注意力，進(jìn)入某種情況的人也可能看到與機(jī)器不同的東西，以至于二者之間并不能達(dá)到無(wú)縫切換。

我們需要在軟件系統(tǒng)和人之間共同努力，不過(guò)這是一個(gè)非常困難的事情，至少語(yǔ)言的使用就有一定的難度。對(duì)人類來(lái)說(shuō)，我們可以用很少的詞來(lái)傳達(dá)意義——說(shuō)話者和聽(tīng)者對(duì)彼此之間的語(yǔ)境的共同理解，讓這些詞語(yǔ)用意義更加明了，但機(jī)器在理解人的語(yǔ)言時(shí)做不到這一點(diǎn)，與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們也尚未研究如何在機(jī)器中建立共識(shí)。

其二， 在人機(jī)合作中確保敏感任務(wù)總是以人類為主。即使在自動(dòng)化系統(tǒng)已經(jīng)完成所有準(zhǔn)備工作，并且能夠完全完成任務(wù)本身的情況下，涉及軍事等領(lǐng)域的敏感任務(wù)最好還是由人類進(jìn)行處理。像軍事無(wú)人機(jī)，人類“飛行員”，通常位于數(shù)千英里之外，被要求做出射擊目標(biāo)的決定，就是一個(gè)例子。用于幫助移民官員識(shí)別可疑旅行者的面部識(shí)別系統(tǒng)是另一個(gè)例子，但兩者都表明人工智能如何在不剝奪控制權(quán)的情況下使人類更有效。

然而對(duì)無(wú)人機(jī)等半自動(dòng)武器的還存在另一種說(shuō)法，即將它們變成完全自治的系統(tǒng)沒(méi)有技術(shù)障礙，且可以快速更改當(dāng)前的程序和安全措施。

根據(jù)加州大學(xué)伯克利分校的人工智能教授Stuart Russell的說(shuō)法，在國(guó)家緊急情況下將人類無(wú)人機(jī)操作員，從工作流程中移除是一個(gè)簡(jiǎn)單而容易的步驟，但這將加速機(jī)器人武器時(shí)代的到來(lái)，而這個(gè)所謂的機(jī)器人武器還可以自行決定什么時(shí)候開(kāi)始?xì)⑷?。所以，“你不能說(shuō)這項(xiàng)技術(shù)本身只能在人為控制下，以防御的方式進(jìn)行使用。事實(shí)并非如此?！癛ussell如是說(shuō)。

其三，涉及使用人工智能的“人在循環(huán)”系統(tǒng)。這意味著機(jī)器人不能完全獨(dú)立地處理任務(wù)，而可以在人類決策中起到輔助作用，比如將算法逐漸滲透到日常生活中。但是，算法只能與他們訓(xùn)練的數(shù)據(jù)一樣好，而且他們不善于處理新情況。這就需要信任這些系統(tǒng)的人通常也要信仰這些系統(tǒng)。

Schank先生指出了算法在棒球中的作用：分析每個(gè)擊球手的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，為球隊(duì)傳統(tǒng)主義者所傾向的領(lǐng)域提供了新的方法。他表示，這些計(jì)算機(jī)輔助決策的結(jié)果可能最終會(huì)比基于純粹人類分析的決策更糟糕。

曾經(jīng)舊金山Uber司機(jī)就在使用的應(yīng)用程序中出現(xiàn)了一個(gè)錯(cuò)誤，將他們送到了機(jī)場(chǎng)貨運(yùn)站點(diǎn)而不是客運(yùn)站?！坝袝r(shí)人們會(huì)盲目跟隨機(jī)器，有時(shí)人們會(huì)說(shuō)：‘堅(jiān)持下去，這看起來(lái)不對(duì)?！?這就像許多其他技術(shù)一樣，人們會(huì)適應(yīng)，“技術(shù)作者Tim O’Reilly說(shuō)道。

盡管如此，我們還是可以對(duì)人類與機(jī)器的共存保持樂(lè)觀態(tài)度，即人機(jī)結(jié)合的成果會(huì)遠(yuǎn)大于任何人或任何機(jī)器單獨(dú)完成一個(gè)任務(wù)的結(jié)果。只不過(guò)在這個(gè)美好的未來(lái)到來(lái)之前，我們還面臨很多嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)要解決。