人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

科技 06-24

撰文：溫雅曼

編輯：何孟喬、周陽

更先進的經濟體系，高效率、低成本的機器人將為人類帶來更大的財富

「人工智慧會導致社會財富越來越集中到少數1%的人手中」

機器學習引領人工智慧邁入黃金時代。斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞·卡普蘭（Jerry Kaplan）在6月13日的人工智慧高峰論壇上表示，人類將從人工智慧技術的發展中受益頗多，最終構建「人機共生」新生態（後附傑瑞·卡普蘭的演講原文）。這次論壇在清華大學召開，主題為「人工智慧時代，引爆人機共生新生態」。

今年3月，谷歌旗下的人工智慧AlphaGo在與韓國九段棋手李世石的對戰中擊敗對手，引起了全世界的關注。人工智慧產業的巨大進步帶給人驚喜之時也帶來了恐懼，不少人憂慮人工智慧未來將成為人類的主人。傑瑞·卡普蘭否認了這一觀點。他認為，機器學習並沒有真正超越人類智能。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

AlphaGo對戰李世石

創新工場創始人兼CEO李開復在論壇上表示，今天的人工智慧還欠缺很多人類所擁有的能力，計算機沒有自我存在的意識，沒有感情，更沒有摧毀人的慾望。與其談機器奴役人類、超越人類、統治人類，不如關注人工智慧將帶來的巨大商機。

李開復預言，未來10到15年，50%的人類可能都要面臨工作部分或全部被取代。「隨著科技的進步，未來將誕生更先進的經濟體系，高效率、低成本的機器人將為人類帶來更大的財富，也給社會帶來更多的機遇與挑戰。」

卡普蘭認為無需過分擔憂人工智慧將導致大量失業。他說：「關於情感的表述和表達、需要成熟的藝術技能以及從事定製產品的這三類工作很難被取代。」同時，人工智慧技術的發展將讓人們有了更多的個人時間去做更有意義的事情，從而催生更細分的用戶需求，也同時催生細分行業，從而創造更多新的崗位和勞動力就業。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

創新工場創始人兼CEO李開復

相比人工智慧取代人類工作，卡普蘭更擔心「人工智慧會導致社會財富越來越集中到少數1%的人手中，兩極分化將讓社會陷入不公平的深淵」。李開復認為，解決財富不均問題需要新的經濟體系下精英們不斷提升自己的社會責任感。卡普蘭則提出，處於社會底層的群體或待業者，可以用未來勞動收入做抵押品以支付教育費用，通過這種方式提高他們當下的人力估值及未來的競爭能力。

對於人工智慧的未來，李開復表示，應該從大數據、感知、決策和反饋四個方面把握人工智慧的發展路線。卡普蘭則提到了「人機共生」這一人類的長久夢想。卡普蘭在其新書《人工智慧時代》中提出，人類未來應建立一個人機共生的新生態。在這個生態中，機器人犯罪了，我們知道該如何去懲罰，也知道該如何讓自己置身事外；在這個生態中，我們的企業、教育與個人知道該如何建立一個有益的綠色閉環，以幫助失業人員再就業；在這個生態中，我們知道社會裡企業如何選擇才能讓社會經濟良性運行。最終，在這個生態中，機器人做的將是機器人該做的，而人的價值自有它的去向。

傑瑞·卡普蘭演講原文

今天我想跟大家分享一下我對人工智慧的理解。它的本質是一項技術核心，但普通大眾實際上是誤解了人工智慧，而我今天我的分享角度比較實用，從實用的角度去理解人工智慧，應該會對大家理解人工智慧對日常生活、工作的影響帶來一點啟發。

人工智慧時代的人機關係

大家一般會這麼去理解人工智慧：人工智慧非常聰明，智能機器人可能會奪走人類的工作，讓人類找不到飯碗，甚至會控制人類，最終會奪取這個星球。

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斯坦福大學人工智慧與倫理學教授傑瑞·卡普蘭（Jerry Kaplan）

除了上面這種人工智慧看成敵人的觀點，還有一種觀點把人工智慧當做人的奴隸，其實這個想法在幾個世紀以前就有了。然而我並不完全同意上面這些觀點，我認為，人工智慧是在人類生活過程中自動化的延續。

我們可以在網上搜索一下人工智慧的定義：人工智慧就是AI，其一般性的解釋是，其本質是計算機的理論和系統，使得那些傳統需要人類去完成的工作，包括像語音識別、視覺感知、決策和不同語言之間的翻譯等，都將逐步被人工智慧所取代。但是，我認為，人工智慧並不會取代人類、讓人類完全失業，這樣的觀點是比狹隘的。

我們舉個例子，人工智慧在多大程度上能幫助人類進行決策呢？我們在進行晚上搜索的時候，可能會輸入我們所需要的一些信息，同時網路會很快給你一個需要的答案和結論。大家想像一下，一個普通人能夠閱讀這麼多網站信息、能夠閱讀那麼多圖書資料，並能夠在這麼短的時間內給出一個回饋，然後進行匹配嗎？我認為，沒有一個人能做到這一點。

當然我們並不是說搜索引擎在完成這個工作的時候，就顯得人類無能了。舉個例子，當計算機系統幫助我們完成這些人工智慧所需要完成的工作時，明顯比人類更有效率、更快捷，也不是說人類的智能就達到一個極限了，只是各取所長而已。

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我覺得剛才我所介紹的關於人工智慧和人類智能的知識並不陌生。舉個例子，以前在美國，數學計算和運算是由專業的人承擔的，人們將這些人稱作計算師。而現在，即便沒有通過長期、精密的訓練，我們只需要花費極少的費用買一台計算機就能夠完成過去需要很多計算師完成的工作。計算機及計算機系統在進行運算的時候要比人類快得多，那麼是不是就可以說，計算機更聰明呢？

人類和計算機之間的區別，本質上是一種思維方式、學習方式的不同。現在，我再舉一個例子，就是翻譯。在過去幾年中，機器翻譯應該說是取得了巨大的進展，這當然是得益於巨大的文本統計和數據分析。但是我們發現，人類翻譯和機器翻譯有很多本質的差別。

我們來看看人類翻譯是怎麼做的。首先，他需要兩門或者多門語言，可能還要學習當地的文化和風俗習慣；他可能需要閱讀大量有關這門語言的圖書，以做到使翻譯更為準確，符合說話人想要表達的意思。

而機器翻譯和人類翻譯的過程是截然不同的，當然，現在機器翻譯學習的成果也不錯，但兩者在加工文本的過程和方向上是截然不同的。

機器學習讓機器更智能

人類學習和機器學習的過程是不一樣的。比如，我們要教一台機器來識別貓的話，可能需要給這台機器提供超過100萬張貓的圖片，由它來識別。但是人類不一樣，如果一個3歲的小姑娘在我身邊，我告訴她「這是貓」，她可能馬上就學會了。

但在過去幾年，機器學習取得了非常重要的進展，為什麼？因為它有了更多的數據統計和分析，能夠通過標準邏輯和格式呈現給計算機。

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所以我想跟大家闡述的就是，大眾眼中的人工智慧和現實社會中所應用的人工智慧是截然不同的。如果大家看電影看得多的話，可能會認為，未來人工智慧會通過各種高端計算機從人類手中奪權，但這種幻想和理念是不正確的。

比如一個洗衣機器人，這個機器人會照你安排的方式洗衣，因為所有的程序都是人設定好了，但機器人沒有自己的意識，也沒有辦法去進行自我反思，自己設定自己目的的，因此我認為，這種洗衣機器人不會在某天工作的時候，突發奇想：「洗衣服、疊衣服太笨了，我應該去做建大樓。」

如果把「智能」這個詞往廣泛的角度去理解，讓我們看看人類智能和機器智能或者說人工智慧有什麼樣的差別和聯繫。

首先，我們現在很難有一個非常嚴格、非常精確的定義去界定所謂的人類智能或者人類智商、人類智慧，因為這個定義並不準確，你很難去定義。那麼人類在多大程度上向機器的智能學習呢？

比如說在美國，我們如果要去測試一個人或者是一組人的智商的話，通常我們會用IQ測試。但這種IQ測試方式本身就是有問題的，因為人的智慧很複雜，怎麼可以用一組數據、一組排名，甚至一些基本的格式來規範這個人的智商呢？比如我們找兩個人，一個叫王明，一個叫王偉，結果王明在測試中比王偉高出了7分，難道就能說王明比王偉聰明嗎？我覺得這種測試方式是非常簡單粗暴的。

所謂的IQ智商絕對不是一組客觀的數據，也不能通過一個簡單的測試達到一個基本排名。我認為，所謂的人類智商是一種主觀觀點，在每一個文化背景下，人們對美的定義是不一樣的。

我再舉一個例子，剛剛我們在討論的是關於人類的智商和智慧，那麼現在如果把針對人發明的IQ測試，讓機器做一下，它可能只需要花上百萬分之一秒的時間，就能取得比人類高得多的成績。那麼，你會認為這個機器很聰明嗎？

如果大家把人類智慧和機器智慧進行對比，就好比我們讓一匹馬和一輛車來比誰跑的快。當然，我覺得大家之所以有這種類比，是因為在過去幾十年中，機器人的確在一些原來由人專屬的行業取得了一些重大的突破和成果。比如在1997年的時候，IBM深藍計算機就打敗了當時的國際象棋冠軍；在今年早些時候，谷歌的AlphaGo打敗了韓國圍棋冠軍李世乭，可謂轟動一時。

通過剛剛所舉的例子，大家可能覺得機器智慧很快就會超越人類智慧了，然而我並不這樣認為，這只是兩個特定的應用案例。隨著技術的發展和時間的推移，機器智慧在特定的應用領域會逐漸成熟，但不意味著普通通用性的機器智慧會有極大的推進。也許通過特定技術的應用，它能夠緩慢地推進普通機器智慧，但總的來說，它只是一項特定的應用功能。

比如說現在我們用手機的時候，發現我們在下載軟體的時候，速度越來越快，也越來越好下載了。你會覺得這個手機越來越聰明了嗎？同理，看待人工智慧各方面的技術、各方面的應用日趨成熟的時候，它和手機並沒有太大差別。比如說地圖功能、上網連接功能，這只是一項應用工具的不斷完善，反而是人類越來越聰明了。現在人在學習微積分、學習哲學的時候，是不是要比以前省力很多？

我認為，人工智慧就像一撮有魔力的金粉一樣，撒在計算機上，讓這些安裝的程序也好、所賦予新的技術也好，越來越好用了。換一個更加通俗的說法，人工智慧的本質就是一門工程學科，和我們大家平時所接觸的土木工程、電力工程沒有本質的差別。而早在幾個世紀之前，甚至在第一次工業革命之前，就有專家提出過人工智慧的本質，它就是建立在自動化應用基礎上的一個自然延伸。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

但很多人會擔心，究竟機器人或者是人工智慧是否會佔領人類就業的「高地」呢？當然這種情況已經發生了，在很多地方，包括像證券交易所、農場，已經有機器人的大量出現了。

為什麼現在越來越多的工廠、公司都使用機器人和人工智慧呢？原因很簡單，這不是因為它們很聰明，而是因為成本更低、生產效率更高、生產的產品質量更好。比如說我們用機器人和人工智慧處理信息的時候，比傳統上用人類手工填寫紙質文件效率高很多，而且不會犯錯。

人工智慧時代的社會大變革

在未來幾十年，人工智慧至少會在以下兩個方面對社會產生重要影響，第一個是勞動力市場，第二個就是財富的再分配。

我認為，如果大家覺得有越來越多的機器人進入市場以後，會奪取人的工作，我覺得這樣的想法過於簡單。因為人工智慧系統和機器人並不會主動完成一項工作，它們只是按照我們的設定，按照這種自動化的程序去「工作」，所以確切地說，越來越多的工作是由人類與人工智慧一起配合共同完成的。

那什麼樣的工作會快速被機器人或者人工智慧所取代呢？一些低技能的、單一的、重複的工種很快會被人工智慧取代。但一些工作環境比較複雜，需要實時地提出解決方案，並快速地適應社會的變化，這樣的工作是安全的。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

我這邊也舉兩個工種和大家分析一下。一個工種是大家熟知的銀行櫃員。他們主要完成四項基本工作，一是數錢，二是幫助客戶存錢，三是核實現金數目，四是給客戶開賬戶。而前面兩項比較簡單的數錢和存錢工作，機器人是可以完成的。而後兩項工作需要和人、和客戶進行面對面的溝通，還是會由櫃員來完成，因為他們更有經驗、更善於與人溝通。

另一個工種是泥瓦匠，他們每天的工作就是壘磚，這樣的工作很快會被機器人取代，而且據我所知，已經有這樣的機器人在研發了。

技術一方面能夠幫助我們降低勞動力總數，另一方面又能夠提高勞動生產率，比如有些傳統意義上需要很多人的工作，現在只需要幾個工人就行了。

在整個社會層面而言，由於整個社會生產力的提高、社會生產成本的下降，整個社會的富裕程度也會不斷提高。隨著整個社會變得越來越富裕，人們的需求變得越來越多元，人們會越來越關注自己真正的需求和需求的多樣性。

當人類的需求變得越來越複雜、越來越精細、越來越高端化，而這些新需求會產生更多新的服務行業，從而產生更多新的工作崗位，僱用更多的勞動力。

當然，我們不能只看到好處，雖然就業的增加對整個社會而言是利好，但這種利好背後是工作技能的截然不同。用經濟學家的話來說，隨著技術進步所產生的失業就是技術性失業。如果這種失業所產生的失業勞動力不能被很好地安置，找到自己新的工作崗位的話，將會引起嚴重的社會問題。

時代風口的抉擇與機遇

我們都知道，中國第一大產業、也是最能夠吸引最大勞動力的產業就是農業，2004年50%的人在務農；到了2014年，只有30%的人在務農。短短10年時間，隨著技術的進步和自動化的推廣，有20%的人從傳統勞作中解放出來了。

而美國20%勞動力的解放花了40年的時間，從1875年到1915年。在過去40年中，當時的政治體系也好，政府的行為也好，沒有為這些勞動力找到良好的出口，從而導致了大量的社會動蕩。而中國在這一點上做得就相對好很多。中國政府更強有力地解決了這20%的勞動力盈餘，同時保持了社會穩定。

因此，我非常認可中國政府的做法，它在短短10年內，大規模地降低了農業從業人口，同時又保持了經濟地增長。不過中國也不能就此地懈怠，畢竟現代勞動力市場的這種變動，隨著人工智慧技術的介入和科學技術的革新，可能會帶來越來越多的昕問題。不管是中國政府也好，美國政府也好，兩國不僅要完善整個教育體系，還需要為社會提供越來越多的基於職業技能型的培訓，來安置這些失業人口和一些隨著技術性失業而導致無法就業的人群。

剛剛我跟大家分享的第一個問題是關於勞動力和就業的問題。第二個問題是財富分配問題，這個問題和之前的問題很相似，隨著人工智慧系統的發展和技術的進步，社會將變得越來越富有。那麼這些社會財富究竟由誰掌握？我認為，這種自動化技術就好比資本要素，誰有自動化技術，誰就有能力去佔領整個勞動力市場，誰就有能力去投資整個市場。

馬克思曾經說過，資本和勞動力之間存在永遠的矛盾，它們永遠都不是朋友，因為在資源和勞動力競爭過程中，工人永遠是輸的一方，而資本家和資本擁有者永遠是贏方，只有資本家才有能力去進行再投資，來提高生產力。我覺得這個方程式，跟這個人工智慧和勞動力非常相似。

在過去的幾十年中，美國隨著社會的富裕，這種收入不平衡情況越來越嚴重，在中國也會有這樣的情況，但目前的情況比美國好一些。

比如說早在1997年的時候，我發現，隨著經濟的發展，美國社會的財富越來越多地聚集在少數人手中，當時，自動化技術已經有了新發展。現在很多美國人對社會不平等現象和財富分配不均的現象非常不滿意。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？

我當然知道中國和美國的經濟、政治環境的不同，不會像美國這麼嚴重，但中國如果不能解決財富分配不均的問題，對社會產生的影響也不小。

當然，我並不覺得自己適合給中國政府提一些政策上的意見，但我的書中有很多針對美國政府的建議，如果大家覺得有用的話，可以從中汲取一些有用的政策。

人工智慧誕生之初的影響就像文字發明之初帶來的影響非常相似。作為一個樂觀主義者，我對人工智慧的未來充滿信心，我深信人工智慧的發展會極大地提高社會的財富。但是另外一方面，以美國為例，資本主義肯定不是人工智慧一個最佳的社會典範，因為它有時候很難處理好由技術性失業所導致的眾多富餘勞動力，所以我們應該能夠找到更好的政策選擇，為整個社會的財富分配、為剩餘勞動力的解決作出應有的貢獻。

未來10年，我們要應對人工智慧系統和相應技術所帶來的最重大的挑戰，應該就在勞動力的變革和整個社會財富的分配方面，這將極大地影響社會的穩定。

那麼為了迎來人工智慧的黃金時代，我們在設計經濟和社會政策的時候，應該更多地考慮如何去面對這些挑戰，才能夠真正迎來為所有人類，而不是僅僅為富人帶來的黃金時代。

人工智慧大討論：是財富與商機？還是威脅與挑戰？