克勞斯·施瓦布

人工智能正在徹底改造數(shù)字經(jīng)濟(jì)，很快也將重塑實(shí)體經(jīng)濟(jì)。人工智能在21世紀(jì)早期的目標(biāo)包括讓自動(dòng)化機(jī)械引領(lǐng)物理世界的發(fā)展，以及實(shí)現(xiàn)人類與計(jì)算機(jī)之間的互聯(lián)。未來，人工智能系統(tǒng)能應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性挑戰(zhàn)，例如全球二氧化碳排放和全球空中交通管制，從而解決人力所不能及的復(fù)雜問題。專家預(yù)測(cè)，存在于科幻小說中的智能操作系統(tǒng)或具有同理心的數(shù)字助手也可能成為現(xiàn)實(shí)。有朝一日，機(jī)器人或許可以承擔(dān)大量基礎(chǔ)性的警務(wù)工作。人工智能已用于監(jiān)控傳感器網(wǎng)絡(luò)和視頻流中的數(shù)據(jù)，能將可疑情況告知安全人員。此外，警方已開始使用機(jī)器人執(zhí)行搜救任務(wù)，還用機(jī)器人擊斃過一名槍手。

人工智能融入人類世界

人工智能與機(jī)器人所激發(fā)的公眾想象超越了其他任何技術(shù)組合。1956年在達(dá)特茅斯學(xué)院召開的一場(chǎng)會(huì)議揭開了人工智能發(fā)展的序幕，世界上第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人于1961年誕生。在此后的10年中，流行文化構(gòu)想出大量能讓生活更加便利的新事物，如動(dòng)畫片《杰森一家》（The Jetsons）中的家政機(jī)器人羅西（Rosie）描繪了技術(shù)帶來全新威脅的恐怖場(chǎng)景，如斯擔(dān)利·庫勃里克（Stanley Kubrick）執(zhí)導(dǎo)的電影《2001太空漫游》（2001：A Space Odyssey）中拒不服從命令的電腦HAL9000讓人印象深刻。

目前，人工智能的認(rèn)知能力發(fā)展迅速，而這些能力是人類所獨(dú)有的，如綜合學(xué)習(xí)和高級(jí)推理。在過去認(rèn)為需要人類直覺才能進(jìn)行的游戲中，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在超越人類。實(shí)際上，計(jì)算機(jī)已通過簡(jiǎn)單的圖靈測(cè)試（判斷機(jī)器是否與人無法區(qū)分的測(cè)試）：2014年，一臺(tái)偽裝成13歲男孩的聊天機(jī)器人尤金·古斯特曼（Eugene Goostman）讓超過30%的測(cè)試人員認(rèn)為它是真人。

傳感器技術(shù)與材料科學(xué)領(lǐng)域所取得的突破也提高了機(jī)器的感知、移動(dòng)和認(rèn)知能力。飛行機(jī)器人（無人機(jī)）和那些能夠獨(dú)立裝配汽車的工業(yè)機(jī)器人，運(yùn)用人工智能來實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的導(dǎo)航和互動(dòng)功能。無人駕駛機(jī)器人（自動(dòng)駕駛汽車）目前已解決此前難以逾越的挑戰(zhàn)，如無人駕駛卡車已能在高速公路上自主行駛。124類人機(jī)器人也開始為人類提供服務(wù)，如個(gè)人助手和伴侶服務(wù)，拉近了科幻與現(xiàn)實(shí)之間的距離。

縱觀全球，專注于機(jī)器人工程和人工智能研究的研究生課程越來越多。通過從超出人類處理能力范圍的大型數(shù)據(jù)集中獲取洞察，人工智能應(yīng)用能解決氣候建模和核能應(yīng)用場(chǎng)景等問題，并能管理大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)。它們也能從公開信息中挖掘出具有重大經(jīng)濟(jì)意義的新信息。例如，衛(wèi)星數(shù)據(jù)分析公司Orbital Insight已將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于分析美國陸地衛(wèi)星Landsat和歐盟“哨兵”（Sentinel）系列衛(wèi)星提供的低分辨率衛(wèi)星圖像，從而更精確、更快速地識(shí)別圖像中的物體，從中獲取不同領(lǐng)域的信息，如貿(mào)易、排放、基礎(chǔ)設(shè)施以及海洋相關(guān)數(shù)據(jù)。這些信息對(duì)行業(yè)、社會(huì)和政府都具有重要價(jià)值。人工智能應(yīng)用不僅能為決策提供信息，而且能自行做出決策：有人預(yù)測(cè)人工智能將成為對(duì)沖基金管理的常見工具。目前已有至少一家投資公司請(qǐng)人工智能加入董事會(huì)。

人工智能的決策能力越強(qiáng)，受這些決策控制的機(jī)器人就越能更好地與人類合作，反之亦然。如果要讓家政機(jī)器人羅西成為現(xiàn)實(shí)，機(jī)器需要學(xué)會(huì)觀察和解讀人類價(jià)值觀。隨著機(jī)器人學(xué)會(huì)提供各類服務(wù)，如教書、駕駛飛行器、做手術(shù)、執(zhí)行搜救任務(wù)，信任問題變得至關(guān)重要。我們將在日常生活中習(xí)慣人工智能的存在，而與人工智能的互動(dòng)可能成為我們認(rèn)識(shí)世界的渠道，好比飛行員在惡劣天氣信任飛行儀表一般。引發(fā)人們憂慮的是，人工智能與機(jī)器人應(yīng)用可能成為國家和個(gè)人手中的武器。這是人工智能應(yīng)用的極端情況，但也并非不切實(shí)際或難以實(shí)施。因此，許多國際機(jī)構(gòu)正在尋求為人工智能與機(jī)器人應(yīng)用的發(fā)展制定切實(shí)可行的倫理框架。從目前的發(fā)展趨勢(shì)來看，人工智能與機(jī)器人的結(jié)合將應(yīng)用于權(quán)力和責(zé)任更大的職位，因此需要更廣泛的監(jiān)管控制。

人工智能很快將在工作中學(xué)習(xí)

人工智能研究自有其局限性。目前的基本做法是野蠻式匹配，輸入信號(hào)的微小變化也會(huì)破壞機(jī)器學(xué)習(xí)模型。原因可能是目前的方法在結(jié)構(gòu)上還不夠完善，無法解決人工智能所面對(duì)的最大挑戰(zhàn)，如解決“常識(shí)性”問題或復(fù)制人的處境意識(shí)。研究人員希望機(jī)器能根據(jù)環(huán)境采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)，并且無須使用巨量的數(shù)據(jù)池進(jìn)行訓(xùn)練，也能擁有泛化能力，但這些目前尚未實(shí)現(xiàn)。量子計(jì)算等新技術(shù)也許可以改變?nèi)斯ぶ悄軕?yīng)用分析問題的方式、通過反饋回路進(jìn)行學(xué)習(xí)的方式，使其能像人類一樣去認(rèn)識(shí)世界。如果這一切成為現(xiàn)實(shí)，人工智能應(yīng)用能避免產(chǎn)生人為錯(cuò)誤，承擔(dān)那些讓人感到疲勞的合成任務(wù)，從而創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益。

即便還沒有取得這些突破，人工智能的發(fā)展也很迅速，前景誘人。人們用機(jī)器人探索火星，協(xié)助護(hù)士，甚至是制造其他機(jī)器人。未來，小型機(jī)器人集群在云端人工智能的控制下，能通過人工智能應(yīng)用向中央服務(wù)器傳送數(shù)據(jù)，使其具備任務(wù)協(xié)調(diào)和資源部署能力。人工智能早已進(jìn)入基于知識(shí)的領(lǐng)域，如新聞、醫(yī)藥、會(huì)計(jì)和法律領(lǐng)域。即便無法完全取代律師或醫(yī)生，能對(duì)案例研究和診斷影像進(jìn)行合成與分析的人工智能應(yīng)用也將給這些領(lǐng)域帶來改變。人工智能正在不斷完善自己，而對(duì)機(jī)器人行業(yè)的投入預(yù)計(jì)在2019年超過1350億美元，是2015年的近兩倍。車輛不僅將具備無人駕駛功能，它們自身也有可能是機(jī)器人制造的，因?yàn)槠囆袠I(yè)是自動(dòng)化機(jī)器人的頭號(hào)買家。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的眾多領(lǐng)域，日益提升的自動(dòng)化水平可能會(huì)在淘汰一些工作崗位的同時(shí)創(chuàng)造新的工作崗位。例如，自動(dòng)化貨車運(yùn)輸可能讓物流行業(yè)的部分從業(yè)者失去工作。無論在發(fā)展中地區(qū)還是發(fā)達(dá)地區(qū)，人工智能與機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響預(yù)計(jì)都將不斷加強(qiáng)。在美國，預(yù)計(jì)有10%～50%的職位面臨計(jì)算機(jī)化的風(fēng)險(xiǎn)。在中國，富士康在兩年時(shí)間內(nèi)用機(jī)器人取代了6萬名工廠工人。自動(dòng)化削弱了發(fā)展中國家的勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)，給這些國家的工業(yè)化進(jìn)程造成了不利影響：發(fā)達(dá)國家遷移到境外的產(chǎn)能目前正在回歸本土。

人工智能與機(jī)器人對(duì)全球經(jīng)濟(jì)影響巨大且難以預(yù)測(cè)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家忙于給可能出現(xiàn)的自動(dòng)化“后工作”經(jīng)濟(jì)建模，而教育家正在預(yù)測(cè)未來勞動(dòng)力所需的技能組合。對(duì)多方利益相關(guān)者之間開展合作的需求從未如此之高，政策制定者、商業(yè)領(lǐng)袖和公民社會(huì)領(lǐng)袖需要在經(jīng)濟(jì)訴求與社會(huì)訴求之間尋得平衡，才能達(dá)成目標(biāo)。領(lǐng)導(dǎo)者和政策制定者也需要解決人工智能的安全漏洞問題。盡管專業(yè)人工智能應(yīng)用為社會(huì)創(chuàng)造了大量機(jī)遇，但也很容易被欺騙、被迷惑或遭遇黑客入侵。有鑒于此，我們需要努力確保機(jī)器做出決策的程序環(huán)境安全無虞，能抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊的破壞或利用。

這一重大問題背后是另一個(gè)影響更為廣泛的問題：機(jī)器學(xué)習(xí)算法的決策方式對(duì)其人類創(chuàng)造者通常是不透明的，這引發(fā)了是否應(yīng)授予機(jī)器決策權(quán)力的問題。在人類世界，合理性與信任深度相關(guān)。即便人工智能在某些方面強(qiáng)于人類，如預(yù)測(cè)哪些犯人會(huì)再次犯罪，哪些貸款人會(huì)違約，但如果機(jī)器無法解釋做出這些決策的理由，我們也可能會(huì)對(duì)允許機(jī)器去做此類決策感到不安，尤其是當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法因接觸了反映人類偏見的數(shù)據(jù)集而產(chǎn)生偏差時(shí)。機(jī)器能找到有用的模式，但如果無法理解這些模式，我們可能會(huì)認(rèn)為機(jī)器的決策存在瑕疵。因此，利益相關(guān)者最迫切需要考慮的問題包括：倫理標(biāo)準(zhǔn)、人工智能與機(jī)器人治理等等。人工智能與經(jīng)濟(jì)、勞動(dòng)力市場(chǎng)和其他具有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域（包括我們的身體）的融合程度會(huì)有多高？對(duì)這一問題的討論仍處于初期階段。以前瞻性思維思考問題，同時(shí)廣泛吸收關(guān)于人工智能與機(jī)器人所產(chǎn)生影響的各種觀點(diǎn)，對(duì)于預(yù)測(cè)可能出現(xiàn)的成果和鼓勵(lì)人們提出不同觀點(diǎn)至關(guān)重要。