面对人工智能的发展,人类未来将扮演什么角色?
智造观点
现今,“AI让会让你丢失工作"、"AI可以无孔不入的监控你"等等危险的言论,让很多人都很恐惧AI的发展。最近,谷歌首席决策科学家CassieKozyrkov却提出了:“人类可以弥补人工智能的缺点”,并进一步表示,相较于”机器学习“,”机器教学“才是AI发展到现在更需要关注的点。
AI刚刚兴起的时候,大多数人们对这个词汇还是感到很陌生,但随着各类AI机器人不断出现,人工智能声名大噪,成为了各个国家未来的发展战略。科学家、工程师看到了一个崭新领域的兴起,商人们看到了技术带来源源不断的财富,而普通人则不得不面对“机器人窃取大量工作”的局面。由此“人工智能是人类最大的生存威胁”、“我们应该抵制人工智能”等言论甚嚣尘上!人类与人工智能究竟能否共赢共存成为了一个既敏感又现实的问题。
近日,谷歌首席决策科学家CassieKozyrkov提出了:“人类可以弥补人工智能的缺点”。过去五年,CassieKozyrkov在Google担任过很多技术职务,但如今她要正式面对“首席决策科学家”这个有点奇怪的职位了。
简单来讲,决策科学就是数据和行为科学的交叉点,涉及统计学、机器学习、心理学、经济学等学科。Kozyrkov的主要职责就是帮助Google推动更积极的AI议程,至少也要让人们相信AI并不像头条新闻所说的那么糟糕。
面对人工智能,人类到底在焦虑些什么?
“机器人正在窃取我们的工作,”“人工智能是人类最大的生存威胁”,类似的宣言已经存在了很长一段时间,但在过去几年中,这种担忧变得更加明显。
对话式AI助手广泛存在于现实生活中,汽车、卡车几乎能够自动驾驶,机器可以轻而易举的在电脑游戏中击败人类,甚至艺术创意的工作也受到了人工智能的冲击。我们不断被告知,无聊和重复的工作可能会成为过去。
身处自动化世界,人们对未来感到焦虑和困惑是可以理解的。但是,根据Kozyrkov的说法,人工智能仅仅是自人类诞生以来一直努力奋斗的延伸。
在伦敦AI峰会上Kozyrkov发表讲话说:“人类的故事是自动化的故事。人类发展的历程就是关于如何将事情做得更好,从旧石器时代开始,原始人拿起一块石头敲击另一块岩石,就是因为可以更快完成工具,然后利用工具进行更好的创造。从古至今,人类都是工具制造的种族,我们反对一味的埋头苦干”。
人工智能是危险的,因为它能比人类做得更好。这种的潜在威胁对Kozyrkov来说是站不住脚的,她认为所有的工具都比人类徒手来做强得多。理发师用剪刀剪头发,就是因为用手抓不那么理想。古腾堡的印刷机生产文本的规模可以达到了人类无法复制的规模。
使用工具比人类徒手做效果更好—这就是工具的意义。如果没有工具你可以做得更好,为什么要使用这个工具?如果你担心计算机在认知上比你更好,那么笔和纸在记忆时也比人类更长久;水桶在拿水的时候比人类得储存量更大,计算器的六位数计算远胜于大部分人类计算。我们有理由相信,未来人工智能在某些方面也会变得更好。
当然,许多人对人工智能和自动化的潜在恐惧并不是说它会比人类做得更好。而是害怕*、企业和任何恶意实体可以肆无忌惮地追踪和微观管理人类的一举一动——几乎不费吹灰之力就可以实现秘密的宏伟愿景,从而给人类蒙上反乌托邦的阴影。
其他问题涉及像算法偏见,缺乏足够的监督以及世界末日情景等因素有关:如果某件事急剧地——无意地——出错了怎么办?
人工智能该如何真正减少人类的偏见?
研究人员已经证明了面部识别系统的内在偏见,像亚马逊的Rekognition。最近,*党总统候选人参*伊丽莎白·沃伦呼吁联邦机构解决有关算法偏差的问题,例如美联储的放贷歧视问题 。
其实,人工智能在现实生活也能起到减少人类现有偏见的作用。
最近,旧金山警方声称,指控人们犯罪时,它将使用人工智能来减少偏见,例如,通过自动编辑警方报告中的某些信息。在招聘领域,由风险投资公司支持的Fetcher正在着手通过利用人工智能来帮助公司寻找人才,该公司声称人工智能也有助于将人类偏见降至最低,Fetcher通过搜索在线渠道自动寻找潜在候选人,并使用关键字来确定个人可能拥有的、未在个人资料中列出的技能。该公司将自己定位为简单消除招聘偏见的平台,因为如果你训练一个系统遵循一套严格的标准,而这些标准只关注技能和经验,那么性别、种族或年龄等因素就不会被考虑在内。
在很多人工智能领域,AI如何扩散系统歧视的担忧是首要议程。微软敦促美国*监管面部识别系统,研究人员致力于在不影响预测结果准确性的情况下减少人工智能中的偏见。
人工智能展示的偏差来源于何处?
人工智能正处于相对初期阶段,研究人员仍在研究如何解决算法偏差等问题。但Kozyrkov表示,人工智能展示的偏见和现存人类偏见是一样的,人类用来训练机器的数据集就像用来教育人类的教科书一样。数据集和教科书都有人类作者—它们都是根据人类的指示收集的,其中一个比另一个更容易搜索。一个可能是纸质版,另一个是电子版,实际上它们没什么区别。如果你给学生一本有极度偏见作家写的教科书,难道你的学生不会接受一些同样的偏见吗?
当然,在现实世界中,备受好评的同行评审期刊或教科书应该有足够的监督来对抗任何公然的偏见。如果作家、原始数据、鼓励学生阅读的教科书的老师都有相同的偏见呢?人们要花费很长的时间才能发现一些陷阱,但到那时阻止任何不良影响都为时已晚。因此,Kozyrkov认为“视角的多样性”对于确保最小的偏见是必不可少的。
研究人员越是关注自己的数据,思考用这些例子来表达自己的结论,就越有可能抓住那些潜在的坏案例。在人工智能中,数据的多样性是必须的,而且需要从不同的角度来看待和思考使用这些例子会对世界产生怎样的影响。
检验人工智能与检验学生学习的方法非常相似
人工智能算法和机器学习模型部署之前,关键要像学生考试一样测试它们,确保能够执行设定任务的。
如果在考试中,一个学生被问及学过的确切问题,可能表现得非常好,但这极大概率要归功于好的记忆,而不是对手头的科目有完全的了解。为了测试更广泛的理解,要为学生提供更多的问题,以便他们能更好的应用所学知识。
机器学习在同一个前提下运行——有一个被称为“过度拟合”的建模错误,即一个特定的函数与训练数据过于接近,就会导致误报。“计算机有很好的记忆力,“Kozyrkov指出,“所以你实际测试它们的方式是你给他们真正的新东西,他们无法记住,这与你的问题有关。如果它有效,那么它就有效。“
Kozyrkov在安全有效的人工智能四个原则和学生教学的四个基本原则之间进行了相似的比较并表示:
明确的教学目标—你想要教给你学生的东西。
相关和多样化的观点。
精心设计的测试。
安全网
安全网特别重要,因为很容易出现忽视“如果出现问题怎么办?”的情况。即使是最精心设计,人工智能系统也可能出现问题。事实上,系统越好在某些方面就越危险,就像学生一样。
Kozyrkov表示,即使你的学生真的很好,但他们仍然会犯错误。
甚至在某些方面,“C”学生比“A +”学生更不危险,因为“C”学生犯错误的频率较高,所以你已经有了安全网。 但是“A +”犯错频率较少,如果你以前从未见过他们犯错误,你可能会认为他们从未犯过错误,那么极有可能导致一个灾难性的失败。
所谓的“安全网”可以采取多种形式,通常涉及建立一个单独的系统而不是“过度信任你的“A +”学生。
一个有趣的例子,房主配置他的智能相机和锁定系统以激活它是否发现不熟悉的面孔。但是,它错误地将房主识别为他的T恤上蝙蝠侠图像并拒绝他进入。在这种情况下,“安全网”是锁上的PIN,房主也可以在他的移动应用程序中使用一个功能来覆盖AI。
这些都引出了一个对许多人来说显而易又值得重复的观点:人工智能是其创造者的反映。因此,我们需要专注于实施系统和检查,以确保那些制造机器的人(“教师”)是负责的。
目前,人们越来越认同“机器教学”的重要性,微软等公司最近表示,人工智能的下一个前沿领域将需要利用人类专业人员的专业知识来培训机器学习系统——而不是专家对人工智能的知识或编码能力如何。。
“现在是我们关注机器教学的时候了,而不仅仅是机器学习,”Kozyrkov指出。“不要让科幻小说的华丽辞藻分散你对人类责任的注意力,要从一开始就关注人类本身。领导者设定的目标、工程师创作、分析师和决策者核查数据集、统计学家进行测试以及可靠性工程师构建的安全网——所有这些都包含了许多人为因素。”
来源:微信公众号 人工智能观察
推荐阅读
-
面对人工智能的发展,人类未来将扮演什么角色?
-
RUINER - 疯狂的赛博朋克 - 大家好!欢迎来到本期的《潜聊游戏》,今天我们要聊的是一款风格非常独特的自上而下射击游戏--《毁灭者》(Ruiner)。故事发生在 2091 年的东南亚城市 Ridge Valley,风格以赛博朋克末世为主题。正因为如此,游戏中表现出的反乌托邦思想、过度科技给人类带来的影响,以及弱肉强食的腐朽社会的表现,都得到了较为细致的刻画和描绘。说到这里,也许有人会问,什么是赛博朋克?那么,在本文中,钱龙将先简单谈谈什么是赛博朋克。 赛博朋克是近年来比较流行的一种文化题材,有较多的思想文化内容,也是游戏和电影中经常使用的一种风格。因为这部分内容比较多,所以千龙挑一些简单易懂的内容跟大家聊一聊。赛博朋克的英文名称为 cyber punk,起源于上世纪六七十年代,由于冷战和中东战争的爆发,与此同时,工业时代晚期以后科学技术的进步,给人类带来了一种彷徨和迷茫的思考。在这一时期,一些觉醒的科幻作家,敏锐地意识到这一时期的到来给人类带来的冲击,继而推出了不少类似这一题材的科幻小说。赛博朋克这个名字最早来源于科幻作家布鲁斯-贝斯的一部名为《赛博朋克》的作品,但真正掀起这一流派风暴的却是另一位著名作家威廉-吉布森(William Gibson)的《神经漫游者》(Neuromancer)。在这部小说中,他完整地定义了这样一种哲学思想:在未来无处不在的网络空间和虚拟世界环境下,人工智能的机械神经技术在给人类带来便利的同时,是否也会与人类产生一定的矛盾和冲突。这类题材的作品一开始并没有统一的名称,随着时代的发展变化,人们慢慢形成了共识,类似的作品俗称赛博朋克。
-
反传销网8月30日发布:视频区块链里的骗子,币里的韭菜,杜子建骂人了!金融大V周召说区块链!——“一小帮骗子玩一大帮小白,被割韭菜,小白还轮流被割,割的就是你!” 什么区块链,统统是骗子 作者:周召(知乎金融领域大V,毕业于上海财经大学,目前任职上海某股权投资基金合伙人) 有人问我,区块链现在这么火,到底是不是骗局? 我的回答是: 是骗局。而且我并不是说数字货币是骗局,而是说所有搞区块链的都是骗局。 -01- 区块链是一种鸡肋技术 人类社会任何技术的发明应用,本质都是为了提高社会的生产效率。而所谓区块链技术本质不过是几种早已成熟的技术的大杂烩,冗余且十分低效,除了提高了洗钱和诈骗的效率以外,对人类社会的进步毫无贡献。 真正意义上的区块链得包含三个要素:分布式系统(包括记账和存储),无法篡改的数据结构,以及共识算法,三者互为基础和因果,就像三体世界一样。看上去挺让人不明觉厉的,而经过几年的瞎折腾,稍微懂点区块链的碰了几次壁后都已经渐渐明白区块链其实并没有什么卵用,区块链技术已经名存实亡,沦为了营销工具和传销组织的画皮。 因为符合上述定义的、以比特币为代表的原教旨区块链技术,是反效率的,从经济学角度来说,不但不是一种帕累托改进,甚至还可以说是一种帕累托倒退。 原教旨区块链技术的效率十分低下,因为要遍历所有节点,只能做非常轻量级的数据应用,一旦涉及到大量的数据传输与更新,区块链就瞎了。 一方面整条链交易速度会极慢,另一方面数据库容量极速膨胀,考虑到人手一份的存储机制,区块链其实是对存储资源和能源的一种极大的浪费。 这里还没有加上为了取得所谓的共识和挖矿消耗的巨大的能源,如果说区块链技术是屎,那么这波区块链投机浪潮可谓人类历史上最大规模的搅屎运动。 区块链也验证不了任何东西。 所谓的智能合约,即不智能,也非合约。我看有人还说,如果有了智能合约,就可以跟老板签一份放区块链上,如果明年销售业绩提升30%,就加薪10%,由于区块链不能篡改,不能抵赖,所以老板必须得执行,说得有板有眼,不懂行的愣一看,好像还真是那么回事。 但仔细一想,问题就来了。首先,在区块链上如何证明你真的达到了30%业绩提升?即便真的达到老板耍赖如何执行? 也就是说,如果区块链真这么厉害,要法院和仲裁干什么。 人类社会真正的符合成本效益原则的是代理制度。之前有人说要用区块链改造注册会计师行业,我不知道他准备怎么设计,我猜想他思路大概是这样的,首先肯定搞去中心化,让所有会计师到链上来,然后一个新人要成为注册会计师就要所有会计师同意并记录在链上。 那我就请问了,我每天上班累死累活,为什么还要花时间去验证一个跟我无关的的人的专业能力?最优做法当然是组织一个委员会,让专门的人来负责,这不就是现在注册会师协会干的事儿吗?区块链的逻辑相当于什么事情都要拿出来公投,这个绝对是扯淡的。 当然这么说都有点抬举区块链了,区块链技术本身根本没有判断是非能力,如果这么高级的人工智能,靠一个无脑分布式记账就能实现的话,我们早就进入共产主义社会了。 虽然EOS等数字货币采用了超级节点,通过再中心化的方式提高效率,有点行业协会的意思,是对区块链原教旨主义的一种修正,但是依然无法突破区块链技术最本质的局限性。有人说,私有链和联盟链是区块链技术的未来,也是扯淡,因为区块链技术没有未来。如果有,说明他是包装成区块链的伪区块链技术。 区块链所涉及的所有底层技术,不管是分布式数据库技术,加密技术,还是点对点传输技术等,基本都是早已存在没什么秘密可言的技术。 比特币系统最重要的特性是封闭性和自洽性,他验证不了任何系统自身以外产生的信息的真实性。 所谓系统自身产生的信息,就是数据库数据的变动信息,有价值的基本上有且只有交易信息。所以说比特币最初不过是中本聪一种炫技的产物,来证明自己对几种技术的掌握,你看我多牛逼,设计出了一个像三体一样的系统。因此,数字货币很有可能是区块链从始至终唯一的杀手应用。 比特币和区块链概念从诞生到今天已经快10年了,很多人说区块链技术在爆发的前夜,但这个前夜好像是不是有点过长了啊朋友,跟三体里的长夜有一拼啊。都说区块链技术像是90年代初的互联网,可是90年代初的互联网在十年发展后,已经出现了一大批伟大的公司,阿里巴巴在99年都成立了,区块链怎么除了币还是币呢? 正规的数字货币未来发展的形式无外乎几种,要么就是论坛币形式,或者类似股票的权益凭证等。问题是论坛币和股票之前,本来也都电子化了,区块链来了到底改变了什么呢? 所有想把TOKEN和应用场景结合起来的人最后都很痛苦,最后他们会发现区块链技术就是脱裤子放屁,自己辛苦搞半天,干嘛不自己作为中心关心门来收钱?最后这些人都产生了价值的虚无感,最终精神崩溃,只能发币疯狂收割韭菜,一边嘴里还说着我是个好人之类的奇怪的话。 因此,之前币圈链圈还泾渭分明,互相瞧不起,但这两年链圈逐渐坐不住了,想着是不是趁着泡沫没彻底破灭之前赶快收割一波,不然可能什么都捞不着了。 前段时间和一个名校毕业的链圈朋友瞎聊天,他说他们“致力于用区块链技术解决数字版权保护问题”,我就问他一个问题,你们如何保证你链的版权所有权声明是真实的,万一盗版者抢先一步把数据放在链上怎么办。他说他们的解决方案是连入国家数字版权保护中心的数据库进行验证…… 所以说区块链技术就是个鸡肋,研究到最后都会落入效率与真实性的黑洞,很多人一头扎进链圈后才发现,真正意义上的区块链技术,其实什么都干不了。 -02- 不是蠢就是坏的区块链媒体 空气币和区块链的造富神话,让区块链自媒体也开始迎风乱扭。一群群根本不知道区块链为何物的妖魔鬼怪纷纷进驻区块链自媒体战场,开始大放厥词胡编乱造。 任何东西,但凡只要和区块,链,分,分布式,记账,加密,验证,可追溯等等这些个关键词沾到哪怕一点点,这些所谓的区块链媒体人就会像狗闻到了屎了一样疯狂地把区块链概念往上套。 这让我想起曾经一度也是热闹非凡的物联网,我曾经去看过江苏一家号称要改变世界的“物联网”企业,过去一看是生产路由器的,我黑人问号脸,对方解释说没有路由器万物怎么互联,我觉得他说得好有道理,竟无言以对。 好,下面让我们进入奇葩共赏析时间,来看看区城链媒体经常有哪些危言耸听的奇谈怪论 区块链(分布式记账)的典型应用是*?? 正如前面所说,真正意义上的区块链分布式记账,不光包括“记”这个动作,还包括分布式存储和共识机制等。而*诞生远远早于区块链这个词的出现,勉强算是“分布式编辑”吧,就被很多区块链媒体拿来强行充当区块链技术应用的典范。 其实事实恰恰相反,*恰恰是去中心化失败的典范,现在如果没有精英和专业人士的编辑和维护,*早就没法看了。 区块链会促进社会分工?? 罗振宇好像就说过类似的话,虽然罗振宇说过很多没有逻辑的话,但这句话绝对是最没逻辑思维的。很多区块链自媒体也常常用这句话来忽悠老百姓,说分工代表效率提高社会进步,而区块链“无疑”会促进分工,他们的理由仅仅是分工和分布式记账都共用一个“分”字,就强行把他们扯到一起。 实际情况恰恰相反,区块链是逆分工的,区块链精神是号召所有人积极地参与到他不擅长也不想掺合的事情里面去。 区块链不能像上帝一样许诺他的子民死后上天国,只能给他们许诺你们是六度人脉中的第一级,我可以赚后面五级人的钱,你处于金字塔的顶端。
-
人工智能会在未来毁灭人类吗?面对人工智能的发展,我们应该如何迎接挑战?