理论教育 未来的AI与适应其的新一代

未来的AI与适应其的新一代

时间:2023-06-10 理论教育 版权反馈
【摘要】:泰格马克对AI的前景充满乐观,属于相信通用人工智能有可能在我们有生之年出现的乐观派。AI作为最新的通用技术,也一定会进一步推动中心化。AI带来的改变到底会使信息系统更中心化还是更分布式,将是AI给未来经济社会发展带来的最大变数。目前看来,天平正在朝向中心化的一方。

未来的AI与适应其的新一代

麻省理工学院教授泰格马克在《生命3.0》的开篇就描述了一个超级智能“越狱”的“烧脑”剧情。泰格马克用一个形象的比喻来形容被人类控制的超级智能:就好像世界上所有5岁以上的人都死了,只留下你(超级智能)一个,你被一群幼儿园的孩子所禁锢,虽然他们仍然希望你能帮助他们重建家园。

《生命3.0》是一本想象力丰富且逻辑推理严谨的著作,为AI大发展之后人与机器的关系做出了一种框架宏大的分析。泰格马克对AI的前景充满乐观,属于相信通用人工智能(AGI,也就是能够超越人类智慧的机器智能)有可能在我们有生之年出现的乐观派。

但现在还不是担心机器是否或者何时会发展出AGI的时候,因为还没有人能够做出对技术变化的准确预期。相反,恰如DeepMind的创始人所说:我们不应该担心AI夺走人类的工作或者替代人类,我们应该担心的是如果没有AI,人类会变成什么样子?

有一个问题更迫切也更重要:AI的应用到底是会促中心化还是去中心化?

一方面,从人类发展的历史来看,科技的发展一直在不断推动着人类的活动变得更加集中,从分散的部落到帝国就是一个中心化的趋势。AI作为最新的通用技术,也一定会进一步推动中心化。AI让集中处理庞大数据变得更容易、更便宜、更高效,还能不断提升自身的智能。因为数据越多,机器的处理能力就越强大。而另一方面,因为通信成本大大降低,普通人获取信息的成本大大降低,AI的发展也让每个人可以获取的知识足够多、足够丰富,每个人因此有更强的判断力,每个人都可以被赋能。而当每个普通人能做出更好的决策的时候,他们的动力、灵活度和创新能力也最足。

无论是政府、企业还是社会组织,如果抽象分析起来,都是一种信息处理系统。AI带来的改变到底会使信息系统更中心化还是更分布式,将是AI给未来经济社会发展带来的最大变数。

改变已经发生。大数据和人工智能催生了大型高科技平台企业,现在美国的谷歌、脸书、亚马逊苹果和微软,加上中国的阿里腾讯,雄踞全球十大市值最高企业的七席,每一个都富可敌国,每一个都拥有海量的数据,恰如本文开头提到的《经济学人》封面所呈现的,这些公司是镀金时代的“新石油大亨”。

AI带来的中心化与分布式的辩论,放在企业发展的语境中去讨论,就变成了对于七巨头和它们身后第二梯队的IT“巨无霸”们而言,AI的发展是会加速它们的成长,从而让它们更加稳固自己的寡头地位,还是会让挑战巨头的颠覆力量此起彼伏,让创新得以不断持续?(www.daowen.com)

目前看来,天平正在朝向中心化的一方。IT平台巨头们已经构建了它们的版图,并且在自己的核心业务周围构建了“杀戮地带”,瓜分天下的野心昭彰。不过如果AI技术领域能有所突破,比如在“已知的未知”领域,利用小数据样本就能培养出有效的AI,让大平台的大数据优势不再那么明显,未来的天平仍然可能转向分布式。

巨头的成长也形成了一套商业模式,值得注意。吴修铭在《注意力经济》(The Attention Merchants)中就曾经描述,巨头之所以能够为大众提供大量免费服务,是因为注意力经济的商业模式—巨头吸引到的用户眼球可以换取可观的广告费用,谷歌和脸书两家企业几乎瓜分了美国在线广告市场。AI的发展,让注意力经济快速迭代,相比眼球的商业价值,巨头所掌握的用户行为信息数据变得更重要也更值钱。

但是,这里也潜伏着未来人类可能面临的巨大风险。工业时代,对人类劳动异化的担忧,是担心人类成为流水线上的螺丝钉,重复着简单枯燥的劳动。数字经济时代,人类的“异化”有两点值得警惕:要么AI取代人类的工作,劳动者变得无关紧要;要么人类成为消费场域里的产品,就好像被驯化的奶牛一样,不断产出消费数据,供IT巨头们分析。两种结局,都无法充分挖掘人类的潜力,这是最大的风险。

在一个“人+机器”的未来,要想充分调动人的自发性和创造力,同时保持人的灵活度,最需要重新思考的问题是:教育该如何变?培训该如何变?未来需要什么样的人才?“人+机器”对于今天的孩子来说意味着什么?

《生命3.0》中给出了部分答案:今天的孩子需要培养三方面能力——与人沟通互动和社交的能力;保持创造力,能够找到有效解决方案的能力;以及应对环境中不确定性的能力。

最后,我想补充一句,未来终身学习将变得更加重要,虽然AI不只是会消灭旧工作,同时也会创造新工作,但是未来新工作被改变、替代、重塑的速度会更快,频次也会更高,所以每个人都需要做好在未来重新选择工作的可能,重新塑造自己的技能,而这种重塑将不止一次。终身学习不仅需要保持好奇心和乐观的态度,还需要不断接受和挑战新知的毅力,这或许是未来人与机器的最大区别。

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