缓慢的进展正在消除对人工智能的恐惧

进展缓慢的恐惧人工智能的 大卫MOSCHELLA|2022年12月 保护数字系列,12:进入深度学习时代近七年，很明显， 人工智能的突破性优势需要比许多人预测的更长的时间。这给社会有足够的时间来解决任何风险和缺点，如果它们实际发生。 2016年3月，谷歌DeepMind部门开发的AlphaGo系统击败了高度排名围棋选手李世石，四比一。尽管IBM的深蓝系统已经失败十年前的国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫两比一（三平）， 谷歌的胜利被认为更为重要。这并不是因为Go被认为是 甚至比国际象棋更复杂的游戏;这是因为谷歌系统使用了以前的围棋游戏 和深度学习技术，基本上可以自我训练。相比之下，IBM选择了一位传统的专家。系统方法，依赖于人类硬编码的功能和过程。 经过几十年的失望，人工智能 社区已经找到了基础广泛的创新的公式。有三个主要组成部分：1）互联网提供了自我训练所需的大量数据，无论是 下围棋、识别图像、翻译语言或无数其他任务;2）出现云计算意味着所需的处理能力现在很容易而且便宜。按需提供，以及3）万维网使新服务能够快速部署 以及全球企业和消费者。相比之下，以前的人工智能工作缺乏这三者。数据不足，计算成本高昂，应用程序部署狭窄。 这种新的人工智能创新模式引发了极大的兴奋，许多人预测 化学、生物学和其他科学领域的即将取得突破，自动驾驶汽车， 自动化客户服务、软件代理、医疗保健、法律和金融领域的专家系统服务、语音、语音和图像识别、个性化教育、提高安全性等等 智能产品、预测分析和复杂问题解决方式。今天，所谓的 生成式人工智能甚至将技术推向写作、设计、艺术和其他前沿领域。人类创造力，而埃隆马斯克仍然看好大规模生产的人形机器人。 然而，尽管取得了重大进展和许多有用的应用，例如语言翻译，面部和语音识别，以及个性化的推荐引擎，真正的颠覆性进步 尚未发生。到目前为止，两个最突出的人工智能赢家是英伟达，可以说，抖音。前者为AI行业提供专用芯片;后者广泛使用人工智能来 加强其社交媒体服务;然而，TikTok的主要消费者吸引力在于其易于使用的套装 itif.org 的视频创建工具。两家公司都不是人工智能世界的社会或商业游戏规则改变者已经设想过。尽管谷歌通常被认为是世界人工智能的领导者，但该公司的核心 产品——搜索、Gmail、Android、地图、YouTube、Chrome和文档——都早在很久以前就开始了。深度学习时代。同样，尽管基于AI的服务，如亚马逊的Alexa和苹果的 Siri令人印象深刻，与相对低技术的产品相比，它们的整体市场影响力相形见绌。如微软办公或Web浏览器。 这些认可并不意味着对人工智能的批评或对其潜力的否定;他们是只是承认变化的步伐已被证明更具进化性 比革命。从历史的角度来看，是否改变游戏规则的新AI功能。 需要10年或30年才能完全崭露头角没什么大不了的，但对于今天的商业领袖来说，政策制定者和广大公众的进化变革需要相应的心态。 革命的恐惧 人工智能的潜在缺点也遵循了类似的弧线。自2016年取得突破以来，可怕的预测至少和乐观的预测一样普遍。这并不奇怪。 从弗兰肯斯坦博士的怪物到电影2001中的HAL，一直有警告类似人类的发明会危险地失控。至少有十几种恐惧 尤为突出: 基于1.AI的自动化将消除数百万个白领和蓝领工作。 2.AI系统本质上是有偏见和歧视性的。 3.AI系统和算法是不负责任的，也是不可解释的。 4.AI会破坏隐私并导致监视状态。 5.AI将导致社会不平等的进一步加剧。 6.AI基于深度伪造将混淆和扰乱政治和社会。 7.瞬间自主人工智能系统和武器将破坏国际关系的稳定。 8.敌对势力将寻求通过人工智能统治世界。 9.AI缺乏人类价值观和道德规范。 10.通用人工智能将很快超越人类。 11.AI将会减少人类的价值。 12.AI系统将变得流氓，控制社会，并使人类成为牺牲品。 进化的解决方案 与其好处一样，到目前为止，人工智能的危险也被大大夸大了。但12个恐惧以上可以帮助我们了解，一旦问题的影响分散到一个 足够的年数。考虑一下时间的奢华使应对人工智能的方式更加多易于管理: ▪我们可以拭目以待，看看就业如何变化，以及是否会有过剩或短缺的工人。 ▪人工智能偏差可以通过改进基础数据集随着时间的推移得到纠正。 ▪开发和部署人工智能系统的组织肯定会对以下情况负责：他们。 ▪是否变得更像中国的监控国家是美国的选择。 ▪只有时间才能证明人工智能是否是收入不平等的主要驱动因素。 ▪媒体技术人员可以开发识别和标记深度伪造的方法，人们可以观众变得更加怀疑。 ▪正如主要核大国有管理危机局势的热线一样，它们将希望开发控制自主武器的方法。 ▪如果需要，价值观和道德可以内置到许多人工智能系统和应用程序中。 ▪鉴于全球共享研究的方式，任何国家都不可能维持一个决定性的人工智能优势。 ▪超越人类的通用机器智能不会在很长一段时间内发生时间,如果有的话 。 ▪尽管计算机现在更胜一筹，但人类仍然非常重视在国际象棋中获胜。 和去。 ▪人工智能系统将反对人类的想法很可能仍然是科学的东西。小说。 Covid-19已经证明了必须迅速做出重大决策的风险。 压力，这就是为什么政策制定者应该欢迎人工智能更具进化性的原因之一。步伐。5年或10年后，我们将更好地了解这些领域中哪些是真实的。 问题，哪些不是。显然，专注于一些实际的和 可观察到的挑战，而不是尝试预测在各种复杂情况下会发生什么人工智能领域。最近科技股价格暴跌，Facebook、亚马逊、 而在其他地方，Twitter的混乱和FTX的丑闻也倾向于使抑制AI显得不那么紧迫。 从人工智能到心肌 “梗人死工智能”一词出现在1950年代中期，通常被认为是 斯坦福大学的约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）将人工智能定义为“使智能的科学和工程”。机器。”1虽然麦卡锡的贡献是深远而多的，但他对人工智能一词的使用是 不幸。建造智能机器的想法没有任何人为的，就像拖拉机的强度没有任何人造的-尽管近200年 工业机器的发展，人类的力量和灵巧性并没有失去它们的重要性。 这不仅仅是狡辩。通过使用人工智能一词，我们不可避免地设置了无益与人脑的比较和竞争，以及所有这些暗示。 回顾过去，术语“机器智能”（MI）会更好，因为它反映了事实上，人类和机器的能力是根本不同的。计算机很棒对于大量计算、操作和重复性任务，但在 一般情况;人类的大脑更接近相反的情况。也许有一天，术语会进化。毕竟，数字世界经常谈论“机器学习”，但从未使用 “人工学习”一词，因为从表面上看，这句话听起来很荒谬。如果你能有 机器学习，你应该有机器智能，就像我们有人类学习和 人类智能。如果硅谷和中国开始谈论MI，那么世界其他地区最终会效仿，使用这种更准确的语言将使更少的 紧张的讨论。 像许多对数字技术的批评一样，当前的人工智能情况可以总结为： 实实在在的好处，投机的恐惧。尽管最终可能会出现严重的问题，但今天的抱怨让人想起《教父2》中的一幕名场面。当迈克尔·柯里昂抗议时 他的犯罪组织面临的谋杀和报复，他的黑帮老大海曼·罗斯，将一无所有，告诉迈克尔：“这是我们选择的业务。对于任何相信信息技术的长期潜力，机遇和挑战 人工智能将越来越多地定义我们选择的业务。竞争将继续推动 创新向前推进，人类对发现可能性的根深蒂固的渴望也将向前发展。鉴于今天可控的变化速度，没有必要踩刹车，而且有充分的理由 踩油门,至少现在是这样。 关于这个系列 ITIF的“捍卫数字”系列探讨了流行的批评，投诉和政策 对科技行业的起诉，以评估其有效性，纠正事实错误并揭穿 彻头彻尾的神话。我们在本系列中的目标不是反射性地或绝对地捍卫技术，而是仔细审查广泛呼应的说法，这些主张正在推动技术政策中最重要的辩论。 在制定新的法律法规之前，重要的是要问：这些说法是否成立？ 关于作者 DavidMoschella是ITIF的非常驻高级研究员。此前，他曾担任前沿论坛，在那里他探讨了数字技术的全球影响，并 特别关注颠覆性商业模式、行业重组和机器智能。 在此之前，David是最大的市场分析公司IDC的全球研究总监。在信息技术行业。他的著作包括《看数字——视觉指南》。 2020年代的行业，组织和职业（DXC，2018），客户驱动的IT（哈佛大学）商学院出版社，2003年）和《权力浪潮》（Amacom，1997年）。 关于ITIF 信息技术和创新基金会（ITIF）是一个独立的非营利组织，专注于技术交叉的无党派研究和教育机构 创新和公共政策。被智库界同行认可为全球 ITIF科学技术政策卓越中心的使命是制定和 促进加速创新和提高生产率以刺激增长的政策解决方案，机会和进步。欲了解更多信息，请访问我们的www.itif.org。 尾注 1.约翰·麦卡锡，“什么是人工智能？/基本问题”，网站于2022年11月30日访问， http://jmc.stanford.edu/artificial-intelligence/what-is-ai/index.html。