人工智能（AI）相關應用已經逐漸融入我們的日常生活，每個行業都有可能由于AI的出現而被徹底颠覆，更有部分專家斷言這會對人類帶來災難性後果。不過，AI引發“世界末日”的猜想真的隻是癡人說夢嗎？
描繪AI和機器人的好萊塢科幻電影層出不窮，有意思的是，這些電影往往展示了十足的悲觀主義，如《終結者》、《機械公敵》、《複仇者聯盟2》等等。他們認為機器人一旦在智商方面超越了人類，人性很有可能最終毀滅于此。那麼這些恐懼究竟具不具備足夠的理論基礎？
本周三淩晨，美國太空探索技術公司（SpaceX）旗下“獵鷹重型”運載火箭成功完成了首次試飛。而SpaceX和特斯拉公司的CEO —— 埃隆·馬斯克就是持 “AI威脅論” 态度的科技大佬之一。他甚至曾發文稱，AI比核武器更令人恐懼。在他看來，如果AI研究沿着目前的道路走下去，人類将沒有未來。
多年前，史蒂芬·霍金也曾在接受BBC采訪時發出警告：“AI的全面發展或導緻人類的滅絕。”
但在科技領域，很多專家并不贊同馬斯克和霍金的觀點，他們的預測與《終結者》幻想的命運截然不同。
人機融合 突破技術奇點
新南威爾士大學人工智能教授 Toby Walsh 開展了一項調查，彙集300餘名研究人員探讨AI技術超越人類智慧的步伐。大部分受訪者認為，AI需要大約 50 年才會超越人類智慧。
在這 50 年裡，就“奇點”理論（計算機智能超越人類智能的時刻）而言，鑒于人類能力同樣能夠實作長足的發展，專家們堅信隻要我們做好妥善準備，就能應對AI和機器人可能引發的不利影響。
FlamingoAI公司創始人兼CEO Catriona Wallace 博士認為，AI将促進人類和社會發展。被譽為第四次工業革命的人工智能，必将轉變人類、企業和社會的行為模式和發展規律。Wallace 博士曾就AI在替代人類領袖方面發揮的作用進行深入研究。
最終，通過複雜的模組化發現，某些人機組合可帶來非常積極的企業成果。最重要的是，運用機器可以增強人類行為，沿着新興的 “社會技術” 模型方向周密思考企業和政府模型，有助于AI/機器學習和人機互動取得積極成果。
人類真正擅長的是浪費時間
高效是AI的使命
《連線》雜志創始主編、《失控》一書作者凱文·凱利曾說：“我們真正擅長的其實是浪費時間，需要效率的事情交給機器人好了”。這句話聽起來是不是非常紮心？
是的，機器人未來會從事人類今天做的大部分工作，影響人類的工作類型。但曆史證明，這并不意味着人類将無事可做。以前說360行可能會慢慢消失，但實際上又會誕生出更多的行業、更精細的工作。過去兩百年，人類經受了無數次巨大變革的考驗，證明勞動者的适應力是無窮的。
Google 工程總監兼著名未來學家RayKurzweil也持同樣觀點。他強調，人工智能技術将承擔人類目前賴以生存的工作并造福人類。現有的崗位将消失，但必然會創造出新的崗位。
機器人帶來的工作機會比它們搶走的要多。更重要的是，我們交給它們的都是需要效率或生産率的任務。如果一個任務，不管是體力還是腦力的，可以用效率或生産率來衡量，那麼就應該交給機器人來完成。
Kurzweil認為，人工智能不會取代我們，而是增強我們的能力。成果已然顯現。
FlamingoAI公司就是這一成果的絕佳證明。Wallace 博士表示：“Flamingo 的認知虛拟助理技術已經創造了大量新的工作機會。為了教育訓練我們的虛拟助理‘ROSIE’，我們聯合上市公司 Appen (APX) 共同收集資料，同時還設立了腦力訓練師，負責管理 ROSIE 攝取的資料。
此外，我們還設立了大腦審計師、機器學習資料記者和 HAVA（人類輔助虛拟助理）職位。我們的企業客戶同樣設立了這些職位。工作令人振奮，既不需要高超技能，又頗具趣味性。”
知古鑒今 探索人機互動新姿勢
根據Kurzweil的預測，人機互動是人類進化的下一階段，21世紀 30 年代将出現“混合AI”，人類可将“納米機器人”功能植入體内，單純通過大腦發揮雲計算潛力。
确切地說，納米機器人住在我們的體内，能夠讀懂我們的思想，這一成果所帶來的優勢和人工智能的潛在優勢不可限量。
IBMWatson 内容與物聯網平台首席市場官Jordan Bitterman也認為，AI将會造福人類。他将AI比作汽車業的崛起，而汽車這項發明曾一度引發人們的失業恐慌。
随着汽車業的發展，人們建立了城郊，蓋起了大型購物中心，顯然還成就了汽車行業，特别是輪胎工業，促使人們建設高速公路系統。
人工智能不會引發失業，而是作為一種積極的潛在颠覆性技術，促使人們承擔技術和智力要求更高的崗位。而許多人所恐慌的“AI科學家建構天網”，就像利用樂高積木意外建構出太空站一樣，希望渺茫。
對于我們大多數人而言，人工智能的最顯著成果是創造全新的工具和體驗，如智能音箱，或者能夠刷臉解鎖iPhone。但是，人工智能還會徹底颠覆其他生活領域。
比如醫療保健，印度某醫院正在測試軟體，檢查患者視網膜圖像是否存在糖尿病性視網膜病變迹象，此類疾病往往診斷過晚，繼而導緻患者失明。此外，機器學習對于推動自主駕駛的項目也至關重要，它可以使車輛及時感覺周邊環境。
無數證據表明，人工智能可以令我們更幸福、更健康。在商業前景的推動下，人工智能研究人員迎來了重大發展機遇。
不過還有很多工作有待完成：盡管人工智能取得一系列最新進展，但仍有很多工作無法通過機器來完成，如了解語言的細微差别、常識性推理，以及根據一兩個示例學習新技能。
如果要接近人類的多層次、自适應和創造性智慧，AI軟體必然需要掌握處理上述這些任務的能力。為迎接這一艱巨挑戰，我們需要對AI領域賴以發展的部分基礎進行反思。
人工智能技術越是強大，社會群體乃至技術行業本身就越需要制定相關安全規則和指導方針。為真正享受AI所帶來的種種優勢，我們需要更理智地對待AI。
【科技雲報道原創】
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