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人工智能的發展,主要有哪些成就,面臨哪些挑戰?

人工智能 機器學習
人工智能在給我們帶來諸多便利的同時,也有可能會給我們帶來諸多困擾,如監視、歧視、誘導、失業甚至成癮。面對這些挑戰,我們做好準備了嗎?

現代人工智能已成為現代科技中最了不起的強大技術之一,也是一項顛覆性的技術。

人工智能的發展,主要有哪些成就,面臨哪些挑戰?

 

這個強大的數據網絡非同一般,與之前人類所發明的任何媒介如電報或電話時代的通信網絡等都大不一樣,它對我們的行為和行動都非常“感興趣”。當我們在網絡上瀏覽時,它也反過來“看著”我們,預測我們下一步的舉動,猜測我們的意圖。通常目的是為給我們提供更好的服務,有時也會對我們的行為產生影響。

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人工智能在給我們帶來諸多便利的同時,也有可能會給我們帶來諸多困擾,如監視、歧視、誘導、失業甚至成癮。面對這些挑戰,我們做好準備了嗎?

智能機器要能運轉起來,就需要收集大量數據,通常包括一些涉及個人隱私的數據。但這個簡單的事實卻有可能將人工智能機器變成監視我們個人行為的設備:它們知道我們在什么位置,了解我們在網上瀏覽的歷史,對我們的社交網絡也一清二楚。我們能決定誰可以有權訪問我們嗎?我們能知道收集的數據都用來做什么了嗎?以及這些數據是否會被刪除?如果答案是否定的,那么我們就已經失去了對它們的控制。

人工智能在保險、貸款和治安監控中都非常有用,但預測質量取決于微妙的設計選擇,以及信息收集的方式。但它也有產生意料之外隱形歧視的風險,就像不同的招聘廣告針對的是不同的族群,這些都顯示了通過算法和數據之間復雜的相互作用對我們所產生的種種影響。

另一個問題是誘導。許多人工智能公司的商業模式是做廣告,它們會引導人們點擊某些特定的鏈接,這些公司致力于研究如何引導用戶進入這些鏈接。機器對我們了解越多,推動和影響我們的能力就越強。對于一些易受影響的用戶來說,通過提供所謂的“豐厚獎勵”,甚至會誘發網絡上的一些成癮行為。

人工智能或是通過觀察我們如何做,或是通過“訓練”人工智能的大量數據,從我們這里學會如何做某些工作,對就業形式也會產生很大影響。互聯網上出現的眾包,可讓企業自動將一些需要人類智能完成的微型任務在網上“外包”出去,通過在網站或應用程序中發布任務,人們可以選擇他們想要接受的任務,并通過計算機系統加以協調。典型的外包任務包括辨識手寫體或標記圖片等。

由此創造了一個直接通過計算機管理的勞動力大軍,并定義了一整套理想的可自動化管理的候選任務。事實上,許多基于任務的工作者實際上是在為訓練AI生成或注釋數據。同時,我們可以預期,許多呼叫中心和倉庫管理在未來十年里的自動化程度也將越來越高。

我們的法律和文化也許不足以應對這些和其他許多挑戰。如果某個智能算法可以否認我們的假釋決定或治療方案,我們該找誰去說理?我們希望政府可以隨時訪問我們的網上活動,了解我們的偏好嗎?我們希望我們的孩子一直在控制誘導他們行為的“循循善導”的機器的陪伴下度過他們的上網時間嗎?如果因人工智能的發展而導致大量失業,對我們這個社會又會產生什么樣的影響呢?

從早期的學術理論到如今廣泛的實際應用,人工智能已經走過了一條很長的路。AI現在正在融入我們的生活,并展示了進一步發展的前景。在實際應用中,我們也許并不將其稱為AI,但在它們所融入的諸多領域中,從醫療保健到公共交通,從通信交流到學校教育,人工智能都和我們如影相隨。

機器學習范式已有效地解決了包括視覺和語音處理在內的許多問題,未來的人工智能也許能找到將早期研究留下來的“自上而下”推理方法的成果***結合起來的辦法,屆時,AI能夠做的事情可能會再一次給我們帶來巨大的驚喜。 隨著人工智能繼續開辟新的可能性,可以想象,我們將能夠像面對人類一樣與機器人對話,讓機器人為我們流利地進行即時翻譯,并在智能房屋和自動汽車領域內開發出更多的自動化實際應用。

但是,我們仍然需要抵制將人工智能引入盡可能多領域中的誘惑,至少在文化和體制同時得到相應進展之前,我們必須謹慎從事。廣泛采用的人工智能技術給我們人類帶來許多非凡的機會,但同時也存在著一些潛在的風險。與流行看法相反的是,人工智能威脅到的并不是人類作為一個種族的安危,而更有可能的是AI對我們的隱私和自主權的侵蝕。

人工智能已進入我們日常生活的各個方面,在慶賀AI取得的巨大成就,享受60年來人工智能研究帶來好處的同時,對于人工智能潛力的深入開發我們仍需三思而后行,有興趣的朋友,可以關注多智時代,及時查閱相關知識,如有疑問,請留言評論 

責任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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