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陈永伟给自己的演讲起名为“天堂的方向”,出自狄更斯《双城记》的开头:“我们面前应有尽有,我们面前一无所有;我们正在迈向天堂,或是走向另一个方向?”We hadeverything before us, we had nothing before us, we were all going direct to Heaven, we were all going direct the other way。
这句话形容现在 AI 对社会的影响再恰当不过——AI 可能会把人类带进生产力飞跃的新时代,也可能让我们走进失业、萧条的黑暗。
亚里士多德在《政治学》中就曾提出畅想:如果梭子会自动工作,乐器会自己演奏,奴隶主将不需要奴隶。面世200周年的小说《弗兰肯斯坦》则描述了人们对人工制造出的生命体的恐惧。这些想象,在今天已经成为我们需要面对的现实问题。
首先,需要给人工智能下一个定义。其实AI的定义有很多版本,甚至一些人工智能专家都无法准确地定义 AI。陈永伟基于 Russell & Norvig 2013年的论文,给出一种理解:人工智能分为3个等级——弱人工智能(ANI),专注完成某个特定任务,如语音识别、图像识别;强人工智能(AGI),与人类能力比肩;超人工智能(ASI),在所有领域都比人脑聪明很多。例如电影《机械姬》展现的是强人工智能,《复仇者联盟》里的幻视、奥创,就是超人工智能。
在人工智能发展的不同阶段,我们面临的社会问题是不一样的。在弱人工智能阶段,由于它可以替代人的一部分智能,所以会引发一部分人失业,进而引发收入不平等问题。当强人工智能阶段到来,AI 能够自己做决策,这时我们面对的社会问题是,人类如何认识 AI 的主体性,例如如果 AI 伤人,是谁的责任?超人工智能阶段的问题则是,人工智能将会毁灭人类还是造福人类。
我们面临的近忧,仍是弱人工智能的问题。对于研究发展经济学、法律经济学的陈永伟来说,这也是他在研究的几个问题:
凯恩斯就提出“由于技术进步而产生的失业”,诺贝尔经济学奖得主列昂惕夫也曾表达相似的忧虑。“技术性失业”,是一个在经济学中长存的概念。
人工智能革命相比传统的技术革命,对就业的冲击有独特性。它的范围更广,不是从一个产业影响到另一个产业,而是渗透到各行各业(Ford,2015;卡普兰,2016)。它的力度更大,例如在美国,49%的岗位都可能受到冲击(Frey,2013)。它的持久性更长,原本在一个行业中被取代的人可以学习新的技能寻找新的机会,但如今,人工智能降低了整体人力成本,失业者在换行业后很可能很快又被替代(卡普兰,2016)。它带来的极化效应更为显著,在弱人工智能时代尤为如此,从事重复性劳动的人会受到强烈打击,创造性活动、AI 技术创造者和使用者则会受益,这样就会加剧两极分化(Sachsand Kotilikoff, 2015)。
Frey、Osborne两位学者发表了统计学模型,从三个维度(社交智慧、创造力、感知和操作)和九个属性,给出分数,预测一个职业是否容易被 AI 取代。在腾讯研究院的帮助下,陈永伟用这个模型预测出了中国的场景中400多种职业的被取代概率。
结果显示,最难以替代的职业有宗教领袖、文艺创作者等。最容易被替代的是农、林、渔从业者、建材工人等。还推测出了受影响的地域范围等数值。
陈永伟开玩笑说:“我推荐你们去学按摩,也推荐经济学家这个职位——每次经济萧条,经济学研究的需求就特别的高”。
那么如何认识人工智能技术革命冲击?技术革命并不必然导致技术型失业,当补偿性措施发挥良好时,可以缓解冲击。长远来看,人工智能也会创造新的岗位,因此,社会就业岗位并不是被消灭的过程,而是重构的过程,需要社会公共政策助力重构。
对公共政策的建议如下:
在面临老龄化问题的社会,不可劳动的人与可劳动人的比例在不断增长,将来我们严重的劳动力不足问题可能会由人工智能缓解。
“奇点”(singularity)从数学中被引申到人工智能领域,是透过库兹韦尔的著作《奇点临近》。它指的是人工智能超越人类,从而引发人类社会剧变的关键时刻。
经济奇点,根据学者 Norhaus 的定义,是指一个关键的时间点,越过这个时间点后经济会持续增长,且增长速度会加快。
学过经济学理论会知道,经济高速增长是非常困难的,经历了快速增长的经济会逐渐放慢发展速度,然后稳定在一个水平。
多因素生产率的增长
Aghion et al(2018)论文提出,经济奇点能否到来,主要看知识增长的瓶颈能否打破。也就是说,除非人工智能可以代替人类从事创意工作、进行知识生产,这一瓶颈就很难突破。Upchurch& Moore (2018)论文的观点则是,经济奇点的到来面临三个约束:技术约束、政策约束、资源约束。
人们很容易把经济奇点和技术奇点搞混,认为技术突破就会带来经济奇点,其实二者的关系更加复杂。经济首先要有供给,同时要有需求。电力带来的技术革命,虽然带来了经济发展,后因产能过剩、需求不足,也产生了经济萧条。综合来看,经济奇点到来在近期是不太可能的。
陈永伟接着谈到了强人工智能和超人工智能的相关问题。
几个月前,无人驾驶车辆导致死亡事故发生,在追责时归结为“产品责任”,类似于因为产品质量引发的事故。接下来,我们会遇到更多人工智能相关的主体责任认定问题。
陈永伟认为,这种和主体类问题,是“算法合谋”,也是经济学上“卡特尔”的概念(指多个企业联合在一起,控制其产量并抬高其价格)。在反垄断法中,卡特尔是非法的,竞争法中合谋也是非法的。人的合谋会受到处罚,然而如果合谋是一个算法、并非人类合谋而是机器合谋呢?
现在,人工智能不仅仅是被动进入一个案件,作为主体或课客体,它正在成为裁判者。例如人工智能辅助办案,可以根据大数据给出判刑的参考。其中会不会造成歧视?再进一步,将来是否可以提前处置可能犯罪的人?
陈永伟畅继续想了一下超人工智能的可能性。超人工智能可能会带领人类实现数字乌托邦,可能超出人类的控制范围,可能沦为独裁者的工具,可能成为仁慈的独裁者,也可能灭绝人类……现在人类有这种自负,即使AI再聪明,可以通过断电、断网等方式控制AI。但我们要意识到,在超人工智能面前,人类不过都是5岁小孩。
因此,在人工智能的发展过程中,要为 AI 设定与人类一致的目标。但这一点实现起来很难。人工智能水平较低时,它会难以理解人类的目标。当其水平很高时,会对目标有自己的评判。另外,人和人工智能的学习过程不同,人工智能可能会误解目标。比如看到消防员冲进火场,人能理解他的目的是灭火救人,但人工智能可能会理解为他想取暖。
人类已经全面进入了智能社会,以人工智能为代表的新一代技术必将逐步渗透到我们的日常生活之中,并彻底改变我们的社会形态。那么,新一代的人机共生社会需要怎样的社会科学?社会科学的研究成果又如何促进人工智能的发展?人工智能会怎样影响人类社会?社会科学研究又如何借鉴人工智能领域的最新成果?
该系列沙龙以线下实体活动为主,我们将邀请AI与社会领域的交叉研究学者进行公开性的讨论与思想碰撞。沙龙的主题可涵盖但不限于如下的内容和主题:
计算社会科学(Computational Social Sicence)社会计算(Social Computing)多主体系统(Multi agent systems)算法经济学(Algorithm Economy)人工智能社会学(Artificial Intelligence Sociology)群体智慧(Swarm Intelligence)人类计算(Human Computation)机器学习(Machine Learning)技术与人类社会(Technology and Human Society)人工智能与城市科学(Artificial Intelligence and Urban Science)
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作者:郭宝婷审校:刘培源
每一个HTML文档中,都有一个不可或缺的标签:<head>,在几乎所有的HTML文档里, 我们都可以看到类似下面这段代码:
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