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李开复深夜发文:达沃斯对于AI、道德、治理的辩论

2020-08-13 05:52:22 来源:魔芋资讯网

编者按:

达沃斯论坛,又称世界经济论坛,以研究和探讨世界经济领域存在的问题、促进国际经济合作与交流为宗旨。2019年,达沃斯世界经济论坛于1月22日至25日在瑞士达沃斯举行。

李开复有着令人印象深刻的履历:他拥有卡内基梅隆大学计算机科学博士学位,曾任苹果、微软和谷歌的副总裁。如今,他是中国风险投资公司创新工场的董事长兼CEO,也是《AI·未来》一书的作者。

他认为,在15年内,人工智能和自动化将具备取代40-50%岗位的技术能力。

以下为李开复朋友圈原文,亿欧网获创新工场授权转载。


达沃斯对于AI、道德、治理的辩论:

(1)AI 会进步太快,需要尽快治理吗?传统行业的两位认为Alpha Zero能自我学习,自己学会国际象棋,就代表可能过一阵就“管不住” AI 了,但是懂技术的两位告诉他们其实现在所有的AI都只是工具,而Alpha Zero在下棋方面的突破并不能延伸到真正社会的领域,因为社会没有一个问题是如下棋一样有100%正确的结局反馈的。

(2)AI 时代的9大公司,会不会力量太强大?有一位作者的新书就是这个题目,当然站在正面。虽然我们都同意有些公司AI 十分强大。其它人都认为经过数据的分享和公开,可以降低垄断。我也提出AI 不只是移动互联网应用,领域很多,巨头并不能用数据优势碾压非相关领域的新创公司。

(3)AI 需要治理吗?欧洲的代表表示必须治理,因为要把个人隐私还给个人,要尽快立法,否则和互联网一样,没管好就乱了。其它人都对此表示如果数据去中心化之后,AI提供的价值和方便就会消失。今天的用户不可能不要9大巨头提供的各种方便。我认为每个国家应该基于自己的国情,开始管理AI和数据中最严重的问题,比如说在中国出售他人数据是违法的并且严惩。印度的代表表示:印度的很多公众数据都可以脱敏后公开,而且加上全民智能身份证、生物识别技术,这些都能推动AI。如果过分治理,AI进步速度就会大大放缓,而付出的代价就是AI 对于医疗、脱贫的价值。

(4)AI能够完美地自我解释每个决策吗?欧洲代表认为需要立法,要求所有AI都能解释自己的每个行为和决定。大家都同意尽量让AI能够解释自己,这也是很好的科研方向。我也提到能寻找漏洞和软件硬件的过失,数据的偏见都是需要的。但是让AI完美解释自己是很困难的,因为AI之所以强大就是可以再海量数据中找出一个很复杂的数学公式,这公式如果很容易解释,那人不就取代AI了。另外,我们解释人也未必能解释出每个行为决定,所以“尽量做”和“必须做到完美”是非常大的差距。

(5)唯一比较能达到共识的就是在医疗数据方面,要做更多的(脱敏)数据共享,让更多从业者在大数据的基础上开发医疗AI。这是值得各个国家努力的目标。这些数据库的打造、公开,都是每个国家应该探讨的事情。

在达沃斯的讨论:

(1)科技是否让人类进步?虽然近年在欧美,很多公司被诟病。但是我认为出问题的情景(病毒、社交媒体分化社会)不是因为技术,而是少数人的恶意或错误。但是善意的人多余恶意的,而且有政府媒体监督。从Y2K 和病毒安全问题,我们一次又一次地看到技术被用来克服被恶意或错误的技术。所以我们要相信:技术一定是带来人类的进步。

(2)科技是否会带来失业问题。短期和长期有很大的差别,短期因为AI和自动化,会大批取代人类的工作,长期科技会创造更多的工作,但是需要的技能是和被取代的这批人是不匹配的。虽然大家对长短期的严重度有不同的看法,大家一致同意再培训+企业责任感是关键。

(3)再培训不是在已有岗位学习做得更好,而是面临工作被取代,去学习新的技能。一个例子就是埃森哲在印度有四万个做数据整理和录入的员工,将被大数据取代,埃森哲提供了机会给他们做大数据管理员、客服等工作,四万人里面一个也没有失业。HSBC提到他们会培训重复式工作的员工进入和客户接触,需要温度的工作。我也提到亚马逊提供每个员工40%的工资的培训费用,而且唯一要求是培训的领域是不会被取代的,是否在亚马逊有这个岗位反而不重要。

(4)上面的例子可以看到:企业的社会责任感非常的重要。如果企业只在乎赚钱和股价,那么他们就直接裁员,把问题抛给政府。但是这几个公司认为公司不止对古董有责任,对员工和社会也有责任。所以他们提供了这些培训的课程。

(5)到底工作会不会被取代?我的观点是AI 和自动化能做大部分的重复性的任务,而很多工作大部分的任务是重复性的,所以有三种方法取代:1)一对一的取代(比如说自动收银机取代收银员);2)间接取代(比如说互联网支付颠覆信用卡,因而带来信用卡员工的失业);3)部分取代形成人工池(比如说前台部分50%被取代,前台人员的人工池也可以减少50%)。这三种都是必然的现象。在这个问题上,很多传统公司和科技公司都不愿意承认,传统公司因为不想吓到员工,科技公司因为不想承担责任。

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