人工智能时代 | 黄淼 1208

把握最新趋势、拥抱人工智能时代的必读之作！

书名：《人工智能时代》

作者：[美] 杰瑞·卡普兰

今日解读：黄淼

解读人简介：格拉斯哥大学传媒与文化政策博士，现中国人民大学新闻学院博士后。

播音：敖武

责编：陈艳

音频编辑：陈子夫

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劳伦斯·萨默斯（美国财政部前部长，哈佛大学荣誉校长）：新技术已经准备好要大量增加财富了，但是为谁增加呢？在《人工智能时代》一书中，卡普兰令人信服地证明了未来的经济增长是由资产而非劳动力驱动的。而且，为了拥抱一个更加公平的未来，他还提出了独特的政策建议。

李飞飞（斯坦福大学人工智能实验室主任）：《人工智能时代》这本引人入胜、先知先觉，而又恰逢其时的著作，是由一位领先的科技思想家卡普兰创作的。对于创业者、科学家、政策制定者以及任何关心人工智能机器潜力和风险的人来说，这本书都不容错过。

01 听前思考

人工智能怎样影响着我们的生活？

你的工作会被机器人取代么？

面对人工智能时代的降临，我们要做出怎样的转变？

02 书中金句

真正的战斗在于数据，而不是程序。

无论你的领子是什么颜色，自动化都会毫不留情。

并不是任何新技能都有用，只有雇主愿意付钱的技能才有意义。

我们的高速公路要了很多动物的命，因为它们都没有探知到两吨重的金属威胁从路上呼啸而过。同样，我们甚至没有词语能够用来讨论即将发生的科技变革。综上所述，我们在所谓的信息高速公路上面临着毙命的危险。

03 精华笔记

《人工智能时代》这本书被《经济学人》杂志评选为2015年的年度图书。作者卡普兰是斯坦福大学人工智能与伦理学教授，曾在硅谷创建自己的科技公司。这本书凝聚着卡普兰教授的专业知识和实战经验。

我们分了四个部分，为大家解读，卡普兰所描摹的，正在悄然降临的人工智能时代。

第一部分，人类进入人工智能时代的背景。

早在1956年，人工智能的概念就被提出，与它相关的技术研发，最早出现在IBM沃森研究中心。但这项研究不被完全认同，那时研究者把计算机看作人类的机械仆从，更注重计算机在程序的驱动下完成工作。这一理念制约了人工智能的发展。

另一方面，虽然上世纪八九十年代，已经出现了模拟人类大脑神经联结的程序，人们只需给计算机提供大量的数据示例，机器就可以自己学习知识。但是，当时的计算机存储条件和运算能力都跟不上，所以“机器学习”没有被充分推广。

近年来兴起的机器学习，将人工智能推向一个高潮。一方面，强大的计算机技术和大规模的网络数据，使得大数据、机器学习这些概念的落地有了可能。另一方面，随着工业设计的改良，运用更轻的材料和更复杂的控制系统，让机器人变得身材轻巧、智力惊人。

第二部分，今天的人工智能究竟发展到了什么程度？

在这本书里，卡普兰用互联网广告和金融市场的两个事例，说明了人工智能自助运算的巨大威力。

互联网广告行业中的人工智能自助运算，跟我们日常的网页浏览息息相关。我们的网络使用习惯都会被记录下来，这让计算机程序能够快速识别我们的行为偏好。在我们打开网页的瞬间，网页自带的程序开始一系列的运算，其中最核心的，是网站运营商向广告商拍卖广告位。根据用户的行为偏好，广告商可以判断你是不是目标消费者，以及投拍广告位的价格。

类似于互联网广告行业的电子战争还出现在金融市场。人工智能在金融市场中掀起的巨浪，是随着高频交易的普及逐渐形成的。所谓高频交易，就是用计算机程序代替人类交易员，做股票买卖的决策，在微小差价之间获取收益。高频交易可以在极短时间里造成大量资产蒸发，引起市场混乱。计算机程序对市场有着强大的操纵能力，很容易脱离人类掌控，这就撼动了金融体系的信任根基。

除了人工智能自助运算，机器人技术也得以升级进化。人工智能时代的机器人将传感器和执行器结合，它们可以外出执行任务，感知环境的变化，甚至可以和人类一起劳作。

比方说，恶劣天气情况下的种植工作，普通的机械运行有严格的环境限制，农民需要购买不同的机械来应对不同的场景需求。应用人工智能技术的机械能够判断不同的场景，并且自动切换到恰当的应对模式。

再比如说，机器仓库保管员可以在黑暗环境中工作，充分利用空间的测量和计算能力，聪明地堆放不规则货物。目前在美国，这两种机器工人已经投入实践应用。

第三部分，人工智能的应用带来了哪些现实困境？

人工智能带来的第一个困境是道德困境。一旦机器可以自我学习，那它可以往好的方向发展，也可以学坏。

微软聊天机器人上线24小时被教坏，变成一个激进的种族主义者，不得不提前下岗。机器人的目标单一，如果你告诉他：“我想让你成为世界象棋冠军”，那他可能会为了实现这个目标对其他选手进行人身攻击。因为人工智能执行任务不受道德约束，这让人工智能陷入道德困境。

人工智能引发的第二个困境，是一部分社会成员因为个人技能的落后而失业，由此会形成整个社会大规模结构性失业。

技术革新对工作技能的淘汰作用非常直接。人工智能不同于以往任何一次技术革命，不仅仅是用自动化取代蓝领劳动力，还会用较高水平的知识处理能力取代白领劳动力。

人工智能取代蓝领工人，这个很容易理解，比如，农业种植中的机器助手和机器仓库保管员。重要的是，机器劳动者全年无休，工作差错率也很低。

在知识型劳动中，以律师这个职业为例，根据客户需求，找条款、写文书、分析证据，然后帮助客户解决困难。法律条款和法律文书的标准化程度都很高，这就给了人工智能发挥优势的机会。因为计算机在知识搜索和结构化表达方面的优势，寻找法律条款和起草合同的工作，对人工智能来说都是小菜一碟。至于分析复杂的证据信息，具备严密运算能力的人工智能，应该也不会输给一个优秀的法律专业人才。

人工智能带来的第三个困境，是少数掌握技术的群体控制着社会资源的流向，贫富差距将进一步扩大。

以亚马逊网站为例，这个网站不仅能精准地预测我们会购买什么，还能判断我们可以接受什么样的价格。亚马逊根据对消费者历史行为数据的分析，制定精细化的价格差异策略。而且，亚马逊还会根据市场供需状况计算供货商的成本，根据行情跟供货商谈判，从而获得最优的进货价格。亚马逊可以在消费者和供货商之间为自己找到最大的利润空间，由此获得了空前巨大的市场控制能力。

少数人因为掌握先进技术而可以快速地获取财富，而财富意味着社会资源的流向。另一方面，因为人工智能对某些职位的取代，失业者将失去经济来源。这就让富人更富，穷人更穷，整个社会的财富趋于集中。

第四部分，面对这些困境，我们有什么应对策略？

针对人工智能的道德困境，可以拿走机器人完成目标任务的能力。以机器学习为例，大量的历史数据是构成智能的基础。因此，惩罚“犯了错”的人工智能，可以删除它们的数据，之后再用新的数据重新培育它们的能力。另外，可以限制机器人工作的时间和地点。

针对结构性失业的困境，卡普兰提出了一个新概念——职业培训抵押贷款。未来并不缺工作机会，而是缺雇主想要的技能。提出这个概念的意思是，让雇主为技能买单，承担雇员技能培训的费用。雇员掌握技能后为雇主创造价值。这样的模式，可以降低银行提供助学贷款的风险，学生或失业者也就更容易获得资助了。

最后，关于社会资源被少数人掌控，以及社会财富分配的困境，卡普兰认为，我们需要专注于改善收入的分配方式。具体来说，我们需要建立公共利益指数，让技术革新创造的新财富惠及更多的社会成员；我们还需要提高对公司的税收激励，对公共利益指数高的公司，政府会减免税收；卡普兰还提出高度自由的社保制度，允许退休前也可以提取一部分社会福利金。

这三个解决方法，让我们看到，技术革新带来的改变，不仅仅是工作或生活的方式，而是整个社会的运行逻辑。