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          社會效率提升的“最優(yōu)解”:人和機器人分工協(xié)作
          發(fā)布時間2017/5/12  三明智創(chuàng)
           


              任何問題擺在智能的機器面前,只存在著理論上的“最優(yōu)解”,沒有情感顧及地選擇最優(yōu),自然就成了一件理所當然的事情。

            人工智能時代的來臨,在帶給極客們腎上腺素的分泌時,也同樣帶來了人們對人類未來命運的擔憂。在所有的擔憂中,有一類擔憂明確地對未來社會的勞動力分配提出了新的設問。它源于“人類大多數工作將要被機器所取代”的思維恐懼。而在我看來,人工智能的發(fā)展,真正會帶來的結果,可能與我們大多數的估計恰恰相反。機器將把價值鏈上游,涉及價值觀或具有極高智識門檻的工作牢牢占據,與此同時,人類將補齊那些低附加值低門檻的社會工種。

            形成這種結果的原因,一言以蔽之,是因為人工智能展現出來的極高的機器效率刺激了社會需求的轉變。

          那么,什么是效率?

            德國哲學家馬克斯·韋伯提出了“工具理性”和“價值理性”的合理性學說。簡單說來,“價值理性”在意的是做一件事情的初衷是不是正確,而“工具理性”則是在強調做一件事情能不能得到想要的結果。那個著名的電車難題,實際就是對“價值理性”與“工具理性”的另類思考。

            人類社會的發(fā)展演變,離不開“工具理性”的效率調節(jié),在可能稍顯殘酷的社會活動中,它劃定了人類生產和生活的邊界——提升社會的效率和追求市場的競爭機制,恰恰是鼓勵人類發(fā)揮自身才能,約束物質生活得以合規(guī)進行的重要前提。

            而“價值理性”,則補充劃出了人類發(fā)展和進步的可能性——只有具備了向前的精神意志,和美好純潔的信仰,才有可能將“工具”利用起來,崇高的“價值理性”賦予了人類在追求效率時,兼顧公平的能力。

            這也便是我想說的第一點。人工智能在初期,固然只是一個只會線性完成某項任務的“工具理性”的產物,但假以時日,人工智能最終會實現擁有站在“價值理性”一側思考的能力。而這種能力的獲得,將伴隨人工智能對人類社會權責劃分的參與和再定義。

            已經存在事實是,人工智能展現出了逐漸擁有在“價值理性”一側思考能力的趨勢。

            比如,在人工智能與汽車的結合應用上,人工智能已經由最初那個只知道控制方向轉動角度和油門剎車力度大小的單一程序,進步到了試圖開始思考碰撞選擇,道德取舍的學習狀態(tài)——

            麻省理工學院認知科學家伊亞德·拉萬(Iyad Rahwan),就曾在一封公開討論自動駕駛汽車的電子郵件中寫道:

            “每次自動駕駛汽車進行避讓動作時,它就暗中決定了不同群體的危險程度。”

            這意味著危險的判別正在逐漸建立一套獨立的標準和算法。算法的好壞,就對應著社會運轉的效率高低。

          人工智能,擁有最優(yōu)的效率

            幸運的是,人工智能不會因環(huán)境等外在因素受到干預,這使得在與人工的對抗上,它達到了效率的最優(yōu)。

            要知道,人類社會的諸多難題,大多數都源于我們天生的情感顧忌,但對機器而言,“感性”是根本不構成影響或者說無法從機器角度理解的問題。任何問題擺在智能的機器面前,只存在著理論上的“最優(yōu)解”,沒有情感顧及地選擇最優(yōu),自然就成了一件理所當然的事情。

            意大利犯罪學家龍勃羅梭( Lombroso)在其1893年出版的《犯罪:原因和救治》一書中就單辟章節(jié),談及了外在環(huán)境因素對犯罪率的影響——

            他說,智力、情感、本能、習慣、下意識反應、語言、模仿力等心理因素和人成長的環(huán)境因素都對犯罪的發(fā)生構成影響。

            實際上,即便是針對環(huán)境因素中“天氣”這個單一要素來看,人也展現出了大量的可被其干預的特征。雖然存在爭議,但明鏡周刊(The online Spiegel)還是報道過由Solomon Hsiang等研究人員發(fā)表在科學雜志上的關于“天氣對犯罪率影響”的研究報告。報告中有這樣一句話:

            “median estimates indicate that the frequency of interpersonal violence rises 4% and the frequency of intergroup conflict rises 14%.”(根據變化的中位數估計,每一個單位的氣候變化,將造成人際暴力和群體沖突概率的提升。)

            拋開數據指標的爭議,我們能肯定的是,社會因素與自然因素對人確實在施加作用和影響,哪怕這影響有時候是極小的。

            而在本質上,以上反映的是人作為理性和感性兼具的個體,始終無

            但依靠數據,沒有情感左右的人工智能,無疑將是這一問題最可能的解決者。

            比如,法律。冷酷無情的法律恰恰是守護社會正義的關鍵。而法官這一角色對具體案件的衡量,其實是人工智能在未來最佳的應用領域。為什么?因為在法官對案件判定的過程中,只涉及“講證據”、“按法律”的兩大基本原則。而無論是對證據的講求,還是對法律依據的尋找,其實都是對“數據”本身的學習解答,它不依賴于其它的復雜條件——

            一個好的法官,即便從某方面知道罪犯有罪,但如果拿不出可以證明其有罪的證據,就不會對其宣判。而這種本我意識和職權操守可能產生的矛盾,帶來的內心博弈,只是人類的專屬。人工智能當然要比人類做得更好。機器于“工具理性”上實現判罰效率和準確度的提升,也伴隨著維護正義的“價值理性”的實現。

            再比如,考試評測。人工智能領域的科大訊飛,甚至已經在語音智能評測上實現了產品化的應用——如今,幾乎各地的普通話考試,都在使用科大訊飛的人工智能做為評測考官,在廣東,甚至英語高考中的口語考試環(huán)節(jié),也是在由訊飛的智能機器人把關。

            在人類多少存在主觀錯判概率的情況下,語音人工智能對以往“語言評分教師”的取代,為我們提供了零出錯、絕對完美的“工具理性”;而在社會效率的實現上,它同樣是促進公平的“價值理性”的搖籃。

          人類,去向何處?

            機器與人,在目前的優(yōu)劣勢對比上,存在著完美的互補性。那些我們覺得困難的事情,如高等數學、金融策略分析等,對于人工智能而言,是早已征服,正日趨完美的小兒科,而我們覺得容易的事情,視覺上的識別,動態(tài)移動的物理動作,直覺和情感判斷,對機器來說卻異常困難。

            也正因此,不難發(fā)現,人工智能機器的弱勢之處,正是人類數千年繁衍生息的生物本能——從靈活的肢體移動,到“下意識”的視覺識別判斷,并非來自于日積月累的學習,而是天生使然,這對于需要構建數據模型,不斷學習和優(yōu)化的機器而言,是難以企及的優(yōu)勢。

           

            而當我把這樣的思考放在AlphaGo、Master與人類的圍棋對決上看時,更有細思極恐之感——看不見的機器運算本身,借助于DeepMind的資深研究員黃士杰博士的手,得以物化的呈現。“代為落子”,也許可作為知秋的那一片落葉。

            實際上,越發(fā)達的經濟體里,人們就越依賴于簡單的人工勞動,這是全球經濟社會向前發(fā)展的一個基礎共識——

            在發(fā)達國家,服務業(yè)占GDP的比重通常超過60%,而世界第一經濟體的美國,其服務業(yè)占GDP的比重達到了80%,為社會提供了超過80%的就業(yè)崗位。

            這個道理其實也很簡單,就像是富豪們會花上千萬買一部內飾全手工打造的勞斯萊斯,也不愿意去買量產的工廠跑車一樣。人工勞動為產品構建留出了足夠的信息差異,這種信息差異正是人們越來越看重的個性化。

            更有意思的是,量產的工廠有了更多的智能機器,它只會由產業(yè)鏈不斷發(fā)展,而一再因技術升級迭代降低成本,但人的技藝卻有且只能源于最古老的學習規(guī)則,付出了必要勞動時間,并規(guī)避掉種種誘惑的人,倒成了產品價值的最大來源。

            這就是質樸的經濟規(guī)律:商品價值總量與生產商品的個別勞動時間成正比。發(fā)展到發(fā)達社會的高消費,只會給予人工勞動更大的意義。

            更別說,當未來社會人人都能享受到足不出戶即可體驗全世界的黑科技時,還有多少人愿意去做人工生產——人工勞動只會越來越稀缺,越稀缺自然越昂貴;這就是為什么發(fā)達的未來社會,人工會愿意去補齊那些在價值鏈下游的空位的原因。

            現在,就只剩下另一個問題:如果說人工憑借尊崇的勞動會獲得高價值消費的需求匹配,那么,那些成本越低越好的下游行業(yè),人類會因人工智能的介入而失業(yè)嗎?

            首先我想說的是,如果人工智能主要的應用場景不是在數據分析和理論計算上,而是要通過和人比體力、比靈活來構建應用形態(tài),這就不是什么人工智能時代的討論,而成了殺雞焉用牛刀的段子。

            就像手機剛出來時,如果你看到的不是手機對“連接”這一問題的革命性突破,你就只會把手機看成是用來對講的高級尋呼機。但是,手機是為互聯(lián)而生,并用通信改變世界;同樣,人工智能的未來,也絕不是機器人般的肢體活動,而是用其非凡的信息搜集與數據分析能力,幫助人類社會探究解決發(fā)展上層的種種“價值”與“工具”所交纏的難題。

            所以,當人們舉著無人機送貨可能會取代快遞工人的例子,意圖說明人工智能爭搶低端崗位時,別忘了它并非人工智能的真正用武之地。而且,即便拋開無人機的本質不談,當順豐和京東只選擇在農村做無人機試點時,你就能看出飛行器特有的局限性——密集的住宅和寫字樓,必然是人口繼續(xù)增長的未來社會的生活形態(tài),而飛行器的送貨,效率只能在兩點之間體現(例如庫房和偏遠的農村集散點),而當城鎮(zhèn)化的都市人口扎堆般擁有收貨需求時,突破安全禁止,曲線穿行盤旋的無人機,怎么可能會是最優(yōu)的解決方案呢?

            同樣的,當南方工廠有了一座座機械臂,正在取代一部分工人時,別誤以為這是人工智能在作怪;只會固定動作循環(huán)往復的機器,尚離“智能”有著太遠的距離。何況,從上世紀60年代初開始,機械臂就開始充當自動化工人了,這么多年中他們帶來的生產力提升,又反作用于社會經濟增長,反而刺激了更多的工作崗位的產生。

            還是那句話,視覺上的識別,動態(tài)移動的物理動作,是人類在千年繁衍遷徙中建立起來的生物上的相對優(yōu)勢,它不需要也不可能被大規(guī)模替代。

            也許有一天,價值觀不再是人類的專屬,人類會在個性化需求的商品生產上,發(fā)揮其獨一無二的優(yōu)勢,而人工智能也會參與到社會分工里來,用它擅長的數據收集和結果運算,做起那個能杜絕任何外在影響的完美社會“法官”,幫助人類社會更好的成長。


           
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