近日，斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛在《紐約時報》發(fā)表題為“How to Make A.I. That's Good for People”的文章。李飛飛教授認為，堅持“以人為本的AI”才能使人工智能在未來發(fā)揮積極作用。
下文轉(zhuǎn)載自《紐約時報》專欄文章：
十年前，人工智能這一領(lǐng)域在學(xué)術(shù)界以外還不為人知，而其現(xiàn)在的發(fā)展速度可謂令人目眩。從硅谷到北京的科技公司都將賭注押在了人工智能上，風(fēng)險投資家們正在為人工智能的研發(fā)注入數(shù)十億資金，創(chuàng)業(yè)公司也正在逐漸形成。如果說我們的時代正在經(jīng)歷許多人所說的又一次“工業(yè)革命”，那么，人工智能無疑是其推動力之一。
對于像我這樣的研究人員來說，這是一個特別激動人心的時刻。21世紀初期，當(dāng)我還是一名計算機科學(xué)專業(yè)的研究生時，電腦幾乎都無法檢測到照片中的清晰邊緣，更不用說界線沒有那么清晰的人臉了。但是，由于大數(shù)據(jù)的發(fā)展、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的進步以及計算機硬件計算能力的增強，AI已經(jīng)從學(xué)術(shù)領(lǐng)域走向了包括制造業(yè)，醫(yī)療保健，運輸和零售在內(nèi)的一系列行業(yè)中，并扮演著關(guān)鍵的角色。
然而，我擔(dān)心的是，人們對于人工智能的熱情正在阻止我們認清它對社會的影響。盡管它的名字是“人工智能”，但其中的技術(shù)就是由人打造的，目的是像人一樣運行并影響人類。所以，如果我們希望它在未來世界中發(fā)揮積極的作用，那么它必須由人類來指導(dǎo)。
我稱之為“以人為本的AI（human-centered A.I.）”。它包含三個目標，旨在更好地指導(dǎo)人工智能的發(fā)展。
一、AI需要更深層地反映人類智能
首先，AI需要更深層地反映人類智能。人類的視覺感知非常豐富，它非常復(fù)雜并且受周圍環(huán)境影響，可以自然地將我們對顯而易見的目標的認識與對細微差異的敏感性平衡起來。相比之下，機器的感知仍然非常狹窄。
有時候這種差異是微不足道的。例如，在我的實驗室中，圖像字幕算法曾經(jīng)將一張照片總結(jié)為“一個人騎著一匹馬”，但它沒有注意到人和馬其實都是青銅雕塑。有時候，這種差異則更加深刻：同樣的算法可以將一張圖的內(nèi)容描述為“一道彩虹下，斑馬馳騁在大草原上”，這是對的；但它卻完全沒有提及整張照片的藝術(shù)美感。雖然在技術(shù)的角度來說這種總結(jié)是正確的，但它完全沒有審美意識，而人類顯然不是如此。
這似乎是一種主觀的或無關(guān)緊要的批評，但它說明人類感知中的一個重要方面仍然沒能通過算法實現(xiàn)。如果機器不能進入這些“模糊”的領(lǐng)域，那我們又怎么能期望機器能夠預(yù)測出我們的需求呢？
讓AI對整個人類思想更敏感并非易事。這些解決方案可能需要來自超越計算機科學(xué)領(lǐng)域的洞察力，這意味著程序員將不得不學(xué)習(xí)如何與其他領(lǐng)域的專家進行更頻繁的協(xié)作。
這種合作意味著回歸人工智能領(lǐng)域的根源，而不是背離它。年輕的AI愛好者可能會驚訝地得知，今天的深度學(xué)習(xí)算法的原理可以追溯到60多年前的神經(jīng)科學(xué)研究人員David Hubel和Torsten Wiesel的發(fā)現(xiàn)，他們發(fā)現(xiàn)了貓的視覺皮層中的神經(jīng)元如何對刺激作出層級反應(yīng)。
類似地，ImageNet是一個由數(shù)百萬張訓(xùn)練照片組成的數(shù)據(jù)集，它正幫助推動著計算機視覺領(lǐng)域的發(fā)展。ImageNet是基于一個名為WordNet的項目，而該項目是由認知科學(xué)家和語言學(xué)家George Miller于1995年創(chuàng)建的。WordNet起初旨在組織英語的語義概念。
二、幫助人類變得更強，而不是取代人類
重新建立人工智能與認知科學(xué)、心理學(xué)甚至社會學(xué)等領(lǐng)域的聯(lián)系將為我們提供更加豐富的基礎(chǔ)，從而為機器智能的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。我們可以期望最終的技術(shù)能夠更自然地進行協(xié)作和交流，這將幫助我們實現(xiàn)“以人為本的AI”的第二個目標：幫助人類變得更強，而不是取代人類。
人工智能在外科手術(shù)中的作用并不一定是完全的自動化過程。相反，智能軟件和專用硬件的結(jié)合可以幫助外科醫(yī)生專注于自己的優(yōu)勢——靈活性和適應(yīng)性等特征——同時防止人類的錯誤、疲勞和不專注帶來的不良影響。
在老年人護理領(lǐng)域，機器人可能永遠不會成為老年人的理想看護者，但智能傳感器可以自動監(jiān)測藥物劑量并核對安全檢查表，使人類看護者能夠更多地專注于精神關(guān)懷。
這些例子表明，那些重復(fù)性的、容易出錯且危險的工作正在逐漸被自動化，而剩下的需要創(chuàng)造性、智力和情感的工作則由人類來完成。
三、確保AI在發(fā)展過程中對人類的影響得到正確的引導(dǎo)
今天，人們對于工作崗位可能被取代的焦慮只是一個開始，人們還將面臨其他一些問題，包括機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)ι贁?shù)群體的偏見、AI對數(shù)據(jù)的偏好與個人隱私權(quán)之間的沖突以及全球人工智能競賽的地緣政治影響。
充分面對這些挑戰(zhàn)需要那些大型組織的承諾。比如，大學(xué)擁有一個獨特定位，通過跨學(xué)科項目、課程和研討會來促進計算機科學(xué)與傳統(tǒng)上不相關(guān)的部門，例如社會科學(xué)甚至人文科學(xué)之間的聯(lián)系。各國政府可以作出更大的努力，鼓勵計算機科學(xué)教育，特別是針對人工智能中代表觀點不足的年輕女性、少數(shù)種族和其他群體。公司在積極地投資智能算法時也應(yīng)該考慮建立合乎倫理道德的AI。
AI是最能反映出其創(chuàng)造者特點的技術(shù)。有人說，機器根本沒有價值觀，實際上，機器的價值觀就是人類的價值觀。“以人為本的AI”的解決方案意味著這些機器不一定是我們的競爭對手，而是合作伙伴，讓我們的生活變得更好。然而，無論我們的技術(shù)變得多么自動化，它對世界的影響，無論好壞，始終都是我們的責(zé)任。
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