［德］奥拉夫·格罗思［美］马克·尼兹伯格 著
董丹丹 译
中信出版集团出版
无论是在医学、金钱还是人类情绪方面，由AI驱动的技能在我们的生活中扮演着越来越主要的角色。随着我们将更多决定权交给机器，我们面临着关于保持安全、保住事情和掌控我们生活方向的新问题。这些问题将寻衅人类对代价、权力和信赖的理解。新的AI技能可以驾驶汽车、治疗受损的大脑并推动工人提高生产力，但它也可以威胁、操纵我们，并使我们与他人疏远。它可以让国家与国家对立，但它也可以帮助国际社会应对一些重大的寻衅，从粮食危急到环球景象变革。
针对这些问题，作者从伦理学的角度入手，在全面剖析当前世界各国AI发展水平的根本上，磋商了人类与AI共生、协作的关系，并为读者描述了未来AI的运用前景。
所罗门王是财富和伦理聪慧的象征，但也是一位有缺陷的领导者。当建造未来的AI系统时，我们应把稳到所罗门王的警光滑油滑事。否则，我们的人类社会将像他的王国一样走向衰落。办理方案不会一挥而就，但机器大概能让我们成为更好的自己。
>>内文选读
2017年，牛津大学的一项研究登上了新闻头条。该研究指出，在未来的20年里，美国47%的事情将面临自动化的“风险”。麦肯锡在同年12月发布的一份报告中称，环球约有一半的事情已经可以利用现有技能实现“技能上的自动化”了。据估计，到2030年，也便是10年后，将有多达3.75亿名工人不得不转向新的职业。其他研究职员和智库对人工智能扰乱事情的意见更为细致入微，在某些情形下得出了不同的结论。我们参与的伯克利事情和智能工具及系统（WITS）项目的事情组磋商了人类如何在智能工具时期塑造天下和事情场所。跨学科互助紧张从任务的视角看待人工智能对事情带来的技能性改变。另一项德国研究表明，智能技能不会导致大规模失落业，但会对某些事情的任务构成和就业产生构造性影响。其影响对制造业是负面的，对做事业可能是正面的，而且对男性的影响可能大于女性。一些智库和咨询公司的意见更为乐不雅观。例如，埃森哲2018年1月发布的一份报告显示，企业如果积极投资最前辈的人机协作，那么到了2022年，其营收将大幅提高38%，员工规模将扩大10%。
终极，问题不在于事情是否会改变，工人是否会被取代——许多时候便是会如此。这乃至不须要超级智能就会实现。我们在2018年已经看到的狭义智能体的发展将会使更多的事情自动化。问题是，这些转变将会以多快的速率发生，我们能否跟上它们的步伐（特殊是在教诲和劳动力培训方面），以及我们能否发挥想象力，看到这些变革将带来什么样的新机遇。不过，我们总是有事可做。正如奥莱利媒体公司的创始人兼首席实行官蒂姆·奥莱利在他的视频《我们为什么永久不会失落业》中所说的那样，我们的办法总比困难多。但是，适应新的事情性子须要发挥想象力并做好准备。卢德分子是精确的，工业化威胁着他们的生活和福祉，由于他们没有足够的想象力去看到最初的毁坏之外的东西。大多数公司只看到他们面前的，以及智能机器能做得更好、更节省本钱的事情，但他们不会看到未来事情须要的技能，比如人机互助经理、数据侦查、首席信用官，或Cognizant咨询公司在2018年的报告中提出的其他18个“未来事情”。
然而，纵然有大量资源的支持，想象也只能止步于此。如果美国企业只须要现金来让自己和未来的美国劳动力做好准备，那么它们早在2017年初就会利用它们拥有的1.8万亿美元的现金储备了。企业有充足的计策依据来坚持如此巨大的流动性，这使它们能够对市场动荡做出快速反应，并为新产品和做事的研发供应动力。然而，要对未来事情、收入和学习这些新观点进行投资，须要它们长期关注环球和本国经济的需求。在短期股东利益的使令下，很少有公司有足够的动力去想象一个尚未被定义的未来。
政策制订者可以选择一条更明智的道路，旨在提高企业的生产率和竞争力，同时让劳动力为第四次工业革命做好准备。首先，他们可以在清洁能源、技能设计和3D制造等领域建立勉励机制，鼓励公私互助，促进企业对未来防御性事情的研发和培训进行投资。各国政府可以考虑采纳类似的勉励方法，投资民用和商业根本举动步伐，包括创新的交通办理方案以及为发展新经济重振老制造业中央。他们还可以将同样的勉励逻辑运用到经济适用房的投资上，这样，旧金山、上海、柏林、孟买等环球经济热点地区可以吸引更多有识之士。
不幸的是，从目前的形势来看，很少有国家在计策上帮助工人完成这样的转型。因此，我们须要培训工人来从事这些事情，个中许多事情所须要的技能或技能组合在当今职场中是闻所未闻的。公私互助关系可以定义未来事情类别的轮廓，构建基于项目学习的线上或线下稠浊培训模式，并供应学分制的技能提升项目，包含微课程和教诲证书。他们可能会推出综合性的企业学徒操持，类似德国的宝马和大众等公司在本土开拓再引入美国的那种。技能背景较弱的工人可以通过参加这些项目，快速地提升自己的技能，得到额外的税收抵免，乃至可能得到一项全民基本收入来支持他们的发展。
通过结合企业与劳动力的“救援和再培训”项目，政府可以改变现有的人和技能竞争的思维模式，并打造能够适应未来的事情，以实现更高的综合生产力，从而使自己成为高科技未来的开拓者，帮助人类开释潜力。但纵然在当今职场构造中，认知科技也可能帮助企业提高生产率，并通过对我们动机和意图的深刻理解，为员工带来更大的回报。它乃至可能让我们的潜意识为我们事情。例如，由沃伊切赫·厄齐梅克领导的波兰初创企业One2Tribe，通过一个人工智能平台来帮助客户勉励员工，该平台剖析员工的个性，然后供应褒奖，以鼓励发卖或提升电话客服水平。该公司综合利用了生理学和打算机科学的专业知识，但最主要的见地之一来自大略的反复试验。厄齐梅克说，除非员工可以选择加入或退出，否则他们会反对以这种私密的个人办法来推动行为的系统。因此，One2Tribe哀求客户只在志愿的根本上利用该系统。他说，通过褒奖，常日会有约60%的符合条件的员工参与进来。
厄齐梅克阐明说，这个平台的运作办法很像电子游戏中的流动模型，小心地把握寻衅和褒奖之间的平衡。但它更进一步，平台的生理学专家测试了从实时反应到实际大脑功能的所有指标，这样他们就能更好地理解寻衅与褒奖的关系，找出对每个人最有效的方法，然后动态调度它。他说，寻衅和褒奖之间的机遇安排尤为关键。一名员工可能在一个更大的周目标褒奖下能达到更好的结果。而另一名员工可能会在每天得到更小的褒奖时取得更好的效果。该系统常日会分发一种虚拟货币，员工可以用它交流其他物品。“我们开拓人工智能是为了平衡目标和需求，”厄齐梅克说，“我们会考虑个人的技能、性情特色，然后试图创造一个相应的勉励场景。”
当然，One2Tribe对员工行为奇妙和深刻的影响自然会引发人们对操纵行为的担忧。一开始，这个平台运作得很糟糕，直到厄齐梅克和同事意识到，利用这个别系必须是员工的志愿选择。但纵然是在志愿的根本上，也须要有保障方法来确保公司不会在没有制衡约束的情形下支配类似的人工智能系统。我们的未来不须要外部勉励和游戏化的褒奖来把我们耍得团团转，或者更糟的是，把我们当作毫无造诣感和目标、只会机器生产的机器。个人、社会和全体地球须要我们从内而外去思考什么是精确的，而不仅仅是看表面的对错。
>>作者简介
［德］奥拉夫·格罗思，霍特国际商学院政策、创新与经济学教授，数字未来项目主任。天下经济论坛环球专家网络成员。Cambrian AI公司创始人兼CEO。他曾多次为《连线》《哈佛商业评论》《金融时报》等媒体撰稿。
［美］马克·尼兹伯格，加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中央（CHAI）实行主任。
作者：［德］奥拉夫·格罗思［美］马克·尼兹伯格
编辑：金久超