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Sin Chew Daily - Metro Edition (Day) - - 言路 -

人工智能(Artificial Intelligence)對人類未來的影響是禍是福向來備受爭議,近日有關管制人工智能發展的議題成為了熱門話題。特斯拉(Tesla)創辦人馬斯克(Elon Musk)呼籲對於人工智能發展項目進行更嚴厲的管制,他認為人工智能威脅人類文明。臉書創辦人扎克伯格(Mark Zuckerberg)對馬斯克的言論表示不認同,他對人工智能和人類的未來感到樂觀。

扎克伯格認為馬斯克的言論會對人工智能的發展帶來打擊,此言論不負責任。馬斯克則抨擊扎克伯格對人工智能缺乏瞭解,不管誰是誰非,兩人爭論的議題確實引人深思。表面上看來,馬斯克顯得有先見之明,有保護人類的遠大抱負。扎克伯格似乎急於發展科技,漠視後果。但若仔細探討此事,所得出的結論又截然不同。

人工智能的發展屬於初期,雖然谷歌所創造的Alphago贏得世人的矚目,但它的實際用途還是很有限。Alphago運用的是人工神經網絡(Artificial Neural Network),此技術早在40年代已經備受矚目。到了60年代末,明斯基和派普特(Minsky & Papert)兩人發表了一本書,書裡提到了人工神經網絡的一個缺陷。此書一出版,人工神經網絡的研究經費暴跌,此類研究頓時進入了一個黑暗期。

人工神經網絡的黑暗期持續到80年代,魯梅爾哈特和麥克利蘭(Rumerlhart & McClelland)提出了新一代的人工神經網絡,此技術突破了歷代網絡的侷限。他們的研究成功挽救了整個人工神經網絡領域,沒有了他們,人工神經網絡可能在60年代後一蹶不振。由此可見,一本書就足以毀滅一個屬於萌芽期的研究領域,何況是威權的監管機構,馬斯克對人工智能的言論確實不容輕視。

馬斯克抨擊扎克伯格對人工智能缺乏瞭解,但他提倡管制一個屬於萌芽期的研究領域,這也算不上是明智之舉。舉個例,美國科技政策辦公室(Office Of Science & Technology Policy)提出人工智能發展需要增加透明度,智能系統被要求說明它們的思路邏輯。但人工神經網絡之所以擁有高超的學習能力,是因為它能模仿人腦的識別方式。人類在識別物質時用的並非邏輯思維,舉個例,即使人們每天身穿不同的衣服,女人化不同的妝,男人剪不同的髮型,身邊的朋友都能把他們在眾人之中識別出來。縱使人們可以在瞬間一眼認出朋友的樣貌,他們卻難以用邏輯來解釋他們是如何做出決定。

由此可見,普通的管制政策並不適用於人工智能。更何況人工智能研究還屬於初步階段,此領域在未來會有更多更大的改變,過早提倡設定一套管制政策只會徒勞無功,馬斯克的提議顯得有些不切實際。

與其浪費時間在不實際的管理政策上,不如把時間花在瞭解人性的價值觀,這才是為未來做好準備的最佳良方。要保衛人類文明,最好的方法莫過於向機器人灌輸一套符合全人類都能認同的人性價值觀,但是要定義一套全人類都認同的價值觀談何容易?

倘若有一天,人工智能到了可以做出與人類相似的機器人時,機器人應該崇尚保護主義,注重自身國家利益,還是以為全球人類牟取最大利益為出發點?它應該效仿左派思想為人類爭取公平的資源分配,還是偏向右派,給人類打造公平競爭的平台?當無人駕駛汽車在路上奔馳的時候,突然有一個小孩衝出馬路,路旁則有一群路人。若災難無可避免,汽車應該避開小孩犧牲路人,還是保護路人,放棄小孩?

現階段並不是對人工智能研究提出管制的時機,讓人工智能產品變得更人性化才是刻不容緩。若人類的價值觀分歧日益加大,此事將難如登天。

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