科技拐点，我们如何判断与选择

李笛

人工智能發展至今，从某种程度来说依然会让人觉得恐惧。在近年来陆续出版和解读人工智能技术与趋势的许多书籍中，《深度学习》略显不同。它像是一本有关人工智能的简明历史，可以帮助在我们心目中更加清晰准确地绘制人工智能的未来图景。

从某种意义上说，所有的过去亦昭示了未来，但我更建议读者以最轻松的心态来阅读它。因为这样，能够让读者以更加客观公正的视角去检阅人类与机器的能力短板与优长——你可以从本书中了解到那些令人惊讶，甚至于让人有些担忧的科技进展以及背后的原理。你也能看到许多真实事例，反映了人工智能相对于人类而言的“笨拙”。

在人工智能热度很高的当下，最令人彷徨不定的其实并不是人工智能有多么“强大”，或有多么“笨拙”，而是我们已处在一个科技的拐点，需要由我们每个人对未来的走向做出抉择。

人工智能是科技王冠上的钻石，而深度学习代表了其中一个承上启下的重要阶段。与过去相比，深度学习极大地推进了人工智能各个分支课题的发展速度；与未来相比，我们今天所取得的一切成果都非常粗糙，注定会被更好的成果取代。因此，了解深度学习，就如同站在一个关键的节点上向时间河流的上下游看，一览无遗。

一辆无人汽车行驶在道路上，假设突然面临必然要发生的车祸，它应当向左撞向一个无辜的老人，还是向右撞向一个无辜的壮年？

一个系统可以基于人类个体不具备的广泛即时的大数据，用任何人都无法企及的速度，迅速做出某个决策。这样的洞察力和决策力，应该掌握在谁的手中？

一个主打情感的人工智能机器人帮助一个人解决孤单，却使他主动减少了与他人的社交沟通。这种陪伴究竟是在帮他解决问题，还是制造了更多的问题？

一项技术可以帮助任何人打造与他们高度相似的语音，制造出来的声音，令他的家人也难辨真假。这样的技术会不会被别有用心的人用于犯罪，例如诈骗电话？

一项基于人工智能的技术可以比人类以更好的质量和速度去完成某项生产。这项技术应该归属于工厂主来代替工人，还是应该归属于工人来帮助工厂主更好地完成工作？前者会带来失业，而后者有望带来更高的工作效率。

这些看似遥远的事，不知不觉间已变成我们必须要面对的现实情况，而我们也已经在上述一些场景中做出了初步的抉择。其中一个关键因素是，人们常常对人工智能的“智商”印象深刻，但往往忽略了：人工智能系统化的优势之一在于“大规模的并发”。因此，任何一种以上技术应用的场景，只要乘以巨大的人口，都会带来很大的影响。相对而言，在围棋游戏中赢过人类，其实是最不需要担忧的。

在微软，我们最近成立了与人工智能及伦理相关的组织，力图在当前的框架内去发现尽量多的问题，尽可能在早期就避免问题的发生。微软在人工智能领域的技术和产品线很广泛，因此我们做过的抉择也相对较多。这些抉择往往决定了我们在有能力的情况下，主动放弃去做什么。

这意味着克制与敬畏之心。例如：微软小冰在两年前推出拟人的全双工语音电话技术时，我们就制定了该产品的伦理规则，不允许在用户不知情的情况下，让小冰伪装成真人去拨打电话。我们也不使用微软小冰的技术去从事呼叫中心的外呼业务，因为它存在被滥用为垃圾广告电话的风险——尽管这些往往意味着巨大的商业价值。这种克制，不仅仅是一两家企业的责任。它依赖于整个社会对人工智能，特别是深度学习相关技术的了解。对技术的了解越普遍，也就越能帮助企业更好地运用手中的技术，进而帮助我们每一个人获得更好的生活，享受人工智能为我们带来的价值。

这就是本书所具有的现实意义。它揭示了人工智能有望给世界、给人类带来的巨大改变，远超我们现在所能想象到的全双工语音、人脸识别、情感计算甚至是自动驾驶。换句话说，基于我们现在的技术和产品水平，相信许多人已能在脑海中比较清晰地勾勒出，自己在马路上与一辆并没有司机驾驶的汽车相遇的场景。但与人工智能即将展现的伟大图景相比，这些都不值一提。

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