大师 | 牛津AI大神谈人工智能：未来10年3.75亿工人需改行
作者 | 迈克尔·伍尔德里奇
迈克尔·伍尔德里奇：牛津AI大神，牛津大学计算机科学系主任，国际人工智能联合会议主席
作者简介：伍尔德里奇是欧洲第一人工智能权威，熟识人工智能的产、学、研整个链条。迈克尔·伍尔德里奇早在1997年创办了欧洲计算领域的卓越网络AgentLink，当时堪称欧洲学术界的宠儿。2012年，他加入牛津大学，此前在利物浦大学做了12年的计算机科学教授，研究领域包括人工智能和多智能体系统（Multi-Agent Systems）等。
2015年，他当选为国际人工智能联合会议（IJCAI）主席。《人工智能研究杂志》副主编、《人工智能杂志》副主编。美国人工智能协会（AAAI）、欧洲人工智能学会（EURAI）、人工智能与行为模拟协会（AISB）、英国计算机协会（BCS）、欧洲科学院成员。
发表过三百多篇有关智能体和多智能体系统的学术论文，曾担任《自主代理与多代理系统》杂志联合主编、《人工智能研究杂志》副主编、《人工智能杂志》副主编，并担任《应用逻辑杂志》、《逻辑和计算杂志》、《应用人工智能》、《计算智能》等杂志的编辑委员会成员。
人工智能是一把双刃剑
人工智能的概念已经存在了半个多世纪，我们经历了最初的兴奋时期，然后是长期的失望，我们称之为“人工智能冬天”，因为当时的科技没有达到之前所宣传的效果。但最近人工智能算法和技术的进步，加上计算能力的大幅提高和可用数据量的激增，推动了重大和切实的进步，有望为个人、企业和整个社会创造价值。
人工智能（AI）无处不在，它能以各种各样的方式促进繁荣和改变我们的生活。作为一种通用技术，人工智能的应用可能是无穷无尽的。它可以用于自动化以前由人们执行的任务，但它也可以使人类劳动更有生产力，从而增加劳动力需求。
以19世纪开始的农业机械化为例。起初，机器取代原始劳动力确实降低了劳动力在经济增值中所占的比例，解放了劳动力中的很大一部分。但与此同时，新兴的行业需要人来完成新的任务并从事新的职业。这种更精细的分工促进了生产率、就业和工资增长。在第二次世界大战后的几十年里，类似的技术变革模式也同样推动了高技能和低技能工人的就业和工资增长。但在过去的30年中，为抵消自动化的劳动力转移效应及其相应变化并没有明显显现出来，我们看到的是工资和就业增长停滞不前，生产力增长乏力。
人工智能似乎会加剧这种模式，但人工智能并不需要这样的结果。相反，人工智能应用程序可以用于重组任务和创造新的活动，从而使劳动力得以恢复，最终产生深远的经济和社会效益。可以肯定的是，自工业革命开始以来，自动化一直是生产力增长的引擎。不幸的是，这项技术也可能具有破坏性。因此，决策者和企业们必须设法抓住人工智能所能提供的全部价值，同时尽量避开其中的风险。
人工智能来袭后的困难
人工智能最令人兴奋的方面之一是它能帮助应对广泛的社会挑战的潜力。虽然这项技术不是百试百灵的神药，但它有可能帮助世界实现联合国可持续发展的目标。目前正在实地测试的人工智能应用程序包括协助救灾工作、追踪包括人贩子在内的走私者，以及帮助盲人在周围环境中航行更好地生活。我知道的有一个能够识别皮肤癌的人工智能疾病检测系统，甚至比专业皮肤科医生更好。
当然我们也要看到，潜力巨大，挑战同样也很大。这些技术本身仍处于发展的早期阶段，需要有更多的突破才能使它们得到广泛应用。还有相当大的问题数据的可用性，这反过来又会影响人工智能模型的质量。
很多人都关心，人工智能和自动化对工作的影响。总的来说，我们期望每个人都能有足够的工作机会，而且会有更多的工作获得而不是失去。决策者需要管理在国家、区域和地方各个层级采用人工智能所产生的重大过渡期和挑战期。
在未来的自动化应用场景中，全世界多达3.75亿工人将需要在2030年之前改变职业类别，几乎所有工作的性质都会改变，因为人们与工作场所的智能机器会更加紧密地互动。这将需要新的技能，向公司和决策者提供大规模的培训和再培训是主要的挑战。随着对高技能工作需求的增长，低技能工人可能会被抛在后面，导致工资和收入不平等的加剧。
人工智能的传播也将提出很难解决的道德问题。其中一些将涉及该技术在从监视和军事应用到社交媒体和政治等领域的使用和潜在滥用。除此之外，用于训练人工智能的算法和数据也可能会引入新的偏见，或使现有类型永久化和制度化。其他关键问题还包括数据隐私和个人信息的使用、网络安全以及可能被用来操纵选举结果或实施大规模欺诈的造假行为。尽管存在这些挑战，但如果政策制定者和企业迅速而明智地采取行动，抓住其全部利益，并减轻不可避免的风险，人工智能就能为我们所有人带来巨大的价值。
人工智能时代里的个人隐私
算法的发展使得一些公司能够从我们过去、现在和未来的行为中获利。Facebook和其他科技公司对数据的使用和滥用终于引起了官方的关注。随着个人数据成为世界上最有价值的商品，我们面临的最紧迫的一大问题就是数据问题。可以说，数字平台已经比我们更好地了解我们的偏好，并能促使我们以产生更多价值的方式行事。
我在此至少看到有两个问题：首先是隐私问题。计算机比人更擅长识别面孔——这是10年前的情况，而且人工智能让其变成可能。这类技术有几万种应用机会，然而被滥用的机会甚至会更多。现在，有些软件可以从社交媒体评论甚至我们听的音乐类型中预测政治观点，这让我感到非常不舒服。我们需要决定哪些方面可以接受，哪些不能，并采取相应的行动。
第二是数据问题。数据困境很有趣，为了能够利用人工智能提供的机会，我们需要用信息“喂”它，也就是用我们的数据为它提供信息。但与此同时，我们就失去了对数据的控制。人工智能只能在我们提供数据的情况下工作。我们还不知道如何面对这个问题。我们需要弄清楚我们的社会可以接受什么，不可以接受什么，并让人工智能找到一种可以被接受的方式生存。我们可能需要妥协，我们必须得放弃成长过程中的隐私观，但这当然不意味着我们应该放弃更多的东西。
考虑到对数据隐私和滥用的高度关注，很多人对数据共享的举措持谨慎态度。这些担忧是合理的，但我认为，建立严格的框架和更系统的数据协作方法是解决这些问题的最佳方法。
两个平台，两个世界
各个国家的科技发展水平是不一样的，而且有些国家还在对其他国家设置一些障碍。所以，在某种程度上，我认为我们已经出现了“两个平台，两个世界”的局面。许多在中国家喻户晓的互联网和科技公司在西方并不为人所知。阿里巴巴（Alibaba）和百度（Baidu）几乎无人知晓；华为（Huawei）因手机而闻名；西方没有人用微信。而西方科技巨头（谷歌、Facebook）在中国的影响力非常小。所以我觉得我们已经有两个系统了。这不一定是坏事，即使偶尔会让生活有点不方便。
在某些方面，中国在技术应用方面远远领先于西方。微信和朋友圈就是一个很好的例子。第一次看到微信的功能时我非常吃惊，它是一个强大得让人惊人的平台。西方并没有这样的东西。我认为，很公平地说，直到最近，美国才被视为人工智能领域的主要参与者，仅仅是因为其资金规模和水平。中国人工智能在过去30年的崛起确实对美国是个挑战。世界在变化，下一个十年会是更有趣的。
日渐消失的社会交往
对于“零工经济”中的工作，有许多合理的抱怨。但是，随着时间的推移，许多工作将是自动化的，从而消除了移民和受教育程度较低的人的一个重要工作来源。随着这些工作的消失，社会经济阶层之间以及移民和当地人之间的社会交往也随之消失。
以优步为例，它为许多移民提供工作。优步热衷于通过“全球文化和社区活动来加强跨文化学习和理解”来培养“幸福和包容”。但是，尽管以人为中心的信息听起来确实不错，但优步现在以及未来的盈利能力有寄希望予自动车辆（AVS）。
驾驶优步不是人们梦寐以求的工作，该公司的司机们发现自己陷入了一场旷日持久的争取更好薪酬和工作条件的斗争。然而，我们应该记住，当所有的交通工具变成无人驾驶时，社会交往就会消失一部分。同样的担忧也适用于零售工作，零售业是没有人梦想的工作，尤其是因为它的工资不高，但现在的无人超市也越来越多。
在这样一个教师、咖啡师、出租车司机和零售职员都已成为高效机器的经济环境中，我们如何建立社会关系和发展同理心呢？我们应该认识到，当我们使用技术来消除中间的经济互动时，什么才是关键。也许有一天，我们需要补贴昂贵、“低效率”的工作，就像我们现在对可再生能源所做的那样。事实是，我们生活中需要其他人来避免绝望，我们需要与那些不像我们自己的人接触，以维持我们多样化的生活。
未来的发展风口
根据目前的发展情况，普华永道会计师事务所估计到2030年，人工智能对全球产出的贡献将达到15.7万亿美元，超过中国和印度目前GDP的总和。人工智能应用程序最终将被广泛地嵌入到我们日常生活的各个方面，以至于它们对全球产出的贡献很可能是互联网的三到四倍。
未来20年最具潜力和最重要的行业有很多，但最重要的是医疗保健行业。我们都知道人工智能和生物技术的增长潜力巨大，但很少有人考虑过当它们加在一起时会产生什么影响。考虑一下这两个领域最近的发展速度，他们的发展速度是十分惊人的。而且，从成本效益的角度来看，生物技术破解人类基因组的成本从2001年的30亿美元降低到今天的1000美元。这一过程在十年前需要花费几个月的时间，但现在可以在不到一个小时的时间内完成。
人工智能技术在很多领域都有应用。可穿戴医疗技术将帮助我们以一种史无前例的方式管理我们的健康和预测疾病。X射线和超声波扫描技术的人工智能系统发现人类身体的异常，它们能将这项技术应用到世界上目前还没有类似技术的某些地区。我觉得所有这些都是非常激动人心的——这将是一场变革。我们应该让技术组合起来并发挥作用，然后决定适当的控制措施。
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