图灵奖得主杨立昆：谁将是人工智能的受益者？

来源哈佛商业评论文杨立昆Yann LeCun人工智能引发了一系列的问题。它改变了社会引起了经济变革如同其他任何一项技术革命一样它也创造了新的职业并使一些职业消失。谁将是其中的受益者呢谁将从人工智能革命中受益一些杰出经济学家将人工智能视为“通用技术”认为它将在未来几十年中不断传播并深刻改变经济生活。我们在历史上创造的“通用技术”还有蒸汽机、电力、计算机等。像以前的技术变革一样人工智能也将取代一些行业。19世纪70年代时法国有50%的人以农业为生而这一比例在2019年降至5%。我们适应过时代现在我们需要再次适应。部分就业人口的技能已无法应对社会的需要他们必须接受新的职业培训以适应新的工作或者由社会来接管他们。我担心目前这种进展的加速会导致越来越多的人失业但是专门研究这些问题的经济学家给我吃了一颗定心丸。例如麻省理工学院的埃里克·布林约尔松Erik Brynjolfsson和其他一些经济学家曾断言“通用技术”渗透经济的速度会受到工人学习如何利用它所需时间的严格限制这个过程需要1520年。我不确定人工智能革命是否会让所有人受益。深耕于有资质的、创新型的、专注于人际关系或人力资源职位的人更有可能保住工作。有一件事是可以确定的人工智能及其应用无法参与竞争的东西会变得更有价值这是已经得到证明的人类经验。自动化大幅度降低了制成品的价格随着人工智能在工业界的渗透这种趋势将会继续甚至加剧但是服务业、手工业和房地产业不会以相同的方式受到影响。举个例子我们每个人都可以花不到两欧元的低价或通过订阅的方式聆听最喜欢的音乐家的作品然而如果要欣赏摇滚音乐会或歌剧我们就需要支付50300欧元。区别在于独特的事物赋予了生命独特的时刻。一顿大餐参观自然景点或博物馆听一场爵士乐音乐会我因为能够做这些事情而感到高兴。我们越来越重视创造力和独到的体验越来越不看重大众化的产品。在健康、艺术、科学、教育、体育等领域的职业中感性的方面在未来将占有重要的一席之地。如何解释人工智能一些悲观主义者认为深度学习系统是“黑匣子”但他们错了。工程师可以深入检查神经网络的功能包括所有的细节。诚然当神经网络具有数百万个单位和数十亿个连接时似乎很难完全理解它的每一个决策但这不正是所有智能决策的特点吗我们不了解让出租车司机、工匠、医生或航空公司飞行员完成他们的工作的神经机制更不了解用来寻找松露的狗如何挖掘出芬芳的“黑色钻石”但我们相信他它们。为什么要对一台反应更快、不知疲倦、从不分心的机器提出更高的要求呢当你可以证明它比人类更可靠时为什么还要对它产生怀疑呢人工智能系统每天做出数万亿个决策其中大多数都与查找、分类和过滤信息以及一些稍显无聊的应用程序有关例如应用于照片和视频的效果。你是否真的愿意花时间和精力来详细了解它们人工智能的工作能够带来令人满意的效果这不就够了吗而且使用没有深入了解其运行机制的系统是一种常见的现象。许多常用药物都是通过反复试错获得的而我们对其作用机制了解甚少。比如锂通常被用于治疗躁狂抑郁症但它的作用机制至今仍是一个谜。我们熟悉的且在日常生活中不可被替代的阿司匹林是有史以来使用最广泛的药物它于1897年首次稳定合成可是直到1971年我们才明确其作用机制。当我们无法完全说明系统的行为时那么其市场流通就必须经过测试过程测试的协议是受控且开放的例如在药品进入市场之前进行的临床测试或者用于新飞机的合格认证程序。对于做出关键决策的人工智能系统也必须如此。另一个问题投入实际应用的人工智能是否必须100%可靠没有必要。同样的道理为什么对人工智能的要求比对其他决策辅助系统的要求更高医学每天都在使用的测试系统其可靠性并非完美无缺但我们不会质疑其有效性。例如疾病的检测始终存在一定比例的假阳性和一定比例的假阴性并且必须在两者之间进行权衡。如果对检测结果有任何疑问医生将无法下诊断。既然如此那为什么要对人工智能有更多的苛求呢我的朋友莱昂·博图始终认为现代社会产生的数据量与存储方式或网络速度一样都在以相同的速度呈指数级增长。但是人类处理这些信息的能力并没有如此迅速的增长在某些时候人类的大多数知识将由机器从数据中提取并存储。利用机器学习系统我们总可以轻松提出建议无论建议的程度是深还是浅。我们需要做的是进行灵敏度分析以便找到能够改变决策的最小输入干扰。几个世纪以来人类已经习惯自己的生理和心理能力被其他工具超越了打磨过的石头和刀具比牙齿更坚硬耕畜、拖拉机和挖掘机比我们的体力更强马、汽车、飞机比我们的双脚移动得更快计算机的计算速度比人脑更快。技术发现提升了我们自身的能力机器智能也将延展人类智能。就像其他技术革新的时代一样人工智能正在颠覆我们的时代。于我而言我相信人工智能具备大大改善我们生活的能力但我也相信它有制造问题的能力。对认识自我的渴望驱动着我们对机器智能的探索与追寻对人工智能的研究和对人脑的研究相辅相成。因此人工智能也是未来几十年我们要面临的一项巨大的科学技术挑战。杨立昆是图灵奖得主、前Meta首席人工智能科学家。内容发布于杨立昆《科学之路》一书本文有编辑删减。阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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