從我們手機上的Siri到量身定制的產品建議,人工智能(AI)已迅速成為我們生活中不可或缺的一部分。由于機器學習、自然語言處理和機器人技術的進步,它正在徹底改變從教育到自動化、醫療保健到交通運輸等領域。然而隨著人工智能越來越受歡迎,人們對其可能產生的社會后果感到擔憂。在這篇文章中,我們來看看人工智能的發展及其潛在的影響。
人工智能的崛起
人工智能(AI)的概念已經存在了幾十年,但直到最近幾年,人工智能才取得實質性進展。其上升可歸因于幾個關鍵因素,包括但不限于:
機器學習的進步:機器學習的進展正在為技術領域帶來重大進步,因為它比以往任何時候都更接近人工智能。深度學習方法正在推動這一變化,因為它們允許計算機在沒有人工輸入的情況下,從原始數據中獲得大量的意義。這種能力在語音識別和加強安全技術等關鍵領域帶來了重大改進。
數據增長:隨著數字技術和社交網站的爆炸式增長,數據形成迅速涌入。如此海量數據的增長在今天扮演著越來越重要的角色,因為它通過復雜的算法為機器提供了大量的學習機會。機器學習主要依靠龐大的數據集進行自我教育并做出明智的決策。
計算能力:處理人工智能實現所需的大量數據需要強大的計算能力。為了實現更快、更高效的功能,硬件的發展,特別是圖形處理單元(GPU),顯著提高了人工智能算法的性能。
人工智能的潛在影響
盡管人工智能有可能徹底改變許多行業,但人們仍然對其潛在影響感到擔憂,我們在下面概述的其中四個問題需要充分考慮。
人工智能進步對人類工人構成失業威脅:隨著人工智能技術繼續快速發展,人們越來越擔心這可能會導致大規模的工作崗位流失。機器現在可以完成以前只能由人手完成的任務,這導致一些專家警告說,未來將出現嚴重的就業損失。
人工智能技術對勞動力穩定性提出了重大挑戰,并引發了人們對多個行業可能出現的工作崗位流失的擔憂。根據研究結果發現,到2030年,僅自動化一項就可能導致多達八億個職業消失。雖然某些類型的工作可能來自人工智能開發的創新,但政策制定者呼吁采取措施解決與過剩工人相關的根本經濟問題。
運輸業也必須做好準備;無人駕駛卡車和汽車很快就會減少人類駕駛員的必要性。隨著某些行業數字化和自動化程度的提高,人們對就業水平的擔憂不斷增加;對于那些在創意和分析領域工作的人來說,可能還有希望。而國際交通論壇(ITF)最新發布的一份報告警告稱,高達70%的卡車駕駛角色正受到自動駕駛汽車技術的威脅。
不過,從好的方面來看,醫療保健和教育領域的職位在很大程度上依賴于細致入微的溝通技能,這使他們在被計算機設備取代時不那么脆弱。
偏見和歧視:當涉及到人工智能時,災難的可能性不僅限于試圖接管世界的機器人。一個更普遍的擔憂涉及其底層編程,特別是如何使用某些數據集訓練人工智能,這些數據集可能偏向于某些人口統計或偏見。由于算法只能在其訓練數據允許的范圍內保持公正,業領導者擔心,使用有偏見的數據集做出的任何決定,都可能導致意想不到的后果。
因此,人工智能算法只有與訓練的數據一樣無偏見。如果數據有偏見,那么算法也會有偏見。這可能導致對某些群體的歧視。
例如,由人工智能驅動的招聘算法因其對女性和少數族裔求職者的潛在偏見而受到審查。在人工智能驅動的招聘工具偏愛男性員工之后,經過進一步調查,該算法的偏見可以追溯到其訓練數據缺乏多樣性,因為它主要是根據男性的簡歷進行訓練的。
隱私和安全:人工智能依賴于大量數據,其中大部分是個人和敏感數據。人們擔心這些數據可能會被濫用或竊取,從而導致隱私和安全風險。
人工智能的世界圍繞著大量的數據展開,其中一些數據具有高度的敏感性和個人性質。醫療保健專業人士已經認識到人工智能在他們領域的潛在價值,特別是它如何幫助為每位患者提供量身定制的治療方案;然而,這對保護機密信息免遭未經授權的個人或組織的有害破壞,或不當行為的安全措施提出了質疑。
如果要廣泛提供這些創新解決方案,那么對強大的安全基礎設施的需求怎么強調都不為過。人工智能的發展為世界各國政府實施先進的公民監控系統打開了大門。人工智能在監控中的使用引發了人們對隱私和公民自由的嚴重擔憂。
自主性:隨著人工智能的發展,它有一種令人不安的自主和獨立于人類輸入的潛力。這就產生了不可預見的結果甚至危險的巨大可能性。
隨著自主技術的部署勢頭不斷增強,圍繞其使用的爭論也在繼續。據報道,專家們經常討論的一種引起關注的技術是無人干預的自主武器。他們認為,如果這些系統出現故障或被黑客入侵,后果可能是毀滅性的災難。
另一個例子是自動駕駛汽車,其決策過程在危機場景中變得模糊,在這種情況下,必須在突然轉向和可能傷害乘客或撞到行人之間做出選擇。
因此,總而言之,隨著人工智能在全球不同領域的不斷發展,我們應該權衡這項革命性技術的利弊。毫無疑問,這項技術可以提高工作場所的效率,也可以改變生活;然而,人們仍然對其潛在影響感到擔憂。解決這些問題并確保其以惠及所有人的方式開發,需要政府、行業領導者和研究人員的合作。