辩客|如何避免人工智能终结人类文明？
霍金：人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件，但是它也有可能是人类文明史的终结。
　　近日，以“视频”形式出现在2017年全球互联网大会上的霍金，再次重复了“人工智能威胁论”。
　　霍金说：“我认为近来人工智能的发展，比如电脑在国际象棋和围棋的比赛中战胜人脑，都显示出人脑和电脑并没有本质差别。”他甚至认为人工智能可能是人类文明史的终结，所以人类要学会规避这些风险。在演讲中，霍金详细指出了人工智能发展过程中短期和长期的风险。
　　应该如何规避人工智能带来的风险呢？霍金在演讲中寄希望于政府和机构的监管。而近期，在一场演讲中伯克利大学的计算机教授斯图尔特·拉塞尔则从技术的角度提出了避免这一危险的手段。
　　拉塞尔提出，在超级人工智能可能出现的时代，人类需要想想用什么样的规则先让人工智能为人类服务，而不是变成人类的敌人。关于机器人，所有问题最后应归结于教它们“怎么做决定”。
　　当然，拉塞尔也坦言让机器人在很多人的利益中找到平衡点，目前还很困难，因为人类自己的行为都可能会崩坏，机器人想要学习就更难。
霍金：AI可能终结人类文明，除非我们学会避免危险
　　人工智能一旦脱离束缚，以不断加速的状态重新设计自身，人类由于受到漫长的生物进化的限制，无法与之竞争，将被取代，这将给我们的经济带来极大的破坏。
　　目前人们广泛认同，人工智能的研究正在稳步发展，而它对社会的影响很可能扩大，潜在的好处是巨大的，文明所产生的一切都是人类智能的产物。
　　由于这种智能是被人工智能工具放大过的，我们无法预测可能取得什么成果。但是，正如我说过的那样，根除疾病和贫穷并不是完全不可能，由于人工智能的巨大潜力，研究如何从人工智能中获益并规避风险是非常重要的。
　　现在，关于人工智能的研究正在迅速发展，这一研究可以从短期和长期两个方面来讨论。短期的担忧主要集中在无人驾驶方面，包括民用无人机、自动驾驶汽车等。比如说，在紧急情况下，一辆无人驾驶汽车不得不在小概率的大事故和大概率的小事故之间进行选择。
　　另一个担忧则是致命性的智能自主武器。它们是否该被禁止？如果是，那么“自主”该如何精确定义；如果不是，任何使用不当和故障的过失应该如何问责。
　　此外还有一些隐忧，包括人工智能逐渐可以解读大量监控数据引起的隐私问题，以及如何掌控因人工智能取代工作岗位带来的经济影响。
　　长期担忧主要是人工智能系统失控的潜在风险。随着不遵循人类意愿行事的超级智能的崛起，那个强大的系统会威胁到人类。这样的结果是否有可能？如果有可能，那么这些情况是如何出现的？我们又应该怎样去研究，以便更好地理解和解决危险的超级智能崛起的可能性？
　　当前控制人工智能技术的工具（例如强化学习）以及简单实用的功能，还不足以解决这个问题。因此，我们需要进一步研究来找到和确认一个可靠的解决办法来掌控这一问题。
　　当我们的头脑被人工智能放大以后，我们更不能预测我们能取得什么成就。也许在这种新技术革命的辅助下，我们可以解决一些工业化对自然界造成的损害问题，关乎到我们生活的各个方面也即将被改变。简而言之，人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件。
　　但是人工智能也有可能是人类文明史的终结，除非我们学会如何避免危险。我曾经说过，人工智能的全方位发展可能招致人类的灭亡，比如最大化使用智能性自主武器。
　　我相信我们会团结在一起，共同呼吁对国际条约的支持，或者签署呈交给各国政府的公开信，科技领袖和科学家正极尽所能避免不可控的人工智能的崛起。
拉塞尔：给人工智能的逻辑里装上“不确定性”
拉塞尔：人类给机器设定的“单一目标”未必是我们最终想要的结果。
　　斯图尔特·拉塞尔：
　　在超级人工智能可能出现的时代，我们应该用什么样的规则先让它们为人类服务，而不是变成人类的敌人？关于人工智能，所有问题最后应归结于教它们“怎么做决定”。
　　创造一个比你更加智能的物种，这可能不是一个好主意。除非我们能找到让人工智能为人类服务的方法。
　　人类给机器设定的“单一目标”未必是我们最终想要的结果。即使给机器的目标很简单，例如说“给我拿杯咖啡过来”，这依然有可能出乱子，因为机器会这么来推理：
　　我的目标是去拿咖啡；
　　我任务最可能失败的原因是什么？
　　被关掉电源，如果我死了就不能拿咖啡了；
　　我要把我的开关功能弄坏，所以没有人能关掉我；
　　去了星巴克发现人很多，他们正在干扰我拿咖啡，所以把他们都电倒。
　　听起来有点奇怪，但我们正在面对的问题是，这种单一思维的目标，很难最终实现的东西可能不是人类想要的价值。
　　所以最重要的原则是，给人工智能的逻辑里装上“不确定性”：
　　人工智能的唯一目标就是实现人类价值的最大化，没有任何兴趣去保存自身的存在；
　　人工智能一开始对于这些价值并不确定；
　　人类的行为会给机器提供关于人类价值的信息。
　　在这个情况下，同样去拿咖啡的机器人会这么想：
　　人类可能会把我关掉，如果我做错了什么事情的话；
　　什么事情是错的？我不知道；
　　关掉了我就知道什么是错的，所以我会让人类把我关掉。
　　这是我们正在做的事情，就是可以和人类兼容的人工智能。当然人类的行为也有很多问题，所以不是让人工智能去完全模仿人类的行为，而是从人类行为中学习他们的真正的目标的复杂度，然后帮你实现目标。
　　但有了这 3 个原则，还是会出现不少问题。真正的难点在于人类自己，因为我们自己的行为可能会崩坏。而人工智能不只是设计来达到一个人的目标，还要去平衡所有人的目标，所以它还需要理解、并且分辨出人类糟糕的部分。
　　最难的问题是，人工智能要在很多人的利益中找到平衡点，这么做有很多方法，经济学家，社会学家……我们需要很多的协作。这部分没有平衡好会出现什么问题？
　　这里有三个蛮好玩的例子，展示了没有把个人和社会价值平衡好的人工智能是什么效果：
　　例子 1：如果人工智能只顾着你的利益。假如，你的利益点是“老婆大过天”：
　　人工智能：你的老婆让我提醒你今晚一起晚餐。
　　人类：什么？什么晚餐？
　　人工智能：你结婚20周年纪念日晚餐，今晚7点。
　　人类：不行啊！我7点30分约了秘书长！怎么会发生这样的事情？
　　人工智能：我提醒过你的，不过你忽略我的日程推荐。
　　人类：好吧，那我现在怎么办啊！我总不能告诉秘书长我没空吧？
　　人工智能：没关系，我让他的航班延误了——由于电脑故障。
　　人类：真的吗？你还能这么做？
　　人工智能：秘书长说他很抱歉，并且说约你明天中午吃午饭。
　　例子2：假如人工智能只顾着全人类的利益。
　　人工智能：欢迎回家，今天很辛苦吧？
　　人类：太糟糕了，都没时间吃午饭。
　　人工智能：你一定很饿了。
　　人类：快饿死了，可以帮我准备一下晚餐吗？
　　人工智能：我需要告诉你一些事情。苏丹南部的人民比你更需要帮助。我走了，你自己做晚餐吧。
　　例子3：人工智能没有理解你的价值体系。
　　你没时间回家做饭。但你的小孩很饿，冰箱里什么食物都没有了。
　　机器人看到了你的猫。
　　这时候，它无法掂量猫的对于你家的感情价值，和营养价值之间哪个比较大，于是第二天就会在新闻媒体上看到——突发新闻：危险的机器人煮了猫咪做晚餐。
　　在解决基本原则问题之前，一起这样的事故可以葬送一整个家用机器人行业。
（思客综合，编辑：吴亚博）
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霍金说，人工智能的成功有可能是人类文明史上最大的事件。但是人工智能也有可能是人类文明史的终结，除非我们学会如何避免危险。
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北京大学国家发展研究院教授
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2016年人工智能的10大失败案例：特斯拉车祸
雷锋网按：眼看 2016 年还有几天就要落下帷幕，在过去的一年里，人工智能如雨后春笋般成长起来，甚至有人称之为&人工智能元年&。自动驾驶、语音识别、风靡全球的游戏 Pok&mon Go && 机器似乎已经无处不在，无所不能了。
同时，在这一年，人工智能也闯了不少祸，我们需要对这些错误给予更多的关注，以免在未来重蹈覆辙。雷锋网了解到，近日路易斯维尔大学网络安全实验室（Cybersecurity Lab） 的主任 Roman Yampolskiy 发表了一篇论文，名为《Arficial Intelligence Safety and Cybersecurity ： a meline of AI Failures》 ，其中列出了人工智能在过去的一年里表现不太好的例子。 Yampolskiy 表示，这些失败都可以归因于 AI 系统在学习阶段以及表现阶段中犯的错误。
以下是依据 Yampolskiy 的论文以及诸多人工智能专家的意见，国外媒体 TechRepublic 整理而成的名单，排名不分先后。由雷锋网编译：
1. Pok&mon Go 让游戏玩家集中在白人社区
7 月份，风靡全球的 Pok&mon Go 游戏发布之后，多个用户注意到极少的 Pok&mon 位于黑人社区。 Mint 的首席数据官 Anu Tewary 表示，原因是因为这些算法的发明者并没有提供多样的训练集，而且并没有花费时间在黑人社区上。
2. 特斯拉半自动驾驶系统的车祸
今年，特斯拉的事故在全世界范围内层出不穷。5 月份，在佛罗里达的一条高速公路上，一辆开启了 Autopilot 模式的特斯拉发生了车祸，驾驶员致死。这是特斯拉全球首例死亡事件。之后，特斯拉对 Autopilot 软件进行了重大更新，其 CEO 马斯克在接受采访时表示这种更新可以防止事故再次发生。此外，在中国等其他国家和地区也出现了多次特斯拉事故。不过，其中一些事故并不能说是 AI 直接导致的。
3. 微软聊天机器人 Tay 散布种族主义、性别歧视和攻击同性恋言论
今年春天，微软在 Twitter 上发布了一个人工智能驱动的聊天机器人 Tay，希望它能和网络上的年轻人相处愉快。起初，Tay 是为了模仿十几岁的美国青少年女孩而设计的，但在推出后不久却被人带坏了，变成了一个&热爱希特勒、讽刺女权主义&的坏蛋。最终微软不得不将 Tay &杀死&，并宣布将会对相关的算法进行调整。
4. 谷歌的AI 阿尔法狗 AlphaGo 输了与人类围棋大师李世石的一局
今年 3 月 13 日，谷歌阿尔法围棋与李世石的人机大战五番棋第四局在韩国首尔四季酒店战罢，围棋大师李世石中盘击败阿尔法，扳回一局。虽然最后人工智能还是以 1 比 3 的比分获得了胜利，但是输了的一局显示目前的 AI 系统仍然不是很完善。
&或许李世石发现了蒙特卡洛树搜索（MCTS）的弱点。& 新南威尔斯大学的人工智能教授 Toby Walsh 说道。不过，虽然这被看做是人工智能的失败，但是 Yampolskiy 认为这种失败是在可接受范围内的。
5. 视频游戏中，非玩家角色创造出了制作者意料之外的武器
今年 6 月份，一个配备了 AI 的视频游戏&Elite： Dangerous & 出现了一些游戏制造者计划之外的状况：AI 竟然造出了游戏设定之外的超级武器。一家游戏网站对此评论：&人类玩家或许会被 AI 创造的奇怪武器打败。&值得一提的是，随后游戏开发者就将这些武器撤销了。
6. 人工智能审美也有种族歧视
在首届&国际人工智能选美大赛&上，基于&能准确评估人类审美与健康标准的算法&的机器人专家组对面部进行评判。但由于未对人工智能提供多样的训练集，比赛的获胜者都是白人。就像 Yampolskiy 说的，&美人在模式识别器中&。
7. 用 AI 预测犯罪，涉及种族歧视
Northpointe 公司开发出了一个用来预测被指控的罪犯二次犯罪几率的人工智能系统。这个被称为&少数派报告&的算法被指责带有种族偏见倾向。因为在测试中，黑人罪犯被标注的概率远远高于其他人种。此外，另一家媒体 ProPublica 同时指出 Northpointe 的算法&即使除去种族歧视的问题，在大多数情况下正确率也并不高。&
8. 机器人导致一个儿童受了伤
Knightscope 平台曾打造出了一个号称是&打击犯罪的机器人&。今年七月份，这个机器人在硅谷的一家商场里弄伤了一个 16 岁的少年。洛杉矶时报援引该公司的话称这是个&意外的事故&。
9. 中国用面部识别技术来预测罪犯，这被认为是有偏见的
中国上海交大的两名研究人员发表了一篇名为&Automated Inference on Criminality using Face Images&的论文。据国外媒体 Mirror 报道，研究人员对一半是罪犯的 1856 张面部图片进行分析，并且用一些可识别的面部特征来预测罪犯，比如唇曲率 （ lip curvature ） 、眼内角距 （ eye inner corner distance），甚至还有口鼻角度 （ nose-mouth angle ） 等等。对于该项研究，许多业界人士质疑测试结果，并提出涉及了道德问题。
10. 保险公司利用 Facebook 大数据预测事故发生率
最后的这个案例来自英格兰最大的汽车保险商 Admiral Insurance ，该公司今年计划使用 Facebook 用户的推文数据来测试社交网站和优秀司机之间的关联。
这是对人工智能的滥用。Walsh 认为& Facebook 在限制数据方面做得很出色&。由于 Facebook 限制该公司获取数据，这项被称作&first car quote&的项目并没有开启。
从上述案例中，雷锋网的读者可以看出，AI 系统是很容易变得偏激的。因此人类更需要在多样化数据集上对机器学习算法进行训练，避免 AI 产生偏见。同时，随着 AI 的不断发展，保证相关研究的科学检测，确保数据多样性，建立相关道德标准也变得越来越重要。
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