“人工智能终有一天会比人类聪明，但人类没有理由去害怕这项技术”

郑瑟

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，公众的担忧有所上升。最响亮的声音之一来自于已故的斯蒂芬·霍金教授，他认为人工智能可能会毁灭人类。那么，该如何看待人工智能的威胁?应该采取行动控制人工智能吗?是否要像对待核能和其他潜在危险的技术一样，制定法律甚至是国际条约来控制人工智能的发展?

　　回答这些问题之前，首先需要明确的是，人工智能的成就目前仍很有限。现在的人工智能系统能够执行20年前计算机不可能完成的任务。比如，现在全世界每天都有数以百万计的人在使用文本自动翻译工具;无人驾驶汽车即将问世，未来10年将出现在马路上;计算机现在比人更善于识别人脸等。尽管这些成就令人印象深刻，但人们还是不知道应该如何使机器具有意识和自我感知。因此，在可预见的未来，人工智能接管世界仍将是科幻小说的情节。当然这并不意味着我们可以高枕无忧。

　　人工智能系统越来越多地被用于做出决策，这对人们产生了直接影响。例如，银行发现人工智能系统善于预测潜在客户是否会成为优质客户——是否会按时还债等。他们可以通过使用大量的客户记录，来“培训”一个人工智能系统。一段时间后，这一系统将能够分析潜在客户的详细信息，从而预测其是否优质。对于银行来说，可以迅速而低廉地决定是否需要一个特定的客户。但对于客户自身而言，应该会感到担忧：如果银行的人工智能系统在某种程度上存在偏见怎么办?

　　这就是算法偏见。当前人工智能浪潮的一个特点是，系统无法像人那样，解释或合理化其所做的决定。所以，银行可能会使用人工智能系统来决定不与你做生意，但却不能给你解释原因。这公平吗?银行这样运作合乎道德吗?谁来对这个决定负责?

　　这些问题不容忽视。一种解决办法是，建议对人工智能技术的使用进行监管。我认为通过一般法律来管理人工智能的使用是不现实的，这似乎有点像试图通过立法来管理数学的使用。一个似乎正在被接受的办法是，如果软件做出了影响你的决定，那么你应该有权知道这个决定是如何做出的，使用了哪些和你有关的数据，标准是什么。我认为这比较合理。使人工智能可解释化和透明化，是当今这一领域面临的最大挑战之一。

　　在某些情况下，人工智能决策可能直接事关生死，比如在战场上使用人工智能系统。尽管目前还没有证据表明这种“致命性自主武器”已经被使用，但确实已经具备了可能性。过去5年来，人工智能领域的科学家们积极行动，希望政府认识到这一问题的严重性并做出应对。最近英国政府在一份报告中明确表示，永远不给人工智能系统伤害人的权力。

　　人工智能只是一种技术，就像任何技术一样，可以用来造福人类，也可能带来危害。条件反射式的立法，对于把控人工智能不太可能奏效。我们需要以负责和道德的方式使用人工智能，正如最近全球关于自主武器的讨论取得进展一样，国际社会需要应对解决人工智能带来的挑战。

　　作为新兴技术，人工智能会不断催生出新的智能产品和服务，提高生产力水平，使工业、农业、物流、金融等传统行业变得更加智能，形成更高效、更绿色的智能经济形态。人工智能在教育、医疗、养老、交通、安保、司法等领域广泛应用，将为我们创造更高品质的生活，大幅提高公共服务水平，打造更美好的智能社会。

　　新技术发展势头无法抵挡，智能时代越走越近，技术加速更新对我们的知识、技能和素质提出了更高要求。麦肯锡预计，在自动化发展迅速的情况下，到2030年中国约有1亿的人口面临职业转换，约占当时就业人口的13%。未来很多人也许都会面对职业重新规划的问题，这确实关系到每个人切身利益。在智能时代，要想处变不惊、赢得先机，至少应该具备三个方面的条件。

　　多元化知识结构是基本要求。人工智能是一门融合了数学、物理、软件、计算机、脑科学、心理学、哲学、语言学等多种学科的新兴学科。为适应人工智能发展需求，我们需要学习较为系统的STEM学科体系。STEM是科学、技术、工程、数学这四门学科英文首字母缩写，包括具备扎实的科学常识(S)来总结事物发展的规律，运用规律来研发新的技术(T)，依靠深厚的数学功底(M)将问题转化为算法模型，并且通过工程设计(E)形成新的产品。

　　数字化新技能是重要条件。有了自动化装备、工业机器人的广泛应用，人们不再需要承担繁重、枯燥的劳动，但需要面对更加复杂的工艺流程，同时要管理多种精密的机器。这要求我们要在强化既有的专业技能基础上，掌握软件和系统操作、机器编程、运维、人机交互、大数据分析等新的数字化技能，同时还要有较强的岗位适应性，既适应当前岗位又满足未来转岗需求。

　　创造力实践力是必备素质。人工智能可以有条不紊地解决问题，但是与机器相比，人类的最大的优势之一就是富有想像力、创造力和主观能动性，能够主动适应环境变化，不断学习和完善自己，做出有价值的决策。我们应该充分发挥这些优势，提高创造力、思辨力、实践力和协作力，依靠这些特有的能力与机器赛跑，并立于不败之地。

　　随着人工智能应用深入，企业抢人大战硝烟弥漫。据中国信通院数据，2017年，我国人工智能核心技术职位平均公开月薪在1.85 ~3.26万元之间，最高达8 万元。在一线城市，一个能力素质一般，但只要是相关专业的本科毕业生年薪甚至炒到了30~40万。为了破解人才难题，一些企业还把目光投向了国外。人工智能从业门槛较高，从技术方向和专业领域看，大致需要三类人才：

　　一是从事基础论研究的创新型领军人才。其人才需求多来自科研院所、有实力的人工智能科技企业、互联网企业和高校等。多从事大数据智能、跨媒体感知计算、高级机器学习、类脑计算、自主无人系统、智能芯片和系统、自然语言处理等“高、大、上”的基础前沿理论和关键技术研究。不仅需要非常坚实的数学、物理、脑科学、软件、算法等基础知识，而且对创新能力和科研攻关能力要求非常高。

　　二是具有专业背景的复合型技术人才。其人才需求多来自科技企业、系统解决方案供应商、互联网企业以及自动化程度较好的传统企业。具体包括算法工程师、平台开发人员、大数据分析师、新产品开发人员等。其中算法工程师需求最为迫切，据智联招聘数据，2017年前三个季度需求环比分别增长60%、36%和43%。尤其那些既掌握人工智能技术，具有算法研究和大数据分析能力，又了解自动化、信息通信技术，熟悉制造业、医疗、交通等行业需求，能够将技术转化为实际产品和服务的人才最受欢迎。

　　三是技艺精湛的应用型高技能人才。其人才需求多来自系统集成服务企业、高端装备制造企业、传统制造、物流企业等，主要包括机器人应用编程、操作与调试、机器视觉、系统集成等各领域的工程师。这类人才需要了解机器编程应用、自动化控制等知识，能够从事机器运行、调试、操作、维护等各种工作。当前我国工业机器人、智能制造相关的人才普遍缺乏，预计到2025年，高档数控机床和机器人产业缺口高达450万。

　　人工智能发展能够创造就业，也可能带来失业。而且，未来就业和失业之间的“补偿”过程绝非自动、及时且没有痛苦的。凡事宜未雨而绸缪，毋临渴而掘井，我们需要提前谋划、积极行动，为迎接变革做好准备。

　　首先，在思想认识上，要了解技术发展的客观规律，理智的看待人工智能及其影响，不要心存畏惧，更不要轻信传言，要在战略上藐视，战术上重视，有冷静的判断力和充分的前瞻意识。

　　对学生来说，要做好职业规划，如果希望在人工智能方面有所发展，需要学好数学、自然科学、计算机、软件、自动化等相关课程，打好专业基础，还要重视参与企业实践，提高动手能力。当然，不是每个人都喜欢从事人工智能相关工作，但不论学习什么专业，都应该掌握计算机操作、数据分析以及一些算法、编程等技能。同时，应多了解一些跨领域的专业知识，提高创新思维能力。

　　对在职的人来说，哪怕从事的是金融、证券、医疗、媒体等职业，未来也并非高枕无忧，需要树立终身学习的理念，充分利用业余时间，不断地提高专业技能水平。如果有条件的人想转换到人工智能相关职业，可以在线学习，也可以通过培训机构，掌握一些新知识和新技能。

　　对于那些已经受到影响的人，要抓住时机参加各种学习和培训，从普工向高技能技工转型。尤其是对一些年龄偏大、学历不高、低技能或无技能的人来说，需要克服畏难情绪，积极参加再就业培训，勇于尝试新职业。事实上，一些职业如园艺工、维修工、护理人员、美发师等，受自动化影响的程度比某些“白领职业”还要低。同时，国家大力提倡“大众创业、万众创新”，以电子商务、零工经济、共享经济为代表的新型创业就业方式，也为人们提供了更多的就业渠道，如网商、微店、众包兼职等。

　　对于政府来说，应对人工智能对就业的影响，要深化人才发展体制机制改革，加快多层次创新型人才培养，完善在职培训和再就业培训体系，提升劳动者技能和素质，实现更高质量和更充分就业。同时要织密社会保障网，完善最低收入保障、基本医疗、养老、带薪休假等制度。

　　“人工智能终有一天会比人类聪明，但人类没有理由去害怕这项技术。”有“人工智能之父”之称的AI初创企业NNAISENSE的联合创始人兼首席科学家Jurgen Schmidhuber说。

　　“从80年代开始到现在，我已经在人工智能领域工作了几十年，但我仍然相信我可以看到AI将会比我自己更聪明的那一天，等到那一天我就可以退休了。”Jurgen Schmidhuber说。

　　外媒指出，特斯拉的CEO Elon Musk (埃隆 马斯克)曾多次发出有关人工智能的可怕警告，他甚至在今年的一次会议上声称，人工智能的危险远远超过了核弹头。

　　“我和他谈了好几个小时，我试着消除他对这一问题的担忧。”Jurgen Schmidhuber向CNBC透露他告诉马斯克即使有朝一日人工智能超越人类，在某一个时刻，它们也会对人类失去兴趣。如果说有任何担心，那就是人类应该担心“与自己相似”的存在，并有共同的目标。结果可能是合作，但也可能出现“极端形式的竞争”，这将是一场战争。

　　1997年，Jurgen Schmidhuber参与了一项关于长短期记忆(LSTM)的研究，这项技术最终为人工智能的记忆功能奠定了基础。

　　根据Jurgen Schmidhuber的研究，大约95%的人工智能研究是关于如何通过使人类更长寿、更健康、更快乐来改善人类的生活。虽然他承认剩下的5%被用于军事研究，但仍然认为没有理由去担心。

　　“原则上，你不应该担心，因为出售给你的人工智能要对你有益，这样才能赚钱。”这位科学家说。

　　丰富的应用场景更进一步推动了人工智能发展，也为世界智能产业发展提供了巨大且有无限潜力的市场空间。中国新一代人工智能技术在图像识别、语音辩解、行为分析等方面进入世界前列，在智能机器人、无人商店、机器翻译、共享汽车、自动驾驶等行业的新产品世人瞩目，在城市规划、智能交通、社会治理、卫生健康、农业科技和国家安全等领域的应用各具特色，形成了中国人工智能发展的独特优势。

　　今年年初，全国政协组织高层次专家专题视察调研了人工智能科研和发展，召开了“人工智能的发展与对策”双周协商座谈会。中国科协也组织了专门的研讨会。

　　一是着力实体经济高质量发展，构建开源开放的产业生态。新一代人工智能的典型特征是应用驱动，在经济增长、社会发展的需求牵引下辐射、渗透于各行各业，提高实体经济发展的质量和效益，因此被称为引领产业变革的“赋能产业”。从国内外经验分析，近年来人工智能技术之所以能够快速拓展并取得应用成效，构建开源开放的共享平台、服务产品开发、营造产业生态是关键抓手：

　　一是领军企业牵头研发共性关键技术，并且向社会开放，服务于传统产业智能化升级，实现跨界发展，如百度的自动驾驶平台。二是通过面向社会的知识共享，聚集科研资源、加快技术和产品迭代和完善，科大讯飞语音翻译是典型代表。

　　三是通过线上线下相结合的众创空间，共享软件、硬件和计算资源，支撑大众创新创业，海尔家电设计平台、大疆无人机平台都是成功的典范。四是通过跨领域知识和技术集成，服务于社会发展，阿里城市大脑、腾讯医疗影像正在发挥日益重要的作用。

　　开源平台主要任务是为相关产业提供共性基础技术，而研发适用于市场的产品和服务依然需要以企业为主体的自主创新，要鼓励企业主动开拓市场，推进人工智能技术的广泛应用。

　　开源开放平台同样要重视知识产权保护。开源者研发开放共性技术，分享者也要向平台回馈应用技术，各方都要遵守契约精神，才能保证平台可持续发展。鉴于开源平台的公益性和社会性，需要政府部门制定相应法规，加强监管服务，并以财政补助的方式支持和维护开源平台健康发展。建设开源平台的领军企业和院校要通过优化合作方式、提高服务质量、创新商业模式，共同构建好产业生态，全面、有效、系统地促进实体经济高质量发展。

　　二是着力提升原始创新能力，夯实人工智能发展基础。中国人工智能发展的优势是发展的速度和应用的广度，短板是基础研究的深度和原始创新的能力。原始创新能力源于基础研究，成于产学研融合一体化的技术创新。

　　许多专家关注从AlphaGo到AlphaGo Zero的发展过程，认为人工智能技术正在从基于大数据的深度学习向基于拓扑学博弈论的自主学习演进，预示着人工智能基础理论的提升，带动“机器智能”向“类脑智能”发展。人工智能是计算科学和认知科学的结合，许多基础知识还没有掌握。要重视认知科学的基础知识，研究系统和行为的新规律，用新理论指导新发展。

　　夯实基础还要重视研究核心算法、研发基础材料、传感技术、关键器件和设备，从高端芯片、操作系统、终端和服务器入手，重塑人工智能产业链。人工智能重大项目要加大对于基础理论、核心技术和系统重塑的投入，也要关注与量子计算、类脑智能等学科交叉，探索新规律，创造新理论。与此同时，要创新产学研融通的合作和共享方式，发挥国家重点实验室和技术创新中心的产学研融通聚合作用，使基础研究成果源源不断地流向产业发展的前沿，以此提升原始创新能力。

　　三要重视人工智能教育，壮大培育人才队伍。世界各国对人工智能人才有着极为旺盛的需求，这实际上也是我们的短板，直接关系到未来的长久发展。近年来，全球人工智能领域企业并购浪潮迭起，如Google并购DeepMind，迅速补齐在深度学习的短板，GE并购Wise.io，将工业互联网领域的前沿团队纳入囊中，英特尔并购Mobileye，以发展智能驾驶技术等都说明，人才资源是发展人工智能的关键因素。

　　我们高兴地看到，新一代人工智能重大项目实施以来，一大批海内外高端人才加盟我国互联网龙头企业和著名高校院所，担负起研发、管理和产业化的重任。我们要继续实施顶级专家战略，瞄准人工智能科技的世界前沿，通过国家重大项目、大视野和大平台广泛吸引全球的顶级专家加盟参与，培养造就具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队，打造人工智能学术和科技高地。

　　另一方面要改革创新，理顺企业院校间人才交流的体制机制。构建企业与院校之间学术通道和交流平台，让企业参与高校院所基础研究，同时也把企业的创新技术和实践经验传授、培育给学生。要让优秀的私营企业领军人才、优秀的产业人才同等地参与高校院所的科学研究和人才培养，参加学术组织各类活动，参与学术和职称评价和国家奖励评选表彰。

　　要构建多层次的人才队伍。教育部已经开展人工智能一级学科建设，系统培养研究开发型人才。在此基础上建设跨学科、跨行业的“人工智能学院”，培育工程技术型人才。有条件的职业教育机构要着手培养人工智能的实用型技能人才，使他们成为未来的“大国工匠”。当下，我们还要尽快地在思维最活跃的青少年群体中，在中小学开展人工智能学科相关的基础知识和兴趣教育。

　　四要着力提高社会共识，营造人工智能发展的良好社会生态环境。人工智能具有科技属性和社会属性高度融合的特点，要针对社会关切的问题和疑虑，加强自然科学和社会科学联合研究，有利于形成广泛的社会共识。

　　首先是安全问题，人工智能在国家安全、生产安全、社会安全和金融安全的风险防范和管理控制要高度重视。其次，人工智能正在催生新业态，会对现有行业格局和市场秩序带来挑战，传统的监管制度和方法不能适应新兴产业发展，例如自动驾驶、无人机、机器人等细分领域迫切需要出台包容性的行业标准和监管制度。第三，人工智能可能改变就业结构，在创造新职业的同时也会淘汰旧工种，因此要加快推进产业升级中的职工转岗培训，建立适应智能社会的终身学习和就业培训体系。第四要促进行业规范、企业自律和社会监督，加大对数据滥用、侵犯隐私等行为的惩戒力度。要重视人工智能的伦理教育，要认识到算法的本身往往会造成偏见，例如依据多数种族体质特征建立的智能医疗系统，往往会忽略少数族裔或个体。因此在制定政策和规则时要尊重少数人的权益。我们应及时考虑研究人工智能立法问题，形成自律、他律和法律的社会生态。

　　发展人工智能还要继续深入做好学术交流、科学普及和社会推广工作。要面向社会关切解疑释惑，传播科学知识，推广新技术，可以组织科技和文艺工作者共同创作科普影片和作品。国内外各类科技组织可以发挥更大作用，联合企业院校进社区、进校园、下农村、下基层，了解老年人、青年人、普通劳动者以及农民群体的不同需求，有针对性地做好普及、宣传和培训。

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