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举例来说，在改革教育体系时，我们可以向韩国学习。韩国推行的资优教育计划，旨在为国家培养顶级科技人才。这种方法可以创造大量物质资源，以达到惠及全社会的物质繁荣。全球的学校还可以从美国的社交与情感教育实验（Social and Emotional Education）中吸取经验，教给学生在未来“以人为本”的岗位上所需的至关重要的技能，协助打造关爱型社会。
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在学习如何调整工作方法和工作态度方面，我们应当参考瑞士和日本的工匠文化。瑞士和日本追求完美的精神，将日常工作升华为追求艺术和追求极致的活动。同时，加拿大和荷兰充满活力的志愿者文化，将我们对“工作”的传统理念做了新的诠释——工作可以是多角度、全方位的。在照顾长辈和管理人口众多的家族方面，中国文化可以作为智慧源泉。我们应该将公共政策与个人价值融合在一起，花点儿时间研究如何重新定义衡量方法，比如不丹所追求的“国民幸福指数”（Gross National Happiness）。
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最后，在权衡数据隐私、数字化垄断、网络安全和算法偏差这些棘手的问题时，我们可以通过对比欧洲国家、美国和中国监管机构采用的不同方法，学到许多有用的经验。欧洲国家选择了强硬的反垄断方式（比如对谷歌罚款，GDPR从科技公司手中夺回数据的控制权）；中国和美国却给予了企业更大的余地，先让技术与市场发展，不到必要时刻，不对市场做过多的干预。这些方法有的重视隐私多过科技进步，有的则相反。想要利用人工智能创建我们理想中的社会，就要追踪这些政策在不同区域的实际影响，并对管制人工智能的各种方案保持开放的心态。
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人人都是撰写者
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每天被人工智能的新闻刷屏，很容易让人觉得人类对自己的命运失去了控制。关于“机器人大军”的来临和失业人员变为“无用阶级”的预言，不时在我们脑海里萦绕，让我们感受到了人类在面对“全能”科技时强烈的无力感。这些末世预言确实含有几分对人工智能潜力的事实描述，但它们主要描绘的无力感却掩盖了一个重点：人工智能未来如何发展，最重要的因素是人类如何采取行动。
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在人类与人工智能的故事中，我们不能被动地旁观，每个人都应该是撰写者。也就是说，我们选择重视哪些价值理念，在未来这些理念就会变成应验的预言。如果我们告诉自己，人类的价值仅仅在于经济贡献，我们也会遵循这一理念行事。之后，机器就会在大部分工作场所取代人类，人类社会甚至最终将沦落为郝景芳在《北京折叠》中幻想的扭曲世界：一个将人分为“有用”阶层和“无用”阶层的社会。
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但这并不是必然的结局。
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这种反乌托邦的思维是基于我们多年信奉的工业时代价值观（仅仅用产生的经济效益来衡量个人价值）。我们生活在地球上，不是仅仅为了埋头苦干，不断做那些重复性的工作。我们不需要只为了积累财富而忙碌一生，最终在过世后把财富传给下一代，然后让他们重复这一过程。
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如果我们相信生命的意义远不止物质上的盲目追逐，那么人工智能就有可能帮助我们揭开更深层次的意义。
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忘记优化，珍爱彼此
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当我在1983年踏足人工智能研究领域时，我天真地把我的“哲学”写入了卡内基·梅隆大学博士项目的申请信中。我将人工智能描述为“对人类学习过程的阐述、对人类思维过程的量化、对人类行为过程的诠释，以及对人类智力的理解。人工智能是人类认识并理解自己的最后一步……”这算是当时该领域浪漫主义观念的精华版，激励我不断拓展人工智能的能力和人类知识的界限。
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35年后的今天，我的年纪增长了不少，智慧多少也跟着增长了一些，我看待事物的方式也发生了变化。我们创造的人工智能算法已经能够在许多任务上模拟乃至超过人类。作为研究人员和科学家，对这些成就我感到非常自豪。但是，如果起初的目标是真正地理解我自己和其他人，那么这几十年我们其实是走错了方向——若要理解人的独特性和神奇的地方，我们需要学习的不是人的大脑，而是人的心。
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我用了太长时间才领悟了这个道理。成年之后，我绝大部分时间都执着于工作，努力最大化自己的影响力。为此，我把大脑转变为精密调整过的算法，之后在各国奔走，疯狂工作，从未意识到在家人、朋友和爱人心中潜藏着更有意义、有人性的东西。直到我被诊断出癌症，家人用无私的爱，让我重新审视了过去，明白了人类与机器之间的根本差异是什么。
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这个过程改变了我的人生，让我兜了一圈，又回到了我大学时代最初的目标：用人工智能来理解人类的本质。如果人工智能真的能够帮助我们理解自己，不是因为人工智能理解了人脑的运作原理，而是因为人工智能解放了我们，让我们不再一味追求优化，进而可以聚焦在真正使我们成为人类的东西上——爱人与被爱的能力。
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想要达到这个目标，需要人类全体的努力以及有意识的选择。还好，人类拥有自由意志，可以选择自己的目标，这是人工智能做不到的。我们可以共同努力，打破阶级和国界的藩篱，共同撰写人类和人工智能故事的结局。让我们选择让机器当机器、人类当人类吧！我相信，人工智能的到来，是为了帮助人类从乏味、无趣的例行性工作中获得解放，并且推动我们思考人何以为人，以及人生在世的意义。
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(1) 约翰·艾伦，阿米尔·侯赛因：《下一场科技竞赛将聚焦人工智能》，《外交政策》，2017年11月3日，http://www.xinhuanet.com/asia/2017-11/10/c_129737309.htm, http://foreignpolicy.com/2017/11/03/the-next-space-race-is-artificial-intelligence-and-americais-losing-to-china/。
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(2) Zachary Cohen, “US Risks Losing Artificial Intelligence Arms Race to China and Russia”, CNN, November 29, 2017, https://www.cnn.com/2017/11/29/politics/us-militaryartificial-intelligence-russia-china/index.html.
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AI·未来 致谢
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这本书的诞生，首先要感谢我的协作者马特·希恩（Matt Sheehan），他在非常紧凑的时间里，在这本书上倾注了大量的心力。如果各位觉得这本书有趣、有料，信息丰富，大部分都是马特的功劳。我非常幸运能够找到这么一位协作者，他对中国、美国科技圈的事情都有着非常深入的了解，同时也很擅长写作，感谢他一直以来的帮助。
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起初，是我的朋友兼经纪人约翰·布罗克曼（John Brockman）和他的团队说服我写了这本书。他认为这个主题非常重要，也相信我有能力针对这个主题发表独到的见解。他对我的信心说服了我。在完稿的那一瞬间，我体会到了他的信心来源——这本书的内容是有价值的。
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我要感谢美国版本的编辑里克·沃尔夫（Rick Wolff），他非常认可我的理念和知识水平，感谢他支持出版这个当时未经证明的选题。对于11岁就留学美国的我来说，中英文创作都需要强大的编辑，在此感谢中文繁体版的编辑邱慧菁（Bernice Chiu），经过她的细腻修改，这本书达到了我的要求——中英文“双语”写作。此外，她非常勤奋敬业，找出了原文中不少错误和不严谨的地方。她的工作远远超过了编辑的范畴，希望以后还能与她合作。
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同时我也要感谢中文简体版的协作者陈序（Chen Xu），以及我在创新工场团队的成员马晓红、林其玲、黄蕙雯（Anita Huang）、吴卓浩、王咏刚。为了使读者读起来轻松愉快，他们花了非常多的精力和时间寻找配图、制作图表，帮助我精心校对和修订了这本书的内容。他们十几年如一日地支持我的事业、关心我的身体健康。从某种程度上来说，他们既是我的同事，也是我的家人。
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