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在任何可预见的未来，人类仍然并且应该是问题所在，而不是技术。这也是为什么我们应该在暗室里面打开灯、对我们前进的方向仔细斟酌。虽然没有怪物，但是会有很多障碍需要我们绕开、移除或者商议。我们应该担心的是真实存在的人类的愚蠢，而不是假想的人工智能。问题的所在不是人工智能，而是人性。
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所以我们应该把精力专注于真正的挑战。最后我总结了以下5条结论，它们都同等重要：
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•我们应该确保人工智能是环境友好型的。我们需要最智能的技术来解决人类和地球遇到的各种麻烦，从自然灾害到金融危机，从犯罪、恐怖主义、战争到饥荒、贫穷、无知、不平等和令人触目惊心的生活条件。例如，有7.8亿人无法获得清洁的饮用水，有将近25亿人没有基本的医疗保障。每年有600万—800万人死于各种灾害以及与水相关的疾病。这才是我们面临的最大威胁之一，而不是人工智能。
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•我们应该确保人工智能是人类友好型的。就像康德所说的一样，人工智能应该把人类始终视为目的，而不是手段。
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•我们应该让人工智能为人类工作。数以百万的工作将被瓦解、消失，同时也会有新的工作出现。这种转变的好处应该由大家共同分享，成本由社会共同承担，因为以前从来没有这么多人需要经历这么剧烈和快速的转型。农业革命用了上千年的时间来完成其对社会的全面影响，工业革命也经历了几个世纪，但是数字革命仅仅用了几十年。这也难怪我们会感到困难和措手不及。
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•我们应该充分利用人工智能的预测能力为人类的自由和自主权工作。营销产品、影响行为、鼓动群众，或者打击犯罪和恐怖主义，所有这些都不能损害人的尊严。
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•我们应该利用人工智能让我们更加人性化。存在的严重风险是我们可能会滥用智能技术。温斯顿·丘吉尔曾经说过，“我们塑造了我们的建筑，之后我们的建筑塑造了我们”。这同样适用于“信息圈”和身处其中的智能技术，所以我们现在最好确保它们是正确的。
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[1]本章作者为卢西亚诺·弗洛里迪。
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超级技术：改变未来社会和商业的技术趋势 第14章 数据驱动的世界[1]
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大规模的、创新的、无处不在的数据应用将使得很多事情变得更容易、更便宜、更丰富。
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清晨你在床上醒来，你的私人助理机器人就盘旋在空中伺候你吃早餐：蛋白质丸和浓缩咖啡片。你打了一个呵欠，天花板上的呼吸传感器就可以进行生物化学方面的数据分析，检测你是否生病了。然后你可以穿上自动驾驶的喷射飞行包去公司上班。
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醒醒吧！上面只是科幻小说中的场景。但是在未来30年，随着人工智能技术的触角深入人们生活的方方面面，有些根本性的变化正在发生。企业和社会的各个方面都将受到数据的影响，就像过去30年，计算机和互联网带来的影响一样。
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科学的现代革命始于1638年伽利略的“对话”[2]，他提出，所有的自然现象都可以用数学语言来表示。因此，通过收集和分析太阳底下所有这些活动产生的数据，就能更好地理解和优化这些活动，一个新时代也会随之到来。信息将被视为必不可少的资源，19世纪由蒸汽驱动，20世纪由石油驱动，21世纪将由数据驱动。
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通过先进的人工智能技术，我们可以以前所未有的规模和自动化的方式进行学习。美国技术哲学家凯文·凯利称之为“认知”[3]，即将智能附加到任何事物上。之所以能做到这一点，主要是因为微型计算机芯片和优良的算法，但是实际的智能需要依赖于数据。并且由于数据是命脉所在，所以各种工具不仅仅使用数据，也会源源不断地收集新数据。
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我们已经可以看到这些前兆，在诸如温控器（谷歌有个名为Nest的产品）、可以计算步数和跟踪心跳的健身追踪器，以及可以用声音激活的个人助理（谷歌的Home以及亚马逊的Echo）上，这些都已经没有什么稀奇了。到2050年，这些都将和半个世纪前的手表或者无线电一样普通。
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将数据应用于日常生活，也就是说我们有了世界如何工作的经验数据。当然，很长时间以来，我们都有这方面的经验，但是当数据量很小时，我们可以知道的只是那些很大的、不可忽视的模式。现在，随着有更多的数据可用，我们可以监测到更加细微的模式。如果在未来35年我们能够像过去35年在计算机方面那样提高效率，那我们可以看看2050的生活将会是什么样的。
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主要有三个趋势：第一，今天很难的事情将会变得更加容易；第二，昂贵的东西将会更加便宜；第三，稀缺的事物将更加丰富。简而言之，就是容易、便宜、丰富。让我们来看看这三种趋势在社会上最主要的一些领域的反映：医疗保健、教育和法律。
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自我治愈
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目前的医疗方法与19世纪的更像，而不是21世纪的。医生需要依靠教科书和多年积累的经验来做出决定。这听起来很合理，但是实际上有点荒谬：任何一位从业者都不可能熟悉所有可能的情况和最好的治疗方案，特别是新的治疗方法不断出现。
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如果谷歌可以在数十亿的网页中把最相关的网页搜索出来，亚马逊可以为你推荐需要购买的商品，那医生为什么不能依赖计算机来进行诊断呢？到2050年，这可能会成为标准的做法。医疗记录将是电子化的，算法将对所有的数据进行梳理，找出最佳方案与副作用之间的相关性。
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数据库将是世界上最聪明的医生：它能记住所有的病例，通过分析治疗方案和结果之间的关系，找到在给定情况下最有效的方法。但是如果医生试图在不利用大数据系统的情况下进行诊断，那他们就被认为是玩忽职守，就像现在航空公司的飞行员如果关闭自动驾驶仪，按照以前的方法仅仅戴着头盔和护目镜来降落飞机，他们就会丢掉工作。
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IBM的认知计算平台Watson已经整合了医疗信息，希望能够在医生进行疾病诊断时提供支持。大数据系统甚至已经被用于设计新药。机器人手术系统正在利用以前的操作数据进行“训练”，就像自动驾驶汽车依靠以前的驾驶经验一样。
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在医疗保健领域大数据一定能大显身手的是计算机病理学。2011年，哈佛大学的安德鲁·贝克领导的一个研究小组利用计算机视觉和机器学习算法分析乳腺癌细胞组织切片以及病人的存活率，检测系统在预测癌症方面能否达到人的水平。令人惊讶的是，系统不仅做到了，而且还高于人类的水平：算法用于预测高度癌变的11个特征中，只有8个是癌细胞本身的，其他3个特征与癌细胞周边“基质”组织相关，而医生不会对这些组织进行检查。虽然人眼没有发现这些特征，但是算法通过分析大量的数据把它们找出来了。
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