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这与合法使用数据有什么关系呢?从某种意义上来说,我们每个人都是土耳其机器人,因为正是我们每天生成的数据使人工智能系统变得更加智能。无论是在Facebook上传照片还是输入验证码,我们都是在训练那些将接管我们工作的机器人。在不久的将来,我们需要就数据的价值展开一场严肃的对话。正如我们常说的,如果说数据是数字经济的原料,那么我们应当重视它。
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虚拟现实领域的先驱杰伦·拉尼尔(Jaron Lanier)建议了一种方法,那就是使用一个通用的小额付款系统。拉尼尔举了几个例子。假设你报名参加了一个网上约会活动,你提供信息进行浪漫匹配,而公司会使用你的信息来完善其算法,进而吸引其他用户。Facebook可能会将你的照片放到广告里并将页面定向发送给你的朋友。另外一个例子就是,网飞公司(Netflix)可以使用你的浏览偏好来制作一部电视剧,就像在艾美奖上获奖的美剧《纸牌屋》一样,这部电视剧就是完全根据网飞公司的用户数据制作的。在这样的案例中,可以创建一个公式来确定数据的出处和这些数据对某些特定决策的重要性。这一计算要求公司对用户进行小额付款,就像有人引用音乐家的作品时需要支付版税一样。
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这个想法听起来有些牵强,但是在过去的10年里,法律确实在追赶技术转移的步伐。欧盟针对谷歌的“被遗忘权”[2]这样的判例表明了法律仍在适应数字化新技术。在某种情况下,数据所有权的问题一定会经历详细审查。让我们回到音乐取样的例子中,早些时候,有很多违法取样的事件发生。后来,技术成为主流音乐的一部分,艺术家们突然发现自己因版权侵权面临着数百万美元的罚款。同样,人工智能带来的就业方式转变使土耳其机器人从事的这样的工作更加普遍,我们仍需探讨驱动人工智能系统的数据到底归谁所有。如果以正确的方式实施,这不仅能帮助个人,而且能够帮助企业。在21世纪,企业的实际价值是其持有的可分析数据。如果用户因提供数据而获得经济回报,那么他们使用产品时就更有动力。如果我们生成的所有数据都使用杰伦·拉尼尔提出的通用小额支付系统,可以想象,土耳其机器人每小时赚的薪水将从1英镑上涨到英国最低工资标准6.7英镑,甚至更高。这对创建一个数字框架来说是至关重要的一步,在这个框架中,人工智能系统将变得更加智能,但人类也可以共享创造的财富。
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人工智能:改变世界,重建未来 人工智能中的人类元素
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土耳其机器人的背后有人类在进行人工的人工智能工作,这些我们通常是看不到的。然而,随着人工智能越来越多地参与到我们的生活中,许多公司开始强调而不是低估人类在其系统中的作用。与谷歌、Facebook和其他公司一样,近年来,苹果在雇用人工智能专家方面与其他公司展开了激烈的比拼。据苹果前雇员称,公司里机器学习专家的数量在过去几年里翻了三四番。与其他公司一样,苹果将人作为公司人工智能驱动服务的一部分。然而,与其他公司不同的是,苹果将其人类员工作为一个卖点,而不是简单地将他们看作技术不能正常运转时的替身。2015年6月苹果推出万众瞩目的苹果音乐流媒体服务时,重磅推出的一个特性就是其依靠具有专业音乐知识的人类来管理播放列表。“算法当然很棒,但是仍需要一些人来帮助其建立正确的序列。”苹果音乐发布后,总经理吉米·艾欧文(Jimmy Iovine)对《卫报》简单说道:“你需要将其人性化,因为需要真正的艺术家来告诉你接下来要播放的是什么歌曲。算法不能独立完成这项工作。算法十分方便,没有算法无法完成这么大规模的任务,但是你仍然需要强大的人类元素。”
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实际上,算法可以以一种令许多用户都满意的方式将音乐排序。人工智能工具能够根据类型、年代、艺术家、节拍或许许多多其他指标生成播放列表。许多公司(包括苹果在内)甚至开发了情绪检测耳机这样的技术,根据用户是在慢跑还是躺在沙发上来为他们选择适合的音乐。但是苹果很敏锐地发现了一个现象,那就是人们喜欢与他人互动。苹果音乐的人类管理者在算法流程中并不是隐形的,而是有着血肉之躯的专家,他们的目标是帮你发现那些算法不太可能推荐的音乐。人工智能只能根据你最喜爱的歌曲或其他听众爱听什么来为你推荐音乐,而人类专家能做到的则远远不止这些。
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苹果“创造时髦风尚的人”包括著名DJ(音乐制作者)赞恩·洛(Zane Lowe),他放弃了英国广播公司电台的高薪工作,开始在苹果的流媒体音乐服务中担任主要角色。他们中还包括前说唱歌手德瑞博士(Dr Dre)和流行歌手艾尔顿·约翰(Elton John)——他们都不低调,也不会做每小时1英镑的工作。令人吃惊的是,一家技术公司可能成为人类DJ的最大雇主之一,这个可能是否会成为现实,还是要根据苹果音乐的规模而定。
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随着人工智能变得更加智能,关注创造力和社交智能等人类特性将变得更加重要。尽管人工智能越来越擅长以人类的方式进行交流,并且在特定应用程序中也展现了惊人的创造力(我们在下一章中将讲到),但这些仍是人类特有的技能。
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在观察这一转变时,哈佛大学经济学教授劳伦斯·卡茨(Lawrence Katz)创造了“工匠经济”(artisan economy)一词。工匠指技术娴熟的工人,他们通常通过双手来完成工作。工业革命期间,工匠越来越多地被自动化所取代。例如,机械织布机使那些手艺娴熟的手工编织工匠纷纷失业。有证据表明,如今的趋势与当时恰好相反。
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当然,卡茨所说的工匠经济不仅仅指编织业。工匠经济指的是那些非机器驱动、非同质、依靠人类创造力和互动的产品的回归。举例来说,3D(三维)打印等技术的兴起使那些出售和配合标准化产品的木匠们难以为继。然而,如果木匠能够对客户进行评估,了解客户需要的到底是柜子还是桌子,然后调整自己的工作以适应客户的需要,那么效果会更好。同样,仅仅像儿童保姆这样的看护工将被机器人取代,但是拥有绝妙的想法以让客户积极参与的痴呆症看护工或家庭健康助理这样的职业有可能会兴起,尤其是在老龄人口不断增多的市场中。类似的情况还有很多,包括受到智能可穿戴设备冲击却依然能鼓舞人心的私人教练、受到自驾车冲击却依然对旅游好去处了然于胸的出租车司机、受到Wevorce等服务冲击却依然充满同情心的律师等。
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这些工匠经济的工作可能会变得非常“高技术个性化”,这意味着他们依靠的是人与人的接触。这使其很难被外包,或者被机器人或正确的算法所取代。不过,与工业革命时期的工匠不同,如今工匠经济中的工人能够使用技术增加就业机会,而不是被替代。可以以一种数码时代之前从未有过的方式将业务扩展,覆盖数百万甚至数十亿人。2014年,《商业内幕》(Business Insider)上有这样一则故事,一个学习能力倾向测验(SAT)的老师在网络通话工具Skype上进行一对一教学,90分钟收费1 500美元。即使在一个教育应用程序和在线学习工具十分发达的时代,这位老师还是能够收取这么高的费用,这是因为他确实能够提高学生的考试成绩。
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目前工匠经济的另一个例子就是网络商店Etsy,人们可以在这里出售手工制品或老式产品。Etsy在2005年问世,目前提供超过2 900万件不同的手工珠宝、陶器、服装和其他物品。2014年,该网站的商品销售总额达到19.3亿美元,其中大部分都流进了卖家的口袋。有的卖家借着手工制品的热度取得了不可思议的成功,每月能赚数千美元。虽然该网站取得了成功,但人们仍专注于手工制品。当人们知道一位Etsy店铺的老板每月靠卖中国批量生产的发箍和护腿能赚70 000美元的时候,社区中立即产生了一阵骚动。
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判断工匠经济中哪项任务具有长久性的商业意识需要反复试验。这些任务可能出现在那些重视非机器操作的不规范行为的领域,例如为客户提供定制服务的私人教练,或不仅仅计算数字的管理者。然而在其他领域,我们不愿意将之前交给机器的任务归还人类。没有人会希望他们的汽车是由人造出来的而不是机器。人们更不能接受高速公路上高速行驶的汽车发生不按规则行驶。
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为了应对这一范式的转换,我们还需要更好地训练下一代。目前,教育深陷于工业革命的范式之中,这一范式已经持续了100多年。在一个“工厂奴隶”的时代,学校教育被比喻成创造相同的T型福特车的传送带。标准化课程用来教学生特定的技巧,让他们走上工作场所中预先规定好的岗位。这一标准化假设学生学习的技术不会变化,他们一生都可以使用。然而,今天的世界中,习得的技巧通常在10年内就会被淘汰,这意味着人的一生都要不断学习和进行自我评价。在一个智能手机都能上网的年代,我们还需要质问为什么要通过毫无启发性的机械教学在学生的头脑中存储大量信息。
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除非发生灾难性风险,在就业方面,整体看来,人工智能对人类的影响是积极的。经济将运行得更加平稳,机器人和人工智能将接手许多不受欢迎的工作并且创造新工作,这就将人类解放出来,他们可以去追求更重要的目标。人工智能能够完成我们目前做的大部分工作,但是人类距离退出工作岗位还早得很。
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总而言之,肯·詹宁斯被IBM的人工智能机器人打败多年以后,我们还是不会废寝忘食地观看冷知识节目中两个人工智能的对抗。尽管《危险边缘》展示了人工智能的机智,但是观众真正想看的是人的个性。这才是最重要的戏码。
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[1]犹他州最早的称号是“蜜蜂窝的州”,原因是这里有许多冰蚀地形,看起来像蜜蜂窝。——编者注
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[2]欧盟最早在1995年就在相关数据保护法律中提出了“被遗忘权”概念,任何公民可以在其个人数据不再需要时提出删除要求。谷歌在2014年6月宣布,已经开始根据欧盟最高法院的裁定而在搜索结果中删除特定内容,给予用户“被遗忘权”。——编者注
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人工智能:改变世界,重建未来 第六章 人工智能真的具有创造力吗
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在上一章里,我们明白了为什么在就业竞争中,拥有创造力很可能是一个人类仍然会对机器保持优势的特质。就像风险资本家、软件工程师马克·安德森(Marc Andreessen)所认为的那样,在人工智能不断“蚕食世界”的过程中,那些需要人类创造力的工作很可能禁得起自动化浪潮的冲击。
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然而,这不是说人工智能没有创造力。2015年6月,谷歌公布了Deep Dream项目。这家更关注工程而非美学的公司设立的这一研究项目十分迷人。Deep Dream是一个由人工智能驱动的图片生成程序,工作时它会利用谷歌耗时15年建立索引的图片库。几乎可以肯定地说,谷歌拥有最多归档了的数字化图片,这些图片被史无前例地汇聚在一起。2001年,谷歌已经拥有了2.5亿张建立了索引且可供用户搜索的图片。2005年,这个数字增至10亿,截至2010年,该索引数量再次飞跃,达到了100亿。时至今日,这个数字应该远胜以往。
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