斯坦福百年研究AI如何在醫療健康、家庭服務(wù)領(lǐng)域大顯身手

　　5.低資源社區

　　人工智能存在許多機會(huì )去改善生活于一個(gè)典型北美城市的低資源社區中的人民生活狀況——事實(shí)上在某些情況下已經(jīng)有所改變。了解這些人工智能的直接貢獻也可能會(huì )激發(fā)對于發(fā)展中國家最為貧窮的地區的潛在貢獻。在人工智能的數據收集過(guò)程中并沒(méi)有對這個(gè)人群的顯著(zhù)關(guān)注，而且傳統上人工智能資助者在缺乏商業(yè)應用的研究中表現得投資乏力。

　　有了有針對性的激勵和資金優(yōu)先次序，人工智能技術(shù)可以幫助解決低資源社區的需求。萌芽中的努力是有希望的。人工智能可能會(huì )有有助于對抗失業(yè)和其他社會(huì )問(wèn)題帶來(lái)的恐懼，它或許會(huì )提供緩解措施和解決方案，特別是通過(guò)受影響的社區以與其建立信任的方式來(lái)實(shí)現。

　　6.公共安全與防護

　　城市已經(jīng)為公共安全和防護部署人工智能技術(shù)了。到2030年, 典型的北美城市將在很大程度上依賴(lài)它們。這些措施包括可以檢測到指向一個(gè)潛在犯罪的異?，F象的監控攝像機、無(wú)人機和預測警務(wù)應用。與大多數問(wèn)題一樣，好處與風(fēng)險并存。

　　獲得公眾信任是至關(guān)重要的。雖然會(huì )存在一些合理的擔心，即與人工智能合作的警務(wù)可能會(huì )在某些情況下變得霸道或是無(wú)處不在，而相反的情況也是可能的。人工智能可能使警務(wù)變得更有針對性并只在需要時(shí)被使用。而且假設經(jīng)過(guò)仔細的部署，人工智能也可能有助于消除一些人類(lèi)決策中固有的偏見(jiàn)。

　　對于人工智能分析學(xué)更成功的一個(gè)應用是檢測白領(lǐng)犯罪，比如信用卡詐騙罪。網(wǎng)絡(luò )安全(包括垃圾郵件)是一個(gè)被廣泛關(guān)注的問(wèn)題，而機器學(xué)習也對其有所影響。

　　人工智能工具也可能被證明有助于警察管理犯罪現場(chǎng)或是搜索和救援活動(dòng)，它可以幫助指揮官排列任務(wù)的優(yōu)先次序以及分配資源，盡管這些工具還沒(méi)有為這些活動(dòng)的自動(dòng)化做好準備。在一般的機器學(xué)習尤其是在轉換學(xué)習中的改進(jìn)——在新情境中基于與過(guò)去情況的相似性而加快學(xué)習——可能有利于這樣的系統。

　　7.就業(yè)與勞資

　　盡管人工智能很有可能會(huì )對典型北美城市的就業(yè)和工作場(chǎng)所產(chǎn)生深遠的影響，但對當前的影響我們目前還難以作出評估——是積極的還是消極的。在過(guò)去十五年，由于經(jīng)濟衰退和日益的全球化，尤其是中國參與到了世界經(jīng)濟中，就業(yè)狀況已經(jīng)發(fā)生了改變，非人工智能的數字技術(shù)也發(fā)生了很大的變化。自1990年代以來(lái)，美國經(jīng)歷了生產(chǎn)率和GDP的連續增長(cháng)，但平均收入卻停滯不前，就業(yè)人口比率也已經(jīng)下降。

　　有一些數字技術(shù)有重大影響(好的影響或壞的影響)的行業(yè)的顯著(zhù)案例，而在一些其它的行業(yè)，自動(dòng)化將很有可能能在不久的將來(lái)發(fā)生重大的改變。許多這些改變已經(jīng)得到了“例行的”數字技術(shù)的推動(dòng)，其中包括企業(yè)資源規劃、網(wǎng)絡(luò )化、信息處理和搜索。理解這些改變應該能為人工智能影響未來(lái)勞動(dòng)力需求的方式(包括技能需求的改變)提供見(jiàn)解。

　　到目前為止，數字技術(shù)已經(jīng)給中等技能的工作(比如旅行代理)帶來(lái)了更大的影響，而不是非常低技能或非常高技能的工作。另一方面，數字系統所能完成的任務(wù)的范圍正隨著(zhù)人工智能的演進(jìn)而提升，這很可能會(huì )逐漸增大所謂的“例行任務(wù)”的范圍。人工智能也正向高端的領(lǐng)域蔓延，包括一些機器之前無(wú)法執行的專(zhuān)業(yè)服務(wù)。

　　為了獲得成功，人工智能創(chuàng )新將需要克服可以理解的人們對被邊緣化的恐懼。在短期內，人工智能很有可能會(huì )取代任務(wù)，而非工作，同時(shí)還將會(huì )創(chuàng )造新類(lèi)型的工作。但新類(lèi)型的工作比將可能失去的已有工作更難以想象。就業(yè)領(lǐng)域的變化通常是漸進(jìn)的，不會(huì )出現劇烈的過(guò)渡。

　　隨著(zhù)人工智能進(jìn)入工作場(chǎng)所，這很有可能是一個(gè)持續的趨勢。影響的范圍也將擴大，從少量的替代或增強到完全的替代。比如說(shuō)，盡管大部分律師的工作還沒(méi)被自動(dòng)化，但人工智能在法律信息提取和主題建模方面的應用已經(jīng)自動(dòng)化了一部分第一年工作的律師新人的工作。在不遠的將來(lái)，包括放射科醫生到卡車(chē)司機到園丁等許多類(lèi)型的工作都可能會(huì )受到影響。

　　人工智能也可能會(huì )影響工作場(chǎng)所的大小和位置。許多組織和機構很龐大的原因是他們所執行的功能只能通過(guò)增加人力來(lái)擴大規模，要么是“橫向”擴展地理區域，要么是“縱向”增多管理層級。隨著(zhù)人工智能對許多功能的接管，擴展不再意味著(zhù)會(huì )帶來(lái)大型的組織。

　　許多人已經(jīng)指出一些知名的互聯(lián)網(wǎng)公司只有很少數量的員工，但其它公司并不是這樣。人類(lèi)企業(yè)可能存在一個(gè)自然的規模大小，在這樣的企業(yè)中，CEO 能夠認識公司里的每一個(gè)人。通過(guò)將創(chuàng )造有效地外包給人工智能驅動(dòng)的勞動(dòng)力市場(chǎng)，企業(yè)會(huì )傾向于自然的大小。

　　人工智能也將創(chuàng )造工作，特別是在某些行業(yè)中，通過(guò)使某些特定任務(wù)更重要，以及通過(guò)產(chǎn)生新的交互模型創(chuàng )造新類(lèi)型的工作。復雜的信息系統可被用于創(chuàng )造新的市場(chǎng)，這往往會(huì )帶來(lái)降低門(mén)檻和增加參與的影響——從應用商店到AirBnB再到taskrabbit。人工智能界有一個(gè)活躍的研究社區在研究創(chuàng )造新市場(chǎng)和使已有市場(chǎng)更高效地運作的進(jìn)一步的方式。

　　盡管工作本身有內在的價(jià)值，但大部分人工作是為了購買(mǎi)他們看重的商品和服務(wù)。因為人工智能系統可以執行之前需要人力的工作，因此它們可以導致許多商品和服務(wù)的成本下降，實(shí)實(shí)在在地讓每個(gè)人都更富有。當正如當前的政治辯論中所給出的例子一樣，失業(yè)對人們的影響比對散布的經(jīng)濟效益的影響更顯著(zhù)——尤其是那些直接受其影響的人;而不幸的是，人工智能常常被視作是工作的威脅，而不是生活水平的提升。

　　人們甚至在某些方面存在恐懼——害怕人工智能會(huì )在短短一代人的時(shí)間內迅速取代所有的人類(lèi)工作，包括那些需要認知和涉及到判斷的工作。這種突變是不太可能發(fā)生的，但人工智能會(huì )逐漸侵入幾乎所有就業(yè)領(lǐng)域，這需要在計算機可以接管的工作上替換掉人力。

　　人工智能對認知型人類(lèi)工作的經(jīng)濟影響將類(lèi)似于自動(dòng)化和機器人在制造業(yè)工作上對人類(lèi)的影響。許多中年工人失去了工廠(chǎng)里的高薪工作以及伴隨這個(gè)工作的家庭和社會(huì )中的社會(huì )經(jīng)濟地位。長(cháng)期來(lái)看，一個(gè)對勞動(dòng)力的更大影響是失去高薪的“認知型”工作。

　　隨著(zhù)勞動(dòng)力在生產(chǎn)部門(mén)的重要性的下降(與擁有知識資本相比)，大多數市民可能會(huì )發(fā)現他們的工作的價(jià)值不足以為一種社會(huì )可以接受的生活標準買(mǎi)單。這些變化將需要政治上的，而非單純經(jīng)濟上的響應——需要考慮應該配置怎樣的社會(huì )安全網(wǎng)來(lái)保護人們免受經(jīng)濟的大規模結構性轉變的影響。如果缺少了緩解政策，這些轉變的一小群受益者將成為社會(huì )的上層。

　　短期來(lái)看，教育、再訓練和發(fā)明新的商品和服務(wù)可以減輕這些影響。更長(cháng)期來(lái)看，目前的社會(huì )安全網(wǎng)可能需要進(jìn)化成更好的服務(wù)于每個(gè)人的社會(huì )服務(wù)，例如醫療和教育或有保障的基本收入。事實(shí)上，瑞士和芬蘭等國家已經(jīng)在積極地考慮這些措施了。

　　人工智能可能會(huì )被認為是一種財富創(chuàng )造的完全不同的機制，每個(gè)人都應該從全世界人工智能所生產(chǎn)的財富中分得一部分。對于人工智能技術(shù)所創(chuàng )造的經(jīng)濟成果的分配方式，相信不久之后就會(huì )開(kāi)始出現社會(huì )爭議了。因為傳統社會(huì )中由孩子支持他們年老的父母，也許我們的人工智能「孩子」也應該支持我們——它們的智能的“父母”。