人工智能的风险是否值得其带来的回报？

当我回顾我遇到的关于人工智能的虚构内容时，我估计其中超过90%是反乌托邦的。讽刺的是，由于大型语言模型是在互联网内容上进行训练的，它们不仅仅对社会的有问题的方面有偏见，而且对自己也有偏见。自我厌恶的人工智能的概念很有趣，令我想起了《银河系漫游指南》的马文。然而，这是我们在将人工智能融入社会时必须考虑的许多现实之一。

在他的书《生命3.0：人工智能时代的人类》中，MIT教授马克斯·特格马克解释了他关于如何让人工智能对社会有益的观点。他写道，“如果机器学习可以帮助揭示基因、疾病和治疗反应之间的关系，它可以革命性地改变个性化医学，使农场动物更健康，并使作物更具韧性。此外，机器人有可能比人类更准确、更可靠地进行手术，即使不使用先进的人工智能。”

毫无疑问，人工智能将影响个人、社会和全球系统，但其影响存在不确定性。人工智能将被委托进行诸如医疗诊断、自动驾驶和金融决策等精细工作。通过承担信任的风险，我们期待以自动化、提高生产力、加快工作流程和我们今天无法预测的用户界面为回报。

一个例子可以在汤森路透研究所最近发布的《2024年专业服务中的生成式人工智能报告》中看到，该报告基于对1128位熟悉生成式人工智能技术的受访者的全球调查。研究表明，在采用生成式人工智能在专业环境中的态度上存在谨慎乐观的共识——事实上，41%的人表示他们很兴奋，因为他们期待提高效率和生产力。

这表明专业人士对能够创造新效率的自动化有着健康的需求，这是一个他们支持的好处。

没有一个工作场所或行业希望被落下，所以只要这场在商业中利用人工智能的竞赛继续下去，你就可以期待员工和专业人士会以各种方式接触到这些新技术，以加强他们的未来工作。

另一方面，我们也非常清楚地意识到我们在信任人工智能时所承担的潜在风险。特格马克在《生命3.0》中也写道，“换句话说，AGI（通用人工智能）的真正风险不是恶意，而是能力。一个超级智能的人工智能将非常擅长实现其目标，如果这些目标与我们的目标不一致，我们就会陷入麻烦。”

像任何新技术一样，人工智能呈现出一种新的做事方式，变化往往带来挑战，当你不知道预期的结果时。一些这种风险在虚构中被夸大地描述为人工智能是反人类的——在硅谷，你有时会在关于人工智能的恐惧的随意对话中听到对“天网”（Skynet）的笑谈，这是《终结者》电影系列中的一个概念。然而，人工智能风险的现实远比好莱坞呈现的更为平淡，因为初始的人工智能性能可能只是不准确和有缺陷。毕竟，人工智能是软件，共享着传统软件的所有缺陷。

作为一名研究人员，我不断面临着减轻人工智能算法偏见的需要，无论是通过仔细的数据策划、算法透明度还是强大的测试协议。我们人类非常清楚人工智能的危险（如我们创造的内容所证明），这让我感到安慰，因为人们正在对伦理和负责任的人工智能给予大量关注。这种关注来自所有类型的利益相关者：用户、政策制定者和企业都越来越多地要求人工智能系统提供透明度和问责制。

人们普遍认为，私营部门的技术进步很快，而政府行动很慢。同时，现实是，一旦成为可能，资本主义将导致人工智能取代数百万工人，迫使他们学习新技能以保持就业。

根据麦肯锡全球研究所2023年关于《美国人工智能和工作未来》的研究报告，“到2030年，美国经济中目前工作的小时数中高达30%的活动可能会被自动化——这一趋势将被生成式人工智能加速。然而，我们认为生成式人工智能将增强STEM、创意和商业及法律专业人士的工作方式，而不是直接消除大量工作。自动化的最大影响可能会落在其他工作类别上。办公室支持、客户服务和食品服务就业可能会继续下降。”

对于我来说，很难想象一个政府不在帮助这些被取代的工人方面发挥作用的世界。因此，公共部门必须现在开始准备解决方案。解决方案的例子包括提高处于风险的工人的技能和提供普遍的基本收入。我也希望私营部门在此方面发挥作用，通过创造我们今天无法预测的新工作岗位。

基本收入的概念一直对我很有吸引力，并让我想起了“不要为工作而活，为了生活而工作”的短语。很多人都是为了生活而工作。叫我天真吧，但如果这项工作是可以自动化的，我相信人类进入一个工作是可选的时代不仅仅是一个幻想。这对我们今天来说是一个完全陌生的概念，但这并不意味着它是不可能的。事实上，我们应该期待像人工智能这样非凡的技术带来非凡的成果。