【MOOC透视】AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
【总第263期】
AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
【MOOC导读】
人工智能（AI）虽然仍然经常存在被过度乐观估计和强调的情况，但也应看到，AI开始理解我们，采用率正迅速提高。我们准备好了吗？
AI会抢走我的工作吗？
AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
如果你是一个卡车司机或旅行预订代理，那么先进的图像识别和自然语言处理可能会使你的工作显得多余。数字化转型的前景将使许多传统商店举步维艰，银行关闭办公室，工厂减少人手。
但就像数字化和社交媒体创造了新的非技术性工作，人工智能也将创造新的就业机会。除了对数据科学家和数据工程师日益增长的需求外，数据标记和测试需求将为更大的群体创造机会。
同时，数字革命使人们比以往任何时候都更容易开始为送餐或搭车平台工作，通过AirBnB创建自己的精品酒店，或通过数字平台从事杂工工作。我们应该期待在未来的经济中出现更多这样的可能性。
各国政府仍在谨慎思考，以努力适应新的颠覆性经济模式。也许是时候让我们更加积极主动地尝试新的工作类型，思考它们的社会影响，而不是固守现有的方法。这里需要大胆的思想实验。例如，如果我们完全消除自营职业和工资状况之间的差异，这样每个人都可以更灵活地编制自己的工作方案，劳动力市场会是什么样子？如果我们这样做了，我们如何保证我们的社会体系不会崩溃，每个人都能得到充分的保护？
为了支持这一转变，教育将是关键：学校和大学的课程需要调整，员工需要接受再培训，为他们适应不断变化的工作环境做好准备。
AI会犯错吗？
AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
人工智能犯错是不可避免的。你可能会因为一个人工智能中介不能理解你的问题或者一个个人化的广告完全错了而感到沮丧，也可能会听到自动驾驶汽车撞车的消息。但真正的问题不在于人工智能是否会犯错，而在于我们是否为这些情况做好了准备----问责和责任是其中的关键。
以自动驾驶汽车为例。多年来，自动驾驶汽车立法一直是一个活跃的话题，然而各国仍然依赖于对旧法律的重新解释；监管需要进一步协调，以避免更高级的自动驾驶车辆开始跨境行驶时出现问题；对软件供应商等负有责任的各方的保险需求尚不清楚。此外，及时自动调整的系统对当前的法律框架构成了额外的挑战，网络安全威胁也并不总是与当前的安全认证很吻合人工智能系统中的偏见或不公平性是近年来备受关注的一个话题。模型驱动人工智能的前一个时代在许多基准数据集中存在着隐藏的偏见，而人工智能的突破正是基于这些数据集。最近，人们越来越关注如何确保训练数据在各个方面的多样性和质量。
AI会被滥用吗？
AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
人工智能是一种可以而且应该被用来做好事的力量，但预计也会遗憾地被用来做坏事。风险可能不在于开发大型杀手机器人，而更现实的是存在于网络威胁中。
在过去的几年里，我们观察到越来越复杂的网络钓鱼攻击。但与不久以后可能出现的基于人工智能的诈骗相比，这些威胁只能算是毛毛雨了。最近伊丽莎白女王跳舞或汤姆·克鲁斯表演魔术的深度假视频证明，这种威胁并非如你想象的那边遥远，制作这类视频的技术正在迅速改进，所需的数据比我们之前认为的要少得多，而且很快就会成为主流。
在许多其他领域，基于人工智能的犯罪活动可能会出现，或者人工智能系统可能容易受到黑客攻击，造成严重后果。此外，政府和公司，特别是大型科技公司（在某种意义上已经成为宏观政府的一种）可能会悄悄地将我们所见、所闻、所学和所能获得的偏见制度化。
人工智能可以被滥用这一事实并不能成为禁止或放弃人工智能的理由，但我们需要预料到这一点。风险评估应该成为我们人工智能战略的一个核心组成部分，而投资于技术和技巧，比如破解深度造假的密码，可能是关键。此外，一个关键的挑战将是向公众提供关于AI的适当的教育，让人们知道要注意什么。
那么，我们准备好了吗？
AI开始理解我们，但我们是否足够理解AI?
随着人工智能发展的进一步加速，显然已经没有时间可以浪费了。我们需要调整我们的就业市场和社会制度，预测错误，并为新类型的犯罪做好准备。人工智能的好坏将取决于在刺激和调控这两个看似矛盾的问题之间找到一个平衡点。
王涛（微信号：ioxroom）
【室联网】理论的提出、体系构建和实践者；新界教育创始人；北京大学教育学院教育经济博士；MOOC微信公众账号（微信号：openonline，公号名称：MOOC）的发起及运营者。推进的建设智慧学习空间已经覆盖智慧教育、智慧党建（红色历程云学习空间）、智慧思政、智慧培训、乡村振兴、家庭教育、智慧社区等领域。
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