Robin Williams：通过真实的视角来观察人工智能的未来
当今人们对人工智能及其在科学、医学和工业领域中的应用抱有巨大的期望。然而，过去评估重大技术变革对社会产生的影响的相关工作，往往偏离所设定的目标。本次演讲将从早期人工智能之前景及影响预测的尝试性研究开始，通过对这些早期研究的回顾，可以到我们对人工智能未来的理解是怎样的。
Robin Williams，爱丁堡大学教授，为该校“技术的社会形成（the social shaping of technology）”的跨学科研究方案奠定了基础。他创立并领导了科学、技术和创新研究所，该研究所汇集了爱丁堡各个领域的跨学科研究人员。Robin在一系列庞大的跨学科研究项目中发挥了领导作用，这些项目通常与科学和工程领域的研究人员和专家合作进行。他代表着爱丁堡大学艾伦·图灵研究所（英国人工智能/ 数据科学研究所）的艺术、人文和社会科学学院。
愿景是一种期望的表现，是对于自我实现的预测。人们总是试图预测未来我们所需要的技术，然而有的预测是准确的，有的则未必。例如，关于摩尔定律的预测无疑是成功的，而对芯片转化的预测则是失败的。因此关于技术预测我们需要比较具体的方法论，以便能够很好地理解和确定哪个关于未来的预测是可信的，此外我们也需要有大量案例来支撑研究。事实上我们可以通过分析相关组织的工作来实现预见，这些组织对未来能够提供相关的重要预测。
Gartner就是一个大型的行业分析机构，在对未来预测方面做了很多的工作，包括制定路线图等。路线图是对现有状态的评估，同时也是对未来将达成什么目标的预测，是一种对未来发展的指引。通过这种指引，来看如果把你的产品推向市场需要具体做些什么事情。路线图也是一项建议，建议我们需要关注这一产品特征而不是其他产品特征。它是提供了可能性的选择，拥有这样的路线图能够让你在进行投资时做到有的放矢。另外它也是一种预测，是一段持续的过程，因此其作用就是把我们的创新性的举措在区域潜在竞争性的研究机构之间进行协调。最后路线图更是一个载体，能够帮助我们更好地管理人们的预期，帮助人们更好地理解共同的技术项目，并且它不是静止的，而是随着时间变化而变化，因此需要在使用路线图的过程中对未来预期进行微调。
我们通过路线图工具能够更好地对现有研究机构的工作展开分析，帮助我们更准确的预测和理解未来，还有如何验证假设，如何消费以及如何影响决策者的决策实施等等。
人们对于人工智能发展的成果寄予厚望，并认为其具有非常强大的潜力。可以说人工智能就像天平上不停左右摇摆的秤摆。有时人们对它非常乐观，有时则非常悲观。因此我们要看到现在人们已陷入到对人工智能的狂热状态中。例如谷歌大力投资人工智能技术，英国为人工智能相关研究和培训注入大量资金。我的同事在英国科学技术的分析中发现，尽管有些时候构建愿景的政策制定者并不一定是领域专家，也往往会被科学家的观点和科幻作家的想法所影响，所有这些人的想法和观点都会影响到政府在制定科技领域里规划时的观点和想法和出发点。同时，科幻主义对人工智能的幻想，有些时候并不可靠，有些时候也会导致出现技术之间的强烈竞争，包括机器学习等等。人们对于人工智能的预期和想法，远远超出了我所知道的人工智能技术现有所能达到的水平。
人工智能不是一种具有特定功能的终极技术，它是一系列能力的体现，且这些能力随着时间的推移而不断改变。它并不单单是研究室所产生的成果，更重要的是使用者的反馈，会在创新发展和实践应用间快速迭代。人工智能不是目的地，而是过程本身。因此，我们倡导负责任的创新。以人工智能为例，应该在技术设计、开发的早期阶段的时候介入到人工智能创新中，不要等到它嵌入社会方方面面的时候再作改变，那样成本高、难度大，各种影响已经难以改变。因此，建议在早期就要考虑技术发展和使用所可能产生的影响，以及对不同社会群体的影响。
对于2035年的规划和预见，首先需要对早期阶段的回顾。我们知道随着时间的推移，人工智能在不断的成熟，在这个过程中出现了很多的技术应用的可能性。因此随着技术的不断演进，需要在治理过程中不断关注人工智能可能出现的问题、弊端和负面影响，并对其进行修正。我们曾与律师群体讨论过人工智能的问题，他们表示，目前人工智能发展对于法律不见得是很大的挑战，但是我们需要做好准备，因为在未来这可能会是很大的问题和挑战。另外人工智能也存在重大治理问题以及与非透明性相关的问题，亟需深入解决。
本报告系Robin Williams教授于浦江创新论坛-2019科技创新智库国际研讨会上所作演讲。整理人：许杨博文。文章观点不代表主办机构立场。
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