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人工智能“超級權(quán)力”的利與弊

近年來,人工智能在圖像、語音、自然語言處理、計算機視覺、無人駕駛、機器人甚至圍棋和游戲等眾多領(lǐng)域都有顯著的進展。這些進展讓與人工智能相關(guān)的企業(yè)及熱衷于投資人工智能的資本看到了推動人工智能技術(shù)發(fā)展的價值和緊迫性。于是,資本的逐利性和技術(shù)對資金的依賴性導(dǎo)致了在這一波熱潮中,既有的科技公司對人工智能有了明顯增加的資金注入,而獨角獸公司的快速成長也與海量的資金投入密切相關(guān)。不僅如此,有了資金的支持,大量原本在學(xué)界從事人工智能相關(guān)基礎(chǔ)研究的優(yōu)秀科研人員也被吸引到產(chǎn)業(yè)界??梢钥吹剑锌萍季揞^、優(yōu)秀科研人員和巨量資本支持的“超級權(quán)力”,如國外的Google、微軟、國內(nèi)的BAT以及少數(shù)幾個獨角獸公司,在人工智能領(lǐng)域繼續(xù)執(zhí)牛耳,甚至期望能獨霸一方。

從正的方面來看,超級權(quán)力的形成促進了應(yīng)用級的技術(shù)革新,讓民眾切身感受到人工智能的飛速進步。近年來我國高鐵、機場各種人臉識別系統(tǒng)的快速普及、停車收費系統(tǒng)的自動程度顯著提高、手機支付對傳統(tǒng)金融交易方式的全方位替代等現(xiàn)象,都是人工智能技術(shù)明顯的進步。正如習(xí)近平總書記所說的“不斷增強人民群眾的獲得感”,人工智能這一波熱潮帶來的獲得感十分明顯。

如果從共性來看,這些進展源自人工智能在相關(guān)技術(shù)方面的成熟化,或者至多只有少量技術(shù)上的難點、但不影響其形成實用級的產(chǎn)品,如安防相關(guān)的產(chǎn)品。在形成衍生品上,也不需要做根本性的變革,就能快速形成產(chǎn)品,如與人臉識別相關(guān)的應(yīng)用。因此,通過超級權(quán)力推動這些人工智能應(yīng)用的發(fā)展會更快速和方便。并且,超級權(quán)力的形成也可以保證有足夠財力去研發(fā)一些成本昂貴的前沿領(lǐng)域,如無人駕駛、智能城市等。同時,優(yōu)勢人才的集中也有利于攻堅那些需要依賴大團隊才能解決的難點問題,比如大飛機的研制。這些無疑都是超級權(quán)力可以帶來的好處。

但是,凡事都有正反兩面。有正的影響,必然就有負(fù)的一面。從超級權(quán)力本身來看,出于對公司運營的需要和對資本的負(fù)責(zé),超級權(quán)力往往會傾向于選擇吸引眼球、能幫助公司快速增值或提升估值的研究。出于這一考慮,在技術(shù)發(fā)展方面,超級權(quán)力更偏好確定的、風(fēng)險小的、短期內(nèi)易于見到成果的研究或應(yīng)用。從獲得感來看,超級權(quán)力也會傾向于保護一些已成熟但可能影響現(xiàn)有產(chǎn)品市場銷量的某些新技術(shù)新方法,這便會導(dǎo)致獲得感的滯后。

從對生態(tài)環(huán)境來看,它也會影響小型企業(yè)的良序發(fā)展。這種影響來自兩方面。一方面是被超級權(quán)力牽著鼻子走,按超級權(quán)力制定的游戲規(guī)則來評估新興企業(yè)的價值和進行隨后的融資。比如在人工智能領(lǐng)域,資本可能會根據(jù)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域發(fā)表的論文數(shù)量來評估。另一方面是對小型企業(yè)在技術(shù)和科研空間的擠壓。舉例來說,小企業(yè)花費了很大比例的企業(yè)資金形成的研究成果,可能很快就被超級權(quán)力通過人才優(yōu)勢復(fù)制,再加上又缺乏超級權(quán)力擁有的市場份額,結(jié)果,小企業(yè)投入的研發(fā)成果就無法從市場收回成本或贏利,因此,小企業(yè)很有可能不愿意花太多經(jīng)費來支持這類研究或應(yīng)用。這間接又影響了人工智能的全方位和多樣性發(fā)展。

從人工智能的角度來看,實際上還存在不少難題尚未得到有效解決,有些甚至還不太清楚合理的技術(shù)路線或理論是什么。比如常識智能的模仿和學(xué)習(xí),對人類在頓悟、靈感以及腦區(qū)的活動機理理解上,都還缺乏根本性的突破,人工智能甚至對寵物狗的情感研究都還一籌莫展。這些,也不是超級權(quán)力愿意花時間和財力去觸及的。

值得一提的是,2019年2月14日《自然》雜志刊發(fā)了美國芝加哥大學(xué)與西北大學(xué)的吳等一項關(guān)于科技突破與團隊大小的研究論文。他們在分析了1954—2014年期間的超過6500萬篇論文、專利和軟件后,發(fā)現(xiàn)“大的團隊更多地是在成熟的前沿領(lǐng)域形成增量式的成果,而小團隊和獨立科學(xué)家則傾向于在可以形成新觀點和機會的、不成熟的前沿領(lǐng)域形成顛覆性創(chuàng)新”。這一結(jié)論,不僅適用于學(xué)術(shù)研究,在一定程度上也適用于產(chǎn)業(yè)界。

因此,要實現(xiàn)超級權(quán)力、小企業(yè)和學(xué)校在人工智能領(lǐng)域研究和應(yīng)用上的平衡和形成多樣性的成果產(chǎn)出,一方面可以多依靠超級權(quán)力在大的、相對成熟的技術(shù)方面持續(xù)發(fā)力,讓公眾有更多的獲得感、幸福感、安全感,另一方面也應(yīng)考慮對小企業(yè)給予更多的優(yōu)惠政策,鼓勵其在人工智能或相關(guān)領(lǐng)域從事研究和應(yīng)用,保證其良好的生存和發(fā)展空間。此外,對學(xué)校予以長期的科研經(jīng)費支持,比如對學(xué)??蒲腥藛T意義重大、能提供穩(wěn)定科研經(jīng)費支持的中國國家自然科學(xué)基金,以保證他們能在相對不成熟的、需要5至10年甚至更長時間才能見到成效的前沿領(lǐng)域里進行自由探索。

【本文作者為復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授、博導(dǎo)】

責(zé)編:蔡圣楠 / 董惠敏

責(zé)任編輯:賀勝蘭
標(biāo)簽: 人工智能   權(quán)力