趨勢觀察 -- 人工智慧會導致大規模失業甚至讓人類滅絕嗎？
最新一期經濟學人 (The Economist) 的封面故事，以「機器問題重現 (The return of the machinery question)」為主題，將人工智慧 (AI, artificial intelligence) 對於整個世界的影響與十九世紀的工業革命做了連結。
「機器問題」重現？！
如今人工智慧的蓬勃發展，有些人開始擔心「人工智慧是否會帶來大規模失業，甚至是導致人類滅絕呢？」他們害怕人工智慧將會奪走大多數人的工作，選擇性地讓少數人受益，進而顛覆整個社會。
這樣的爭議與討論，在兩個世紀前也同樣發生過。
十九世紀起源於英國的工業革命，那時還沒有「工業革命 (industrial revolution)」這個詞，人們討論著是「機器」是否會取代所有人的工作，進而影響了勞動階級的權益？
聽起來很耳熟吧？這個「機器問題 (machine question)」換了一個名稱「人工智慧」又再次出現在人們面前。
近幾年，人工智慧的技術有了突破性的發展，機器已經有足夠的能力執行曾經只有人才能勝任的各種任務，甚至是像法律這種看來無法自動化的工作，現在也面臨了挑戰。今年五月，Baker & Hostetler 律師事務就聘請了 ROSS 為新律師。 ROOS 是一個人工智慧程式，利用 IBM Watson 電腦的分析系統，長年累月地對案例進行統計和分析，學習如何以專業律師的身分為客戶提供服務 (律師要失業了？人工智慧首次進入律所任職)。
牛津大學在 2013 年進行了一次調查研究，發現美國有 47% 的工作有很高的可能性會在不久後被「電腦資本取代」，這個結果後來被人們廣泛的引用討論。
美國美林銀行在去年底預測 (Robot Revolution – Global Robot & AI Primer, By Bank of America Merrill Lynch)，在2025 年以前，人工智慧「每年產生的創造性破壞的影響」可能會達到 14~33 萬億美元 (知識工作自動化將導致雇用成本減少 9 萬億美元，製造業和醫療護理減少 8 萬億美元，無人駕駛汽車和無人機將使效率提升而增加 2 萬億美元。)
麥肯錫 (McKinsey) 宣稱，「人工智慧所帶來的轉變比工業革命發生的速度快10倍，規模大300倍，影響幾乎大3000倍。」
有人看見風險，有人看見機會
投資者正在不斷投入人工智慧這個領域，領先的科技業者也紛紛收購人工智慧公司，以及爭奪優秀的研究人才。
根據創業投資市場研究公司 CB Insights 在上週的報告顯示 (Investors are backing more AI startups than ever before)，2016 年第一季人工智慧新創公司獲得的投資數量創下歷史新高，達到了 140 筆，有超過 200 家人工智慧型新創公司共計獲得了近 15 億美元投資。
Google，Facebook，IBM，Amazon 和 Microsoft 都試圖在雲端建立人工智慧服務的生態系統。最近剛被 Salesforce 收購的人工智慧公司 MetaMind 的創始人 Richard Socher 說「這項技術將會用在各行各業中，只要這個行業有任意種類的數據，影像，語言等數據類型都可以。」
機器正在學習「如何學習」
從 1956 年「人工智慧」這個術語第一次被寫入一份研究計劃中，宣稱「如果一組優秀的科學家們花一個夏天一起研究，就能使機器解決各種人類無法解決的問題……」，人工智慧一直被視為是過度樂觀的想法。
直到 2012 年的 ImageNet 線上競賽，人工智慧有了新的突破。ImageNet 是一個擁有數百萬張圖片的線上圖庫，可藉由關鍵字搜尋對應圖片，每年的 ImageNet 競賽鼓勵人們在電腦識別和自動標記圖片上進行比賽。2010 年獲勝的系統已經可以正確標記 72% 的圖片，但仍低於人類平均有 95% 的準確度。 2012 年多倫多大學的 Geoff Hinton 團隊藉由「深度學習 (deep learning)」實現了 85% 的準確率。自此人工智慧開始了大幅度的演進與成長，在 2015 年的 ImageNet 競賽上，一個深度學習系統以96% 的準確率第一次超過了人類。
網路的興起產生了數十億可用於目標訓練的文檔、圖片、影片數據。2009 年意外發現使用於 PC/Game Console 上的圖形處理器 (GPU) 同樣也是適用於運行深度學習算法之後，計算能力也有了飛快的進步，之前需要花費幾週的時間，現在不到一天時間就可以完成。
「深度學習」在人工智慧領域成為了顯學，同時可以應用於不同的領域。Google 使用深度學習提升其網頁搜索結果的質量、理解智慧手機端的口語指令、幫助人們在他們的照片中搜索特定的圖片、推薦電子郵件的自動回覆、改善網頁的翻譯服務，並且幫助它們的自動駕駛汽車理解周圍環境。
「電子遊戲」是人工智慧另一個理想的研究領域。今年三月，AlphaGo 以四勝一敗的戰績打敗了世界頂尖圍棋選手李世乭。 AlphaGo 是一個有著獨特特性的強化學習系統，它使用了類神經網路與深度學習，擁有兩個大腦。
第一個大腦「策略網路」是一個單純的監督式學習，用來判斷對手最可能的落子位置。第二個大腦是「評價網路」用以關注在目前局勢的狀況下，每個落子位置的「最後」勝率，而非是短期的攻城略地。(有興趣可以看這一篇淺談Alpha Go所涉及的深度學習技術)
Google，Facebook，IBM，Amazon，Microsoft，百度以及其他公司都開源了某些深度學習軟體，一方面是研究人員想要發表自己的成果，這有利於公司招募更多人才；另一方面是希望藉此獲取更多大量用於訓練的使用者數據。
人工智慧會取代我們的工作嗎？
經濟學家擔心「職業兩極化」的風險，中層技術的製造業工作正在消失，而低等 (清潔工、服務員等) 和高等 (建築師、管理階級等) 工作在擴張。
認為機器將奪走所有工作的悲觀者大多是技術者類型的，而經濟學家與歷史學家則屬於堅持認為技術終將創造更多工作的樂觀者，但實際情況可能介於兩者之間。
人工智慧並不會導致大規模失業，但會加速自動化趨勢並要求工作者比以往更快地學習新技能。人工智慧是為了輔助人類去創造更高的效率，而不是為了取代人類，同時人工智慧可以獲得良好的控制，不會像魔鬼終結者中出現的「天網」系統。
儘管如此，還是有道德上的憂慮。
人工智慧不需要人類一樣的行為和心理動機，不會出現人類常會犯的錯誤和偏差，但是會犯別的錯誤：貫徹完成指令，甚至是自我升級產生更多完成指令的方法，有些可能是違反人類的道德認知的。
樂觀來看，人工智慧帶來的正面影響，將會是創造相當可觀規模的職位。生產更多產品、降低商品成本、擴大市場與人力需求；全新的工作職務也會被創造出來，例如對機器進行監督；許多過去沒有想過的產業，可能也會紛紛出現。
但是，這些改變都需要一段時間。十九世紀的工業革命的確改變了整個世界，造成勞力市場的驟變，但也花費了幾十年的時間。人工智慧在這幾年有了飛快的發展，我們應該抱持樂觀態度 (諷刺的是，在這之前人們普遍認為人工智慧發展過慢，而如今卻嫌它過快？)。
參考文章：
