對待人工智能， 需要怎樣的態(tài)度?面對人工智能的快速迭代， 要站在什么視角去看待它?

最近牛津大學人類未來研究所人工智能管理中心發(fā)布了名為《人工智能：美國人的態(tài)度和趨勢》的報告，詳細闡述了美國對人工智能和人工智能發(fā)展趨勢的探究，被視為對研究人工智能在社會公眾影響的重要資料。

1、關于報告的全貌和構思

人工智能的進步可以影響勞動力市場，交通，醫(yī)療保健，教育和國家安AI全。不過，人工智能的影響可以是非常積極的，但帶來的風險和阻斷值得關注。

在美國，公眾的情緒會形成對許多政策的辯論探討，包括移民，自由貿易，國際沖突和減緩氣候變化的辯論這種理解對于管理者制定明智的政策和確定機會向公眾宣傳人工智能的特征，利益和風險是至關重要的。

在這份報告中，展示了美國公眾對人工智能和人工智能治理態(tài)度的廣泛調查結果。 基于一項具有全國代表性的調查結果，該調查于2018年6月6日至14日進行，共有2000名美國成年人完成了調查。

2、對報告的要點探討

美國人對人工智能的發(fā)展表示了不同的支持。41%的在某種程度上支持或強烈支持AI的發(fā)展，而22%的群體在某種程度上或強烈地反對人工智能的發(fā)展。

完成一些綜合性工作的人工智能，這可能會涉及到多個設備或多種系統(tǒng)之間的協(xié)作。比方說對于智能家居，很早以前人們就有過設想，可以以一套人工智能系統(tǒng)作為中控中心，連接外部所有信息并且管理家中的所有電器。但是到目前為止，這樣的家居系統(tǒng)還處在很初級的階段。通用的系統(tǒng)意味著可以處理多個目標，在每個方面都擁有一定的能力。而目前的人工智能往往還是在專項突破階段。

人口特征在支持發(fā)展人工智能方面有很大差異。57%大學畢業(yè)生比高中或受教育程度低的人表達了對發(fā)展人工智能的更多支持; 報告中家庭收入較多的人，例如每年收入超過10萬美元的人，比收入低于30000美元更支持;具有計算機科學或編程經(jīng)驗的人比那些沒有這方面經(jīng)驗31%的人更支持;47%的男性比女性支持。

82%的美國人認為應該謹慎管理機器人或人工智能。這一數(shù)字與歐盟受訪者的調查結果相當。機器人化則是人工智能最重要的一步。人工智能可以像個大腦，但是如果它有了肢體，將會更能發(fā)揮作用。當前的機器人功能都較為簡單，雖然已經(jīng)完成了一些很復雜的動作，例如雙足行走，例如通過用戶面部表情判斷用戶情緒等等，但是離能幫助人們完成日常工作的目標還很遠。

美國人認為，在調查中提出的13項人工智能治理挑戰(zhàn)中，政府和科技公司都需要認真管理。被認為在未來10年內最有可能影響全世界人民并在問題重要性方面排名最高的治理挑戰(zhàn)包括：防止人工智能輔助監(jiān)視侵犯隱私和公民自由;防止人工智能被用于在線傳播虛假和有害內容;防止針對政府，公司，組織和個人的人工智能網(wǎng)絡攻擊和保護數(shù)據(jù)隱私。

美國人對為公眾的最大利益開發(fā)和管理人工智能的各種組織有著明顯不同程度的信任。從廣義上講，公眾對大學研究人員最為信任;其次是科學組織，人工智能合作伙伴關系，技術公司和情報組織;再其次是美國聯(lián)邦或州政府以及聯(lián)合國;最后是Facebook。

對于美國加大對人工智能軍事能力的投資，以及與中國合作避免人工智能軍備競賽的危險，美國人的支持褒貶不一。向受訪者提供有關中美AI軍備競賽風險的信息，略微降低了對美國在人工智能軍事能力方面投入更多資金的支持。提供親民主義信息或關于人工智能對人類的威脅的信息未能影響美國人的政策偏好。

美國人對發(fā)展高水平機器智能的支持力度較弱：31%的美國人支持，27%的人反對。準確是人工智能各個領域發(fā)展的最重要目標。當前人工智能領域往往卡在某個數(shù)字上難以逾越，例如，自然語言識別的準確率維持在百分之九十幾上難以突破;計算機視覺識別特定物體的準確率還達不到90%，而且還會因為未知的原因出現(xiàn)難以理解的錯誤。

更多的美國人認為高水平的機器智能是有害的，而不是對人類有益的。22%的人認為這項技術“總的來說很糟糕”，12%的人認為它“非常糟糕”，可能導致人類滅絕。盡管如此，仍有21%的人認為“總的來說是好的”，5%的人認為“非常好”。

3、反思中美人工智能的差距

我國人工智能雖然起步較晚，但在國家多項政策和科研基金的支持與鼓勵下，最近幾年發(fā)展勢頭迅猛。在語音識別、視覺識別、機器翻譯、中文信息處理等技術方面處于世界領先地位。

智能芯片技術也實現(xiàn)了突破。中科院計算所發(fā)布了全球首款深度學習專用處理器，清華大學研制出可重構神經(jīng)網(wǎng)絡的計算芯片，比現(xiàn)有的GPU效能提升了3個數(shù)量級。

但中國人工智能整體水平與美國相比仍有差距。盡管我國在一些人工智能關鍵技術尤其是核心算法方面與美國水平相當，但我國人工智能整體發(fā)展水平與美國相比仍有較大差距，比如在高精尖零部件、技術工業(yè)、工業(yè)設計、大型智能系統(tǒng)、大規(guī)模應用系統(tǒng)以及基礎平臺等方面。

在產業(yè)應用方面，人工智能技術成果雖然已經(jīng)在我國越來越多的領域應用，但也存在一些問題。

比如，除少數(shù)垂直領域憑借多年大數(shù)據(jù)積累和業(yè)務流程優(yōu)化經(jīng)驗，催生出營銷、風控、智能投顧、安防等人工智能技術可直接落地的應用場景外，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務需求與人工智能的前沿科技成果之間尚存在不小差距。

面向普通消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)應用與人工智能技術之間的結合尚處在探索階段。

在人工智能生態(tài)系統(tǒng)方面，美國也更為完善和活躍，創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量遠超中國。而且由研究機構、大學及私營企業(yè)共同組成的生態(tài)系統(tǒng)龐大、創(chuàng)新且多元。

美國在人工智能布局均衡且在算法、芯片等產業(yè)核心領域積累了強大的技術優(yōu)勢。AI和云計算等領域類似，同樣需要基礎層、技術層和應用層幾個方面的支持。

而國內在芯片、自然語言處理、計算機視覺和圖像等領域積累尚不足，直接對AI應用也帶來一定影響。

最后，由于AI人才的缺乏，也導致國內在吸引人才和基礎研究等方面需要下狠功夫。

美國對于科技基礎研究極為發(fā)達，扎實的人才培養(yǎng)體系為產業(yè)不斷輸送優(yōu)秀AI人才，這目前則是國內一大軟肋。