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机器对工作、生产力及全球经济的影响

  本周,举办了“与工作的未来”峰会,重点讨论帮助行业,政府和员工应对人工智能和的机遇与挑战。

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  该活动由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和数字经济倡议(IDE)主办,演讲嘉宾有Alphabet董事长埃里克·施密特(Eric Schmidt)和机器学习先驱Yann LeCun等知名人士。
  
  该峰会在麻省理工学院克雷斯吉礼堂举行,CSAIL主任Daniela Rus和IDE主管Erik Brynjolfsson在峰会上发表了讲话,施密特做了主题演讲。计算机科学家,经济学家和行业专家谈到了包括法律政策,技术挑战和辅助技术在内的一系列话题。
  
  麻省理工学院校长拉斐尔·莱夫(L.Rafael Reif)在开幕致辞中指出源于人工智能的重要社会收益,比如经济增长、生活水平的提高、寿命的延长、疾病的减少。不过,他还讲述了许多美国人面临的与自动化和失业有关的恐惧。
  
  莱夫说:“72%的美国人表示,他们很担心这样的未来——和可以做很多人类能做的工作。几乎每个人都很清楚,现在已经开始发生深刻变革了。对于大多数人来说,他们还不知道该如何回应。”
  
  尽管如此,整个峰会的一个共同主题就是自动化单调工作潜在的身体和心理好处。施密特表示,他相信人工智能不仅可以使工作人员的工作效率更高,而且可以帮助推动一个私人助理无处不在的未来,节省时间,并帮助人们过上更加美好幸福的生活。
  
  施密特说:“假定现有的工作都已经失去了,你无法想象创造的工作。但是,人工智能正在取代一些工作。工作有余,但没有足够的人来做这些工作。”
  
  当然,现在仍然存在许多技术问题。CSAIL研究员和自动驾驶专家John Leonard讨论到一些存在于他所说的“21世纪伟大太空竞赛”的挑战。他谈到了“平行自主性”的概念,即人类仍操控汽车,但如果司机要做出危险举动的话,车载电脑将会插手干预,开始操控汽车。麻省理工学院的几位研究人员,John Leonard便是其中一位,他们正与丰田公司进行合作,将这种方法运用到丰田的自动驾驶汽车上。
  
  网络安全专家Daniel Weitzner在一个专家小组中发表了讲话,该小组调查了一个有关人工智能的问题,这个问题既微妙又非常实际,即当人工智能犯错误时,这是谁的责任?Weitzner还谈到了高性能深度学习系统的局限性,但是创造深度学习系统的人类仍没有完全理解它们所做出的决定。
  
  “人们正在学习如何哄骗这些系统,使它们对个人完全不利,而且更难以发现是谁的责任。”Weitzner说,“我想,我们可以建立一个静态机制,这一机制能遵照我们可以设计和创定的一套规则和规定。”
  
  其他会议还包括与Rusty Justice进行的工作培训的讨论,Rusty Justice的公司Bit Source将“煤炭矿工变成了数据矿工”。有影响力的前谷歌中国高管李开复,现任创新工场(Sinovation Ventures)首席执行官,他谈到了人工智能在中国的现状,并预测在未来的10到15年内,人工智能将能完成中国一半的工作任务。
  
  此次峰会还制定了其他一些主要的麻省理工学院人工智能计划,其中包括与IBM和“SystemsThatLearn@CSAIL”合作的新实验室,重点关注人工智能系统的大众化。
  
  即使所有的人工智能都已经取得了很大的进展,但峰会上大多数发言者都认为,仍然有足够的空间来开发更好、更智能的系统。
  
  麻省理工学院教授Patrick Winston说:“我们一直说近似人类的智能已经有20年的历史了。我们最终会是正确的。”

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