AI人工智能是變革人類社會的第四次“工業(yè)革命”嗎？

　　11月28日消息，據英國《獨立報》網站報道，如今世界對科技和創(chuàng)新如此關注，是因為人們渴望找到能夠解決當前經濟、社會和政治問題的解決方案。雖然我們需要解決許多重要問題，而且許多領域中科技創(chuàng)新將不斷涌現(xiàn)，但第四次工業(yè)革命卻并非合理期望，對此我們應認清現(xiàn)實。所謂的“第四次工業(yè)革命” 被大肆宣揚，但人工智能、機器人、生物技術等等都不是什么新事物。這些技術不僅滋生了許多新問題，而且在經濟實效上具有局限性。

　　AI人工智能是變革人類社會的第四次“工業(yè)革命”嗎？

　　在達沃斯舉辦的2016年世界經濟論壇（WEF）的主題是“第四次工業(yè)革命”。WEF的創(chuàng)始人克勞斯-施瓦布教授甚至倉促出版了一本集結了眾人觀點的書。他警告道，新技術的規(guī)模、速度和影響“如此深遠”，“從來沒有哪個歷史階段像現(xiàn)在這樣擁有巨大前景或潛在危險”。他所指的新技術主要集中在人工智能、機器人、物聯(lián)網、自主駕駛汽車、3D打印、區(qū)塊鏈（BlockChain）以及生物技術。

　　此次論壇的與會者認為，當前技術浪潮將帶來普遍影響，人類將迎來一個發(fā)展和繁榮的全新階段。在人類歷史上，技術進步往往與生活水平的提升息息相關。但我們有理由質疑，這一全新的創(chuàng)新階段是否會像人們預期的那樣帶來巨大的影響。

　　經濟學家羅伯特-戈登將這些階段定義為：第一次工業(yè)革命（1750年至1830年）的科技創(chuàng)新成果是煤炭、蒸汽機、鐵路和紡織品；第二次工業(yè)革命（1870年至1900年）主要圍繞著電力、內燃機、現(xiàn)代通信、娛樂、石油和化學品的研發(fā)；第三次工業(yè)革命（1960年至今）的主要研發(fā)領域是計算機和電信。

　　持續(xù)的創(chuàng)新階段對經濟活動的影響取決于以下因素：變化量；對發(fā)展和生產力的影響；創(chuàng)新的時長、拓展范圍和長期演變。戈登教授發(fā)現(xiàn)，第二次工業(yè)革命對生產率和生活水平帶來了最深刻的影響。這場革命的后續(xù)持續(xù)時期超過了100年，并全面開發(fā)了創(chuàng)新成果的潛力。

　　電力和內燃機可充分說明這場革命的變革規(guī)模。在現(xiàn)有的科學基礎上，電力在1880年投入商用。從那時起，電力一直是首選能源，在轉換效率、生產力、可運輸性、傳輸的精確控制和靈活性上是其他能源所無法取代的。內燃機與石油一同變革了運輸和工業(yè)。通過取代動物或人力，內燃機改進了運輸業(yè)的動力和速度，還降低成本、提升效率。

　　至關重要的是，這些重大創(chuàng)新直接和間接地催生了大規(guī)模行業(yè)。內燃機促成了汽車的流行，這反過來推動了鋼鐵、制鋁和橡膠工業(yè)的發(fā)展和擴張，汽油和石油產品的供應和分配，車輛維護方面的基礎設施，以及最重要的道路系統(tǒng)。這些行業(yè)規(guī)模龐大，并創(chuàng)造了大量的就業(yè)機會。

　　通過比較1870年和1970年之間以及1970年至今兩個階段普通民眾生活的變化，我們可以顯而易見地發(fā)現(xiàn)第二次工業(yè)革命的影響力有多巨大，這一階段的創(chuàng)新成果得到了充分的開發(fā)?，F(xiàn)代人意識到，從工作、房屋、衛(wèi)生、能源、運輸、娛樂和家用電器等方面來看，1970年的世界基本上是熟悉的。相比之下，1970年的人會感到1870年的世界很陌生。

　　第二次工業(yè)革命帶來的大規(guī)模變革或許是絕無僅有的，在對生活水平帶來的深遠影響上，未來不太可能再現(xiàn)。

　　第三次工業(yè)革命（1960年至今）并沒有像人們希望的那樣轟轟烈烈。被大肆宣揚的第四次工業(yè)革命是第三次工業(yè)革命的延續(xù)。許多元素——人工智能、機器人、生物技術——都不是什么新事物。

　　科技樂觀主義者絲毫感覺不到創(chuàng)新減緩的恐懼，還把不信任技術的群體統(tǒng)一歸類為強烈反對機械化和自動化、設法阻礙技術進步的人。他們認為，最近的技術變革的影響力將隨著時間推移而逐步實現(xiàn)。他們還認為，目前的技術進步正接近“奇點”， 奇點是一個假想階段，在這個階段人工智能將進展到比人類智能更先進的程度，并對人類和社會帶來極大的影響。

　　但科技悲觀主義者指出了當前科技的弱點，如大數據、機器人、3D制造和新藥的研制。

　　大數據技術利用歸納統(tǒng)計和非線性系統(tǒng)工具來測量和建立大型數據集的內部關系，并從中歸納趨勢。但該技術仍未得到充分證實。它的預測能力極為不穩(wěn)定，它所反映的數據特性實際上是某種假設，在實踐中并未得到充分理解。

　　到目前為止，大數據技術主要用于流行病學、評估保險風險以及有針對性的營銷。大數據需要大量金錢的投入，并在判斷準確性上存在很大風險。它與所有分析技術面臨著同樣的問題，更多的數據只會滋生新的問題，而不是提供解決方案。

　　大數據也面臨著信息獲取上的問題。對隱私和安全性的擔憂增加了加密技術的使用，加密技術卻導致某些產品和商業(yè)模型從開放轉為封閉，大數據技術本可從這些產品和商業(yè)模型中收集原始資料。

　　大數據不是什么新技術。它起源于美國國家安全局等情報機構廣泛使用的安全和監(jiān)視技術。反復出現(xiàn)的智能故障表明，獲取數據比解讀數據更容易。比起分析技術，能夠抓取海量數據的技術發(fā)展得更快。

　　大數據類似于豪爾赫-路易斯-博爾赫斯的巴別塔圖書館，那里存儲著世界上所有的知識。然而，卻如同迷宮一般混亂，沒有一個詞能夠被理解。

　　機器人技術已經廣泛地應用于制造業(yè)，特別是機動車的制造。為醫(yī)療保健而設計的機器人正吸引越來越多的關注。盡管機器人技術在不斷進步，但在動力來源、運動、操縱和感覺知覺方面它們的能力仍然有限，在非常規(guī)任務中的應用范疇也仍然有限。哪怕是分揀洗滌這樣簡單而常規(guī)的任務機器人也難以勝任，這類任務人類卻可以輕松完成。

　　20年前就有人提及起3D制造這一技術。3D技術是指在計算機控制下材料層被用來創(chuàng)建三維對象的制造過程。它可降低制造單個或小規(guī)模產品的成本。

　　科技悲觀主義者認為，科技引發(fā)了諸多問題。內燃機和化石燃料等技術引發(fā)了巨大影響，但對環(huán)境造成了不少破壞，必須加以解決。

　　新技術也滋生了許多意想不到的困擾。網絡攻擊、惡意軟件和計算機病毒引發(fā)了混亂、數據或財務損失，以及個人隱私泄露或政治事務上的公開披露。阻止這類破壞的成本相當高。機器欺詐程序偽造了在線廣告25%的瀏覽量，讓廣告投放商超過60億美元的花費無法實現(xiàn)預期的營銷效果。

　　濫用抗生素增加了細菌的耐藥性。2014年英國的一項研究發(fā)現(xiàn)，到2050年，因細菌耐藥性增強而引發(fā)的感染每年在全球范圍內可能導致1000萬人死亡，其潛在的經濟損失為100萬億美元，令GDP下降3.5%。

　　科技悲觀主義者還指出，技術進步在經濟實效上的局限性。新專利雖然看似數量龐大，但與背后投入的數十億美元研究經費相比，并不相當。人類預期壽命的增長已放緩。醫(yī)學進展令人失望，癌癥等許多疾病仍然難以治愈。

　　一項研究表明，人均創(chuàng)新率在1873年達到頂峰，隨后卻不斷下降。據估計，目前科技的經濟極限已達到85%，到2038年預計將達到95%。

　　不過，重大的創(chuàng)新機遇仍然存在：提高作物產量以養(yǎng)活全球人類，開發(fā)廉價的可持續(xù)能源和電力儲備方案，治療致命疾病，保護稀缺商品，改善物流以更有效地利用現(xiàn)有資源。

　　德國思想家瓦爾特-本杰明曾描述過一種名為Turk的象棋機，“一個自動化的機器，對對手的棋步應對自如?！痹撛O備的特點是穿著土耳其服裝的木偶坐在棋盤前、嘴里還叼著水煙袋。一些鏡子讓人們誤以為這個設備從不同方向看都是透明的。而事實真相是，一個駝背的象棋玩家坐在里面，通過繩線引導木偶的手下棋。本杰明用這個故事富有深意地揭示了一個騙局。這個會下象棋的玩偶不是科技奇跡，而是由其它力量驅使的一場復雜騙局。（惜辰）