林蘭
自1956年美國達特茅斯學院夏季研討會上正式提出人工智能(AI)概念以來,歷經60多年的發展,AI已經從一個嬰兒成長為了青少年。人工智能的發展并不一帆風順,其第一個具有里程碑意義的進步是1997年IBM“深藍”計算機打敗國際象棋世界冠軍Garry Kasparov。自2006年算法取得重大突破以來,人工智能就以指數級增速發展著。
早在五年前,專用人工智能和通用智能的發展還很不平衡。以AlphaGo為代表的專用人工智能任務單一、需求明確、應用清晰、建模簡單,在很多領域都取得了單點突破,下圍棋、語音識別、醫學診斷等局部智能水平超越人類。然而,隨著OpenAI公司ChatGPT-4的橫空出世,短短幾個月的海量應用使得通用人工智能得到了極大的訓練,推理、判斷、計劃等類似人腦的高級功能正在以不可阻擋之勢加快形成。相應地,其廣泛應用也必將給人類社會帶來法律法規、道德倫理、社會治理等方面一系列的挑戰。
關于人工智能究竟是“天使”還是“魔鬼”,已經引發了各方的熱烈討論。波拉尼悖論和莫拉維克悖論都支持了樂觀派的想法,認為人類知識的大部分是隱藏的,是不能寫成計算機指令的,特別是在一些最本能的反應和技巧方面。因為人們生活很多時候都是不需要用到智慧的,那這一部分生理功能和社會功能用人工智能怎么替代呢?目前當然是無解的。
悲觀者設想了很多人類未來可能面臨的人工智能社會困境,近在眼前的就是機器替代人工的失業潮。每一次大的科技革命都在很大程度上改變了人類社會的生產分工體系。農耕時代勞動和消費的人數比大約是9∶1,工業時代這一比例大致為1∶1。進入到人工智能時代,絕大部分的體力和腦力勞動都將被解放,勞動和消費的人數比大約是1∶9。直到ChatGPT-4誕生之前,人們擔憂的方向還普遍局限于“黑燈工廠”和“無人商店”,認為早期智能對人工的替代只體現在體力勞動方面,但很快就發現,“黑燈辦公室”也來得太快。GPT在短時間內替代了大量的編輯、文秘、客服等普通崗位工作,又咄咄逼人地對律師、程序員、財務分析師等高級崗位構成了威脅。人們漸漸意識到,人工智能社會會有很多失業者;但實際上,是不需要那么多勞動者。就像表面看是“脫鉤”造成了全球化的解體,其實,是智能時代不需要扁平化的全球生產體系。
稍遠一點的困境是人工智能社會的秩序和倫理問題。樂觀派以“GPT還不具有邏輯思維能力”來獲得片刻安慰,但實際上,GPT的開發任務是內容創建和自動轉化,邏輯本來就不是它的長項。很多具體問題的解決并不需要邏輯,何況,如果人工智能掌握海量數據,計算能力又實現了飛躍,數據背后的邏輯一定會自然浮現。物理世界完全數字化以后,人工智能就一定有邏輯。事實證明,ChatGPT-4大模型分析、整合、評估和判斷文本的能力要遠勝于生成能力,這就是樸素的邏輯推理能力,是AI系統邁向通用人工智能(AGI)的第一步。
為什么要糾結于人工智能有沒有邏輯呢?因為這直接關系到人工智能是否會發展為“人類智能”。如果真的激發了“自我意識”,成為了人類智能,碳基生命和硅基生命中誰才是地球的主宰呢?社會分工的改變、生產秩序的重塑,使得人類和人工智能的創造關系發生了顛覆性的改變。我們要培養什么樣的技能?普通人還需要奮斗嗎?生育還有沒有意義?沒有人能給出答案。但是我們所熟悉的社會形態將再也回不去了。
再遠一點的思考是究竟誰因人工智能而得益?我們都知道,不是所有的技術都能惠及大眾,也不是每個技術都能惠及所有大眾,人工智能也不例外。人工智能依賴于算法、算力和數據,對發展的先期條件要求是非常高的。智能革命與能源革命是捆綁在一起的,因此,掌握先進能源利用技術的國家才能搭建大算力的智能社會架構,這就把窮國擋在了門外。智能社會的數據就相當于現實社會的錢,由于數字鴻溝的本質是經濟鴻溝,又把窮人擋在了門外。智能社會早期,被動轉型的陣痛會困擾每一個人;智能社會中期,生產力的釋放能輕松解決人類的基本生存和發展需求;到了成熟智能社會,人類將可能被無情地淘汰。
(作者系市人大代表,上海社科院城市與人口發展研究所研究員)