AI不是非得走這條路

麻省理工學院的經濟學家對不受管制的技術創新發出警告。

并非所有的技術創新都值得被稱作進步。那是因為，一些技術進展雖然帶來便利，但總的來看，也許不像宣傳中那樣推動社會進步。麻省理工學院（MIT）教授達龍 · 阿齊默魯（Daron Acemoglu）就是一位站在科技拉拉隊對立面的研究者。阿齊默魯的研究領域包括勞動經濟學、政治經濟學和發展經濟學。美國電氣與電子工程師協會《IEEE 光譜》雜志與他聊了聊最近的研究工作，以及他對于“人工智能之類的技術會對人類社會帶來正面還是負面影響”這個問題的見解。

在你2022年11月的工作論文“自動化與勞動力”中，你與共同作者說，當AI與勞動力相遇時，在最好的情況下，記錄也是好壞參半。如何解釋對熟練勞動力的更大需求與他們的人員配備水平之間的差異？

公司常常解雇技能生疏的勞動者，試圖多雇用熟練的勞動者。理論上，需求高昂和供應緊縮應該帶來價格增高的結果——在這個例子中，就是雇傭方提供更高的薪水。基于這條接受已久的原理，公司理所當然會認為“給更多錢，帶來更少麻煩”。可以說，這在一定程度上是對的，但……當公司抱怨技能短缺時，我認為一部分的情況是，他們在抱怨他們見到的應聘者普遍缺乏技能。

在你的2021年論文“人工智能的危害”中，你的主張是假如AI仍然不受管制，它會引起巨大的危害。你能否提供一些例子？

讓我給你兩個來自時下最流行的ChatGPT的例子。ChatGPT能被用來做許多不同的事。但大語言模型目前的路線——ChatGPT是典型例子——主要聚焦于寬泛的自動化議程。ChatGPT試圖讓使用者感到驚艷……它嘗試做的事情是試圖在形形色色的任務上表現得和人類一樣好：回答問題、進行對話、寫詩、寫文章。事實上，ChatGPT在一些事上能夠勝過人類，因為寫連貫的文本是一個具有挑戰性的任務，根據從互聯網上搜集的大量數據，AI就能通過預測工具知道接下來應該出現什么詞，在這方面干得相當好。

GPT-3（催生出ChatGPT的大語言模型）所走的路線是強調自動化。在其他一些領域，自動化已造成一些有害的影響——造成不平等、失業等。你思考一下就會明白，同樣的架構能用于十分不同的工作。我們可以換個方式使用生成式AI，不是要取代人類，而是當人類的幫手。假如你想要寫一篇論文給《IEEE 光譜》，你要么可以讓ChatGPT為你寫篇論文，要么可以讓它為你整理出一份閱讀清單，也許就捕捉到一些你本人不知道、但與主題相關的文章。于是，問題會變成那份閱讀清單上的文章有多可靠。然而，生成式AI憑借這種能力會成為人類的補充性工具，而不是一件取代人類的工具。但是，那不是眼下人工智能走的路線。

讓我再給你另一個例子。因為，ChatGPT的架構基礎就是從互聯網上抓取能免費獲得的信息。然后，美國人工智能公司OpenAI運作的中心化結構有一個難題：假如你僅僅從互聯網抓取信息，再用生成式AI工具來組成句子，那么非常可能出現的情況是，你最后得到一堆包括種族外號在內的仇恨言論，因為互聯網上充斥了這些垃圾言論。那么，ChatGPT要如何處理這個問題呢？呃，一幫工程師坐下來，研發出另一組工具（大多數是基于強化學習）。這組工具使得他們可以說“這些詞不許說出來”。以上就是中心化模型的難題。要么任由AI給出仇恨言論，要么就得要由某人來判定什么言論包含仇恨。但在政治論述中，那么做不會有助于任何信任。因為揭開真相后可能發現，三四個工程師就能決定民眾在社會議題和政治議題上能聽到哪些內容。我相信，那些工具能以更加去中心化的方式得到使用，而不是在中心化的科技巨擘（比如微軟、谷歌、亞馬遜和臉書）的支持下使用。

你說，創新者應該采取更加慎重的姿態，而不是繼續快行打破常規。是不是有什么明確的禁條能夠指導人工智能的研究？

是的。讓我再一次用ChatGPT來舉例。他們想要在市場上擊敗谷歌公司，而一些技術最初是由谷歌研發的。這次他們在研究上領先一步，發布了產品。現在有數千萬人在使用ChatGPT，但如果它們以這種方式被使用，我們不知道大語言模型的更廣泛的含義會是什么，會如何影響新聞業和中學英語課，它們將有什么政治含義。谷歌不是我最喜歡的公司，但在這件事上，我認為谷歌的做法謹慎得多。谷歌實際上阻擋了他們的大語言模型。但OpenAI公司學習臉書的“快行打破常規”，把ChatGPT一下子拋出來。這是一件好事嗎？我不知道。結果是，OpenAI公司已經變成一家估價幾百億美元的公司。現實中，它一直是微軟公司的一部分，現在它已經被整合進微軟必應。與此同時，谷歌的市值少掉大約1 000億美元。所以，你看到了我們所處的高風險、競爭殘酷的環境，以及這種環境產生的誘因。我不認為在沒有規章的情況下我們能信任大公司負責任地做事。

科技公司早已斷言，自動化會讓人類扮演管理者的角色，而不是簡單地干所有工作。機器人在一邊工作，人類在一堵墻后面的小房間里監督機器的活動。但誰敢說，那個小房間不會在大洋彼岸呢？這種分離會不會進一步允許雇主通過離案外包削減勞工成本？

對的，我同意上面這番話。我會說，這是一些從事快速算法自動化的公司通常使用的借口。這是一種常見說法。但你無法創造出1億個人類監督者、數據提供者、算法訓練者的工作崗位。提供數據和訓練的用意是要讓算法從現在起能承擔人類過去干的工作。這和我說的與人類互補的含義是不同的，后者的意思是算法變成人類的一個工具。

根據你的論文“人工智能的危害”，一心想要削減勞動力成本的公司高管已經使用技術來幫助繞開那些讓勞動者受益的勞動法律。譬如說，重新排定小時工的輪班表，這樣幾乎沒有人每周的工作時間達到可以享受雇主贊助的醫療保險或加班費的門檻。

是的。還有些更加重要的例子是用AI來監督勞動者，以及采用無固定時限合同形式的實時調度。換言之，我雇用了你，但我不保證會提供你任何工作。你是我的雇員，我有權叫你上班。當我叫你上班時，雇主期望你準時出現。比方說我是星巴克公司，我會打電話告訴你“威利，早上八點過來上班”，你就來上班。然而，我不是非得要叫你來上班，假如我連續一周就不叫你，那么你那周就毫無收入。

隨著AI技術和方便監督的技術同時擴散，會不會出現隱私和匿名性完全喪失的情況，就像科幻電影《少數派報告》中描繪的那樣？

呃，我認為這種情況早已經發生了。谷歌已經掌握關于你的許多信息，除非你關閉手機里的各種設置。它也在持續不斷地利用你在互聯網和其他手機應用中留下的數據。所以，隱私和匿名性完全沒了。一些人說：“哦，沒那么糟糕。那些是大公司。”但我認為，那些公司把數據用于個性化定向廣告，在把你的數據賣給第三方，這會引起許多問題。

四年之后，我的孩子會從大學畢業了，AI將如何改變他們的職業選擇？

那要說回之前那番關于ChatGPT的談話了。GPT-3和GPT-4這類程序也許會毀掉許多工作，目前來看，它們不會帶來生產力的巨大改進。另一方面，正如我提過的，也許存在更好的替代路線。AI的發展沒有預先設定，我們無法準確知道接下來的四年里會發生什么，但關鍵在于路線。當前的發展路線是基于自動化的。假如繼續往那條路走，許多工作將會向你的孩子關上大門。但如果發展路線沿著一個不同的方向，讓AI變成人類的補充，那么誰知道會怎樣呢？或許，那時可能有一些十分有意義的新職業向他們張開雙手。

資料來源 IEEE Spectrum