AI 人物榜 | 凯文·凯利:异人智能——重新定义AI

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作者：微信文章
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异人智能

——重新定义AI

为什么AI不是人类的复制品

怎么理解这个AI赋能的世界？首先，我们需要正确地理解AI到底是什么。关于AI有很多种细化说法，比如AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）、ACI（Artificial Capable Intelligence，具备特定能力的人工智能），甚至还有ASI（Artificial Super Intelligence，超人工智能）等。

以生成式AI为代表的这一波AI浪潮代表了一种颠覆性的通用目的技术。这一点是当下人们的基本共识。和蒸汽机、电力、计算机一样，通用目的技术具备三个根本特征：一是它会影响到所有行业；二是它会越来越普及，也会越来越便宜，几乎所有人都能使用（想想电力）；三是它的推广并不会一蹴而就，这需要时间，尤其需要组织和制度的变革。

我更愿意用异人智能（Artificial Aliens）来形容未来的AI。

为什么用异人智能来形容未来的AI？

AI多种多样，它们思维的方式与人不同。随着AI的进步，我们其实在不断地更新对思考的定义，未来也会如此。

到目前为止，我们制造的所有AI都不是人类，尽管它们在进行某种思考，但它们的思维方式和处理问题的方式与人类迥异，没有一种AI能够像人类那样思考和找寻答案。这有点儿像我们制造飞行器的过程。当决定制造飞行器的时候，我们会观察鸟类和昆虫的翅膀，试图制造拍打翅膀的飞行器，但最终还是以一种非常不同的方式（借助固定翼）实现了在空中飞行的梦想。可以说，飞机就像是一种外星飞禽、一种外星飞行器。

随着技术的进步，我们会不断重新诠释一系列关键词，比如思考、自我认知、自由意志等等。人类正在重新定义思考。在AI出现之前，人类自己会展开思考，然而，AI也会有自己的思维方式，也会进行自己的思维活动，但这种活动不一定要被定义为思考。

我们对思考的定义一直在不断改变。50年前，在计算器出现之前，我们会认为做加减乘除法，即要完成数字运算，就需要进行思考。现在我们绝不会把计算器的运算过程等同于思考。换句话说，我们正是根据机器的不断进步在不断重新定义思考，未来也将如此。

AI将重新定义创造力

同样，随着AI的发展，我们也将重新定义创造力。原先我们会认为构图和绘画是体现人类创造力的行为，但在AI能够生成全新的图片之后，我们会把这些行为归类为机器学习，而不是创造性的行为。AI的进步将让我们重新界定人与机器的能力边界，我们不能因为AI具备了一些人类的能力，就把它等同于人。

我要强调一下Artificial Aliens用的是复数，我们可以把异人智能想象成未来动物园中的各种动植物，种类繁多。有些可能非常简单，就像一棵蕨类植物，它们可能并不聪明，但可能是某种对我们来说有用的智能。比如，有些AI的唯一工作就是翻译，它们可以像耳机那样容易佩戴，能够实时地完成中文和英文之间的互译，而且它们在这方面表现优异，但如果你问它们一个数学问题，它们就无法回答。

此外，我们还必须深刻理解智能并不只会在单一维度上进化，思考智能时最常见的错误是将其视为和音量类似的向量，只有高低的差别。

智能具有多个维度，把这些不同种类的AI比作动物园里的动植物更贴切一些，我们需要从多个维度去理解智能。如果用单一维度来衡量智能，你可能认为老鼠的智能水平较低，黑猩猩稍高，人的平均智能水平比较高，一个天才的智能水平会比普通人更高一点儿，AI的智能水平最高。但这种评价是完全错误的，因为智能水平体现在多个维度，并没有单一维度的评价标准。

例如，其中一个维度是记忆力，另一个维度是推理能力，还有一个维度是创造力。在某些维度上，AI已经超越了我们，比如：它的记忆力超乎想象，数字世界中发生的事几乎就是永恒的，它们会被永久记录下来，为AI所用；它的批量信息处理能力也是超群的。

能够记住曾经被记录下的所有内容就是一种超人的能力。我从未见过任何一个读过巨量图书并能记住每本书中所有内容的人。但AI做到了，它具有海量的知识，但这只是一种特殊的智力，与那种能让你提出新理论的智力不同。我们不能把记忆力等同于创新能力。

专用AI vs通用AI：未来的智能分工

AI是人造的，但是我们制造的AI越多，就越能意识到AI具有多个维度且十分复杂。事实上，AI有许多可能的思维方式。和我们的化学元素可以组合成各种化合物一样，我们将拥有一些认知的原始元素，它们可以以多种方式组合，形成不同种类的智能。未来的一项新工作将与化学家的工作类似，负责打造不同元素排列组合成的AI。

所以，我们现在不用担心AGI，反而应该特别重视特定领域内的ACI。认为存在完全通用的AI，这个想法本身就是错误的。

我很喜欢用瑞士军刀的比喻来帮助我们理解AI。一把瑞士军刀可以做很多事情。瑞士军刀中包含平口刀、剪刀、小镊子、开罐器等。但在现实中，几乎没有人会经常使用瑞士军刀，因为瑞士军刀不如真正的剪刀好用。

大多数情况下，你不需要一种不怎么好用的通用工具。你想要真正好用的剪刀、真正好用的镊子、真正好用的开罐器。对于AI也是如此。可能所谓的AGI的能力很一般。我们将会拥有为解决特定的问题而专门设计和开发的AI。

到目前为止，据我们所知，只有人类的智慧是“通用”的，也就是经过比较短时间的训练就可以理解和驾驭一个全新的领域。比起AGI，专业领域内的AI才是我们最应该期待的。

举个例子，一个AI助教辅导作业的能力会比通用的AI助理强很多。这就是专用与通用之间的差别。通用的瑞士军刀虽然很酷，但真正的应用场景有限。我对技术演进路径的一种惯常看法是：技术的演进一般是从具体到通用。

“异人智能”这一概念也有助于我们更好地理解“人+机器”的未来。恰恰因为AI是人造的，现有的AI仍然基于超大规模的数据训练和分析，因此它的思维方式与人类迥异，它并不是在模拟人的思维模式。

相较于AGI，ACI应用场景更广阔，也更能为人所用。到了2049年，AI仍将是一个工具，当然是非常强大的工具。在未来25年内，我们还无法让机器自由探索，它们仍然需要在人的指导之下来实现进化。

那我们该如何更好地使用AI呢？

AI与人类的协作：从替代到共生

未来25年，人与AI的关系就好像《星际迷航》中舰长柯克和半瓦肯人斯波克的关系一样，是一对搭档。我们将继续保持这种指导者与合作伙伴的关系、队友的关系，人类以各种方式参与AI的运作，而不是让AI在云端独自“思考”，拥有自己的意愿和议程。

设想在几百年后，人类因为遇到了《星际迷航》中的瓦肯人而获得了高超的技术，可以进行星际旅行。人类将与瓦肯人携手共赢。斯波克就是一个半瓦肯人，他不是人类，但有人类的特征。他有生命、思想、个性，但他并不是人类，他的思维方式与我们不同。在《星际迷航》中，还有一个叫达塔的人形机器人，也会与我们互动。尽管达塔的智力非常高，拥有相当出色的运算能力，但它仍然不是人。

《星际迷航》的故事告诉我们，尽管AI从表面上看会越来越接近人，但我们千万不要以人的标准来理解它们的行为。我们需要清楚，AI与人类的思考方式不同。与AI互动，首要原则是要时刻提醒自己，不要把它们想象成人，不要总是认为它们会像人类一样思考，或者以为它们会以人类的方式与我们互动。

AI与人最大的区别是创造力的不同。

我把创造力分为小写的创造力（creativity）与大写的创造力（CREATIVITY）。两者最大的不同是前者在很大程度上体现在复制与应用层面，更多地涉及在已知的世界用已知的方法更有效地完成任务，后者则聚焦在突破与创新层面，更多地涉及一种在未知的世界中努力探索、寻求创新的过程。AI在提升效率和优化结果方面能力卓越，但人在突破式创新方面仍然是独一无二的。

比如，一位设计公司标志的设计师，他的设计能力就是小写的创造力。这种创造力不会迫使人们以全新的方式来看待事物，不会带来突破，只是普通人每天都会用到的能力。这就是AI现在拥有的创造力，它们可以创造出一些新的东西，让你惊艳。当然，这也是大多数人类能提出的创意。之所以说AI会取代很多人类的工作，比如插画师、低阶的程序员，正是因为AI正在迅速获得这些领域中小写的创造力，即在实际生活中广泛应用的创造力。

在未来25年，我们很难想象AI能够进入大写的创造力领域。大写的创造力意味着突破。比如在科学研究中开辟一个全新的领域，供其他人进一步探索。它会改变人们看待事物与可能性的方式。很难想象AI可以提出全新的理论。在科研领域，AI将是一个非常高效的工具，但不可能独自完成科学实验。

到2049年，AI无法替代人类完成需要大写的创造力的工作，但AI会是一个非常强大的工具，我们需要引导它去解决我们认为应该解决的问题。

人与AI在创造力领域的区别决定了未来“人+机器”的模式。具体来说，可以分为“替代”和“合作”两种模式。日常的普通创意工作大多数由AI代替人来完成。同时，在更复杂的领域中，人类可以为AI提供指导，这样AI就可以进行更具创造性的工作，不仅仅能解决难题，还能提出真正令人惊讶的新颖想法。人将与AI合作，扩展它们的创造力，使它们进一步为我们所用，创造出我们需要的东西。

整体而言，未来25年“人+机器”的模式会基于这样一个范式：机器会不断提升效率，而人反而会专注于低效的事情——突破性的创新往往是低效的。小写的创造力立足于效率的提升，比如为购物网站创建针对不同用户的不同页面，AI特别擅长这样的工作。大写的创造力是真正意义上的创新。这种创造力并不来自逻辑思维，也不是基于过去案例的推导，它来自某种形式的想象力、某种经历或某些事物的重新组合。要让AI拥有大写的创造力至少在未来25年内将是非常非常困难的。即使在25年后，我们也不会看到AI完全独立地工作、创造事物。

未来25年将是一个持续巨变的时代。面对变化，人能更适应，而AI则没有那么高的灵活性。

相比之下，AI最强大的能力是短期的预测，因为短期不会发生太多变化，能基于历史数据相对容易地推导出未来。但是在一个充满变化的世界，要做出长期的预测，并不是拥有海量的数据就够了，它需要对未来方方面面的变量有比较系统的掌握，能够从中敏锐地感知到真正发生变化的要素。AI至少现在还缺乏理解复杂语境的能力，识别语境恰恰是人类举一反三能力的体现。

“人+机器”的模式还有一种细分模式，AI也可以通过观察人类的行为以及在被人类使用的过程中吸取人类的反馈而不断进化。对于这种智能，我称之为适应性（compatibility），也就是说，AI会变得更加擅长为人所用，它接受的不仅仅是知识方面的训练，还有人类行为方面的训练，因此会更深入地了解人类行为，有更强的适应能力。这种适应性将推动未来机器人的大发展。人类使用AI越多，AI就能变得越好。

此外，对于AI，我们还需要注意两个发展难题。

一个是“复印机难题”，即如果AI的创意基于过去的数据，或者基于其他AI创造出的内容，那么它最终会产出太多平庸的东西。这就需要我们花更多的时间去定义美，去帮助普通人提升他们的品位，因为如果人不提出新颖的创意，那么AI也很难进步。

另一个是“正确答案难题”。机器总是对的吗？人们会很容易接受“机器是对的”这一观点，就好像几十年前我们开始拥有计算机时一样，我们对机器提供的计算答案坚信不疑。因为人类并非完美无缺，人类会犯错，所以AI不会犯错的结论也证明了AI不同于人类，它仍是一种工具。但如果你认为机器总是对的，或者说机器总能给出正确答案，你默认的前提就是存在正确答案。在一些领域中，会有绝对可靠的AI，但这样的AI将被视为一种异类。

机器总会提供正确答案吗？实际上，这给训练AI的人提出了更高的要求。

我们可以设想一下机器如何应对伦理学中最著名的“电车难题”。“电车难题”的大致内容如下。假设在一个电车轨道上绑了5个人，在备用轨道上绑了1个人。有一辆失控的电车飞速驶来，而你身边正好有一个摇杆。你可以推动摇杆让电车驶入备用轨道，杀死1个人，救下5个人；你也可以什么都不做，杀死5个人，救下1个人。你会怎么做？

人类对此并没有得出“正确答案”，但我们在训练AI时必须给AI一个答案。在现实世界中，即便人类司机要被迫做出这样的选择，我们也会因为事情发生得太快，猝不及防，来不及做判断，而把结果归结为一场意外。但我们不会这样对待AI，在面对这种情况时，AI必须给出一个答案。

换句话说，当我们期待AI未来能像我们一样处理复杂问题时，我们将被迫提升自己的道德水平，以便给AI正确的引导。

AI的终局：承认我们的无知

未来25年AI会如何发展？我特别想要强调一点：我们要承认自己的无知。当前的AI呈现出来的是一种全新的超能力——记忆并理解人类的海量知识，并据此产生一定的创造力。有了这种能力之后，AI的下一步是什么？我们并不知道。

现有的发展路径并不是无穷无尽的。

AI可以完美地回答问题。它会变得越来越好，直到它能完美地、准确无误地回答每一个问题。问题在于，在这之后它能做什么？它怎么才能变得比给出完美答案更聪明？在AI可以回答所有问题之后，它就不可能再经历指数级别的增长了。再向它灌输额外的信息来训练它的意义不大。

当AI可以正确解答所有问题，在某一领域超越了人类智慧之时，还能发生什么？谁也没有答案。所以，未来AI的发展会跃升到全新的维度。

当然，跟所有技术进步一样，让所有行业都运用AI也需要时间。AI需要10年或更久的时间才能渗透进经济的方方面面，并彻底改变人们的工作。

本文选自《2049：未来10000天的可能》【美】凯文·凯利 著


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