为什么会有AI威胁论?
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发布时间：2022-04-24 11:32
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热心网友
时间：2023-10-11 07:27
科幻电影和科幻电视剧里，总有坏的机器人：戈特、罗比、巨人、HAL 9000、艾什、马克西米利、赛昂、终结者、IG-88、霸天虎、主教、奥创??
这些故事告诫我们，未来智能机器已经违背了他们的创造者，他们已经形成了自己的想法。好莱坞给了我们很多担心人工智能的理由。不好的AI通常意味着对人类非常不好的事情。
但这是科幻小说，人工智能实际上是计算机科学的一部分。这两者经常混淆是可以理解的。事实上，我们了解小说中的机器人和疯狂机器比了解现实生活中的AI还要多。今天，我们继续看到人工智能日益增长的重要性，但它也有潜在的危险。
虽然人工智能有很多定义，但大多数人会认同这一定义：人工智能是计算机系统的理论和发展，执行通常需要人类智能才能完成的任务。人工智能使机器能处理信息并从数据中学习。
最后的定义在现代语境中具有很多相关性。人工智能的形式，如机器学习，大量依赖现有的数据反馈给算法，提供建议。如果使用错误的或不好的数据，AI就容易出现故障。
这让我想到了，也许所有这些关于人工智能的科幻小说的解释都是基于某种东西。如果HAL 9000（出自电影《2001太空漫游》）或其他机器人做了坏事是不好数据导致的呢？不良数据输入对算法的影响太多。这确实可以解释很多事情。
这也意味着人工智能的未来及其是否能造福人类直接与数据的质量相关。我知道谈论数据卫生并不是世界上最令人兴奋的话题，这就是为什么我称其为“数据健康”。
数据健康对你和你的组织都有好处。健康的数据可以防止不好的AI产生。在数据健康中，有三个关键因素：数据质量、数据完整性、数据设计。注意这三个因素的正确比例，是更好地利用数据的必要基础。
数据质量关乎数据的准确性和正确性。在非营利部门，地址质量，数据录入质量，死亡抑制以及其他数据的持续清理是非常重要的。如果你从不好的数据入手，那么只会变得更糟，不会有侥幸的例外。当数据进入人工智能时尤其如此。
数据质量和数据完整性问题，占据了数据健康问题的90％。然而，许多数据之争与设计有关。过多的自定义字段，使系统无法规范化或有意义。许多数据丑闻源于过去不当的数据收集和劣质的管理导致的决策。
数据设计问题要花费很多时间和精力才能解决，但数据质量和完整性问题比较容易，可以立即着手。数据健康越早被优先考虑，被重视和支持，组织获益的机会就越大。更不用说它在今天和未来使用的AI中，所起的关键作用。
来源：Flipboard作者：Steve MacLaughlin智能观编译
―完―
亲爱的朋友：现在尚处于AI初级阶段，数据标注在如火如荼地进行。不知道你怎么看霍金和马尔克斯的AI威胁论？观点的提出，必定有其原因。我想，文中的建议，值得我们深思。祝安！智能观一米2018-1-9于北京中关村
热心网友
时间：2023-10-11 07:28
其实每一次变革都不是容易的事，不管是信息还是技术。当年哥白尼因为日心说，都要被烧死。《那年花开月正圆》里，孙俪开了机器织布局，拥有手工织布机的工人，被有心人蛊惑，冲进工厂把价值不菲的机器都砸烂了，以为阻止了机器的使用，就可以保住自己的饭碗。
现在第四次工业*已然到来，人工智能会取代很多工作岗位，所以有一些威胁论说。有些岗位一定会被取代，也一定会有一批人失业，这个不假，但有人若以这个为由反对，那就是可笑了。
失业的锅，机器不能背。
反观历史上的几次技术*。农耕工具的发明让人类从原始社会到了农耕社会，进入了稳定几千年的封建社会，但使用工具的还是人；第一次工业*，蒸汽机的发明把人类从农耕文明带到了工业文明，生产效率提高，但使用机器和制造机器的还是人；第二次工业*，电气的广泛应用联通了世界，电力、钢铁、汽车都发展迅速，多少传统企业倒闭，机器淘汰，但社会在进步，控制开关的还是人；第三次工业*，人类进入信息时代，互联网让世界更加扁平，但互联网背后还是人类的智慧。技术革新加速社会进步。
旧有的观念和技术被替代，新的工作岗位和技能要求出现，时代才能往前发展。“产业升级之路注定是没有尽头的，与之匹配的每个人的劳动技能当然也需要同步更新。”
鼓吹AI威胁论的人，更新自己的劳动技能是要事。
