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榮耀標(biāo)識人工不智能，AI產(chǎn)品經(jīng)理要幫助用戶認(rèn)清這一現(xiàn)實
編輯導(dǎo)語：現(xiàn)在，人工智能現(xiàn)在已成為技術(shù)發(fā)展的主流，并且正在影響著大家的生活，仿佛一夜之間，所有東西都開始和人工智能沾起了邊。然而，人工智能真的是完全智能的嗎？事實并非如此，人工智能技術(shù)的主導(dǎo)者是人，有人參與，就必然有主觀意識的存在。假如我們不解決人的問題，那么技術(shù)終究不能解決真正的社會問題。
我為什么要寫？
在人工智能教育領(lǐng)域已經(jīng)兩年多了，隨著人工智能項目落地逐漸增多，工作內(nèi)容也逐漸加大。
就比如除了做產(chǎn)品，也要負(fù)責(zé)人工智能教室的落地培訓(xùn)。比較大的培訓(xùn)就是萬州區(qū)的項目，兩次集中培訓(xùn)包含了50多所中小學(xué)，近300名教師。
在給老師們講教育產(chǎn)品的之前，我一般都會講一下人工智能的價值觀念。就像我們從小學(xué)習(xí)“八榮八恥”“弟子規(guī)”一樣，不只要學(xué)習(xí)知識，更要學(xué)習(xí)價值概念，樹立一種正確的人生觀和價值觀。
做AI產(chǎn)品經(jīng)理也一樣，在和客戶溝通之前，讓他樹立正確的價值觀念，形成“批判性”的思維，幫助他認(rèn)清“人工不智能”這一現(xiàn)實，不要再天馬行空的要解決方案了。
接下來，我們就用批判性的思維，來講一下人工智能的價值觀念。
我的觀點(diǎn)是什么？
相信你已經(jīng)聽過太多有關(guān)人工智能的話題，比如：人工智能將會改變世界，人工智能將會讓大多數(shù)人失業(yè)等等。其實，數(shù)據(jù)和算法掌控一切的未來，離我們還非常的遙遠(yuǎn)，我們都高估了人工智能。
我向大家推薦一本書《人工不智能（2018-4出版）》，這本書的作者是布魯薩德，哈佛大學(xué)人工智能專家。
他之所以寫這本書是，并不只是帶大家認(rèn)清人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀，來告訴大家人工智能并沒有想象中那么好，而是因為人們過分依賴計算機(jī)算法，反而帶來了一系列社會問題，所以他做的是帶大家樹立正確的人工智能價值觀。
我是怎么樣論證我的觀點(diǎn)的？
第一部分：高估人工智能會產(chǎn)生什么樣的社會問題？
第二部分：自動駕駛技術(shù)到底有多難？
第三部分：現(xiàn)階段人工智能的社會化應(yīng)用的根本矛盾是什么？
一、高估人工智能會產(chǎn)生什么樣的社會問題
現(xiàn)在有一種情緒叫做“技術(shù)沙文主義”，認(rèn)為一切社會問題都可以用技術(shù)解決，特別是可以用計算機(jī)技術(shù)解決。而作者認(rèn)為，包括人工智能在內(nèi)的所謂的新技術(shù)，其實并沒有解決真正的社會問題。
他在書中舉了一個例子，美國教材分發(fā)的問題。
教材分發(fā)會出現(xiàn)什么問題呢，因為美國和中國的教育體制是不一樣的。中國的教材是由國家統(tǒng)一出版的，價格還便宜。而美國的教材是由私人公司出版的，價格很高。比如一本中學(xué)生教材就要114.75美元。
政府的教育經(jīng)費(fèi)往往有限，有時候分到學(xué)生頭上的教材費(fèi)可能只有30多美元，這樣一來就存在了很大的缺口。
而且自己買教材的辦法也不可行，因為沒有這個渠道，盜版的都沒有。
因為中小學(xué)教材都是由三大公司出版的，直接供貨到學(xué)校，同時考題也是這幾家公司出。換句話說就是你用這家公司的課本，然后用這些公司的考題，一條龍服務(wù)，一年幾十億美金的生意。
當(dāng)然有些看似能用技術(shù)解決的問題，也解決不了。比如有時候費(fèi)用到位了，書也買了，但是卻被放置在學(xué)校的倉庫里，沒有發(fā)到學(xué)生手上。
他就就找到了區(qū)教委，區(qū)教委說他們有個中央數(shù)據(jù)庫，有各個學(xué)校訂購教材的數(shù)據(jù)。
把這個數(shù)據(jù)拿過來，結(jié)果一看，很多學(xué)校訂購的教材和學(xué)生人數(shù)都對不上。
因為經(jīng)費(fèi)有限，人手不夠，有些校長需要親自管理教材，有的校長不愿意使用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，自己就弄了個表，很難和別人分享，最后就有一大堆問題。
數(shù)據(jù)技術(shù)再先進(jìn)，最初的數(shù)據(jù)錄入也是由人來完成的。如果校長根本不愿意錄入數(shù)據(jù)，老師根本不清楚自己班需要多少教材，再先進(jìn)的技術(shù)又有什么用呢？
教育本質(zhì)是因人而異的、混亂的、動態(tài)的系統(tǒng)，而公共教育系統(tǒng)，是一個統(tǒng)一的、標(biāo)準(zhǔn)的、最好是不變的系統(tǒng)。
蓋茨曾經(jīng)做過標(biāo)準(zhǔn)化大綱和教材，但是不同區(qū)的學(xué)生水平差異很大，用一個標(biāo)準(zhǔn)不合理，學(xué)校沒有自由度。所以就在發(fā)教材這件事上，計算機(jī)人工智能就不能起到很好的作用。
因為計算機(jī)和人工智能擅長解決的是工程問題，工程問題要求定義良好，而復(fù)雜的社會問題恰恰是不能定義良好的。
二、自動駕駛技術(shù)到底有多難
現(xiàn)階段的人工智能，都有一個根本的弱點(diǎn)，就是高度的依賴數(shù)據(jù)，都是對過去經(jīng)驗的總結(jié)，他們沒有辦法預(yù)測“沒見過”的事情。
它適合最常見的，最簡單的，不變的應(yīng)用場景。一旦遭遇變化的場景，就面臨各種問題，比如“自動駕駛汽車”。
零級，代表完全沒有自動化,就是人開車。
- 一級，是指計算機(jī)在某些時候、某種程度上可以給提供一些輔助性的幫助。像自動判車、保持車道、?？枯o助系等等。
- 二級，是有的時候汽車以自己開，要求人一直盯著，特斯拉已經(jīng)做到了這個級別。
- 三級，是說人可以不盯著就讓車自己開,但是如果車向你發(fā)信號，你要隨時接管駕駛。
- 四級，是指在某些環(huán)境和條件下,實現(xiàn)自動駕駛,人去睡覺都沒問題。
- 五級，是完全的自動駕駛,不論什么天氣和路況人都不用管車。
至此，任何一家都沒超過二級，有些專家認(rèn)為五級自動駕駛永遠(yuǎn)都達(dá)不到，因為人工智能處理不了意外。
比如說你看見一個殘疾人，坐著電動輪椅，在路中間追逐一只鴨子，鴨子轉(zhuǎn)圈跑，她也繞著轉(zhuǎn)圈跑。
這種情況就能一下子準(zhǔn)確預(yù)測這些人的行動路線嗎？自動駕駛都是靠激光打到各種東西再反射回來，可是如果在下雪或者下雨，激光機(jī)就可能打到雪花或者雨滴上反射，對周圍物體有較大的誤判。
另外自動駕駛還涉及到了一個道德的問題，假如你剎車失靈，前邊有一群小學(xué)生，還有一棵樹，你是選擇撞一群小學(xué)生還是選擇撞一棵樹？
我們說過人工智能是依賴于數(shù)據(jù)積累的。Google一直都在積累數(shù)據(jù)，算法都是現(xiàn)成的，真正值錢的是數(shù)據(jù)，誰掌握了數(shù)據(jù)，誰的自動駕駛技術(shù)才有市場。
人工智能也有很大的局限：第一，不安全；第二，不道德；第三，他不能促進(jìn)商業(yè)平等，它只會讓強(qiáng)大的公司變得更強(qiáng)大。
三、現(xiàn)階段人工智能的社會化應(yīng)用的根本矛盾是什么
美國對罪犯開發(fā)了一個算法，叫做COMPAS，專門判斷一個犯人再次犯罪的可能性大小。有一個評分標(biāo)準(zhǔn)，從1到10，分?jǐn)?shù)越高，代表將來犯罪幾率越高。
打分的原理也是采用大數(shù)據(jù)，根據(jù)以往的經(jīng)驗，考察若干個關(guān)鍵指標(biāo)。算法給了1分的人，犯罪幾率只有22%，打10分的人，犯罪率高達(dá)81%。
但是有人對這家公司提出了種族歧視的指控，我們都知道預(yù)測的都是概率，哪怕是打了5分以上的分?jǐn)?shù)，犯人也不一定會再次犯罪，如果一個犯人明明沒有再犯罪卻打了高分，那么就等于被冤枉了。
而同樣后來沒再犯罪的人，黑人被打高分的可能性是42%，而白人只有22%，就是說算法還是歧視了黑人。
其實這個矛盾在生活中普遍存在，比如上海，基本不存在重男輕女的情況的大城市里，女生的考試成績比普通男生好。
那如果這個規(guī)律，為了提高學(xué)校的總體成績，在高一入學(xué)的時候盡量多錄取女生，這不就是對男生的歧視嗎？
這就是一切基于經(jīng)驗的決策的本質(zhì)缺陷。人工智能再厲害，只要是基于經(jīng)驗的，只要是預(yù)測達(dá)不到100%準(zhǔn)確率，就一定有人被冤枉。
丑小鴨定理說，一切分類都是主觀的，有分類就會有歧視，此事古難全。人工智能為我們的決策提供了很大的方便，但社會還是這個社會，數(shù)學(xué)還是同樣的數(shù)學(xué)，人工智能改變不了問題的本質(zhì)。
四、總結(jié)
當(dāng)然，我們談起技術(shù)進(jìn)步，通常聽到的都是好消息。比如偏遠(yuǎn)地區(qū)可以用無人機(jī)送貨，解決送貨難的問題。農(nóng)村可以讓農(nóng)民看電視學(xué)習(xí)技術(shù)，解決教育資源有限的問題等等。
技術(shù)給人們帶來一部分方便，但想要全面解決一個社會問題，那就有些難度了。就算是看似成功的實踐，背后也不知道有多少意想不到的情況。
所以，人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，確實經(jīng)常讓事情更有效率，但寫程序的是人，錄入數(shù)據(jù)的是人，使用系統(tǒng)的是人，只要有人參與，就有主觀意識的存在。
所以不解決人的問題，技術(shù)終究不能解決真正的社會問題。
本文由 @拾壹點(diǎn)伴 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議
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