人工智能如今你被大家公認為無所不能,國家也對人工智能發(fā)展熱切關(guān)注,政府還欲扶持一家本土企業(yè),計劃在幾年內(nèi)趕超日韓國家。去年,有一則話題人工智能能否復(fù)活“計劃經(jīng)濟”的問題,中國的各大巨頭進行了一場激烈的辯論。
今年7月,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,提出了面向2030年中國新一代人工智能發(fā)展的指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標、重點任務(wù)和保障措施,將中國發(fā)展新一代人工智能抬到了最高的戰(zhàn)略點。近年,大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能(AI)的突飛猛進,不斷增強人類在預(yù)測、規(guī)劃、計劃社會及經(jīng)濟行為方面的自信。
去年,在人工智能能否復(fù)活“計劃經(jīng)濟”的問題上,阿里巴巴集團主要創(chuàng)始人馬云(微博)與清華大學經(jīng)濟管理學院院長錢穎一展開了一場辯論。馬云的觀點是,過去的一百多年來一直覺得市場經(jīng)濟非常之好,他個人看法是未來三十年會發(fā)生很大的變化,計劃經(jīng)濟將會越來越大。市場這只無形的手有可能被發(fā)現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,對計劃經(jīng)濟和市場經(jīng)濟要重新定義,萬物互聯(lián)的時代,人類獲取數(shù)據(jù)的能力遠遠超過人的想象,人類對世界的認識將會提升到一個新的高度,大數(shù)據(jù)會讓市場變得更加聰明,讓計劃和預(yù)判成為可能。
在經(jīng)濟學界和AI界,這種辯論至今沒有停息。未來,計劃經(jīng)濟會如馬云所說那樣“會越來越大”,還是如錢穎一所認為的終將是敗局?前段時間,在第二屆野三坡中國經(jīng)濟論壇上,知名經(jīng)濟學家、長江商學院經(jīng)濟學教授許成鋼從技術(shù)層面和市場經(jīng)濟層面給出了自己的答案。
今天我們試圖發(fā)展人工智能這個技術(shù),怎么發(fā)展?是從計劃來嗎?還是從別的地方來?這是第一個問題。人工智能發(fā)展了之后會把我們帶到哪兒去?會帶到計劃經(jīng)濟去嗎?這是第二個問題。為了討論這個主題,我想從最基本的技術(shù)層面開始,理解人工智能是什么意思,人工智能到底能做什么、不能做什么,大數(shù)據(jù)跟它是什么關(guān)系。
當大數(shù)據(jù)成為一種基礎(chǔ)資源
首先大數(shù)據(jù)本身沒有那么重要,它的重要性在于它是人工智能的基礎(chǔ)。如今之所以中國、俄羅斯以及世界上所有的發(fā)達國家都高度關(guān)注人工智能的發(fā)展,原因就是現(xiàn)在都已經(jīng)很清楚,這是一次正在興起的產(chǎn)業(yè)革命。這個產(chǎn)業(yè)革命引發(fā)的后果,就是大量的無人工廠會產(chǎn)生,許多行業(yè)會變成無人的服務(wù)業(yè),人類歷史上從來沒有見過的高效率會產(chǎn)生,也會導(dǎo)致人類的大量失業(yè)。
由于人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù),因此如今大數(shù)據(jù)和人類歷史上的原材料、能源等一樣,變成了一個基礎(chǔ)的資源,但是這個資源不一樣的地方就是它不是原來就在世界上存在的,而是我們?nèi)斯とナ占摹?/p>
當這種生產(chǎn)模式發(fā)生基本變化的時候,這種全新的自動化、全面的自動化,會不會從基本面改變制度并帶來隱患呢?我們需要從過去已經(jīng)發(fā)生過的產(chǎn)業(yè)革命那里吸取教訓,否則就會重蹈覆轍。過去的產(chǎn)業(yè)革命之所以帶來教訓,就是因為當這些產(chǎn)業(yè)革命產(chǎn)生的時候,人們過高地估計了這個產(chǎn)業(yè)革命可能到什么地方,在過高估計自己力量的時候,也會濫用這些新興的科學和技術(shù)。
我舉幾個歷史上的例子,第二次產(chǎn)業(yè)革命時期,以國有制為基礎(chǔ)的中央計劃這樣一類制度盛行,這是因為過高估計了人的計劃能力,過高估計了人的統(tǒng)治能力,以為什么都能造。另一個例子就是對環(huán)境的破壞,比如說巨大的水利工程,以為“人必勝天”。人怎么能勝天呢?因為過高估計了人的能力,所以人以為人可以制造世界上最大的人工湖,人可以控制水流,以為人可以按照人的意志來改變環(huán)境。但是實際上到二十年前,國際間已經(jīng)有了普遍的共識,就是人工湖對環(huán)境的傷害經(jīng)常是我們沒有預(yù)計到的,它的傷害往往超過了它帶來的好處,因此在國際間同行里是普遍不鼓勵再造巨大的人工湖、大水壩了。再有就是化石原料,化石原料大規(guī)模的使用,就是伴隨著第一次和第二次產(chǎn)業(yè)革命來的,今天造成了全球碳排放過高和一系列污染。
這些都是過去的教訓。今天當大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合在一起的時候,它可能帶來的危險很多我們還不知道,比如說政府或者帶有壟斷性質(zhì)的大公司,可能利用手中的數(shù)據(jù)試圖控制社會,用這個方式進行大規(guī)模的戰(zhàn)爭,用這個方式犯罪等等。
人工智能的基礎(chǔ)是可度量的數(shù)據(jù)
我們通過理解大數(shù)據(jù)本身的技術(shù)基礎(chǔ),才能明白人工智能可以做什么,不可以做什么。
首先,大數(shù)據(jù)或原始大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),是傳感器、移動設(shè)備。它們先檢測到一些具體的數(shù)據(jù),通過互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)傳送數(shù)據(jù),才能集中起來。所以,大數(shù)據(jù)的核心就在于數(shù)據(jù)收集、傳輸、儲存和處理。傳感器和移動設(shè)備可以度量的所有數(shù)據(jù)就是關(guān)鍵所在,人工智能可以做什么不可以做什么由這些可度量的數(shù)據(jù)決定。所謂深度學習的人工智能,它的技術(shù)基礎(chǔ)就是用大數(shù)據(jù)來訓練機器,產(chǎn)生識別的能力、推理的能力、規(guī)劃的能力,所以人工智能里包括規(guī)劃。
然后是算法,深度學習其實是一種算法,它產(chǎn)生時就是和經(jīng)濟學里的決策理論在一起的。算法的核心是什么呢?作為人工智能的設(shè)備,比如機器人,設(shè)計者要為機器人分配一個目的,就是造的這個機器在市場上干什么?它的目的和經(jīng)濟學家討論的是一回事。它要尋求它自己效益的最大化,或者尋求自己利益的最大化,那就是它的目的。但是沒有任何一個經(jīng)濟學家真的知道世界上哪一個人的真實目的是什么,什么東西影響你。抽象地說,人的目標是為了幸福,是為了愉快等等,但是什么東西影響了你的幸福,什么東西影響了你的愉快,沒有一個經(jīng)濟學家知道。這就是為什么市場是奇妙的,是靠著市場上的人自己去行動實現(xiàn)的。
反觀人工智能的目的,如果有了大數(shù)據(jù)和人工智能,有沒有可能通過大數(shù)據(jù)把它的目的算出來或模擬出來呢?這需要我們分析人的智能和人造的智能。
人的智能產(chǎn)生于人的生理的和心理的感知,以及人收集的信息。早在1950年代經(jīng)濟學家西蒙教授討論人工智能的時候,就已經(jīng)提出“識別”的概念,這就是今天人工智能的核心概念。識別分為冷識別和熱識別,冷識別可以理解成機器的識別,熱識別是人帶著感情的識別,人帶著感情的識別機器是學不來的。還有一個非常重要的基本概念,就是硬數(shù)據(jù)和軟數(shù)據(jù)。硬數(shù)據(jù)就是所有可以度量、可以傳遞的數(shù)據(jù)。什么是軟數(shù)據(jù)呢?就是沒有辦法用傳感器度量的,如果不能夠度量就無法傳遞。所以當我們討論人工智能是基于大數(shù)據(jù)訓練出來的時候,技術(shù)上就已經(jīng)決定了它沒有熱識別和軟數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。它連基礎(chǔ)都沒有上哪兒去學?這就是為什么機器不是人。
生物科學告訴我們嗅覺、味覺、性欲都是無法度量的,人的心理感知如喜悅、厭煩、痛苦、思念、懷舊、貪婪、野心等也是無法度量的。人的智能還有一個基本部分就是直覺。直覺是人基于對硬數(shù)據(jù)和軟數(shù)據(jù)、冷識別和熱識別綜合在一起產(chǎn)生的一種高度的、抽象的、跳躍性的反應(yīng)。這種直覺依賴的數(shù)據(jù)不但不可度量、不可傳遞,而且產(chǎn)生的直覺本身也是人無法描述的。人的智能和機器中間有一個鴻溝,人工智能的基礎(chǔ)就是可以度量、可以描述、可以傳遞的數(shù)據(jù),訓練人工智能得滿足這幾個條件。
因此深度學習這種人工智能最終不涉及學習人的智能的原始基礎(chǔ)要素,原因就是因為它缺少大量人的基本感知,當它沒有這個基本感知的時候,這個機器沒有可能通過學習來產(chǎn)生和人相似的目的,只能是由設(shè)定它的人分配它的目的。
人工智能無法實現(xiàn)國民福利
經(jīng)濟學家永遠有爭執(zhí)的是,人的真正效應(yīng)是什么,我們永遠都不知道。因此人分配給機器的效應(yīng),它沒有可能是人的普遍函數(shù),它只能是在一個狹窄范圍里定義的和靜態(tài)的。因此從廣義上講,任何人工智能設(shè)備或者機器人產(chǎn)生的目標函數(shù),不是也不可能代替真的人的自身目標。當年西蒙獲得諾貝爾經(jīng)濟學獎的時候,就提出了“有限的理性”這樣一個非常重要的基本概念,一直影響到今天經(jīng)濟學的發(fā)展,而且是今天經(jīng)濟學發(fā)展的最前瞻的東西。有限的理性是當初討論計劃的時候認識到的問題,我們永遠是片面的,你分配給機器人一個效應(yīng)函數(shù),它做的一定不會比你更好。
因此,結(jié)論性的意見就是,你沒有辦法訓練源于人自身的原始偏好和動物性而產(chǎn)生出來的目標行為。今天我們見到的可以深度學習的人工智能,實際上只限于訓練模仿人在已知環(huán)境里的行為。因為,你是靠在已知的環(huán)境下收集的數(shù)據(jù)訓練的,比如在市場中的消費行為、在自由環(huán)境里參加討論的那些人的社會行為,以及比如說面對一個知音者或一群知音者,音樂家的表演行為。你收集到的行為實際上是有限的,是限定在已有制度里的,你拿這個來訓練機器人,機器人會模仿在這個狀態(tài)下是什么樣的,一旦脫離了訓練的環(huán)境,沒有原始動力的人工智能實際上是沒有辦法的。
上面說的是人工智能不能干什么,下面說人工智能能干什么。人工智能可以規(guī)劃,也可以執(zhí)行,但是它能夠規(guī)劃和執(zhí)行的前提是目標必須是清晰的。人工智能的革命會在什么地方產(chǎn)生?它產(chǎn)生在所有你能想象的、能準確規(guī)定它的目標任務(wù)的領(lǐng)域。比如下棋,計算起來很復(fù)雜但是目標很簡單,然而人類碰到大量的事不是那么簡單。它可以是非常好的助教、助理研究員、金融分析助理、醫(yī)生助理、律師助理、軍事參謀助理等等。為什么都是助理?因為它沒有辦法代替人。
總體來說如果有明確規(guī)定的、狹窄的目標,機器人都會做,包括戰(zhàn)爭,當然這是一個有嚴重爭議的問題。在最樂觀的情況下,人工智能最終是可以規(guī)劃和執(zhí)行企業(yè)和軍事任務(wù)的。這里回到經(jīng)濟分析的主題上,軍事任務(wù)和經(jīng)濟任務(wù)本質(zhì)不同,為什么?因為軍事任務(wù)的目的簡單,就是打勝仗。而經(jīng)濟任務(wù)的目的說不清楚,經(jīng)濟的任務(wù)是國民福利,不是GDP增長。什么叫國民福利?國民福利是全體國民的感覺合在一起決定的,連我們?nèi)硕几悴磺澹瑱C器更搞不清,所以沒有可能用機器去實現(xiàn)。企業(yè)治理和國民經(jīng)濟有本質(zhì)的不同,因為企業(yè)追求利潤,而國民經(jīng)濟追求的是國民福利。
消滅市場等于消滅了計劃的基礎(chǔ)
到底有沒有可能,未來人工智能發(fā)展以后,計劃經(jīng)濟就能代替市場經(jīng)濟呢?答案非常簡單。我剛才已經(jīng)把人工智能的基礎(chǔ)說清楚了,大數(shù)據(jù)從市場上來,如果把市場消滅了,數(shù)據(jù)就沒有了。你說,我現(xiàn)在收集了人類歷史上沒見過的無數(shù)的數(shù)據(jù),就可以不要市場了,就可以計劃了,那就搞錯了。因為你把市場消滅以后,你的基礎(chǔ)也就沒有了。
還有最重要的一點,當把市場消滅后,如果試圖用人工智能、大數(shù)據(jù)去解決資源配置,也一定是錯的。為什么?尤其是在跟創(chuàng)新相關(guān)的資源配置上,這些資源配置的大量工作是在市場中由風險投資專家做的,因為他們掌握大量的軟數(shù)據(jù),可以憑他們的直覺進行判斷。人工智能只能處理硬數(shù)據(jù),沒有直覺所以不能產(chǎn)生這個判斷。
今天人工智能的人才在哪?截至今年的第一季度,全球人工智能人才一共190萬人,其中中國5萬人,而這5萬人里面做這行達到十年的不到40%。有85萬人在美國,而美國的85萬人里,有十年以上經(jīng)驗的占其中的71 .5%。原因很簡單,在市場環(huán)境下才有這么多的有創(chuàng)新能力的人出來,如果把市場的環(huán)境搞掉,創(chuàng)新是很難發(fā)展的。
大數(shù)據(jù)、人工智能和制度之間有非常深刻的關(guān)系,制度會深刻影響大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展。因為大數(shù)據(jù)的收集處理會受到制度的制約,比如說哪些數(shù)據(jù)收集是合法的、是不是得到支持或者社會的反對,比如說掌握技術(shù)、有壟斷權(quán)的大公司是否侵犯隱私權(quán)等。
另一方面,人工智能發(fā)展本身也受到制度的制約,比如在發(fā)達經(jīng)濟體里,人工智能要發(fā)展的時候,一系列行業(yè)要被淘汰,制度本身是如何面臨這個問題的?再有一點,一個社會平等或是不平等都會對人工智能發(fā)展造成巨大的影響。原因是人工智能的發(fā)展會造成巨大的不平等,一個更平等的社會會更有能力解決這個問題,而在一個不平等的社會則會引起非常尖銳的社會矛盾,阻礙人工智能的發(fā)展。
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