數位分身(2/3)

撰文／Pedro Domingos｜譯者／周坤毅
轉載自《科學人》2018年10月第200期

機器接管人類？

許多人擔心，機器具備這般能力後，將運用習得的新知識來接管人類的工作，甚至奴役或消滅人類。但這種可能性很小，因為機器缺少自由意志。AI演算法基本上只能達成我們設定的目標，例如「找出從旅館到機場最短的路線」。這些演算法與普通演算法的區別在於，計算如何達成目標時相當有彈性，不必執行一連串預設的步驟。儘管AI能累積經驗而自行改進，但當初設定的目標依然不變；無法達成目標的演算法會自動被淘汰。此外，人類也會檢查機器所達到的成果是否滿足我們的目標，並確認機器不會違反我們設定的任何限制，例如「遵守交通規則」。

然而我們想到AI時，往往把人類的特質（例如意志與知覺）投射在AI上。許多人更熟悉擬人的AI（例如家用機器人），而非在幕後默默工作的其他無數機器人。好萊塢為了讓故事引人入勝，也以具有人類外形的機器人來呈現AI，進一步助長了這種觀念。但AI只是一種解決難題的方法，達成這項任務不需要自由意志。AI背叛人類的可能性，比你自打巴掌的機率還低。AI就像其他科技一樣，只是擴展人類的能力。AI越強大，越能造福人類。

那麼，使用AI的未來會是什麼樣子？智慧機器確實會取代許多人的工作，但對社會的影響和前一次自動化生產的影響應該很像。200年前，美國人大多從事農業，然而今天機器已幾乎取代所有農夫的工作，但農夫並沒有消失。宣揚世界末日的人認為這次情況不同，因為智慧機器同時取代了我們的肌肉與頭腦，人類將無事可做。但AI能執行所有人類工作的那天，依舊遙遙無期。在可預見的未來，AI與人類將各擅勝場。機器學習的主要影響是大幅降低AI的應用成本，民主體制拓展了AI在經濟上的各種潛在應用並衍生新工作，同時讓舊工作在同樣的人力下能達到更多成果。

此外，未來學家科茲威爾（Ray Kurzweil）宣揚科技奇異點。他描述科技進步將持續加速，機器將學會製造更好的機器，而更好的機器又能製造更強大的機器。但我們知道科技不可能永遠持續進步，因為物理定律設下了連量子電腦都無法逾越的嚴格限制。從某些方面來看，我們已經接近那些限制。AI的進步也像其他科技一樣，終究會到達停滯期。

另一種在未來學家之間盛行的想法是，電腦模型將會逼真到讓人難以分辨。我們能把自己的心智上傳雲端，像資料一樣永遠存在，不再受到物質世界惱人的限制。問題是這種做法在生物學上不可行，你若想上傳自己的心智，就需要每個神經元的精確模型以及儲存其中的記憶。再者，資料擷取必須非常可靠，才能確保模型的預測不會偏離真實神經元的活動，這簡直是不可能的任務。即使真的可行，你會願意上傳自己的心智嗎？你該如何確定你的模型沒有錯失你不可或缺的某一部份，或者你的模型會具有意識？如果你最完整的「分身」被偷了呢？我相信大多數人寧可保有自己以碳為基礎、黏糊糊的身體，直到離開人世。

AI，尤其是機器學習，其實只是人類能力的持續演進。道金斯（Richard Dawkins）在《延伸的表現型》（The Extended Phenotype）書中，以杜鵑鳥的蛋和河狸建造水壩為例，描述動物基因如何突破生理限制來適應環境。科技是人類的延伸表現型，而AI只是另一層科技外骨骼。我認為，AI最具潛力的應用將超越一般人的想像、令人讚歎。

在十年之內，我們每個人可能都會擁有「數位分身」。這個AI夥伴將比今天的智慧型手機更不可或缺。你的數位分身不必跟在你身邊，而是和你現在大部份資料一樣儲存在雲端。蘋果公司的Siri、亞馬遜公司的Alexa與Google的語音助理，已讓我們窺見數位分身早期的樣貌。你的模型是數位分身的核心，會學習你與數位世界交流時產生的所有資料，範圍從桌上型電腦、網站、穿戴式裝置到居家環境中的感測器（例如智慧喇叭、空調恆溫器、行動通訊基地台與攝影機）。

隨著機器學習演算法增強，蒐集了更多個人資料，我們的數位分身將越來越精確。一旦終極演算法出現，再配合擴增實境（AR）頭戴式裝置或其他個人感測器持續獲取你的感覺運動資料流後，你的數位分身將比你最好的朋友更了解你。

你的模型與資料將儲存在「資料銀行」中，就像傳統銀行替你存錢或投資一樣。現今有許多公司將樂意提供這類服務。Google的共同創辦人布林（Sergey Brin）表示，Google希望成為「你的第三腦半球」。但你大概不希望你頭腦的一部份得靠顯示廣告才能維持，因此最好把數位分身交給利益衝突較少的公司，或與志同道合的人成立資料協會。(待續)

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)