作者：Robert Tracinski

来源：Discourse Magazine

最近，一些面向消费者的创新，比如ChatGPT聊天机器人和Lensa人工智能图像生成器，让公众关注到人工智能的突破时刻。

在科幻小说中被当作梦想和噩梦的人工智能，也就是具有类似人类意识和特征的人工智能，离我们还很遥远，现实生活中的版本要平淡得多，目前登上头条的创新大多仍是吸引公众想象力的玩具，而不是生产工具。

但是，人工智能的进步真实而重大，它促使我们考虑这项技术在走向成熟时的巨大前景。

协助者

我们对人工智能的看法已经被技术悲观主义扭曲了，至少在认识它的形式上，我们更可能是在反乌托邦的科幻小说中而不是在技术现实中。所以每一代人都有关于杀手机器人一心毁灭人类的故事，根据不同的年龄，它可能是HAL 9000、终结者、黑客帝国或是奥创。即使是对未来和技术发展持乐观态度的初版《星际迷航》，也有一些恶意的人工智能。

与此同时，哲学家们通常并不帮助我们掌握新技术，反而引入类似“电车难题”等他们自己痴迷的哲学难题。因此，他们提出了一些荒谬的不成熟的问题，比如自动驾驶汽车是否应该为避免撞到一个孩子而转向撞倒一个小老太太——在那个时候，自动驾驶汽车仍然无法可靠地区分人与灯柱，更不用说区分人与人了。

人工智能的现实情况则截然不同。最近引起公众注意的是ChatGPT——你给计算机一个提示，它就会根据之前从互联网上收集到的信息生成文本。尽管在细节和准确性方面经常有麻烦，但ChatGPT的措辞和句子结构相当合理，它甚至还能写出简单的诗文。

此前有DALL-E这个可以通过文本描述生成图像的人工智能程序，现在Lensa AI这个最新产品则是使用你手机上的自拍生成一系列不同风格的图片，有些相当于你请艺术家或插画家给你画的。

因为这类创新为记者和评论员提供了可分享的精彩照片和想像，所以往往会成为头条新闻，但人工智能更重要的用途不会受到这样的关注。比如Copilot，与ChatGPT一样是由OpenAI公司开发的，它可以根据命令提示编写代码实现特定功能。以下是TechCrunch的概述：

作为一个可下载的扩展，Copilot由人工智能系统Codex提供支持，该系统经过数十亿行公共代码的训练，Copilot可以根据现有代码的上下文建议额外的代码和函数，还可以利用其知识库和上下文，根据开发者想要完成的描述，提出一种方法或解决方案。

使用Copilot，开发人员可以循环查看Python、JavaScript、TypeScript、Ruby、Go和其他几十种编程语言的建议，并接受、拒绝或手动编辑它们。Copilot可以适配开发人员的编辑，匹配特定的编码风格，自动填充模板或重复的代码模式，并推荐与实施代码相匹配的模块测试。

据估计，有了这种人工智能的帮助，程序员完成一项任务所需的时间仅是原来的一半。此外，最近一家大型制药公司宣布花费60亿美元购买使用人工智能发现的一种分子（治疗自身免疫性疾病药物的基础）。如果我们正在寻找有关“真实世界而不是元宇宙”的人工智能应用，那么类似这些就是，它们只是一个开始。

人+人工智能+人

新的人工智能应用在能做什么和不能做什么方面仍然受到高度限制：DALL-E和Lensa制作的图片中，比如手的问题依然明显，目标对象经常出现六个手指。当ChatGPT被问及一个关于托马斯·霍布斯的政治哲学问题时，给出的结果是“一个自信的答案，完整的支持性证据和对霍布斯作品的引用，但这是完全错误的。”ChatGPT的许多回答都有一种独特的氛围，就像一个漫不经心的学生试图在他只稍稍浏览了的主题上给出虚张声势的答案。

理解人工智能现状的最好方法，是了解自第一波自动驾驶汽车的热情高涨以来、人工智能一直在苦苦挣扎的幻灭低谷。大约8-10年前，自动驾驶技术取得了一些飞跃，人们对最早在2018年就会有自动驾驶汽车进入市场抱有很大的信心，而马斯克也年复一年地承诺在当年年底实现“全面自动驾驶”。到现在，它还没有实现。

但自动驾驶汽车一直是人工智能最难解决的应用，因为在这个应用中，机器必须在几乎100%的时间里保持正确。鉴于我们倾向于允许人类的错误，但不允许机器的错误，自动驾驶汽车背后的人工智能，不能止步于像人类一样好，要比人类好得多。

在不久的将来，人工智能最富有成效的领域将是那些人工智能可以在很多时候出错但仍然有用的地方。以Lensa为例，生成的图片可能有些会出错，有些看上去很真实，少数会增加一些有趣和有可能使用的东西，但如果只花几分钟和几块钱来生成这些照片，然后再花几分钟筛选挑出好的照片，这可能是值得的。

但是请注意，这需要人类在两方面的工作和努力：它需要人类通过创建正确的提示来开始工作——决定我们想要什么以及如何告诉计算机——后续需要人来整理改进或进行完善。

就像一个三明治，这种工作模式在头尾需要人类的思考和努力，中间则是自动生成的人工智能结果。也就是说，这仍然需要大量的人类知识和判断，人类操作员必须有足够的知识来决定哪些任务值得做，并评估结果。人工智能将增强而不是取代人类的工作。

自动化的自动化

你可能会说，这就是人工智能一直在做的事情，早期的人工智能已经深入到我们的正常工作流程中，我们甚至都没有注意到它们。

我们所认为的科幻版本的人工智能是一种完全类似人类的智能，甚至是一种高级的超级智能。但人工智能的实际定义是，任何用来做原本需要人类智慧才能做的事情的机器。根据这个定义，袖珍计算器就是人工智能：它可以进行加减运算，就像人一样。拼写检查和自动完成也是如此，或者手机日历提醒你15分钟后有个电话会议。几十年来，我们一直生活在较简单的人工智能中——从自动纠错到飞机的自动驾驶——而且我们已经依赖人工智能来加快背诵和常规任务。

那么这次有什么新的东西？为什么新的人工智能不一样？

Copilot可能是最好的例子。现有的人工智能将相对简单和公式化的任务自动化，新的人工智能将更复杂、不那么公式化和更有创造性的任务自动或半自动化，比如编写计算机代码或在聊天中回答问题。

生产自动化并不新鲜，自工业革命以来，它一直是经济的核心。新一代人工智能使自动化的自动化成为可能。到目前为止，当我们想使某件事情自动化时，这意味着设计一台机器来执行该任务，而且只能执行那一项任务。如果我们想要制造一些东西或做一些不同的事情，就必须有人来重新设计机器或重新编程。

但我们正处在技术的风口浪尖上，它可以让我们简单地决定我们想要做什么新事情，就像Copilot一样，人工智能会想出如何去做。这就是为什么围绕新的人工智能技术有如此多的兴奋点，它有可能实现人类生产力的巨大飞跃。如果一个程序员写代码的速度是原来的两倍，那么其他人利用人工智能能做多少工作？

这正是我们现在需要的东西。最近有很多关于“大停滞”的讨论，这种观点认为近几十年来生产率的增长已经放缓。最有趣的猜测是，生产率的大幅提高需要一种新的、低概率的“通用技术”，就像流水线或者电气化一样——通用技术不仅仅是一个领域的突破，而是适用于所有领域，提高每个人、每件事的生产率。

如果我们正在寻找这样一种能够启动生产率的技术——也许能够帮助自由社会走出目前的困境——人工智能是最有希望的候选者，这些新的创新使我们更接近人工智能的巨大实际影响。

*译文不代表本机构观点