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無人車該撞嬰兒還老人?AI道德難題,挑戰人類社會

精華簡文

無人車該撞嬰兒還老人?AI道德難題,挑戰人類社會

圖片來源:劉國泰

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無人車該撞嬰兒還老人?AI道德難題,挑戰人類社會

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在AI領域有個經典的道德提問:當一台無人車無可避免地,只能選擇撞上老人或嬰兒時,你們會留下誰?曾在Google當了6年的軟體工程師,愛卡拉互動媒體共同創辦人暨執行長程世嘉的成長背景與經歷,和半導體、AI趨勢緊密相連。他出席2019天下經濟論壇(CWEF)談到,如何從失業、道德等人類社會層面,妥善面對無數受到AI衝擊的人,將是AI帶來的最大挑戰。

1984年,我的外公林鐘隸先生創立矽品精密,成為台灣半導體業的先鋒之一。當時我才3歲,不可能知道半導體是什麼。當我7歲時,外公拿個電路板對我說,這上面的IC是我封裝的,我同樣一點感覺都沒有。但我能隱約認知到,自己好像在一個趨勢當中成長。

2007年,我的父親程文龍先生共同創辦了眾達科技,同樣在那年,我從史丹佛大學的AI實驗室離開,加入Google。

我還清楚記得,當時父親來問我說,「你覺得未來,我們真的需要這麽多資料嗎?真的有這麽多資料嗎?我們需要一秒鐘傳輸20G、50G甚至100G的資料嗎?」

老實說,我沒有辦法回答他,因為我感受不到。我知道有些變革在發生中,但這對我來說仍有點模糊。後來,眾達科技搭上4G、5G、數據通信(Datacom)風潮,在光儲存元件領域成為具指標性的公司。

你沒看見的AI影響,已經在發生

我的路徑和外公、父親不太一樣。一開始,我對這些硬體非常不熟,我踏入軟體業,在史丹佛、Google做無人車、機器翻譯和機器人研究。

2012年,我創立愛卡拉(iKala),一開始聚焦影音技術,但愛卡拉逐漸被AI的浪潮帶到所謂的「ABC」:AI、Big Data(大數據)和Cloud(雲端)。我們提供AI、雲端解決方案,大部份客戶在行銷和銷售的領域。但這都只是冰山一角,AI帶來更多看不到的影響,已經在發生當中。

在座各位可能跟我有相同感受,當你身處一個重要趨勢時,有些人先知先覺,有些人後知後覺,更多人其實是不知不覺。

在人類歷史上,從來沒有像此刻,對未來充滿這麽多的不確定性。科技明明一直進步,但卻有愈來愈多人無法預測未來。我常在想,這世界到底是愈來愈有秩序,還是愈來愈失序?這是我們在面對AI時,很重要的課題。

以人為本的AI,要怎麼做到?

隨著AI發展,人們面臨很多困難的決定。像是AI到底該用來取代人類、還是增強人類的能力?答案有時候既模糊又困難。AI會造成一群人失業、會取代一些人,但同時又會增強一群人的能力,在這當中的抉擇,我們應該怎麽做?

回應這個問題,愛卡拉和Google同時提出了Human-Centered AI,以人為本來看整個AI發展、來做決策。這是什麼意思呢?

首先,最具指標性、大家最有感的AI事件,無非就是AlphaGo的問世。Google旗下DeepMind打造出來的AlphaGo軟體,它征服了人類的棋盤遊戲。這件事告訴大家,人類在棋盤遊戲上,已經不太可能贏過人工智慧。

再舉個例子,去年Google推出Duplex,這是一個可以自動打電話訂位的語音機器人,真人分辨不出來。光2017年,一天當中,就有8千萬通電話是由機器去打的,包括行銷、推銷的電話,隨著這樣的技術問世,在今年,這個數字一定是倍數增長。

AI也持續在進攻其他遊戲領域當中。像是DeepMind征服了棋盤遊戲之後,開始去征服更難的策略性遊戲。去年10月,無人車正式上路。在機器人領域,能在自然環境中自由探索,甚至可以跑酷的機器人也出現了,由美國公司Boston Dynamics推出。

當這些趨勢一步步到來,你會發現,等了半天,但它就是突然都實現了。

連人類的好奇心,也能被機器模擬

最近幾年,我們一直在談深度學習,基本上就是用大量的資料,透過類神經網路來做學習。而AI無非就是聽、說、讀、寫和理解及生成。

視覺方面,深度學習在2015年的準確度已超越人類,到了2017年,錯誤率更降到了3%左右。當深度學習不只能產生漂亮的字型,還能還原原本被遮蓋的臉,你能想像,這會對隱私權造成多大的挑戰嗎?當AI已經發展到這樣的程度,會為我們的社會帶來什麽啟發?

AI晶片已經在不同場域落地,未來,我們腦中可能有辦法植入AI晶片。

更有甚者,現在連人類的好奇心也可以用深度學習來模擬。原本我們以為,只有人類才辦得到的一些事情,當它可以被數學化、理論化時,它就變成AI的一部份。

早期電腦只能做記憶和運算,到現在的機器學習會不會到下一個階段,電腦會像人類一樣主動去探索?有些數學家已經在用類似的技術,從機器學習再跨到機器探索(Machine Discovery)。這也推動了許多商業浪潮。

那麼,你準備好被AI搶飯碗了嗎?

AI發展到這樣,全世界了解AI的人到底有多少?去年法國的一份報告指出,全世界了解深度學習的人,不超過2萬2千人。為什麼AI已經這麽成熟,了解AI的人卻是這麼少?

《經濟學人》在2016年示警,大規模的技術性失業可能再度發生。早在2013年,就有學者提出相關警告,除了管理及工程的職務之外,大部份的職務都有被取代的高風險。

但也有另一派樂觀的看法。這一派說,至少在英國,在未來的10幾年到20年,增加的工作會比被取代的工作還多。這到底成不成立,沒有人知道,這都是預測。

可是當AI創造出新工作,而你又是一個中年失業的勞工,你是否有辦法再訓練自己踏入AI領域,去了解AI、進一步成為AI工作者?我想對大部份人來說,這件事情可能是很困難的。全球政府對這問題仍束手無策。

最後,我想用一個簡單的例子來總結。這是在AI道德上的經典提問,當一台無人車無可避免地,只能選擇撞上老人或嬰兒,你們會留下誰?在AI影響下的人類社會,我們該怎麽去面對無數受到AI衝擊的人們?

我把這個問題留給各位去思考。

►►2019 CWEF完整演講精華

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