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關於人工智慧（AI）的大多數討論的特點是誇張和瘋狂。雖然世界上一些最傑出和最成功的思想家經常預測人工智慧會解決我們所有的問題或破壞我們或我們的社會，而且媒體經常報道人工智慧將如何威脅就業和提高不平等，實際上很少有證據支援這些想法。更重要的是，這實際上可能最終導致人們反對人工智慧研究，使技術的重大進展停滯不前。

人工智慧

人工智慧的誇張主要源於技術推廣者和自利投資者的推動。谷歌執行長桑達皮採宣稱人工智慧“可能是人類有史以來最重要的事情。” 考慮到人工智慧對谷歌商業模式的重要性，他會說。

有人甚至認為人工智慧是人類基本問題的解決方案，包括死亡，我們最終將與機器合併成為不可阻擋的力量。發明家和作家雷·庫茲威爾（Ray Kurzweil）一直認為，這種“奇點”將在2045年發生。

AI周圍的歇斯底里來自類似的來源。像物理學家史蒂芬霍金和億萬富翁科技企業家埃隆馬斯克這樣的人警告說，人工智慧對人類構成了生存威脅。如果人工智慧沒有摧毀我們，那些預言家會爭辯說，那麼它至少可以透過工作自動化引發大規模失業。

人工智慧的現實目前非常不同，特別是當你看到自動化的威脅時。早在2013年，研究人員估計，在接下來的10到20年中，美國47％的工作崗位可以實現自動化。六年後，我們實際上看到美國失業率處於歷史低位，而不是大規模失業的趨勢。

歐盟的就業損失甚至更多。但過去的證據表明，鑑於1999年至2010年間，自動化創造的工作崗位比歐洲銷燬的工作崗位多150萬。

人工智慧甚至沒有使發達經濟體更具生產力。例如，在金融危機之後的十年中，英國的勞動生產率以1761年以來的最低平均速度增長。有證據表明，即使是全球超級巨星公司，包括人工智慧的最大投資者和商業模式依賴的公司。像谷歌，Facebook和亞馬遜這樣的產品並沒有變得更有效率。這與人工智慧將不可避免地提高生產力的說法相矛盾。

那麼為什麼人工智慧的社會轉型效應沒有實現呢？至少有四個原因。首先，人工智慧在經濟中的擴散速度比大多數人想象的要慢得多。這是因為大多數當前的AI基於從大量資料中學習，並且對於大多數公司而言，生成足夠的資料以使演算法有效或者僅僅是僱用資料分析員是特別困難的。人工智慧的緩慢擴散的一種表現是越來越多地使用“偽AI”，其中公司似乎使用線上AI機器人與客戶進行互動，但實際上是在幕後操作的人。

第二個原因是AI創新越來越難。推動最近進步的機器學習技術可能已經產生了他們最容易達到的成就，現在似乎正在經歷遞減的回報。正如摩爾定律所描述的那樣，計算機硬體的指數級增長也可能即將結束。

與此相關的是，大多數AI應用程式並不具有創新性，AI主要用於微調和破壞現有產品，而不是引入全新的產品。例如，嘉士伯正在投資人工智慧，以幫助其提高啤酒質量。但它仍然是啤酒。Heka是一家美國公司，生產帶內建AI的床，幫助人們更好地睡眠。但它仍然是一張床。

第三，大多數西方國家消費者需求的緩慢增長使得大多數企業投資人工智慧無利可圖。然而，當人工智慧的影響被討論時，這種對需求的限制幾乎從未被考慮過，部分原因是自動化如何影響經濟的學術模型主要關注勞動力市場和/或經濟的供給方面。

第四，AI基本上不是為一般應用而開發的。AI創新在視覺系統中佔絕大多數，最終旨在用於無人駕駛汽車。然而，這些汽車最值得注意的是它們不在我們的道路上，技術限制意味著它們可能會長時間保持這種狀態。

需要新思維

當然，人工智慧在近期的小影響並不排除未來會產生更大的影響。人工智慧的意外進展仍然可能導致“搶劫”。但它必須來自不同型別的人工智慧。我們目前稱之為“AI” - 大資料和機器學習 - 並不是真正的智慧。它主要是相關性分析，尋找資料模式。機器學習產生預測，而不是解釋。相比之下，人類大腦是講故事的裝置，可以產生解釋。

由於炒作和歇斯底里，許多政府都在爭先恐後地制定國家人工智慧戰略。國際組織急於被視為採取行動，召開會議併發布關於未來工作的旗艦報告。例如，聯合國大學政策研究中心聲稱人工智慧正在“改變地緣政治秩序”，更令人難以置信的是，“智慧機器與人類之間的力量平衡的轉變已經顯而易見”。

關於當前和近期未來人工智慧狀態的這種“精神錯亂”的辯論威脅著人工智慧軍備競賽和令人窒息的規定。這可能會導致不恰當的控制，而且會損害公眾對人工智慧研究的信任。它甚至可能加速另一個人工智慧冬季 - 正如20世紀80年代發生的那樣 - 在一段失望之後，利息和資金在數年甚至數十年後消失。在世界需要更多而不是更少的技術創新的時候。