近日，斯坦福大学计算机科学教授、谷歌云首席科学家李飞飞在《纽约时报》发表题为“How to Make A.I. That's Good for People”的文章。李飞飞教授认为，坚持“以人为本的AI”才能使人工智能在未来发挥积极作用。
下文转载自《纽约时报》专栏文章：
十年前，人工智能这一领域在学术界以外还不为人知，而其现在的发展速度可谓令人目眩。从硅谷到北京的科技公司都将赌注押在了人工智能上，风险投资家们正在为人工智能的研发注入数十亿资金，创业公司也正在逐渐形成。如果说我们的时代正在经历许多人所说的又一次“工业革命”，那么，人工智能无疑是其推动力之一。
对于像我这样的研究人员来说，这是一个特别激动人心的时刻。21世纪初期，当我还是一名计算机科学专业的研究生时，电脑几乎都无法检测到照片中的清晰边缘，更不用说界线没有那么清晰的人脸了。但是，由于大数据的发展、神经网络等算法的进步以及计算机硬件计算能力的增强，AI已经从学术领域走向了包括制造业，医疗保健，运输和零售在内的一系列行业中，并扮演着关键的角色。
然而，我担心的是，人们对于人工智能的热情正在阻止我们认清它对社会的影响。尽管它的名字是“人工智能”，但其中的技术就是由人打造的，目的是像人一样运行并影响人类。所以，如果我们希望它在未来世界中发挥积极的作用，那么它必须由人类来指导。
我称之为“以人为本的AI（human-centered A.I.）”。它包含三个目标，旨在更好地指导人工智能的发展。
一、AI需要更深层地反映人类智能
首先，AI需要更深层地反映人类智能。人类的视觉感知非常丰富，它非常复杂并且受周围环境影响，可以自然地将我们对显而易见的目标的认识与对细微差异的敏感性平衡起来。相比之下，机器的感知仍然非常狭窄。
有时候这种差异是微不足道的。例如，在我的实验室中，图像字幕算法曾经将一张照片总结为“一个人骑着一匹马”，但它没有注意到人和马其实都是青铜雕塑。有时候，这种差异则更加深刻：同样的算法可以将一张图的内容描述为“一道彩虹下，斑马驰骋在大草原上”，这是对的；但它却完全没有提及整张照片的艺术美感。虽然在技术的角度来说这种总结是正确的，但它完全没有审美意识，而人类显然不是如此。
这似乎是一种主观的或无关紧要的批评，但它说明人类感知中的一个重要方面仍然没能通过算法实现。如果机器不能进入这些“模糊”的领域，那我们又怎么能期望机器能够预测出我们的需求呢？
让AI对整个人类思想更敏感并非易事。这些解决方案可能需要来自超越计算机科学领域的洞察力，这意味着程序员将不得不学习如何与其他领域的专家进行更频繁的协作。
这种合作意味着回归人工智能领域的根源，而不是背离它。年轻的AI爱好者可能会惊讶地得知，今天的深度学习算法的原理可以追溯到60多年前的神经科学研究人员David Hubel和Torsten Wiesel的发现，他们发现了猫的视觉皮层中的神经元如何对刺激作出层级反应。
类似地，ImageNet是一个由数百万张训练照片组成的数据集，它正帮助推动着计算机视觉领域的发展。ImageNet是基于一个名为WordNet的项目，而该项目是由认知科学家和语言学家George Miller于1995年创建的。WordNet起初旨在组织英语的语义概念。
二、帮助人类变得更强，而不是取代人类
重新建立人工智能与认知科学、心理学甚至社会学等领域的联系将为我们提供更加丰富的基础，从而为机器智能的发展奠定基础。我们可以期望最终的技术能够更自然地进行协作和交流，这将帮助我们实现“以人为本的AI”的第二个目标：帮助人类变得更强，而不是取代人类。
人工智能在外科手术中的作用并不一定是完全的自动化过程。相反，智能软件和专用硬件的结合可以帮助外科医生专注于自己的优势——灵活性和适应性等特征——同时防止人类的错误、疲劳和不专注带来的不良影响。
在老年人护理领域，机器人可能永远不会成为老年人的理想看护者，但智能传感器可以自动监测药物剂量并核对安全检查表，使人类看护者能够更多地专注于精神关怀。
这些例子表明，那些重复性的、容易出错且危险的工作正在逐渐被自动化，而剩下的需要创造性、智力和情感的工作则由人类来完成。
三、确保AI在发展过程中对人类的影响得到正确的引导
今天，人们对于工作岗位可能被取代的焦虑只是一个开始，人们还将面临其他一些问题，包括机器学习领域对少数群体的偏见、AI对数据的偏好与个人隐私权之间的冲突以及全球人工智能竞赛的地缘政治影响。
充分面对这些挑战需要那些大型组织的承诺。比如，大学拥有一个独特定位，通过跨学科项目、课程和研讨会来促进计算机科学与传统上不相关的部门，例如社会科学甚至人文科学之间的联系。各国政府可以作出更大的努力，鼓励计算机科学教育，特别是针对人工智能中代表观点不足的年轻女性、少数种族和其他群体。公司在积极地投资智能算法时也应该考虑建立合乎伦理道德的AI。
AI是最能反映出其创造者特点的技术。有人说，机器根本没有价值观，实际上，机器的价值观就是人类的价值观。“以人为本的AI”的解决方案意味着这些机器不一定是我们的竞争对手，而是合作伙伴，让我们的生活变得更好。然而，无论我们的技术变得多么自动化，它对世界的影响，无论好坏，始终都是我们的责任。
