近年來,人工智能技術不斷取得突破,在金融、醫療、制造等行業應用迅速擴展。麥肯錫咨詢公司預計,至2025年,人工智能應用市場總值將達1270億美元。人工智能因此成為很多國家政府和企業爭相角逐的領域。那么，在這樣的背景之下，國外人工智能的發展狀況如何?對當地社會產生了怎樣的影響?
據相關數據統計,目前全球人工智能企業集中分布在少數國家,美國、中國、英國的企業數量共占全球的65.73%。其中,美國人工智能企業共有2900多家,中國700多家,英國360多家。美國白宮2016年的報告將人工智能視為影響未來國家實力的重要因素,并將其列為國家戰略。
政府設專門機構協調行動
美國一直注重人工智能研發,最近幾年步伐加快。早在2013年財政年度,美國政府便將22億美元的國家預算投入到先進制造業,“國家機器人計劃”是投入重點之一。同年4月美國政府啟動創新神經技術腦研究計劃,計劃10年投入45億美元。
2016年5月,白宮成立“人工智能和機器學習委員會”,協調美國各界在人工智能領域的行動,探討制定人工智能相關政策和法律；同年10月,奧巴馬政府時期總統辦公室發布《為了人工智能的未來做好準備》和《美國國家人工智能研究與發展戰略規劃》的文件,將人工智能上升到美國國家戰略高度,確定了有關人工智能發展的7項長期戰略:長期投資人工智能研發領域、開發人機工作的有效方法、理解和應對人工智能帶來的倫理問題、確保人工智能驅動系統的安全、為人工智能培訓和測試開發共享公共數據集與環境、建立評估人工智能技術的標準、深入了解國家人工智能研發人才需求。
2016年12月,白宮發布了一份關于人工智能、自動化和經濟的報告。報告討論了人工智能驅動的自動化對經濟預期的影響,并描述了提升人工智能益處并減少其成本的廣泛戰略。報告指出,應對人工智能驅動的自動化經濟將是后續政府要面臨的重大政策挑戰,應該通過政策激勵釋放企業和工人的創造潛力,確保美國在人工智能的研發和應用中保持領先。
人才培養跟不上市場需求
美國知名的科技公司臉書、谷歌、亞馬遜以及微軟等著名信息技術公司把發展人工智能作為企業的核心戰略,在斥巨資發展人工智能業務的同時,對該領域的人才爭搶也進入“白熱化”。臉書吸引人才的戰略包括提供高達幾十萬美金的薪水、分布在全球的工作地點等。而對于大力開發無人駕駛的汽車公司而言,直接并購掌握技術的初創公司則成了流行的方式。
美國公司對于人工智能人才的渴求,甚至導致了人工智能方面的人才供給出現瓶頸,因為美國大學不可能以企業招聘的高速度培養人才。而且,由于許多教授離開學校,到科技公司和車企就職,這一問題日益凸顯。不過,這一趨勢也使得更多學生希望從事人工智能方面的研究。在未來一學年,卡耐基梅隆大學的機器學習博士學位收到了800份申請,而在兩年前,只有300份申請。
美國人口調查局稱,在25到64歲的STEM(科學、技術、工程、數學)專業本科畢業的美國人中,只有26%的人從事傳統意義上的STEM工作。2016年5月10日起,美國國土安全局修訂了對非移民類F1國際學生簽證實習工作期(OPT)的規定,將OPT延長24個月,意味著STEM專業的國際學生在畢業后找工作、申請H1B工作簽證有了長達3年的緩沖期。
來自保加利亞的小伙子尼古拉·阿塔納索夫是美國賓夕法尼亞大學工程學院電子工程專業的博士生,長期從事機器人和人工智能項目的研發。他畢業后,在長達36個月的實習工作期,利用充分的時間找到了心儀的工作。最近,他來到加州大學圣地亞哥分校繼續從事機器人與人工智能的深造和教學工作。而他的太太就沒那么幸運,因為非STEM專業的國際學生畢業后,在短短3個月的實習期很難找到工作,絕大多數只能打道回府。
管控快速發展帶來的風險
2016年12月,美國白宮發布報告稱,人工智能的時代即將來臨,未來10到20年里因人工智能技術而受到威脅的就業崗位數量將占到9%到47%左右。這被認為將是人工智能和自動化帶來的最嚴重的負面影響,涉及各行各業。
麻省理工學院數字經濟項目首席科學家及聯合創始人安德魯·麥克菲通過走訪140位研究人工智能、自動化與就業的專家,得出幾個推斷:到2018年,95%航空流量管理工作將由機器人完成；2026年,醫療行業的文本工作將基本由機器完成；2032年,一半的卡車將不再配有人類司機；2034年,美國大多數工廠將只有不到20名人類員工……按照美國卡車行業現有的從業人員規模計算,在未來15年內,這種自動化的進程將導致175萬司機失業。
此外,隨著機器學習和人工智能技術的發展,不斷引發業界對其帶來的倫理挑戰的擔憂?，F在政府和企業越來越依賴機器學習系統作決策,技術上存在的“盲點”和“偏見”會使得這項技術的實際應用偏離預期和道德準則。
《哈佛商業評論》刊發畢馬威會計師事務所4位安全專家的分析文章稱,和其他任何技術一樣,如果人工智能技術應用不當,同樣會給企業立即帶來網絡安全威脅,從而令業務運營受到沖擊。專家認為,隨著人工智能技術的崛起,獨特的新型網絡安全風險也相伴而生。如果人工智能系統遭到惡意破壞,或者被人為輸入不準確的信息,就可能將不準確的信息判斷為“準確”,或者“學習”到壞習慣。
微軟曾經開發了一個聊天機器人,并且放在推特上讓機器人“邊聊邊學”。但是,機器人很快就跟人類學會了各種帶有“種族歧視”色彩的語言,引起社會對人工智能的重新思考。微軟研究部門副總裁彼得·李認為,“機器系統如果犯錯,影響是很大的。”要將會學習的軟件應用于真實世界,需要人類專家的密切監督。谷歌研究人員瑪雅·古普塔認為,這一產業應該更加團結,應該協力建構一套程序,確保用來訓練算法的數據不會遭到曲解。目前,美國多個高校和企業已經在著手立項或成立機構,專門研究人工智能的倫理與安全。