人工智能，以創造未來的方式預見未來 | 微軟新書《計算未來》震撼上市_風聞

壹

早在20年前，我們二人就已經在微軟共事，雖然那時我們分處地球的兩端。

那是在1998年，我們一個在中國，作為微軟亞洲研究院的創始人成員，在北京的實驗室裏從早忙到晚；另一個則在5000英里之外的西雅圖微軟總部，負責領導國際法律及公司事務。

我們生活在遠隔重洋的兩塊大陸上，文化背景更是天差地別。雖然我們同在微軟工作，但每天走進辦公室之前的日常工作，卻是迥然不同。

那時在美國，人們會在睡前打開咖啡機的定時開關，這樣第二天一起牀，就能立刻享有一杯香濃的咖啡—這可以算是技術自動化給生活帶來的了不起的小成就。

在享用咖啡的同時，美國人一般會看電視或看報紙來了解這個世界在你睡覺時都發生了什麼大事。

對於很多人來説，一本日記手札簡直就是生命線，它會提醒自己在即將開始的一天中要做的所有事：從一大早辦公室裏的晨會、電話會議的接入號碼和密碼，到下午預約門診的地址，以至於設置定時錄像錄製節目等，這些七七八八一長列待辦事項。

在出門上班之前，你可能已經打了一堆電話，比如叮囑保姆該什麼時間接送小孩，以及確認晚餐的安排等—即便對方沒有接聽也沒關係，因為可以在自動答錄機上留言。

同樣是在20年前，對於大多數中國人來説，卧室裏唯一的數字產品可能只有一台數字鬧鐘。人們習慣把事情寫在台歷上，例如在某一天約了什麼人在哪兒見面，還有對方的電話號碼。

送孩子出門上學之後，人們會順便從街邊的早點鋪帶回油條和豆漿，然後一邊吃早點，一邊從收音機裏瞭解世界動態。

在1998年的北京，擠在擁擠的地鐵和公交車上往返於市區內外的上班族們，常常會把臉埋在書報中抓緊時間閲讀—而不像今天的“低頭族”擺弄智能手機或電腦。

貳

時過境遷，今天人們每天早上的基本活動其實並沒有發生太大的變化，但在科技進步的驅使下，我們從事這些活動的具體方式卻已經是今非昔比。

如今，北京和西雅圖的早晨仍舊有所不同，但它們之間的區別已經沒有那麼明顯。發生在地球兩端的情景大致如此：

在牀頭櫃上充電的手機把你叫醒，併為你推送當天的頭條新聞和朋友圈裏的最新動態；你會拿起手機，查看昨天晚上收到的電子郵件；發條信息給你的好友，確定晚餐安排；然後更新一條日曆通知你的保姆，告訴她孩子足球訓練課的具體時間地點；最後，在出門之前，查看今天的路況信息。

今天，2018年，無論你在北京還是西雅圖，都可以用智能手機點上一杯星巴克的雙份脱脂拿鐵，然後叫輛順風車送你去上班。

僅僅是與20年前相比，我們今天司空見慣的很多東西都像是那時科幻小説的素材。

毫無疑問，短短20年的改變，已經是翻天覆地。

那麼，20年後的早晨又會變成怎樣一幅情景呢？

我們在微軟勾畫了這樣一種可能：

在你進入夢鄉之後，你的專屬個人數字助理小娜（Cortana）會着手整理你的全部日程，通過協調調度你家中的各種智能設備，她可以在你即將結束一個完整的睡眠循環時將你輕輕喚醒，不但保證讓你以最輕鬆愉快的狀態醒來，同時還能留出足夠的時間讓你衝個淋浴，穿戴整齊，出門上路，並準時出席今天的第一個會議。

在你準備就緒之後，小娜會根據你的個人喜好和工作需要，為你閲讀新聞、研究報告及社交媒體上的動態，通過梳理你的日曆、會議安排、通信記錄，以及正在做的項目和寫下的文字，小娜能做到真正理解你的需求。

此外，小娜還會為你更新各種信息和安排，例如天氣變化、即將開始的會議信息、會面對象的情況介紹，還能根據實時路況提醒你應該何時出門。

參考你一年前的指令，小娜會記得這天是你姐姐的生日，並幫你預訂一束她最喜歡的百合花，在當天下午送到她府上。當然，小娜也會把送花的事告訴你，這樣在姐姐表示感謝時，你不會不知所措。如果需要，小娜還會在你們都喜歡的餐廳裏預訂座位，當然是在你們雙方的行程安排都合適的時候。

2038年，數字設備將幫助我們真正用好我們最寶貴的財產—時間。

20年後，不出家門就能參加工作會議，只要戴上HoloLens或類似設備，你就可以藉助混合現實技術，在虛擬會議室裏與同事和客户進行身臨其境的交談和互動。

即使語言不通也不用擔心，你的演示和談話都會被自動翻譯成不同語言，每一位與會者都能通過耳機或電話聽到他們母語的實時翻譯。

小娜這樣的數字助理會自動製作一份會議紀要，不但能根據會上進行的對話和決策，列出每位與會者接下來分配的任務，還能在與會者的日程表上自動添加相關工作的日程提醒。

2038年，在無人駕駛汽車送你去參加會議的途中，可以利用車載數字終端繼續完善自己的演講。

小娜將幫你從最新發表的文章和報告中提取研究成果與數據，將最新信息繪製成一目瞭然的圖表，供你參閲。

​根據你的指令，小娜可以自動回覆常規電子郵件，或者將可由其他人員處理的郵件轉發出去，在發送時，還會根據項目時間表，要求相關人員在一定時間內作出回覆。

實際上，上述有些功能在今天已經實現，但20年後，所有這些功能都將變成每個人司空見慣的日常操作。

還有越來越多的智能設備幫你監控自己的健康狀況。

如果發現了任何異常徵兆，小娜就會幫你預約醫生，她還會幫你長期記錄和定期安排常規體檢、疫苗接種和免疫測試。數字助理預約和安排就醫時，會確保選擇你最方便的時間。

結束工作後，無人駕駛汽車將帶你回家，然後在家裏通過遠程連線接受醫生的虛擬檢查。各類移動設備為你測量血壓、血氧，並將結果傳送給醫生，醫生在通話過程中就能對這些數據進行分析和診斷。

通過比對超過TB級別的海量健康數據，人工智能可以協助醫生對檢查結果進行準確的分析和診斷，根據你個人的生理特徵為你量身定製治療方案。幾個小時內，無人機將把藥物送到家門前，由小娜來提醒你按時服藥。

小娜會持續監控你的康復進展，如果病情未見改善，她會在徵得你的同意後，為你預約複診。

在自動化的未來，當你想要放鬆自我的時候，不必再去聯繫旅行社或上網預訂機票和酒店，只要動動嘴説：“嗨，小娜，請為我制訂一個兩週的休假計劃。”小娜會根據季節、預算、你的時間和興趣，幫你量身打造一份行程，而你要做的就是決定目的地，然後動身上路。

叁

回首過去，20年間科技的進步，為我們工作和生活的方式帶來了翻天覆地的鉅變。

由雲計算驅動的數字技術，讓人類變得更具智慧，也讓我們能夠更高效地利用時間，更有效地提高生產力，並且更順暢地相互交流。

而這，還僅僅是個開始。

不久的將來，許多枯燥的重複性勞動將由人工智能自動處理，讓我們將寶貴的時間和精力用於更具建設性和創造性的工作。推而廣之，人工智能將讓人類有能力駕馭真正的海量數據，並幫助我們在諸如醫療、農業、教育、交通等領域取得突破性的進展。

事實上，今天我們已經看到，人工智能有能力幫助醫生減少醫療事故、幫助農民增加收成、幫助教師因材施教、幫助科研人員為保護地球家園找到更好的解決方案。

與此同時，過去20年來的經驗也告誡我們：數字技術的進步帶來的不僅有便利的生活，還會引發許多複雜的問題，而科學技術對人類社會的潛在影響，總能引起人們最廣泛的擔憂。

隨着互聯網時代的到來，技術已經成為我們工作生活中不可或缺的一部分，今天我們在飯桌邊討論智能手機為什麼能讓人們終日魂不守舍，同時，人們也在公開探討諸如網絡安全、個人隱私和社交媒體被恐怖主義活動利用的隱憂。

這樣的廣泛關注不但促成了一系列全新的公共政策與法律法規的出台，也催生出全新的法律研究領域，並引發了人們對於計算機科學領域中倫理道德問題的思考。

隨着人工智能的不斷進化，以及全世界對於人工智能將要扮演社會角色的日漸關注，這樣的討論無疑將會持續下去。

放眼未來，我們既要保持開放的態度，也要保留質疑的精神，只有這樣，我們才能成竹在胸地面對人工智能為我們帶來的機遇與挑戰。

透過過去20年間隱私保護條款不斷完善的過程，我們或許可以窺見未來數年圍繞人工智能將會出現的一些趨勢和變化。

1998年，即使在美國也很難找到一位全職的“隱私律師”—在全球首批數字隱私法律中，最知名的《歐洲共同體數據保護指令》（European Community’s Data Protection Directive）是在1995年通過的，而這一領域的專業領導機構“隱私專業人員國際協會”（International Association of Privacy Professionals，IAPP）在2000年才成立。

如今，IAPP已經擁有來自全球83個國家的2萬多名成員，每次舉辦會議都有近萬名聽眾與會。IAPP成員討論的議題內容非常廣泛，既包括企業責任，也有與用户信息蒐集、使用、保護相關的道德倫理問題。

與之同時，隱私律師也不會缺少案源，已有100多個國家和地區設立了數據保護機構，來負責隱私監管問題。20年前，隱私監管作為獨立的法律分支學科幾乎還不存在，現已一躍成為舉足輕重的法律領域之一。

未來，涉及人工智能的議題、政策和法規會產生哪些變化？在計算機科學領域，對人工智能的種種疑慮，是否意味着計算機程序員和研究人員必須學習倫理學？

我們認為答案可能是肯定的。

那麼，未來的程序員是否也要如同醫生宣誓《希波克拉底誓言》一般遵從某種道德準則？

這層考慮不無道理。

我們要共同學習，並堅決履行我們的社會責任。最終的問題不是計算機能夠做什麼，而是計算機應當做什麼。

那麼，未來是不是會出現“人工智能法”這一全新的法律領域呢？

現在人工智能相關法律的發展就像數據隱私法在1998年面對的情況：部分現有法律可應用於人工智能領域，特別是侵權法和隱私法，與此同時，也將出現一些新的具體法規，如無人駕駛汽車相關法規。但人工智能法尚未成為獨立的法律領域，現在我們去參加會議時，肯定不會有人自稱是“人工智能律師”。

到2038年，情況幾乎可以肯定會有所改變，那時，不僅會出現專門處理人工智能訴訟的人工智能律師，而且幾乎所有律師，都將藉助人工智能輔助執業。

真正的問題並非“人工智能法”是否會出現，而是在什麼時間、以何種方式，才能最好地制定出這樣的法律。

目前我們對此還沒有答案，但是非常幸運的是，每天與我們一起工作的人們，已經提出了正確的問題。正如他們所言，只有在人工智能科技不斷發展成熟之後，才能制定出有針對性的監管規則。

在那之前，我們首先需要形成一套統一的社會原則和價值觀，用以管理人工智能的發展和應用，在此基礎上，我們要按照這些社會原則和價值觀開發出最佳實踐經驗。在這之後才是政府出面的更好時機，由政府參照之前的實踐經驗，來制定法律和監管條例，要求每個人都按章行事。

完成這些工作需要假以時日，也許要好幾年，但一定不會超過20年。

目前，我們或許可以將六大道德原則作為起點，以指導人工智能的發展與利用。這六大道德原則將確保人工智能體系公平、可靠與安全、隱私與保障、包容、透明、負責。

我們對這些原則或類似原則瞭解越多，技術開發人員和用户就越能通過最佳實踐執行這些原則，我們便能為人工智能監管制定出適當的社會規則，從而更好地服務整個世界。

目前，有些人認為，在推動人工智能發展的過程中，我們只需要道德準則和最佳實踐。他們相信，科技創新本身並不需要監管機構、立法者和律師的幫助。

雖然他們闡述了一些重要的觀點，但我們認為這樣的想法是不切實際的，甚至可能產生誤導。

與古往今來的所有科技成果一樣，人工智能必然會造福於人類社會，但也不可避免地，可能被一些不法分子所利用。

正如不法分子會通過郵局進行郵件欺詐、利用電信服務進行電信詐騙一樣，自1998年以來，互聯網在推動社會進步的同時，也成了欺詐犯罪角逐的舞台，犯罪手法層出不窮、愈演愈烈，波及範圍也遍佈全球。

我們不得不設想，到2038年，犯罪集團或其他組織很可能會通過濫用人工智能技術，危害社會。

與此同時，圍繞着如何以社會可以接受的方式利用人工智能的話題，也一定會湧現出很多棘手難題。

要有效地解決和處理這些問題，都要依賴於制定全新的法律法規。

因此，我們既不能在尚未弄懂將要面臨的問題之前，輕率地制定法律，阻礙人工智能技術的發展；與此同時，我們也不能無所作為，乾等到20年後再着手製定相關法律—我們需要在這二者之間找到一個平衡點。

肆

在考慮制定人工智能監管的原則、政策和法律時，我們還必須關注人工智能將對全世界就業造成的影響。

哪些工作崗位會因人工智能而消失？人工智能又將創造出哪些新的工作崗位？

過去250多年來，在人類科技發展史上有一件事是恆久不變的，那就是科技進步對就業的影響—創造新的工作、消滅既有工作、顛覆工作的職責和內容—今天人工智能的發展，也不會避開這一規律。

人工智能會創造更多的工作崗位，還是取代更多的工作崗位？

經濟學家指出，之前每次工業革命所創造的工作崗位的數量，都會超過被取代的工作崗位的數量。

我們有充分的理由相信，這種情況也會出現在人工智能的發展過程中，但未來究竟怎樣，目前還難以作出定論。

我們很難準確預測就業市場的未來走向，因為科技發展對就業的影響往往是間接的，而且會受制於諸多相互作用的創新和事件。

拿汽車取代馬車的歷史進程舉例來説，隨着汽車的普及，製造馬車的工作崗位無疑變得越來越少，但與此同時，在生產汽車輪胎的工廠裏又出現了更多全新的工作崗位。而這只是汽車所帶來影響的冰山一角而已。

汽車的興起首先引發了20世紀20年代末到30年代美國農業的大蕭條，全美的經濟都因此受到波及。

原因何在？

因為在馬匹數量迅速下降後，美國農民的收入也隨之減少。

在汽車盛行之前的10年，美國約四分之一的農產品被用來餵馬，馬匹數量減少意味着乾草需求量大幅降低，農民不得不轉而種植其他農作物。當市場因此充斥着這些農產品，就又造成了農產品價格的大幅下滑。農業的蕭條衝擊了農村的地方銀行，進而影響了整個金融體系。

​但在另一方面，汽車的興起也對經濟發展造成了間接的積極影響：隨着汽車銷量的增加，一些乍看與汽車風馬牛不相及的行業部門也發展起來，其中之一便是新興的消費信貸行業。

亨利·福特發明的流水生產線，讓汽車成為多數家庭可以負擔的商品，但由於汽車價格依然高昂，大家不得不先行借款。正如一位歷史學家所言：“分期還款信貸行業的繁榮與汽車行業的成功互為因果。”

簡而言之，汽車引爆了一個全新的金融服務市場興起。

廣告業同樣受益於汽車行業的發展。

在汽車行駛速度達到每小時30英里以上時，“只有能夠被一眼辨識的標誌能夠被駕駛員看到，否則將被忽略掉”。這就是公司品牌標誌產生的原因之一—無論公司標誌樹立在哪兒，都應該被一眼認出。

我們再來看一下汽車對紐約曼哈頓島造成的間接影響。在百老匯暢行的汽車，為華爾街的金融業創造了新的工作機會，在麥迪遜大街，則為廣告業帶來了更多的工作崗位。

但當汽車首次亮相於城市街道時，幾乎沒有人預見到汽車會創造出這些新的工作崗位。

基於這些過往的經驗，我們需要對人工智能及其他未來技術可能對就業產生的影響保持警醒。

雖然我們大體上已經可以預言，新的工作崗位會出現，一些既有的工作崗位會消失，但我們始終都要堅信，無論如何，我們都絕對有能力適應任何可能到來的意外情況。

在準備迎接未來的不確定性時，有一件事是毋庸置疑的：新的工作崗位要求新的技能。

事實上，很多舊的工作崗位也會要求新的工作技能。這是科技發展的必然要求。

讓我們回顧一下過去30年間所發生的變化。

現在，每個中等規模以上的企業機構都會有一名或多名專職的IT支持人員，而在30年前，這類工作崗位幾乎不存在。而且，並不是只有IT工作人員才需要掌握IT技術。

20世紀80年代初，辦公人員一般都是先手寫公文，然後交由秘書用打字機打出來。到了80年代末，秘書們學會了使用文字處理機。到了20世紀90年代，因為所有辦公人員都學會了用電腦製作公文，秘書人數隨之急劇下降。今天，我們都知道，IT培訓並不只是針對IT專業人士的。

同樣，對掌握數字技術和其他新技能的專業人士的需求也在不斷增長，有些部門嚴重缺乏此類專才。

在我們迎來第四次工業革命時，不僅是編程和計算機科學，其他地位逐漸提升的重要領域，如數據科學，同樣需要大量技術人才。

今天的重點，已不再是鼓勵大家學習新技能，而是幫助大家找到學習技能的新途徑。

調查顯示，父母們特別希望自己的孩子能夠有機會學習編程。在微軟內部，當我們為員工開設與人工智能最新進展相關的課程時，大家的響應總是異常火爆。

當前最大的挑戰是如何創造出更多的途徑幫助大家學習新技能，並讓勞動力市場的運作方式與之適應，以便幫助勞資雙方更靈活地找到自己的新位置。

許多社羣和市場，已經作出了各種創新來應對這一挑戰，我們可以從中汲取很多經驗。

其中有些創新是為早已存在的項目提供了新的實施途徑，例如在瑞士大獲成功的青年學徒制職業教育模式。還有一些新近推出的創新，包括領英（LinkedIn）等公司推出的網絡工具和服務，以及非營利機構（如馬克爾基金會）在科羅拉多州實施的“熟練技術”項目等。

人工智能、雲計算以及其他新科技帶來的影響與改變遠不止於此。

幾十年前，大多數國家普遍存在的僱傭關係都非常傳統，受僱方的工作地點要麼是在辦公室，要麼是在製造工廠。

科技的發展顛覆了這一模式，許多人開始作為合同工從事遠程或兼職工作，或提供基於項目的合作。大多數研究均認為，這種趨勢在未來將不斷壯大。

為了讓人工智能以及其他科技能夠儘可能地為社會創造更多福祉，我們需要修訂勞動法律和相關政策，以應對新的形勢。

多數現行勞動法律法規是為了適應20世紀初的科技創新而制定的，但在一個世紀之後的今天，這些法律法規已經不再符合僱主和僱員的需求。

例如，大多數國家的勞動法均假設，所有僱員要麼是全職僱員，要麼是獨立合同工，而完全沒有考慮到那些服務於優步（Uber）、Lyft等新興行業的人羣；這些新興行業覆蓋了諸多領域，包括技術支持和看護服務。

健康保險和其他福利計劃也存在類似情況，因為這些保險和福利計劃的設計前提是全職僱員多年受僱於同一僱主；這種設計不適用於同時服務多家公司或經常更換工作的人羣。

我們的社會保障網（包括美國的社會保障制度）是20世紀上半葉的產物，所以，這些重要的公共政策亟須修訂，以適應不斷變化的世界。

在展望未來時，世界變化的速度，或許會令我們望而生畏；但回想1998年以來科技的發展，我們應該感到欣慰，因為我們成功應對了其中的挑戰。

展望2038年，我們可以預見到，未來即將發生鉅變—這些鉅變將會在全世界的各個角落創造無數機遇，同時也將帶來無盡的挑戰。

我們得到的主要結論

首先，在人工智能時代，只有迅速、有效地擁抱時代變化的企業和國家才能獲得成功。

原因很簡單：人工智能發揮作用的領域，也正是人類智力發揮作用的領域，在幾乎所有這些領域中，人工智能都會幫助我們提高生產力，實現經濟增長。

簡言之，只有善用新科技者而非拒絕新科技者，才能實現工作機會和經濟的雙增長。

其次，雖然我們確信，人工智能將提升我們的生活品質、幫助解決重大社會問題，但與此同時，我們務必保持清醒的頭腦。

人工智能所帶來的既有機遇也有挑戰。這就是為什麼我們不能僅僅關注科技發展本身，同時還應當關注其他重要議題，如確立有效的道德準則、修訂法律法規、培訓新技術人員，甚至實施勞動力市場改革。如此，我們才能最大化地利用人工智能新科技。

再次，我們應攜手應對相關挑戰，共同為我們的社會負起責任。

原因之一是人工智能技術並非僅僅關乎科技行業。微軟努力的方向是“普及人工智能全民化”，正如同我們曾經致力於推廣“電腦普及化”一樣。

20世紀70年代，我們曾成功地幫助各組織機構實現了對電腦的自定義應用，未來，我們也會幫助他們實現對人工智能技術的自定義應用。

我們的策略是向每一人和每一組織提供最基礎的人工智能工具，如計算機視覺、語音、知識認知服務，讓他們能夠設計出自己的人工智能解決方案。

我們認為，這種做法要遠勝於僅僅將人工智能的未來交由少數幾家公司掌控。只有讓更多的人有機會創造人工智能體系，才能讓更多的人擔負起解決人工智能相關問題與挑戰的共同責任。

在科技飛速發展的今天，從事人工智能、雲計算和其他創新技術開發的人員，最為了解科技的工作原理，但這並不意味着我們最懂得應當如何在社會生活中應用這些科技。

因此，我們需要與各方攜手，共同規劃未來—包括政府機構、學界、商界、公民社會和其他利益相關方。這已經不再是單個社羣或某一國家的任務，而正逐漸成為全世界共同的使命。我們每個人都有責任參與其中，併發揮我們不可或缺的一份力量。

所有這些都讓我們得出一個極為重要的結論，就像史蒂夫·喬布斯生前反覆強調的—要讓工程技術與人文科學相互結合。

我們兩個人，一個從小鑽研計算機科學，另一個則一直從事人文研究。在微軟共事多年後，我們兩人的共識是—在未來，這二者的結合將愈加重要。

一方面，人工智能的發展需要更多人掌握數字技術和數據科學；與此同時，在由人工智能驅動的未來世界，人們所需要具備的專業技術絕不限於科學、科技、工程和數學領域。當電腦能夠高度模仿人類時，社會學科和人文學科將變得尤為重要。

語言、藝術、歷史、經濟學、倫理學、哲學、心理學和人類發展學科所教授的批判性思維、哲學和倫理分析能力，對人工智能應用的發展與管理同樣至關重要。

要讓人工智能最大限度地發揮其潛力，為人類服務，每個工程師都應該更深入地瞭解人文科學，而每個人文學科的學生也都應該更深入地瞭解工程學知識。

我們需要用更多的時間來彼此交談、彼此傾聽、彼此學習。我們兩人雖然來自不同領域，但都從相互交流中獲益良多—這一過程不僅珍貴，同時也愉悦無比。

在即將駛入新時代之際，希望本書能對您有所幫助。

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