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涂子沛：数惧的最深层——人工智能三宗罪
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涂子沛阿里巴巴集团前副总裁，《大数据》
关键字: 大数据机器人Sophia人工智能威胁论alphago柯洁阿里巴巴涂子沛如果说今天的精准推送涉嫌心理操控，个性化定价是定向的“杀熟宰客”，那近几年还有一种更深层、更广泛的恐惧，已经深深地根植在大众的内心了。那就是越来越多的人相信，随着人工智能的进步，大量的工作会被机器取代，这个趋势没有人能够阻挡。近几年来，类似的研究、预测、警告不绝于耳，常常占据报纸版面的头条。
人工智能在中国引发了广泛关注的标志性事件是AlphaGo发起的人机围棋大战。
2016年3月，谷歌的算法AlphaGo与世界围棋冠军、职业九段棋手李世石对决，并以4∶1获胜；其后该算法在网上与中日韩数十位棋手比赛，连胜60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo又以3∶0战胜了世界排名第一的柯洁。
柯洁九段执白对阵DeepMind人工智能AlphaGo（图/东方IC）
至此，大众都公认AlphaGo的围棋水平已经超越了人类的顶尖选手。棋类游戏的竞技一向被视为智商水平的比拼，AlphaGo的取胜引起了一阵恐慌和讨论：算法是不是已经比人类聪明了？
我并不这么认为。今天的算法之所以强大，主要是因为算力强大，普通人一天只能下三盘棋，而AlphaGo一天可以自我对弈三万局，在大量记录的基础之上，它可以对每一步棋的下法获得更精准的分析和判断。
我们还要知道的是，算法的背后还是人，而且不止一个人，每一个算法背后都有一个团队，智慧可以叠加，如果三名亚军联手，很可能就会战胜一名冠军。输给算法，并不是输给机器，而是输给了一群人加一台机器。换句话说，机器之所以能够战胜人，是“众智”的结果。
此外，机器能战胜人类，还有一个重要的原因，那就是“以无情对有情”。人有情绪，会犯错，领先时易大意，落后时会焦虑，在进行重复性工作时会分心，这些都是天性。一场围棋比赛动辄10多个小时，对弈双方殚精竭虑，高手过招，往往是在等对方一不小心犯个错误。人类的棋手，比赛的时间越长、压力越大，犯错的可能性也越大，但算法无情，相比之下，它永远是稳定的，不会因为分心或者紧张而犯错误。
当前人工智能兴起的第二个标志，当属无人驾驶汽车。下棋和开车，同为人工智能，实则差异巨大。围棋再复杂，也是一个封闭空间内衍生的单一性复杂，而无人驾驶汽车一旦上路，面对的就是一个动态的、开放的、复杂真实的空间。道路四通八达，路面质量各异，各种障碍物、车辆、行人乃至打雷下雨，情况千变万化，即便是一个老司机，也难以做到万无一失。开车的挑战和下棋不是一个数量级的。
然而，这并不意味着无人驾驶无法实现，解决的方法不是无限依靠智能，而是反其道行之，从“人工”向“智能”靠近：改造道路。现在的城市道路是为人类驾驶而设计的，如果我们改造道路，修建更适合机器驾驶的道路，并在道路两旁装配一套更方便机器感应、识别的标识系统，无人驾驶汽车的可行性、安全性将大大提升。所以，当下普及无人驾驶汽车的务实办法，是为它们修建专门的、封闭式的道路，就像下棋一样，在封闭的空间内，机器超越人的可能性就更大。
这意味着，人类必须重建城市的道路体系，就像100多年前汽车被发明和普及之时，人类必须修建适合汽车行驶的公路来全面代替18世纪马车走的泥路一样。
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- 责任编辑:李泠
- 最后更新: 2025-08-04 07:14:43
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