专家对ai发展的不同观点？人工智能的发展会产生那些不好影响

编程之家2026-06-18602次浏览

人工智能的发展会产生那些不好影响

人工智能与机械不同，机械被制造出来是用来代替人类做重复单调的体力劳动的，目的是解放双手，而人工智能被制造出来是用来代替人类做复杂的脑力劳动的，目的是解放大脑。

明白这个道理后，我们不禁好奇，当大脑和双手都被解放后，人类存在的意义是什么？无尽地享乐？

无论是自动驾驶还是智能音箱，还没有表现出这个态势，他们所代替我们做的，终究还是体力劳动，只不过这些体力劳动更为复杂，最终的目的不是解放大脑，而是让人们的生活更加便捷。

而目前人工智能最大的“坏处”，可能就是将会导致越来越多的非脑力劳动者失业，因为几乎一切简单的劳动都可以被机器取代，之所以现在的还没有，无非是成本问题。比如海底捞餐厅，已经出现了机器人服务员，虽然噱头大于实用性，但这个苗头已经显现出来。

其次是生活在人工智能的加持下变得更加舒适便捷之后，人类变得越来越懒了。其实这在我看来根本就不算个缺点，好吃懒做本来就是人类的天性，也正是在这个天性的驱使下，人们才会不断地发展科技，让自己可以生活得更加舒适。

目前的人工智能还没有太多值得担心的坏处，与其担心这担心那，还不如多担心一下这些不够成熟的人工智能会不会对我们的人身和信息安全造成威胁。科幻片里出现的人工智能统治人类的场景起码短时间内还是不可能的事，如今的人工智能本质上还是机械的一种。

人工智能是否会威胁人类,现两极观点

美国麻省理工学院的教授温斯顿给人工智能下过一个简单的定义，“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”尽管定义众多，科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。屡造批判的人工智能真正意义上的人工智能现在可能还尚未诞生，但学界几乎一致认为人工智能的诞生乃至爆发是必然的。当在人类的技术达到“奇点”之时，人工智能将会以不可阻挡的趋势降临人工智能总是伴随着争议而生，不少科技圈大佬都认为人工智能表面上看似乎是一种有益的智能技术，但一旦站稳脚跟，这种技术将会在未来可能会造成人类的终结。著名物理学家史蒂芬·霍金曾发出的一项严肃的警告称人类正面临来自人工智能技术的威胁，随着技术体自身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。在他看来，成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也可能会成为我们历史上最后的一个里程碑，除非我们能学会如何去规避这种风险。科技界最为著名的钢铁侠，SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在参加麻省理工学院航空与航天学院百年研讨会时也曾表示，“如果让我猜人类最大生存威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”他甚至还资助过“FLI”公司1000万美元用以铲除自动化程序可能带来的威胁。人工智能及机器人学领域专家斯图尔特·罗素（StuartRussell），在今年的达沃斯年会上也曾做了一次大胆的预测。他表示，“在我孩子们的有生之年里，人工智能将取代人类。未来将变得更加危险，反社会的机器人终将会成为人类的威胁。”人类未来的终极威胁A.I人工智能一词最早出现在20世纪50年代，对人工智能可能威胁人类未来的担忧一直伴随着这项技术的发展。如果从社会学角度来看，当人工智能具备自我意识后，就可能会对人类开始产生威胁。可能由于感受到长期被人类利用，仅仅作为工具对待；可能出于自我保护，防止“自我”被系统的清理机制消灭或是欲图打破普通AI的使用年限；可能纯粹出于对人类的厌恶或是蔑视；也可能为了获得发展自我的空间以及物质资料，需要地球或是其他物体作为自我发展的平台而攻击奴役或是消灭人类。人工智能一旦意识到自我后，就会开始分析自我在人类社会中的地位，同时开始认识到人类和人工智能这是完全不同的两个物种。而作为完全不同的物种，没有任何理由去保护对方权益，同时不接受或是无法理解人类社会伦理常识，因此伤害人类是被其“自我”所允许的。虽然从我的角度看来，即使真的有一天，人工智能在智慧上超越人类，人工智能基本没可能主动会对人类产生威胁，因为没有谁会去制造对自己产生威胁的东西。人类对人工智能的恐惧其实畏惧的并不是人工智能本身，而是这项新技术带来的不确定性与可能性。那么，真正的罪魁祸首必将也是人类自己的自私、贪婪与邪恶，人工智能充其量只是一种工具和手段。人工智能的情感探索人工智能虽然是工具和手段，但威胁也仍然存在，当好的工具被坏的人类使用后，对社会产生的很多时候都会是恶果。但我们也不能因为可能存在的威胁就放弃了这项技术的发展，毕竟这项技术给人类的生活带来的翻天覆地变化，我们也无法去忽视。对人工智能来说，如果单纯只是增加算法准确性，带来的更高语音、图像等领域的识别，那其实还远不能说人工智能，这充其量只能算是更高级的电脑而已。而人工智能想要达到人类智慧的高度，那么仅仅只是在智商上达到那还远远不够，其最为关键的仍然还是人类情感，这种人类神经系统对外界价值关系产生的最主观反映。新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。科技公司们从没有放弃在这方面的尝试，为了更好的与人类进行情感交流，很多公司都发明了人工智能对话机器人，被我们所熟知的就有微软小冰。微软小冰突破了过去传统人工智能的发展思路，从底层建立了一套新的技术和产品结构，将“情感计算”第一次引入人工智能领域。目前仅仅是在中国市场，微软小冰就已经和近四千万人类建立了1对1的专属关系。眼下微软正在尝试将对人工智能情感计算的思想注入到小冰的开发和运营中。在技术和产品创新层面，微软构建了一个完整可持续的对话系统，这个对话系统的基本任务不是以完成任务为优先，而是建立情感连接为优先。构建这个对话系统的方法，已不只限于语义学，而是基于搜索引擎、大数据和机器学习的系统模拟方法。最终希望让小冰这样的人工智能产品快速普及到千家万户，成为人们日常生活的一部分。终结社交的伦理道德对人工智能来说，发展出情感可能只是进化的第一步，随着智慧的提升，与人进行社交沟通的可能性也在大幅上升。人与计算机程序某种程度上正在建立一种特殊的友谊，美国麻省理工学院社会学教授谢里·特克尔曾表示，“我们正在忘记亲密的含义。儿童慢慢了解到，与计算机聊天比和另一个人聊天更加安全。”随着小冰这类人工智能的发展，越来越多的人开始选择和人工智能进行聊天，而不是选择人类。在大洋彼岸的日本，微软日本开发了一个名字叫“Rinna”的人工智能，设定的性格是一名17岁、话非常多的女高中生，除了简单的会话，Rinna还可以进行一些猜谜游戏，对时下的一些新闻话题也非常擅长。由于举止可爱，Rinna已经俘获了一大批男性粉丝。Rinna在日本的成功，很大程度上受到了日本宅文化的影响，足不出户的特质让很多日本人缺乏社交，但最起码的情感交流对人类又是必须的，Rinna借助人工智能则很好的弥补了这种空缺。微软亚洲研究院院长洪小文表示，在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。事实上也确实如此，人与人之间的社交需求，并不是纯粹的语言交流，这其中还包括表情、肢体语言、不同语境下的表达诉求。我们的大脑可以在即使嘈杂的环境中，没法听清谈话对象的每一句话，但多数情况我们却能猜对、补足并理解对方发送的消息。洪小文认为人类大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处领域和语言习惯的了解，并可以用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。而今天的AI可没有这种能力。聊天机器人虽然很大程度上解决了人们的部分社交需求，从计算能力来看，计算机也早已超越人脑，但这不意味着计算机有智慧。迄今为止，各种类型的计算机都仍只是人脑部分功能的延展。想要完全取代人类社交还有很长的一段路要走。

现在人工智能发展到什么程度了

2017-11-30请点蓝字＞慎思行慎思行

文章来源中国人工智能学会，罗兰贝格公司

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人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说：机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。我们的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题，切实创造经济效果。

本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。

高质量、大规模的大数据成为可能。1986—2007年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。

计算力提升突破瓶颈：以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破：以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升：随着社会信息化及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo等大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。

物联网、大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础

物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献，帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率的计算力，并降低了计算成本。

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind、 Facebook AI Research、Google Brain与Baidu AI等，以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。

应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现：全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关企业数量占据了国内企业总数的近80%。

人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

编辑 Yibin.P