人工智能可以幫助整個(gè)企業(yè)和單個(gè)員工提高工作效率。日常管理和運(yùn)營(yíng)可以由軟件代理（“bots”）學(xué)習(xí)，然后對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，管理與人類同事（或其他機(jī)器人）的日常交互以及規(guī)劃行程。像Google Smart Reply這樣的電子郵件軟件可以根據(jù)之前對(duì)類似郵件的回復(fù)，起草回復(fù)給對(duì)方的郵件。新聞工作室越來越多地使用機(jī)器學(xué)習(xí)編寫體育報(bào)道和草稿：在辦公室，類似的技術(shù)可以生成財(cái)務(wù)報(bào)告和要點(diǎn)簡(jiǎn)報(bào)。

 

　　人工智能可以減少大數(shù)據(jù)搜索的負(fù)擔(dān)。在法律行業(yè)，像ROSS、Lex Machina和 CaseText這樣的團(tuán)隊(duì)，正在使用人工智能篩選法院文件和法庭記錄尋找與案件相關(guān)的信息。其他公司也在使用類似的技術(shù)作為日?；竟ぷ鞯囊徊糠帧Ｈ斯ぶ悄苓€可以提供與這些數(shù)據(jù)集交互的方式，諸如 IBM Watson 等平臺(tái)能夠支持專家系統(tǒng)，后者可以回答有關(guān)事實(shí)的自然語言問題。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全公司，人工智能則提供了一種識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中異常行為模式的方法。

 

　　這些例子描述的都是使用軟件從事與人類相同的事情，但在許多情況下，軟件能夠分析規(guī)?；驈?fù)雜程度超出個(gè)人分析能力的數(shù)據(jù)。事實(shí)上，人工智能不是人類智能的替代品。這是一種以全新的方法得出結(jié)論的方式。人工智能可以彌補(bǔ)或超越我們自己的能力：它可以與我們一起工作，甚至對(duì)我們進(jìn)行教育，李世石與AlphaGo對(duì)弈后與人類交戰(zhàn)屢戰(zhàn)屢勝便是證據(jù)。這為創(chuàng)新發(fā)明提供了新的機(jī)會(huì)?；蛟S，人工智能帶來的實(shí)際生產(chǎn)力增益將是向我們展示新的思維方式。

 

　　英國(guó)人工智能技術(shù)基礎(chǔ)科學(xué)方面世界領(lǐng)先，擁有由投資者、雇主、開發(fā)人員和客戶的構(gòu)成的繁榮生態(tài)系統(tǒng)，以及支持類似Alan Turing Institute等機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)。劍橋、牛津、帝國(guó)理工和倫敦大學(xué)學(xué)院等大學(xué)率先開發(fā)的創(chuàng)新技術(shù)已經(jīng)在全球數(shù)百萬人使用的工具中得到了應(yīng)用，越來越多的英國(guó)創(chuàng)業(yè)公司選擇留在英國(guó)，進(jìn)一步在英國(guó)加強(qiáng)人工智能專業(yè)知識(shí)和能力。

 

　　這種潛力正在推動(dòng)在人工智能在一系列行業(yè)中得到迅速應(yīng)用。用技術(shù)專家凱文·凱利的話來說：“未來一萬家創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)計(jì)劃很容易預(yù)測(cè)：X＋AI。” 鑒于“人工智能”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”和相關(guān)術(shù)語的不同定義，很難估計(jì)這種增長(zhǎng)的規(guī)模：也很難劃清“大數(shù)據(jù)”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”的界限。但是，2015年美國(guó)報(bào)告顯示，“機(jī)器人和基于人工智能的系統(tǒng)”全球市場(chǎng)份額將從2014年的580億美元增長(zhǎng)到2020年的1530億美元。

 

　　更廣泛地看大數(shù)據(jù)，今年早些時(shí)候發(fā)布的一份報(bào)告顯示，大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)的估值在2015-2020年之間，對(duì)英國(guó)的累積效益預(yù)計(jì)為2400億英鎊；制造業(yè)將產(chǎn)生最大的效益，所有產(chǎn)業(yè)的最大收益都將來自于增效節(jié)支。2015年的另一份報(bào)告預(yù)測(cè)，使用大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)歐洲政府的主要運(yùn)營(yíng)成本節(jié)省，此外還能增加稅收、降低詐騙案和出錯(cuò)率。與此同時(shí)，2014年對(duì)500家英國(guó)企業(yè)的研究得出結(jié)論，那些更好地利用客戶和消費(fèi)者數(shù)據(jù)的企業(yè)，比沒有這樣做的企業(yè)的生產(chǎn)效率高出8%至13%。對(duì)機(jī)器人、數(shù)據(jù)和人工智能——有時(shí)也稱為“工業(yè)4.0”——系統(tǒng)的影響進(jìn)行更廣泛的預(yù)測(cè)也會(huì)帶來巨大的收益。

 

　　麥肯錫調(diào)查表示，企業(yè)自己預(yù)計(jì)因?yàn)楣I(yè)4.0而帶來的收入增長(zhǎng)為23%，生產(chǎn)力增長(zhǎng)26%。人工智能在實(shí)現(xiàn)所有這種增長(zhǎng)方面具有核心作用。

 

 

　　政府已經(jīng)在使用機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)，Government Data Programme的工作使其使用不斷增長(zhǎng)。這些技術(shù)提供了對(duì)一系列數(shù)據(jù)的洞察，從提供數(shù)字服務(wù)反饋到分析衛(wèi)星圖像利用耕地。隨著這些技術(shù)變得愈發(fā)復(fù)雜，可以實(shí)現(xiàn)更多的益處。例如，我們可能：

 

　　通過預(yù)測(cè)需求和更準(zhǔn)確地定制服務(wù)，使現(xiàn)有服務(wù)（如健康、社保、緊急服務(wù)）更有效率，使資源得到最大程度的分配，使政府官員更容易使用更多數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，并減少欺詐和出錯(cuò)的幾率；使決策更加透明（可能通過采集過程背后的數(shù)字記錄，或通過數(shù)據(jù)可視化支持決策）；幫助政府各部門更好地了解他們所服務(wù)的人群，確保向每個(gè)人提供適當(dāng)?shù)闹С趾蜋C(jī)會(huì)。隨著數(shù)據(jù)和人工智能的使用變得更加主流，其他應(yīng)用也將隨之出現(xiàn)。

 

　　政府是一個(gè)特殊機(jī)構(gòu)，具有不屬于私人組織的獨(dú)特義務(wù)。政府行為必須透明，遵循正當(dāng)程序，對(duì)公民負(fù)責(zé)。這意味著除了上面概述的一般要點(diǎn)外，政府在使用人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)還有特殊的責(zé)任。

 

　　意識(shí)到這一點(diǎn)，政府已經(jīng)發(fā)布了政府分析員關(guān)于政府內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)工具的使用倫理指南。大量來自外部的輸入和政府內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)家共同制定了這一首例行為規(guī)范，使其盡可能實(shí)用。

 

　　這里特別強(qiáng)調(diào)了與政府特別相關(guān)的兩種用途：使用人工智能提供建議，以及使用人工智能可能產(chǎn)生的法律影響。

 

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人技術(shù)、大數(shù)據(jù)和自動(dòng)化系統(tǒng)的出現(xiàn)，可能對(duì)經(jīng)濟(jì)和勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生重大影響。這些技術(shù)一起被視為新一輪“通用”數(shù)字技術(shù)的一部分，其影響堪與蒸汽機(jī)和流水線相當(dāng)，具有推動(dòng)重大社會(huì)經(jīng)濟(jì)變化的潛力。有證據(jù)表明，這些技術(shù)可以推動(dòng)生產(chǎn)力增長(zhǎng)，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但關(guān)于這些變化的規(guī)模和速度還有著很大的不確定。這些改變將取決于技術(shù)發(fā)展的速度和企業(yè)在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中使用這些技術(shù)的速度。

 

　　其中，這些技術(shù)可能對(duì)服務(wù)業(yè)中產(chǎn)生特別的影響，服務(wù)業(yè)是英國(guó)就業(yè)人數(shù)最多的產(chǎn)業(yè)。雖然制造業(yè)由于技術(shù)革新而發(fā)生了革命性變化，但個(gè)人服務(wù)遭受的影響較小，因而并未出現(xiàn)在制造業(yè)中所顯現(xiàn)的生產(chǎn)力增長(zhǎng)。然而，OECD證據(jù)表明，全球領(lǐng)先的服務(wù)業(yè)公司的生產(chǎn)力增長(zhǎng)明顯超過了技術(shù)較為落后的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

 

　　大數(shù)據(jù)、機(jī)器人和自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的確切影響是很有爭(zhēng)議的話題。關(guān)于自動(dòng)化可能造成多大規(guī)模的工作崗位消失，目前很少有共識(shí)，而工作崗位消失規(guī)模通常是這些討論的重點(diǎn)。例如，來自德勤的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，35%的英國(guó)工作崗位將在未來10至20年內(nèi)受自動(dòng)化的影響。相比之下，OECD則表示只有10%的英國(guó)工作崗位面臨消失的風(fēng)險(xiǎn)。其原因有可能是構(gòu)成特定工作的某項(xiàng)業(yè)務(wù)將產(chǎn)生很大的變化；該研究還發(fā)現(xiàn)，對(duì)于另外25%的工作，其基本業(yè)務(wù)可能發(fā)生顯著變化。這意味著雖然一個(gè)職位可以保持不變，但在未來所需的技能可能會(huì)有很大的變化。

 

　　不僅如此，我們應(yīng)該預(yù)計(jì)隨著一些工種的消失，新型的工作會(huì)出現(xiàn)。有理由認(rèn)為自動(dòng)化可能不會(huì)減少就業(yè)，因?yàn)樾碌漠a(chǎn)業(yè)可能出現(xiàn)，并因?yàn)樯a(chǎn)力提高而導(dǎo)致更高的收入和成本下降從實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)。根據(jù)皮尤研究中心的調(diào)查，美國(guó)專家對(duì)機(jī)器人技術(shù)和人工智能的凈影響進(jìn)行了分析：48%的受訪者認(rèn)為新技術(shù)將取代更多的就業(yè)機(jī)會(huì)而導(dǎo)致就業(yè)率下降，52%的受訪者則認(rèn)為新技術(shù)將創(chuàng)造更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，并導(dǎo)致就業(yè)率上升。

 

　　自動(dòng)化將有很大可能改變?nèi)藗兊墓ぷ黝愋秃托枰募寄茴愋?。證據(jù)表明，自動(dòng)化程度的提升將威脅常規(guī)手工工作和日常認(rèn)知工作。事實(shí)上，技術(shù)再加上貿(mào)易，已經(jīng)增加了高技能工作崗位的比例，降低了中低技能工作崗位的比例。

 

　　英國(guó)就業(yè)與技能委員會(huì)（UKCES）預(yù)計(jì)，2012-2022這十年間，新出現(xiàn)的多數(shù)工作有望歸入高技能工作類型，到2022年，半數(shù)以上的工作都集中在管理、專業(yè)（professional）和準(zhǔn)專業(yè)（associate professional）方面。歐盟地區(qū)，熟練工人可能會(huì)供不應(yīng)求。有些學(xué)歷和崗位則很大部分涉及常規(guī)認(rèn)知任務(wù)。上述各方面的創(chuàng)新意味著擁有學(xué)歷不一定保證員工免受自動(dòng)化的影響。

 

　　未來的工作將具備技術(shù)補(bǔ)充功能，而不是被技術(shù)所取代，因?yàn)槲磥淼墓ぷ鲿?huì)包含開發(fā)、利用新技術(shù)的各項(xiàng)技能。有充分證據(jù)表明，STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）和數(shù)字技能的需求會(huì)不斷增漲。UKCES預(yù)計(jì)，2012年至2022年期間，程序員和軟件開發(fā)人員的數(shù)量將增加20%左右。

 

　　如果工作中涉及難以自動(dòng)化的任務(wù)，新技術(shù)則可對(duì)技術(shù)進(jìn)行補(bǔ)充。Frey、Osborne強(qiáng)調(diào)感知、創(chuàng)造性、復(fù)雜操作和社會(huì)智能的重要性。OECD認(rèn)為，那些對(duì)創(chuàng)造性、環(huán)境適應(yīng)性、任務(wù)裁量權(quán)、社會(huì)技能和隱性認(rèn)知能力依賴性較高的個(gè)人對(duì)個(gè)人（P2P）的服務(wù)和職業(yè)受自動(dòng)化的影響較小。European Commission（2013）強(qiáng)調(diào)，受自動(dòng)化影響較小的工作往往需要人善于思考、交流、組織和決策。

 

　　技術(shù)變革可能導(dǎo)致特定工作技能更快地消失，人們更換工作的頻率可能會(huì)更高。這需要個(gè)人在整個(gè)職業(yè)生涯中不斷對(duì)自己進(jìn)行再培訓(xùn)，積極主動(dòng)、樂于改變并具備職業(yè)彈性。這也意味著，跨領(lǐng)域的“通用”技能（如解決問題和思維靈活性）的價(jià)值性將越來越高。

 

　　政府的作用是促進(jìn)新技能的開發(fā)，讓工人接受再培訓(xùn)，以便他們?cè)诟髯怨ぷ髦惺褂萌斯ぶ悄埽蜣D(zhuǎn)向注重人際交往能力（如共情和創(chuàng)造力）的工作領(lǐng)域。

 

 

　　重要的是要認(rèn)識(shí)到，除了人工智能提供的巨大利益之外，還存在與一些與其用途相關(guān)的潛在倫理問題。許多專家認(rèn)為，政府在管理和減輕可能出現(xiàn)的任何風(fēng)險(xiǎn)方面都可以發(fā)揮作用。任何工作都需要考慮兩個(gè)廣泛的領(lǐng)域：

 

　　了解機(jī)器學(xué)習(xí)方法與創(chuàng)建日益增加的個(gè)人數(shù)據(jù)的結(jié)合，可能對(duì)個(gè)人自由以及隱私和同意（consent）等概念產(chǎn)生的影響；適應(yīng)由人工智能進(jìn)行決策的問責(zé)概念和機(jī)制。

 

　　統(tǒng)計(jì)分析使用過去的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)不同群體可能的行動(dòng)或質(zhì)量，這種方法廣泛應(yīng)用于公共和私營(yíng)部門。對(duì)于保險(xiǎn)公司，統(tǒng)計(jì)分析能更好地評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于商家，統(tǒng)計(jì)分析能更好地定位用戶。對(duì)于執(zhí)法，統(tǒng)計(jì)分析能更準(zhǔn)確地評(píng)估威脅。

 

　　基于種族、生活方式或居住地的分析所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)個(gè)人持有成見，不過這種風(fēng)險(xiǎn)可以予以規(guī)避。在英國(guó)公共行業(yè)使用這些技術(shù)的組織往往避免使用種族、國(guó)籍或地址作為標(biāo)準(zhǔn)，避免遭受不公平歧視的指控?！盁o罪推定”原則對(duì)上述推測(cè)方法的應(yīng)用提供指導(dǎo)，該預(yù)測(cè)方法通常用于將警務(wù)資源分派到那些提前干預(yù)對(duì)目標(biāo)個(gè)人有好處（而非做表面工作）的街區(qū)。當(dāng)然，其他執(zhí)法機(jī)構(gòu)需要具備準(zhǔn)確確定個(gè)人目標(biāo)的能力，以避免被成見想法誤導(dǎo)，從而更好地利用警務(wù)資源。

 

　　人工智能技術(shù)還有可能從公用數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出某類私人信息，如個(gè)人或和個(gè)人有關(guān)的其他人員（如朋友、親戚或同事）的在線行為。該信息可能超出個(gè)人起初同意披露的范圍。

 

　　信息委員會(huì)的匿名行為條例，就相關(guān)部門管理此類風(fēng)險(xiǎn)并防止從綜合匿名數(shù)據(jù)中重新識(shí)別個(gè)人的方法，作出明確規(guī)定。然而，隨著公共數(shù)據(jù)量不斷增加，以及更為強(qiáng)大人工智能技術(shù)逐漸得到開發(fā)，之前可能性極小的個(gè)人重新識(shí)別將變?yōu)椴豢杀苊?，因此各組織部門需要定期重復(fù)檢視其防護(hù)措施情況。

 

　　算法偏差可能導(dǎo)致偏見的風(fēng)險(xiǎn)。該偏差主要來源于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，比如某所大學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來評(píng)估入學(xué)申請(qǐng)。用于訓(xùn)練算法的歷史入學(xué)數(shù)據(jù)（有意或無意）反映出提前錄取過程的某些偏差。偏差會(huì)以這種方式在社會(huì)中永久存在，造成不公平現(xiàn)象的惡性循環(huán)。為消除該風(fēng)險(xiǎn)，技術(shù)人員應(yīng)該確定其數(shù)據(jù)中的偏差，并采取措施評(píng)估這種偏差的影響。上述問題當(dāng)前成為英國(guó)甚至全球各大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系、政策智庫(kù)和報(bào)社爭(zhēng)論的主題。爭(zhēng)論的焦點(diǎn)是治理問題以及社會(huì)實(shí)際應(yīng)對(duì)方式。

 

 

　　有時(shí)，還需要平衡安全或商業(yè)重點(diǎn)與透明愿望之間的關(guān)系：更簡(jiǎn)單地說，弄清算法參數(shù)可以看出個(gè)人和企業(yè)鉆系統(tǒng)漏洞，更改其應(yīng)對(duì)行為的情況。根本的問題是，透明不會(huì)為人提供所要尋求的證據(jù)：僅僅提供靜態(tài)代碼不能保證該代碼實(shí)際運(yùn)用于特定決策，也不能保證該代碼行為方式和程序員在給定數(shù)據(jù)集中所預(yù)期的一致。

 

　　計(jì)算機(jī)科學(xué)家和政策專家目前正在開發(fā)技術(shù)解決方案，解決上述算法責(zé)任問題。未來將有可能證明“程序規(guī)范性”或給定算法應(yīng)用的一致性。另一種方法是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，找出算法應(yīng)用中非一致性或異常結(jié)果。

 

　　人為判定人工智能評(píng)估方法是否成功重點(diǎn)在于，用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)算法所獲得的信息量大于對(duì)算法的單獨(dú)關(guān)注，而通過人與系統(tǒng)的互動(dòng)對(duì)算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行研究所獲得的信息量則更大，因?yàn)槿说男袨闀?huì)生成更多數(shù)據(jù)和反饋。分析人員在評(píng)估其所編寫的算法的潛在影響時(shí)，使用的工具在應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)情況方面應(yīng)當(dāng)具有一定的敏感性。開發(fā)人員在鑒別風(fēng)險(xiǎn)時(shí)需要考慮到整個(gè)社會(huì)的應(yīng)用情況。

 

　　最后，相比關(guān)注結(jié)果和導(dǎo)致該結(jié)果所采用的流程，努力了解具體決策的成效可能更低。明確系統(tǒng)是否取得了預(yù)期目的，同時(shí)這一目的是可取的，這個(gè)問題的重要性不啻了解底層算法的技術(shù)問題。

 

 

　　我們可以從這一革新信息技術(shù)中獲益良多，這就需要有相應(yīng)的倫理治理方法，促進(jìn)創(chuàng)新，建立民眾信心，創(chuàng)造穩(wěn)定的商業(yè)和投資環(huán)境，適度推動(dòng)數(shù)據(jù)訪問，以便計(jì)算機(jī)科學(xué)將該技術(shù)進(jìn)一步發(fā)揚(yáng)光大。政府應(yīng)積極努力，協(xié)助上述目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn)，這點(diǎn)至關(guān)重要。

 

　　人工智能治理方式正確，確實(shí)有助于提高數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的使用范圍，這一點(diǎn)不言而喻。我們應(yīng)考慮到涵蓋日趨復(fù)雜空間全部要素的數(shù)據(jù)治理方式，包括負(fù)責(zé)任地將人們行為生成相關(guān)數(shù)據(jù)并對(duì)自主軟件代理負(fù)責(zé)等。另外，所采用的方法應(yīng)具靈活性，能夠適應(yīng)新用途以及更高級(jí)的新型人工智能。有多種模式值得考慮。重要的是先確定從何處著手，而不是考慮如何去實(shí)現(xiàn)。

 

　　英國(guó)皇家學(xué)會(huì)和英國(guó)國(guó)家學(xué)術(shù)院目前正在研究數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)治理國(guó)家中出現(xiàn)的新挑戰(zhàn)。對(duì)于更廣泛的社會(huì)和道德問題，該項(xiàng)研究將對(duì)英國(guó)的應(yīng)對(duì)方案予以考慮。這一定會(huì)大受歡迎，并為道德和行業(yè)治理指出一條正確的且最為清晰的道路。 在有效公眾對(duì)話方面，英國(guó)享有良好記錄，并對(duì)存在監(jiān)管和道德問題的新興技術(shù)（如胚胎研究、生殖技術(shù)和桿細(xì)胞研究）實(shí)施強(qiáng)有力的管理。在這樣的背景下，人工智能推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和民生福祉的潛力一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。

　　編譯：王楠/李靜怡