如果不解决人的问题，技术终究不能解决真正地社会问题

生活在今天，相信你已经听过太多有关“人工智能”的话题，什么“人工智能将会改变世界”“人工智能将让大多数人失业”等等。但事实上，像《未来简史》那本书里担心的那种，数据和算法掌控一切的未来，离我们还非常遥远。现在的“人工智能”根本没有那么厉害，可以预见的近期内不会有什么人工智能导致的大失业。也就是说，其实我们都高估了人工智能。

我们对于人工智能的误解，如果仅仅是观念和想象也就罢了，严重的是，因为人们过分依赖计算机算法，反而带来了一系列社会问题，所以我们需要正确认识人工智能。

1、高估人工智能会产生什么样的社会问题？

现在有一种情绪认为一切社会问题都可以用技术解决，特别是可以用计算机技术解决。《人工不智能》这本书的作者认为，包括人工智能在内的所谓新技术，其实并没有解决真正的社会问题。

咱们先说一个“简单”例子。假设你任职于某个贫困地区的教育局，你负责给本地所有中小学发放课本，那么你如何确保学生们都能得到课本呢？你肯定会认为这是一个简单的问题，中国最穷的地方也没发生过学生上课没有教材的事儿。
但是美国有好几个州，包括纽约、宾夕法尼亚和华盛顿这样比较富的州，却有很多很多学生没有教材可用。原因是美国的教材由私人公司出版，价格很贵，而且除了政府渠道外，没有其他渠道能够买书。这是一个严重的社会问题，可是却不能用技术方法解决。

2、自动驾驶这件事到底有多难？

现阶段所有的人工智能，都有一个根本的弱点。这个弱点就是它们高度依赖数据，都是对过去经验的总结，它们没有办法预测“没见过”的事情。

我们都知道，Google 一直在训练自动驾驶技术，他们遇到过各种各样奇怪的情况。有一次有几个小孩在高速公路上玩青蛙。还有一次，一个残疾人，坐着电动轮椅，在路中间追逐一只鸭子。鸭子绕圈跑，她也绕着圈追。那你说像这种情况你能一下子就准确预测这些人的行动路线吗？自动驾驶汽车识别路边的物体，都是靠把激光打到各种东西上再反射回来。可如果在下雪或者下雨，激光可能打到雪花或者雨滴上反射，汽车就可能对周围物体有重大误判。

除了安全，自动驾驶还有道德问题。比如说你正在以很快的速度开车，突然发现前边有一群小学生在马路上打闹。要避让这些小学生，你就会撞到路边的建筑物墙上；而如果撞墙，你的生命安全就面临危险。请问在这种情况下，你是选择撞墙还是选择撞向小学生呢？

自动驾驶技术还有一个经济学问题。机器学习是高度依赖数据的。我们知道有个“二八法则”，说的是你花20%的时间就能解决80%的问题，剩下80%的时间解决20%的问题。对自动驾驶汽车来说，我看更可能是你用2%的数据就能训练一个能解决路面80%的情况的自动驾驶系统，但是剩下那20%的情况，你就是再用98%的数据也未必能解决。

所以，我们可以看到，即便是在“自动驾驶”这样看上去几乎纯工程领域的问题上，人工智能也有非常大的局限。第一，它不安全。第二，它不道德。第三，它不能促进商业平等，它只会让强大的公司变得更加强大。因此，在可以预见的未来，也许我们还是得自己开车。

3、现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么？

有个私人公司叫 NorthPointe，开发了一个算法，叫 COMPAS，专门用来判断一个犯人再次犯罪的可能性大小。COMPAS 算法会考察一个犯人的100多项指标，然后给他打一个分。从1分到10分，分数越高，代表将来再犯罪的概率就越高。
这个算法的原理是用大数据，根据以往的经验，你考察若干个关键指标，对一件事作出判断。

但是，用过去的经验去预测未来，本来就是不公平的不是吗？我们永远不知道未来会发生什么，也不能按照一个人过去表现评判他以后会做什么事情，这本身就是没有依据的。

这是一切基于经验的决策的本质缺陷。人工智能再厉害，只要是基于经验的，只要预测不是100%准确，就一定会有人被冤枉。所谓“公平”，其实是你的主观选择。
丑小鸭定理说，一切分类都是主观的。有分类就会有歧视，此事古难全。人工智能能给我们的决策提供很大的方便，但社会还是这个社会，数学还是同样的数学，人工智能改变不了问题的本质。

所以，技术的确经常能让事情更有效率，但写程序的是人，录入数据的是人，使用系统的是人。如果不解决人的问题，技术终究不能解决真正的社会问题。