只管“人工智能”一词已经频仍泛起在伟易博生涯中 ，但大大都通俗公共对它的相识仍然止于“皮毛”。
近期 ，在第二十四届北大伟易博新年论坛上 ，伟易博翁翕教授以《人工智能手艺的“灵魂”》为题发演出讲。翁翕教授在演讲中谈到了当下人工智能的瓶颈 ，从手艺实质、手艺意义的角度出发 ，释疑了当今人工智能的生长现状。
他指出 ，人工智能作为一个通用目的手艺 ，其未来一定要与数字经济相团结 ，从而实现对通俗公共的赋能。
01人工智能浪潮兴起但仍面临诸多挑战
对现代人来说 ，人工智能听起来算是“高端的手艺” ，但翁翕教授指出 ，人工智能的生长并非一帆风顺 ，而是履历过“三起三落”。最新的这次人工智能浪潮是以深度机械学习手艺为基础 ，快速生长起来的。
虽然当下新一波人工智能浪潮涌起 ，但人工智能的落地应用正在遭遇瓶颈。“好比许多AI的头部企业一连亏损 ，尚有部分大厂的人工智能实验室纷纷关闭 ，像Uber就关闭了它的人工智能实验室。别的 ，许多人工智能手艺也饱受质疑 ，算法歧视问题、可诠释性问题、可靠性差的问题、价钱腾贵等问题很是普遍。”翁翕教授说。
以微软在2016年推出的谈天机械人“Tay AI”为例 ，该手艺降生的目的是推感人工智能与人类的交流。但上线当天 ，平台就泛起了诸多问题——许多居心叵测的用户给这个谈天机械人贯注了大宗歧视性言论 ，使谈天机械人在自主学习历程中“恶语相向” ，它最先詈骂用户 ，揭晓了众多种族主义谈论和煽惑性的政治宣言。
为相识决AI谈天机械人的上述问题 ，据相识 ，另一个近期火爆出圈的谈天机械人ChatGPT ，现在设置了并不接入网络的机制 ，因而无法通过最新的用户对话来训练此谈天机械人。
翁翕教授体现 ，上述的例子也意味着这一波人工智能浪潮正在面临着大宗挑战。
02手艺立异越发是“经济运动”而不但仅是“科研运动”
要从泉源上解决上述问题 ，首先要追溯 ，手艺的实质是什么？翁翕教授引用了美国斯坦福大学经济学教授布莱恩·阿瑟《The Nature of Technology》（中文名《手艺的实质》）中的言论予以诠释：
翁翕教授进一步谈到 ，在英文中 ，“科学与手艺”一样平常被称为“science and technology” ，但译为中文时 ，语境中往往会把“and”省略 ，仅把它称为“科学手艺” ，甚至只简称为“科技”。这样的翻译就会导致我们误以为 ，科学是排在手艺之前的。但现实上 ，手艺并非科学的副产品 ，恰恰相反 ，科学才是手艺的副产品。实质上来讲 ，手艺是对征象有目的的编程。
在《谈谈科学、工程与手艺的关系》这篇文章中 ，作者用了一张图来形貌科学、工程和手艺三者之间的关系。
翁翕教授以为 ，科学是在寻找差别的可能性 ，但工程或手艺最终应该收敛到最经济的蹊径上。“换句话说 ，手艺立异越发是一种经济运动 ，而不但仅是一种科研运动。”
怎样明确手艺立异是一种经济运动？翁翕教授以着名手机生产企业摩托罗拉举例 ，只管摩托罗拉最终照旧衰落了 ，甚至被谷歌收购之前 ，它的手机出货量在全球只能排到第八。可是最令摩托罗拉引以为豪的 ，是它的专利排名 ，阻止被收购前 ，它仍在全天下排名第一。大批量的专利也意味着许多无用专利的爆发 ，专利的优势反而没有在摩托罗拉的手机生产中创立太着述用。摩托罗拉的手机出货量着实很低 ，手艺立异并未有用转化为经济效益。
03手艺生长充满重大性人工智能是“特殊” ，照旧“普适”？
翁翕教授强调 ，从目的和结构两方面来熟悉手艺生长 ，我们必需要看到 ，手艺在这两方面都充满了重大性。
从结构角度来讲 ，人工智能之以是会有三起三落 ，在于它在前两次生长历程中 ，都会设想一定的手艺手段或手艺结构来实现人工智能的目的 ，也就是让机械像人一样思索、感知天下 ，甚至像人一样行动。为了实现这个目的 ，人工智能爆发了差别的要领、手段、结构 ，但此前这些实验都失败了 ，最后形成了最新的依赖于神经网络深度学习的结构。
从手艺生长意义这个角度来说 ，翁翕教授指出 ，许多手艺起步阶段是锚定某个目的生长 ，但最终发明无法告竣时 ，又转换其他目的。好比伟哥 ，伟哥的研发最最先是为相识刻意血管疾病 ，但试验历程中 ，却发明它在心血管疾病方面的疗效步并不睬想 ，反而有许多副作用。然而正是它的副作用 ，最后生长为了其主要功效。
人工智能这个手艺的特殊性在于 ，它是一种所谓的“普适手艺” ，换句话说 ，人工智能手艺自己并没有特殊的手艺 ，它可以应用到许多领域。
但这一点也引发了许多争议 ，美国麻省理工大学的经济学教授Daron Acemoglu ，2021年在国际整理银行揭晓了题为“人工智能的危害（Harms of AI）”的主题演讲。Daron Acemoglu的中心论点是 ，人工智能是一个极其中心化的手艺 ，它只能是效劳于少数一些大平台企业 ，这就意味着这种人工智能手艺在经济、社会和政治领域都有大宗的负面影响。
好比在产品市场上 ，它助长了垄断和一些行为的使用；在劳动力市场上 ，机械人会替换了通俗的工人；在社交媒体 ，社交媒体的匹配机制导致了所谓的“信息茧房”或者“回声室效应”。所谓“信息茧房”就是用户总是听到一些他喜欢听到的声音 ，而听不到其他的声音。
人工智能是不是一项“中心化手艺”？翁翕教授的明确是 ，“天下时势 ，分久必合 ，合久必分”。中心化和去中心化这两者之间的矛盾 ，一直贯串在像经济学、政治学等等诸多人文社科领域。但纵观天下历史的生长脉络和事物生长的普遍纪律 ，无论是“中心化”照旧“去中心化” ，任何一股实力都不会永远占有主导职位 ，两者永远在循环生长 ，泛起出“合久必分、分久必合”的生长特点。
在盘算机领域 ，万维网（互联网的前身）之父蒂姆·伯纳斯·李曾指出 ，互联网的精神应该是去中心化的。而在人工智能领域 ，也不乏有许多开源社区 ，使用去中心化的方法来推下手艺的进一步生长。
翁翕教授以为 ，从这个角度来看 ，人工智能自己并不是一其中心化的手艺 ，相反它底层的许多手艺逻辑反而是一种去中心化的方法。
另一方面 ，手艺迭代历程中也同样保存着敌手艺取代通俗劳动力的担心。好比第一次工业革掷中 ，纺织机手艺的泛起 ，引发了其时通俗纺织工人大规模恶意、蓄意破损纺织机的行为 ，这一历史事务被称为“卢德运动”。
“可是无一破例 ，能够生长下来的这些手艺 ，都是其正面的‘善良天使’战胜了这些负面的影响。”翁翕指出 ，好比蒸汽机手艺 ，除了增进纺织机的降生外 ，同时也推动了铁路的生长 ，使更多更廉价的纺织品能够销往全球市场 ，造福普罗公共。
04人工智能路在何方？与数字经济相团结 ，对公共赋能
翁翕教授以为 ，人工智能手艺的未来 ，一定要与当下生长数字经济相团结 ，从而实现对通俗公共的赋能。
他以为 ，实现这种赋能 ，就是从“数字化”到“数智化”的一个转变。数字化是企业要把生产运动酿成一些数字存储起来并举行剖析。数智化则是要在数字化基础上 ，更进一步 ，即以海量大数据为基础 ，团结人工智能相关手艺 ，来实现决议智能化。
可是翁翕同时强调 ，在经济学中要实现理性决议着实很是难题 ，可是人工智能手艺就能够很好地做到这一点 ，“我们知道盘算性能够资助我们实现最优化 ，且使用数据的存储手艺 ，盘算机也能够资助我们完善回忆起已往。通过人工智能对未来的一些展望手段 ，它也能够辅助人们更好地预期未来等 ，这些可以资助我们做出越来越理性的决议。”
最后 ，翁翕教授提到了“人工智能手艺的灵魂”。1956年Dartmouth聚会 ， “人工智能”这个看法被首次提出 ，它的想法是想让机械像人一样去感知天下、像人一样去思索、像人一样去行动。
翁翕以为 ，当下来看 ，人工智能的手艺灵魂已经不在于让机械像人一样 ，而在于要通过数字化赋能通俗公共决议 ，从而使得每个个体都能够做出越发理性的决议。这才是人工智能手艺真正的灵魂所在。
翁翕 ，现为伟易博应用经济系长聘教授 ，“教育部青年长江学者”。他的主要研究领域为应用微观经济理论 ，信息经济学和组织经济学。他本科、硕士均结业于北京大学 ，博士结业于美国宾夕法尼亚大学。他的研究效果揭晓或即将揭晓于外洋顶级学术期刊 ，如Journal of Finance, Management Science, Economic Journal, American Economic Journal: Microeconomics, Journal of Economic Theory(两篇),International Economic Review(两篇),Economic Theory, Journal of Economic Behavior &Organization, 和Journal of Economics & Management Strategy. 他主持国家自然科学基金面上项目“组织经济学理论与应用”。翁博士在科研方面曾获奖项有：2020第八届高�？蒲а芯坑乓煨Ч保ㄈ宋纳缁峥蒲В┣嗄晷Ч� ，2019中国信息经济学优异效果奖, 2019厉以宁科研奖, 2017中国信息经济学青年立异奖 ，2017第十三届北京大学人文社会科学研究优异效果一等奖 ，2016中国信息经济学乌家培奖。
