AI世代與我們的未來：人工智慧如何改變生活，甚至是世界？

美國前國務卿 ╳ Google前執行長 ╳ MIT首任計算學院院長 探索人類的極限與可能 政治、經濟、科技的跨界對談 　　人工智慧必將帶來劃時代的改變，會扭轉我們的社會、經濟、政治和外交政策，這一切影響遠遠超過任何領域的傳統範疇，而我們做好準備了嗎？ 　　三位世界上極富成就的思想家齊聚一堂，思考人工智慧將如何改變我們與知識、政治和所生活的社會之間的關係，探索人工智慧對我們所有人的意義。我們正在經歷一個空前的、不同於以往的時代。 　　在各領域中，人工智慧都展現其強烈的存在感與可能性，且運用在戰爭上，人工智慧噴氣式飛機在模擬空戰中擊敗經驗豐富的人類飛行員。戰爭局勢在當今世界一觸即發，並時刻變化，將人工智慧的「非人邏輯」導入，軍事系統與流程會改變戰略，創造出新的維度，甚至包括了能自行選擇目標、不需人類介入就交戰的系統。 　　因此，當代三位跨領域的世界領導者提出，關於人工智慧最重要的議題是人類監督與適時干預的能力 ，並探討人工智慧的使用倫理是什麼？在龐大的益處背後潛伏著哪些危機，而我們又該如何面對日新月異的人工智慧？

　　▍趨勢推薦 　　朱家安│作家 　　陶韻智│德豐管顧合夥人 　　黃欽勇│DIGITIMES董事長 　　謝宗震｜詠鋐智能創辦人暨執行長 　　謝邦昌｜輔仁大學副校長(AI人工智慧發展中心主任)、台灣人工智慧發展學會(TIAI) 理事長 　　 (依姓氏筆畫排列) 　　▍專業好評 　　AI改變了學習、工作以及幾乎一切的生活型態。推薦本書，你可全面性地了解AI發展的過去與現在，並得到未來該如何與AI相處的洞見。──陶韻智，德豐管顧合夥人 　　事業模式與數據資產是數位轉型的關鍵。──黃欽勇，DIGITIMES董事長 　　是AI世代的跨域對話，更是政治、軍事、社會治理的深度思辨。──謝宗震，詠鋐智能創辦人暨執行長 　　人工智慧與人類智慧的結合(AI+HI) 提升了人類生活的質與量並造就了新興的宇宙到元宇宙的誕生。──謝邦昌，輔仁大學副校長(AI人工智慧發展中心主任)、台灣人工智慧發展學會(TIAI) 理事長 　　「這本書整合了 AI 領域幾十年的經驗及專業知識，三位傑出專家的深度對話，全都收錄在這本書裡，是這個時代的必讀之作。」──瑪莎．米諾(Martha Minow)，哈佛法學院前院長

前 言 第一章 當前的處境 第二章 我們如何落入現在的處境：科技與人類的思維 第三章 從圖靈到今日──以及以後 第四章 全球的網路平臺 第五章 安全與世界秩序 第六章 人工智慧與人類身分 第七章 人工智慧與未來 致 謝 注 釋

前言 　　五年前的一場會議，議程裡有人工智能的議題，我們其中一人差點要錯過那場講談，因為他認為這種技術討論不是他平常關注的範圍；但另一人勸他重新考慮，因為人工智慧很快就會全面影響人類的努力。 　　這導致了後來許多次的討論。接著第三位作者很快地加入了對話，最終促成了本書。人工智慧必將帶來劃時代的改變，會扭轉我們的社會、經濟、政治和外交政策，這一切影響遠超過任何作者或任何領域的傳統範疇。確實，若要回答與人工智慧相關的問題，所需知識遠超過人類的經驗。所以我們聯手，和人文圈、科技圈、歷史圈的熟人合作，聽取他們的建議，展開一系列對話。 　　無論何時何地，人工智慧都在匯聚人氣。愈來愈多學生都在鑽研人工智慧，準備投入相關產業。光是二○二○年，美國與人工智慧相關的新創企業就募得了三百八十億美元，亞洲的新創公司募得了二百五十億美元，歐洲則有八十億美元。美國、中國與歐盟各政府都召開了研究人工智慧的高階會議，並公開其研究報告。現在的政商領袖都時常宣示要在人工智慧領域「取得勝利」，或至少採納或運用人工智慧來達成目標。 　　這些都只是冰山一角。若單看其中一角，很容易誤判。人工智慧並不是一種產業，也不是一項商品。就算換成策略用語，人工智慧也不是一個「領域」。人工智慧對於科學研究、教育、製造、生產、物流、運輸、國防、執法、政治、廣告、藝術、文化等許多產業和人類生活的許多面向來說，是個加分的工具。人工智能的特性，包括學習、演化和出人意料的能力，會破壞並改變上述的產業，最終改寫人類的身分與真實體驗，人類或許從進入現代以來都還沒有體驗過如此翻天覆地的轉變。 　　本書將試圖說明人工智慧，並讓讀者獲得相關問題與工具，如此一來，讀者就會知道接下來幾年必須面對的問題，也會擁有適當的工具來逐步解答這些問題，例如： 　　．醫療、生物、航太與量子物理經過人工智慧創新之後會是什麼模樣？ 　　．具備人工智慧的「忠友」，尤其是陪伴孩子的人工智慧，是什麼模樣？ 　　．結合人工智慧的戰爭會是什麼樣態？ 　　．人工智慧會察覺到人類所不能察覺的真相（reality）嗎？ 　　．人工智慧開始評估、規劃人類的行動之後，人類會有什麼改變？ 　　．屆時，身而為人的意義是什麼？ 　　梅瑞迪思．波特（Meredith Potter）承繼並擴大了季辛吉對知識的追求，過去這四年，我們和她開了多次會議，不斷思考以上問題，想要理解人工智慧興起所帶來的機會與挑戰。二○一八與二○一九年，梅瑞迪思協助我們把想法整理成文章，並說服我們集結成書。 　　去年的會議正好撞上了新冠肺炎在全球爆發，迫使我們必須透過視訊影像開會──這項科技不久之前還讓人覺得很新穎，現在則無處不見。在前一個世紀裡，人們只有在戰爭期間才會遭逢劇烈損失與社會混亂，但在全世界封鎖之際，人們在平和時期也會體驗到經濟損失與社會失序，人工智慧所無法擁有的人類特質，諸如同理心、好奇心、友誼、質疑與煩惱，卻在網路會議中展現了出來。就某種程度來說，我們三人對人工智慧的樂觀程度並不相同，但我們都認同：科技在改變人類的思維、知識、觀感和真相，同時改寫人類歷史的進程。在本書中，我們無意褒揚人工智慧或為人工智慧哀悼。不管我們有何感受，人工智慧愈來愈無所不在。我們寫書的目的，是要思考人工智慧在人類能理解的領域裡有什麼意涵。我們想要從本書出發，也希望在未來能催生更多相關的討論，所以把這本書當成提問的機會，而我們並不會假裝自己已經掌握了所有答案。 　　若說要在一本書裡就定義全新的紀元，未免太過傲慢。沒有任何領域的專家可以隻手獨力理解這個機器擁有學習能力的未來，而且機器還可以運用目前人類理智無法了解的邏輯。人類社會一定要相互合作，才能理解並適應未來。這本書想要提供讀者一個範本，讓讀者可以自己決定未來的模樣。人類還能控制未來，我們一定要透過我們的價值觀來建立未來。

第一章　當前的處境 二○一七年年底有場安靜的革命。谷歌（Google）旗下的人工智慧實驗室深網（DeepMind）利用自家開發的人工智慧程式「阿爾法元」（AlphaZero）打敗了原本全世界最強大的西洋棋程式「柴魚」（Stockfish）。阿爾法元的勝利具有決定性的意義：二十八場勝績、七十二場平手、零戰敗。隔年，阿爾法元在和柴魚對弈一千場之後，贏了一百五十五場，輸了六場，其餘都平手，於是確定了其霸主地位。 照理說，西洋棋程式打敗了另一個西洋棋程式，只會讓幾個狂熱分子感興趣而已，但阿爾法元不是一般的西洋棋程式。以前的程式都是先讀取人類棋手上傳的棋譜和招數，也就是汲取人類的經驗、知識和策略。這些早期程式和人類對弈時最主要的優勢不在於原創策略，而是超強的處理能力，因為電腦能在一定時間裡評估更多選項。阿爾法元沒有預設內建的招式、組合或策略，也不向人類學習；它的棋路完全是人工智慧訓練的產物：開發者輸入了西洋棋規則，指示程式去找出勝率最高的策略。阿爾法元花了四個小時和自己對戰，完成內訓之後就成了全世界最有效的西洋棋程式。在寫作本書的此刻，還沒有人類能打敗阿爾法元。 阿爾法元的戰術一點也不正統，可說是完全原創，自成一格。阿爾法元願意犧牲皇后等人類棋手心目中最重要的棋子，也會走出一些人類沒有要程式考慮過的棋路，而且多數是人類想都沒想過的走法。阿爾法元也會奇襲，因為在與自己對戰之後，程式預測出奇襲的勝率最高。阿爾法元不懂人類的策略（不過電腦的玩法讓更多人開始研究了起來），而是有自己的邏輯，這套邏輯來自程式解析棋路模式的能力，其中各種組合已經遠超過人腦可以消化或運用的程度了。阿爾法元在棋局的每個階段都會根據能下的選擇來評估棋子的組合，選擇最可能獲勝的走法。棋界大師與西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫（Garry Kasparov）曾公開表示：「阿爾法元已經撼動了西洋棋的根基。」人工智慧在試探棋局的底線，而一輩子鑽研棋藝的頂級高手只能做他們能做的：多看著點、多學著點。 在二○二○年初，麻省理工學院的研究人員公開表示他們發現了全新的抗生素，過去抗生素殺不死的細菌，這回終於死定了。開發新藥通常耗費鉅資且綿延數年，研究人員得辛苦地從數千種分子裡經過實驗試錯、合理推測，一步一步篩選出可用的幾種可能。這往往得依靠研究人員從成千上萬種分子裡做出合理推測，或是仰賴專家調整已知的分子，希望能幸運地調整現有藥品的分子結構。 麻省理工學院選了不同的方式──以人工智慧來參與開發流程。首先，研究人員發展出「訓練模式」，其中有二千種已知分子。訓練模式為每一種分子建立編碼資料，包括原子量、化學鍵以及這個分子抑制細菌生長的能力。人工智慧從訓練模式中「學會」各種抗菌分子的屬性，並打破砂鍋去找出過去沒經過編碼和數據化的屬性，而這是人類過去的概念或分類方式所完全忽略了的。 完成訓練之後，研究人員指示人工智慧調查美國食品藥物管理局核准的六萬一千種分子，以及各種天然產品，去找出：一、根據人工智慧預測，可能為有效抗生素的分子；二、看起來和現有抗生素都完全不一樣的分子；三、根據人工智慧預測為無毒的分子。在這些分子中，只有一個完全符合上述的條件。研究人員為了向電影《2001太空漫遊》致敬，特地向電影裡的人工智慧借名，將該分子命名為海利黴素（halicin）。 麻省理工學院的專案主持人明確表示，若要以傳統研發方式找到海利黴素，會「代價高昂到沒人買單」，也就是說，用傳統的研發方式絕對找不到。可是，訓練軟體從確實能有效抗菌的結構模式來辨識分子，不僅降低成本還能提升效率。軟體不需要理解為什麼那些分子能抗菌，在許多情況下，根本沒人知道為什麼那些分子會有用。可是，人工智慧能掃描所有備選分子，從萬中選一，找出那個大家都想要卻還沒發現的功效：對抗現有抗生素無法消滅的細菌。