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短短幾天內(nèi)，一個(gè)又一個(gè)重量級(jí)人物離開了我們。接二連三的突然，讓人有些來不及悼念。

比如霍金生前曾三番五次表態(tài)，“人工智能可能會(huì)毀滅人類”。

未雨綢繆也好，危言聳聽也罷，老爺子已經(jīng)仙游，剩下的就交給我們來思考。

核心技術(shù)的屢獲突破與重磅新聞的接踵而至，讓人工智能這一事物早已不再像從前那般神秘。至于如何評(píng)價(jià)人工智能，主流態(tài)度無外乎兩種：一來，它可以大大提高生產(chǎn)力，推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的同時(shí)，改善老百姓的生活水平；二來，它顛覆性的發(fā)展與存在，或?qū)⒃谖磥泶竺娣e取代人類，并帶來倫理層面的挑戰(zhàn)。

孰是孰非，恐怕辯論個(gè)三天三夜都難有定論。不過，或許正因?yàn)闋?zhēng)議不斷，才造就了人工智能的魅力無限。

正如霍金本人，其實(shí)同樣也是人工智能技術(shù)的支持者。

1

人工智能并不是新鮮事物。早在20世紀(jì)上半葉，“機(jī)器思維”就已出現(xiàn)在這個(gè)世界上。

1936年，英國(guó)數(shù)學(xué)家、邏輯學(xué)家阿蘭?麥席森?圖靈從模擬人類思考過程和證明過程入手，提出利用機(jī)器實(shí)現(xiàn)邏輯代碼的執(zhí)行，模擬人類的各種計(jì)算和邏輯思維過程。他用一條無限長(zhǎng)的紙帶、具體進(jìn)行操作的機(jī)械以及一張操作規(guī)則表，構(gòu)建了一臺(tái)“解決任何可證數(shù)學(xué)問題”的“機(jī)器”，即后人津津樂道的“圖靈機(jī)”，它讓純數(shù)學(xué)的符號(hào)邏輯同實(shí)體世界之間第一次建立了聯(lián)系。

1950年，圖靈再度發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代的論文《計(jì)算機(jī)器與智能》。文中提出了著名的“圖靈測(cè)試”，即如果一臺(tái)電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測(cè)試者提出的一系列問題，且超過30%的回答讓測(cè)試者誤認(rèn)為是人類所答，那么就可以認(rèn)為這臺(tái)電腦具有智能。同年，圖靈還做出預(yù)言：創(chuàng)造出具有真正智能特質(zhì)的機(jī)器，是完全有可能的。

圖靈超前的思想，勾起了無數(shù)學(xué)者對(duì)未知世界強(qiáng)烈的探索欲望。1956年夏天，以麥卡錫、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)舉辦了一場(chǎng)會(huì)議，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并提出了“人工智能（Artificial Intelligence，AI）”這一術(shù)語(yǔ)。由此，達(dá)特茅斯會(huì)議也被認(rèn)為是人工智能這門新興學(xué)科誕生的標(biāo)志。

不過，人工智能的發(fā)展實(shí)踐卻不是一帆風(fēng)順。一個(gè)甲子的輪回中，人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了三起三落，但總的趨勢(shì)依舊是穩(wěn)步向前（詳見圖1）。

自2006年起，人工智能進(jìn)入加速發(fā)展的快車道，而日益成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及并行計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)和先進(jìn)算法也在給予助力。

2016年春天，一枚“重磅炸彈”震驚了全世界：AlphaGo戰(zhàn)勝了世界頂級(jí)圍棋高手李世石，正式宣告了多年的曲折前行終生蛻變，人工智能新時(shí)代已經(jīng)真正來臨。而后的接連突破更是一發(fā)不可收拾，人機(jī)高考大戰(zhàn)、智能機(jī)械手臂、無人駕駛、人臉識(shí)別……不經(jīng)意間，人工智能已經(jīng)悄無聲息地滲透到人們生活中的方方面面。

與此同時(shí)，人工智能行業(yè)還倍受資本市場(chǎng)青睞。2017年前三季度，我國(guó)在人工智能領(lǐng)域共有107個(gè)項(xiàng)目獲得投資，獲得投資總金額201.2億元左右，相比2016年全年，實(shí)現(xiàn)48.6%的增長(zhǎng)。為了爭(zhēng)奪這一風(fēng)口，國(guó)內(nèi)眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭更是紛紛跑馬圈地，競(jìng)相布局以謀求發(fā)展，整個(gè)市場(chǎng)一片繁榮。

為了搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略基于，構(gòu)筑我國(guó)人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家和世界科技強(qiáng)國(guó)，國(guó)家不遺余力地給予政策扶持。

2015年，國(guó)務(wù)院提出將人工智能作為11個(gè)重點(diǎn)布局的領(lǐng)域之一，推動(dòng)其在智能家居、智能終端、智能汽車、機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用。

2017年7月，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》出臺(tái)，提出“三步走”計(jì)劃，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

此外，為貫徹落實(shí)“十三五”規(guī)劃《綱要》，加強(qiáng)“互聯(lián)網(wǎng)＋”、人工智能等前沿技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)新，加快推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，今年年初，國(guó)家發(fā)改委組織實(shí)施了2018年“互聯(lián)網(wǎng)＋”、人工智能創(chuàng)新發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)重大工程，并有56個(gè)項(xiàng)目入選其中……

天時(shí)地利人和占盡，人工智能想沒前途都難。

2

隨著人工智能在各行各業(yè)中的普及與應(yīng)用，人們已完全能夠切身感受到其優(yōu)勢(shì)所在。當(dāng)無人駕駛亮相深圳令世人驚嘆之時(shí)，當(dāng)生產(chǎn)車間越來越依靠智能化、自動(dòng)化流水線時(shí)，當(dāng)產(chǎn)品的外觀質(zhì)檢越來越依靠機(jī)器視覺設(shè)備來替代質(zhì)檢員的人眼和人腦來實(shí)施時(shí)，當(dāng)學(xué)校的老師們可以無需為批改試卷而費(fèi)力之時(shí)，人工智能可以大幅度提高工作效率這一命題自然也就成立了。

于是，在這個(gè)追求效率和質(zhì)量的時(shí)代，人工智能成為了當(dāng)之無愧的寵兒，甚至在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演的角色也越來越重要。

可殊不知，我們?cè)谙硎苋斯ぶ悄軒淼姆N種利好時(shí)，很多人的飯碗已經(jīng)快要保不住了。

失業(yè)危機(jī)，也成為了目前人類對(duì)人工智能強(qiáng)勢(shì)崛起最為忌憚的痛點(diǎn)所在。

一切歷史都是當(dāng)代史。當(dāng)前我們眼前所發(fā)生的種種，從歷史上幾乎都能找到類似的情境；所以，“以史為鑒，可以知興替”，之于人工智能大抵也是如此。

我們不妨回憶一件有意思的事情：

上世紀(jì)70年代，電子信息技術(shù)革命來臨，IT界不斷的技術(shù)革新讓人們的工作方式發(fā)生了巨大變化，效率顯著提高。然而，事實(shí)卻與人們看到的不盡相同。

1973年美國(guó)政府公布的非農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門數(shù)據(jù)顯示，表征人均產(chǎn)出大小的勞動(dòng)生產(chǎn)率與表征技術(shù)進(jìn)步/生產(chǎn)效率的全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)分別為2.9%和1.9%；隨后的1973～1997年間，勞動(dòng)生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)速度分別僅為1.1%和0.2%。

盡管計(jì)算機(jī)處理能力增加了兩百多倍，但美國(guó)自1973年開始便結(jié)束了生產(chǎn)率高增長(zhǎng)時(shí)期，生產(chǎn)率的增長(zhǎng)速度降至此前25年的一半，而且企業(yè)的信息技術(shù)投資與投資回報(bào)率之間沒有明顯的關(guān)聯(lián)。

這一現(xiàn)象，便是著名的 “IT生產(chǎn)率悖論”，諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅伯特?索洛對(duì)此描述道：“除了生產(chǎn)率統(tǒng)計(jì)方面之外，計(jì)算機(jī)無處不在。”

換句話說，雖然IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但是它對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率的提高作用卻微乎其微。

之所以用此為例，是因?yàn)槿斯ぶ悄芡琁T技術(shù)一樣，都屬于“通用目的技術(shù)（General Purpose Technology）”的范疇。根據(jù)最新的維基百科介紹，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們普遍認(rèn)為，人類發(fā)展史走到今天，總共出現(xiàn)過26種通用目的技術(shù)，包括蒸汽機(jī)、電力、內(nèi)燃機(jī)、IT、人工智能……等等。

什么是通用目的技術(shù)？我們可以將其理解為同時(shí)包含以下四方面特點(diǎn)的一種技術(shù)：

1. 可以被廣泛應(yīng)用至國(guó)民經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域，無論是農(nóng)業(yè)、工業(yè)還是服務(wù)業(yè)；

2. 可以持續(xù)促進(jìn)生產(chǎn)率提高，并同時(shí)降低使用者的成本；

3. 可以顯著促進(jìn)新技術(shù)創(chuàng)新，并推動(dòng)新產(chǎn)品的生產(chǎn)；

4. 可以不斷促進(jìn)生產(chǎn)、流通和組織管理方式的調(diào)整和優(yōu)化。

以IT技術(shù)為例：它問世后，以初期的某個(gè)特定應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槠瘘c(diǎn)；隨著技術(shù)的不斷發(fā)展與進(jìn)步，其應(yīng)用成本將會(huì)逐漸下降，同時(shí)應(yīng)用范圍會(huì)不斷拓展至其他各行各業(yè)。此外，IT技術(shù)具有極強(qiáng)的正外部性，其自身的演進(jìn)也會(huì)顯著地促進(jìn)其他新技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，并同其他技術(shù)形成良好的互補(bǔ)。

最后，IT技術(shù)的應(yīng)用不僅促進(jìn)了產(chǎn)品和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，還加速了組織管理方式的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品技術(shù)、過程技術(shù)、組織技術(shù)的提升。

可以看出，人工智能同樣具備這些特征。

那么，今天的人工智能，是否會(huì)重復(fù)昨天IT生產(chǎn)率悖論的故事？我們不妨從數(shù)據(jù)總尋找答案。從圖2來看，自2008年國(guó)際金融危機(jī)至今，中國(guó)的勞動(dòng)生產(chǎn)率水平一直是穩(wěn)步上升的，但增速卻從2009年的9.02%降至2017年的6.85%，雖說個(gè)別年份增速有所波動(dòng)，但依舊無法掩蓋總體下降的態(tài)勢(shì)。

另外，為了便于觀察，筆者采取大致五年一個(gè)階段來衡量全要素生產(chǎn)率的平均增速水平。從圖3中不難看出，自2000年以來，中國(guó)的全要素生產(chǎn)率增速是逐階段趨于下降的，盡管近年來各種新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式噴薄涌現(xiàn)，但是2010~2017年全要素生產(chǎn)率的平均增速卻降至1990年以來的最低值，僅為2.04%。

如此看來，人工智能在我國(guó)的崛起與幾十年前IT產(chǎn)業(yè)在美國(guó)的繁榮如出一轍，雖然人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以大大提高人們的工作與生產(chǎn)效率，但是卻并沒有讓宏觀層面的整體勞動(dòng)生產(chǎn)率與全要素生產(chǎn)率得到顯著提高，二者甚至還有所降低。

稱人工智能為當(dāng)代版的“生產(chǎn)率悖論”，并不過分。

3

凡事皆有因，悖論也不例外。

追本溯源，不少人對(duì)處于發(fā)展初期的通用目的技術(shù)抱有過高的預(yù)期，認(rèn)為它能夠在短期內(nèi)迅速促進(jìn)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。然而他們并未考慮到，生產(chǎn)率增長(zhǎng)與通用目的技術(shù)的發(fā)展之間有著明顯的滯后效應(yīng)。

麻省理工學(xué)院數(shù)字經(jīng)濟(jì)倡導(dǎo)行動(dòng)主任Erik Brynjolfsson教授認(rèn)為，這種滯后效應(yīng)源自三個(gè)方面：

第一，通用目的技術(shù)自身從發(fā)展到成熟，再到最后提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度，會(huì)經(jīng)歷一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)間周期；

第二，若想充分全面地發(fā)揮出通用目的技術(shù)的潛力，還必須依賴于與其相關(guān)的其他互補(bǔ)式創(chuàng)新技術(shù)的大力發(fā)展，這樣才可能激發(fā)出組合式創(chuàng)新并推動(dòng)生產(chǎn)率的大幅度提升；

第三，通用目的技術(shù)的發(fā)展需要極為耗時(shí)的額外創(chuàng)新和投資，而為了獲得通用目的技術(shù)的好處而跟上技術(shù)的加速發(fā)展，社會(huì)組織與機(jī)構(gòu)可能需要經(jīng)歷長(zhǎng)期的內(nèi)部重構(gòu)方可適應(yīng)。

盡管我國(guó)人工智能的發(fā)展勢(shì)頭迅猛無比，但依舊處于初級(jí)階段的基本行情并沒有變，行業(yè)規(guī)模占國(guó)民經(jīng)濟(jì)比重尚不足1.5%。這也就意味著，作為一項(xiàng)通用目的技術(shù)的人工智能將與較低的生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平長(zhǎng)期并存。

可若干年后，一旦人工智能技術(shù)進(jìn)一步成熟，同時(shí)其他相關(guān)的互補(bǔ)式創(chuàng)新技術(shù)也得以提升，社會(huì)組織與機(jī)構(gòu)的內(nèi)部重構(gòu)完成，屆時(shí)必將迎來一個(gè)爆發(fā)式的生產(chǎn)水平提升階段。

正如Brynjolfsson教授所說：

“我們?cè)谧詣?dòng)駕駛汽車項(xiàng)目投入了時(shí)間和金錢，但因?yàn)樗鼈冞€沒有上市出售，這就不被認(rèn)為是創(chuàng)造了生產(chǎn)力……雖然我們現(xiàn)在可能看到比較低的生產(chǎn)力，但在將來我們能看到更高的生產(chǎn)力數(shù)據(jù)?！?/p>

這一點(diǎn)，同樣可以從歷史上找到證據(jù)。

在1890~1920這30年間，除了發(fā)明了電動(dòng)引擎和燈泡外，人們似乎沒有看到大幅度的生產(chǎn)力提升。工廠大多在信息技術(shù)時(shí)代（上世紀(jì)70年代）才用電動(dòng)引擎替換了蒸汽動(dòng)力，但一座工廠的基本結(jié)構(gòu)并沒有發(fā)生變化，這種結(jié)構(gòu)被設(shè)計(jì)成圍繞著一個(gè)大的中央電源運(yùn)轉(zhuǎn)。

事實(shí)上，當(dāng)“小的電源動(dòng)力分布在整個(gè)工廠”這一模式開始流行時(shí)，已經(jīng)過去了20~30年。隨著流水線生成的普及，制度和生產(chǎn)方式也在發(fā)生變化，這反過來卻促成了19世紀(jì)20年代的生產(chǎn)力大發(fā)展與大提升，同時(shí)也充分印證了生產(chǎn)率增長(zhǎng)與通用目的技術(shù)發(fā)展之間滯后效應(yīng)是真實(shí)存在的，更加支持了“生產(chǎn)率悖論”的合理性。

既然國(guó)家整體生產(chǎn)率水平尚且沒有因人工智能而發(fā)生明顯提高，那么人們姑且可以松一口氣：雖然微觀上看，不少領(lǐng)域的工作已經(jīng)可以由人工智能代勞了，但是宏觀上看，大面積的失業(yè)目前還不至于到來。

話說回來，像人工智能這樣的新技術(shù)的確能代替人完成某些任務(wù)，甚至在某些領(lǐng)域完全可以取代人力進(jìn)行智能化工作，但也要看到，這樣的新技術(shù)同樣會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)出的增加、諸多配套產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與新興商業(yè)模式的出現(xiàn)，隨之而來的便是無數(shù)新增的就業(yè)機(jī)會(huì)。新技術(shù)可以把從生產(chǎn)領(lǐng)域替換下來的員工轉(zhuǎn)移到新的互補(bǔ)領(lǐng)域中，通常這對(duì)整個(gè)社會(huì)來講都是有益的。

說白了，長(zhǎng)期來看，人工智能必然會(huì)“吃掉”相當(dāng)一部分就業(yè)崗位，但也會(huì)同時(shí)創(chuàng)造新的就業(yè)崗位，那些因人工智能而失業(yè)的人們，似乎也無需為自己的才能無處安放而過于擔(dān)心。

然而，二三十年后，新增的就業(yè)崗位數(shù)量是否能覆蓋減少的數(shù)量？到那時(shí)，失業(yè)的人們是否能在短時(shí)間內(nèi)快速適應(yīng)角色的轉(zhuǎn)換，并勝任新的工作？新的就業(yè)市場(chǎng)是否會(huì)比今天國(guó)家的就業(yè)形勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)更為激烈，求職更為艱難？

誰(shuí)也說不準(zhǔn)。

4

還沒有結(jié)束。

人工智能給人類帶來的沖擊，就像它的強(qiáng)大一樣超出我們的想象。除了失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)外，還有“三座大山”在等待我們?nèi)ジ愣ǎ?/p>

1. 收入分配

不少研究顯示，伴隨著20世紀(jì)70年代信息社會(huì)的來臨，技術(shù)的飛速發(fā)展引起了收入分配的加速惡化，大量的財(cái)富聚集在越來越少的人手中，而且還有愈演愈烈之勢(shì)。

究其原因在于，各類生產(chǎn)要素的邊際收益水平是不同的，資本與技術(shù)的邊際收益高于勞動(dòng)已是眾所周知。于是，勞動(dòng)工人的收入增速必然會(huì)落后于資本與技術(shù)的擁有者，久而久之，收入分配不公的態(tài)勢(shì)會(huì)越來越明顯。

事實(shí)上，同樣作為新技術(shù)的人工智能，其發(fā)展勢(shì)必也會(huì)面臨這一問題，即大頭的收益只是越來越被少數(shù)的技術(shù)精英攫取，大部分的民眾非但沒有從發(fā)展人工智能之中獲得收入的增長(zhǎng)，還要承受著隨時(shí)可能會(huì)失業(yè)的壓力。倘若這些風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)累積，或許還會(huì)對(duì)社會(huì)長(zhǎng)久穩(wěn)定造成負(fù)面影響。

2. 政治權(quán)威

縱觀歷史，在任何時(shí)代，不管是何種體制、何種性質(zhì)的政權(quán)，其背后權(quán)力實(shí)施的唯一主體都是人類。但是，按照目前人工智能的發(fā)展勢(shì)頭，倘若日后擁有自我意識(shí)和情感的“超級(jí)人工智能”得以崛起，那么“代替人類行使行政權(quán)力”的戲碼便極有可能會(huì)上演，到時(shí)必然會(huì)威脅到人類權(quán)力的權(quán)威性和合法性。因此，當(dāng)未來新的行政權(quán)力出現(xiàn)時(shí)，如何從法律層面清晰地界定不同權(quán)力實(shí)施主體的邊界尤為關(guān)鍵，而最為重要的是如何保證人類行使權(quán)力的正當(dāng)性，以防止機(jī)器威脅到人類的生存。

同時(shí)，人工智能的存在還可能會(huì)顛覆傳統(tǒng)的政府治理模式。毋庸置疑的是，人工智能在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用進(jìn)度要快于政府。當(dāng)商業(yè)領(lǐng)域廣泛使用人工智能，而政府卻未能緊隨其后，那么技術(shù)落差便會(huì)逐日增加，這將對(duì)政府造成巨大壓力。所以，如何基于人工智能技術(shù)便捷政務(wù)流程，優(yōu)化治理模式，是當(dāng)前又一大重點(diǎn)難題。

3. 監(jiān)管與倫理

埃隆?馬斯克曾經(jīng)提出，人工智能有可能會(huì)成為人類文明的最大威脅，呼吁政府快速采取措施，有效監(jiān)管這項(xiàng)技術(shù)。這與霍金的言論多少有些異曲同工之妙。

從目前來看，政府需要對(duì)人工智能加強(qiáng)監(jiān)管的領(lǐng)域主要包括兩方面：

一來，人工智能的大部分算法雖然高效，卻缺乏透明度，且該特性不會(huì)隨著技術(shù)發(fā)展而徹底改變，而這也給責(zé)任認(rèn)定帶來了天然的障礙。于是，以往通過企業(yè)透明披露產(chǎn)品和系統(tǒng)信息以便政府監(jiān)管的做法，在人工智能領(lǐng)域是行不通的。

以自動(dòng)駕駛汽車為例，人工智能系統(tǒng)作為一個(gè)整體完成最終的控制動(dòng)作，一旦發(fā)生人工智能系統(tǒng)的錯(cuò)誤操作，除了明顯的傳感器故障，人們無法清晰定位問題原因，也不會(huì)立即明確該如何調(diào)整系統(tǒng)，更不用說如何有針對(duì)性地提出意見，并判定責(zé)任所在。

二來，人工智能很可能會(huì)在不久的將來挑戰(zhàn)現(xiàn)有的法律體系，沖擊社會(huì)的倫理道德。比如說，機(jī)器傷害了人，應(yīng)該由誰(shuí)來負(fù)責(zé)？當(dāng)機(jī)器人具備自主意識(shí)后，是否會(huì)成為民事主體？到底何為生命？“人”的定義是否會(huì)發(fā)生變化？“人”與“非人”的界限到底在哪里？如何確保人工智能遵循人類的道德與價(jià)值觀，保障人類的基本人權(quán)？

路漫漫其修遠(yuǎn)兮，我們與人工智能的賽跑才剛剛開始。

5

如何完成人工智能技術(shù)攻關(guān)，是對(duì)人類頭腦和意志的要求；而怎樣融洽地與人工智能和睦共處，則是對(duì)人類智慧與靈魂的考驗(yàn)。

好在我們還有時(shí)間，盡管人工智能可能不會(huì)等待我們太久。

參考前文的討論，不妨給自己設(shè)定一個(gè)期限：30年。

30年后的21世紀(jì)中葉，源自人工智能的國(guó)民生產(chǎn)力爆炸式飛躍很可能會(huì)得以應(yīng)驗(yàn)，而關(guān)乎到民生、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政治、倫理的諸多應(yīng)對(duì)措施，大概也該兌現(xiàn)得差不多了。

那時(shí)的人們，一定也會(huì)時(shí)常談起那位輪椅上的物理巨匠，談起他留給世人的關(guān)于人工智能的“遺言”，就像我們今天會(huì)談起愛因斯坦與他的相對(duì)論一樣。“人工智能威脅論”，到底是未雨綢繆還是危言聳聽？相信這個(gè)今天我們無法回答的問題，謎底會(huì)在30年后自行揭開。