对人工智能的误解有多深

防范应提上议事日程。

应用风险。应用风险指的是技术应用导致负面社会后果的可能性。目前人们最担心的是人工智能在某些行业中的普遍应用导致工作岗位的大量减少。应用风险是由技术的应用引起的，因此关键在于对应用的掌控。根据强封闭性准则，人工智能技术在实体经济中的应用往往需要借助于场景改造，而场景改造完全处于人类的控制之下，做多做少取决于相关的产业决策。

管理失误。人工智能是一项新技术，它的应用是一项新事物，社会缺乏管理经验，容易陷入“一管就死，一放就乱”的局面。为此，更需要深入理解人工智能现有成果的技术本质和技术条件，确保监管措施的针对性、有效性。

目前对人工智能存在三种认识误区：

一是人工智能已经无所不能，因此现有人工智能技术可以无条件地应用。根据强封闭性准则，现有人工智能技术远未达到无所不能的程度，应用是有条件的。因此，在产业应用中亟须加强对强封闭性准则的认识，加强场景裁剪和场景改造，避免违反强封闭性准则的盲目应用，而这种盲目目前在国内外都十分普遍，不仅浪费资源，更严重的是干扰了有希望成功的应用。

二是现有人工智能技术不能大规模实际应用，因为现有人工智能技术依赖于人工标注，并不智能。现有人工智能技术并不局限于深度学习，而暴力法和训练法的结合可以避免人工标注，而且符合强封闭性准则的应用场景可以有效地实施数据采集和人工标注。目前一些应用不成功的原因在于违反了强封闭性准则，而不是因为现有人工智能技术不能应用。这个误区往往发生在对人工智能技术有一定了解而认识不到位的情况下。与第一种误区一样，这种误解会严重影响我国人工智能产业应用的进度。

三是在未来20年—30年内，人工智能技术发展将超越某个临界点，之后人工智能将不受人类控制自由发展。根据强封闭性准则和全球人工智能研究现状，这种“奇点说”在技术范围内没有任何科学依据。封闭性准则包含的一些条件，如模型的语义完全性、代表性数据集的有限确定性，通常需要借助于强封闭性准则要求的人工措施的辅助才可以满足。假想未来有可能突破这些限制，与人工智能目前已具备突破这些限制的能力，完全是两回事。即使将来突破了某种限制，还会有新的限制加以约束。这一类说法无形中假定，可以存在脱离具体条件的人工智能技术。这种技术是否可能存在

（编辑：鹤壁站长网）

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