胡泳｜相信人，还是相信机器？——重新思考数字化之九( 六 ) 文章导览不预测未来

所以，理解，还是不理解，绝非可以轻易得出结论，因为我们投入的赌注太太了。正如人类行为的许多方面也无法详细解释一样，也许人工智能也不可能解释它所做的一切。或许这就是智力性质的一个特点：它只有一部分被暴露在理性解释之下。而另外一些是本能的，或潜意识的，或不可捉摸的。
如果是这样，那么在某个阶段，我们可能不得不简单地相信人工智能的判断（这是温伯格所主张的），或者干脆不使用人工智能。相信或者不使用，这种判断将不得不纳入社会智能。正如社会建立在预期行为的契约之上，我们将需要设计和使用人工智能系统来尊重和适应我们的社会规范。如果我们要创造机器人坦克和其他杀人机器，重要的是它们的决策必须与我们的道德判断相一致。
哲学家丹尼尔·丹尼特对可解释性持很审慎的态度。他说：“如果我们要使用这些机器并依赖它们，那么让我们尽可能坚定地掌握它们是如何和为什么给我们答案的。但是，由于可能没有完美的答案，我们应该对人工智能的解释持谨慎态度，就像人类对彼此的解释一样——无论机器看起来多么聪明。而如果它不能比我们更好地解释它在做什么，那么就不要相信它。 ”

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我的看法是，要想达至人工智能诱人的前景，至少需要完成三件事情：第一，打开黑盒子，让AI能够解释自己所做的事情；第二，发现和减轻训练数据及算法中的偏见；第三，为人工智能系统赋予伦理价值。
机器学习的兴起是人类历史上最重大的变革之一，越来越多的机器学习模型将成为我们的知识库，就像现在的图书馆和人类的头脑一样。然而，机器学习模型里没有知识，这将意味着我们需要重新思考知识的性质和用途，甚至重新思考作为能够了解自己世界的生物，我们到底是谁。在这些方面，温伯格的思考给我们带来了更多探询的可能性，尽管远不是全部的答案。
（戴维·温伯格：《混沌：技术、复杂性和互联网的未来》，中信出版集团即出）