1
00:00:05,382 --> 00:00:06,759
華爾街站

2
00:00:06,842 --> 00:00:08,427
華爾街

3
00:00:08,927 --> 00:00:11,930
我身處華爾街，這一切開始的地方

4
00:00:13,724 --> 00:00:17,186
2010年5月6日下午2點45分

5
00:00:17,686 --> 00:00:21,190
有個人坐在他父母位於倫敦的家裡

6
00:00:21,273 --> 00:00:24,985
向紐約證券交易所釋放出一個演算法

7
00:00:25,068 --> 00:00:27,279
售出十億美元股票

8
00:00:28,697 --> 00:00:30,449
他原本打算愚弄股票市場

9
00:00:30,532 --> 00:00:32,659
並在交易完成前取消

10
00:00:33,160 --> 00:00:34,411
但他取消前

11
00:00:34,495 --> 00:00:37,247
世界各地的自動股票交易機器人

12
00:00:37,331 --> 00:00:38,582
也開始拋售

13
00:00:39,041 --> 00:00:42,336
引起連鎖反應，對市場造成嚴重衝擊

14
00:00:44,880 --> 00:00:48,967
道瓊平均工業指數
在15分鐘內下跌1000點

15
00:00:49,051 --> 00:00:52,513
這幾乎是導致當年大蕭條的跌幅

16
00:00:52,596 --> 00:00:55,307
–到底怎麼回事？
–我不知道

17
00:00:55,390 --> 00:00:56,642
市場在恐慌

18
00:00:57,267 --> 00:00:59,645
取消郵輪旅行，把孩子轉到公立學校

19
00:01:00,938 --> 00:01:02,481
各位，這是閃電崩盤

20
00:01:05,359 --> 00:01:08,111
36分鐘後市場反彈

21
00:01:08,195 --> 00:01:11,615
但2010年的閃電崩盤

22
00:01:11,698 --> 00:01:15,994
是人類第一次得以窺見可怕的未來

23
00:01:16,078 --> 00:01:19,164
人工智慧將如何接管我們的金融系統

24
00:01:20,707 --> 00:01:22,167
你應該看看它如今的發展

25
00:01:24,086 --> 00:01:26,922
因此我來到印度採野生蜂蜜

26
00:01:27,631 --> 00:01:28,966
我們稍後再繼續這個故事

27
00:01:29,341 --> 00:01:31,885
要明白人工智慧和這個地方有何關聯

28
00:01:31,969 --> 00:01:34,429
你首先要明白什麼是人工智慧

29
00:01:34,513 --> 00:01:36,431
如果你以為你已經知道了
我很肯定你錯了

30
00:01:37,850 --> 00:01:41,436
不管你喜不喜歡
我們都被金錢連繫起來

31
00:01:41,937 --> 00:01:45,315
我是凱爾潘，我將要探索

32
00:01:45,691 --> 00:01:48,068
全球經濟這隻龐然巨獸

33
00:01:48,151 --> 00:01:49,403
全球經濟巨獸

34
00:01:52,322 --> 00:01:54,199
那麼到底什麼是人工智慧？

35
00:01:54,283 --> 00:01:55,409
舊金山

36
00:01:55,492 --> 00:01:58,579
我先到舊金山來弄明白它不是什麼

37
00:01:58,662 --> 00:02:01,874
基本上就是所有科幻小說所敘述的

38
00:02:02,541 --> 00:02:03,542
尤其是…

39
00:02:03,959 --> 00:02:07,004
巨型機器人！

40
00:02:27,107 --> 00:02:28,442
天啊！

41
00:02:30,485 --> 00:02:32,112
我身邊的是茱莉亞博斯曼

42
00:02:32,237 --> 00:02:36,575
她供職於世界經濟論壇的人工智慧委員會

43
00:02:36,658 --> 00:02:40,329
建議世界各地的領袖
如何利用人工智慧的潛力

44
00:02:40,829 --> 00:02:44,499
這個職位帶來的好處
比觀看機器人摧毀汽車更棒

45
00:02:44,583 --> 00:02:47,586
比如和加拿大除了德瑞克以外
最性感的人自拍

46
00:02:47,669 --> 00:02:48,754
有人在自拍
加拿大總理賈斯汀杜魯多

47
00:02:53,467 --> 00:02:55,385
現在你要怎麼回家？

48
00:02:55,469 --> 00:02:56,803
我想它還是開得動

49
00:03:01,016 --> 00:03:03,018
我們在一個叫MegaBots的公司見面

50
00:03:03,101 --> 00:03:05,854
他們專門製造巨型機器人
和其他機器人打架

51
00:03:07,814 --> 00:03:10,275
就像宅男版的中世紀餐館劇院

52
00:03:13,779 --> 00:03:14,905
據茱莉亞所說

53
00:03:14,988 --> 00:03:17,658
這些機器人不是過時的主題樂園擺設

54
00:03:18,283 --> 00:03:22,412
它們是科技恐龍，因為一個重要分別

55
00:03:24,289 --> 00:03:25,582
在這些機器人裡，我們就是大腦

56
00:03:25,666 --> 00:03:27,626
但人工智慧是人工的大腦

57
00:03:27,709 --> 00:03:28,752
世界經濟論壇人工智慧專家
茱莉亞博斯曼

58
00:03:28,835 --> 00:03:29,711
有意思，妳能詳細解釋一下嗎？

59
00:03:29,795 --> 00:03:32,506
我們現在製造的電腦

60
00:03:32,589 --> 00:03:34,132
能自己學習

61
00:03:34,591 --> 00:03:37,010
它們甚至不需要身體

62
00:03:37,344 --> 00:03:40,055
我們製造的很多人工智慧

63
00:03:40,138 --> 00:03:41,765
都住在龐大的數據中心裡

64
00:03:42,057 --> 00:03:46,645
如果面對著一個13歲的孩子

65
00:03:46,728 --> 00:03:48,146
妳會如何解釋人工智慧？

66
00:03:48,230 --> 00:03:50,691
我想我可以大概解釋為

67
00:03:50,774 --> 00:03:54,945
人工智慧叫機器做事情

68
00:03:55,028 --> 00:03:58,156
而我們不必寫程式叫它們這樣做

69
00:03:58,240 --> 00:03:59,616
傳統的撰寫程式

70
00:03:59,700 --> 00:04:02,744
你有一系列的規則和演算法

71
00:04:02,828 --> 00:04:04,413
你知道如果有這個，就會有那個

72
00:04:04,496 --> 00:04:07,165
全部是由撰寫程序的人設計好

73
00:04:07,249 --> 00:04:09,501
以看醫學文獻為例

74
00:04:09,584 --> 00:04:12,004
一個資料庫有數百萬篇文章

75
00:04:12,087 --> 00:04:14,923
沒有醫生可以讀完全部研究論文

76
00:04:15,048 --> 00:04:17,676
以瞭解行業的最新發展，但機器可以

77
00:04:17,759 --> 00:04:20,220
那麼你可以想像
機器可以想出新的主意

78
00:04:20,303 --> 00:04:21,596
來解決問題或發現新的藥物

79
00:04:21,680 --> 00:04:24,766
來治癒疾病

80
00:04:24,850 --> 00:04:25,976
哇

81
00:04:26,059 --> 00:04:28,395
在人工智慧領域

82
00:04:28,478 --> 00:04:30,856
如今有一項發展令人非常振奮

83
00:04:30,939 --> 00:04:32,065
那就是深度學習

84
00:04:32,149 --> 00:04:33,608
什麼是深度學習？

85
00:04:33,692 --> 00:04:36,069
深度學習是當我們有了

86
00:04:36,153 --> 00:04:39,072
數個深層次的神經中樞網絡

87
00:04:39,156 --> 00:04:42,242
類似於我們人腦的結構

88
00:04:42,325 --> 00:04:45,579
在我們的腦子裡，神經元彼此連結

89
00:04:45,662 --> 00:04:46,788
並交換資訊

90
00:04:46,830 --> 00:04:50,751
我們想到一個方法
在機器裡模擬這個結構

91
00:04:50,834 --> 00:04:54,546
我們輸入平衡而且公正的數據

92
00:04:54,629 --> 00:04:56,214
來讓它學習

93
00:04:56,548 --> 00:04:59,009
以辨認圖像為例，我們告訴它們

94
00:04:59,092 --> 00:05:01,511
這些圖像是貓，這些圖像是狗

95
00:05:01,595 --> 00:05:03,972
它們就開始分析這些圖像

96
00:05:04,056 --> 00:05:06,349
從而自己學會如何辨認它們

97
00:05:06,433 --> 00:05:10,187
我們不必撰寫所有的程序

98
00:05:10,228 --> 00:05:11,229
有意思

99
00:05:11,313 --> 00:05:14,107
還有一種不是深層學習的機器學習方法

100
00:05:14,858 --> 00:05:16,985
它們是進化演算法

101
00:05:17,069 --> 00:05:19,863
我們基本上利用了進化論的原理

102
00:05:19,946 --> 00:05:24,242
讓機器嘗試不同的程序

103
00:05:24,743 --> 00:05:27,329
看哪種最好

104
00:05:27,412 --> 00:05:31,291
效果最好的會進入下一代

105
00:05:31,374 --> 00:05:34,336
就像生物進化，我們的原則是

106
00:05:34,419 --> 00:05:37,172
最好的程序才能生存

107
00:05:37,255 --> 00:05:38,381
哇，好吧

108
00:05:38,465 --> 00:05:40,550
既然那些是進化演算法

109
00:05:40,926 --> 00:05:44,346
探索人工智慧會帶來什麼經濟利益？

110
00:05:44,429 --> 00:05:47,724
它一定有潛力會對經濟造成深遠影響

111
00:05:47,808 --> 00:05:50,393
是的，我想它會徹底改變經濟格局

112
00:05:50,477 --> 00:05:53,313
我們談論的是一場新的工業革命

113
00:05:53,396 --> 00:05:54,231
有意思

114
00:05:54,314 --> 00:05:55,774
這被稱為人類最後的發明

115
00:05:55,857 --> 00:05:58,944
因為一旦我們有了
比我們更聰明的人工大腦

116
00:05:59,027 --> 00:06:00,779
它可以為我們發明更多東西

117
00:06:00,862 --> 00:06:03,865
這被稱為最後的發明
因為它會殺死我們全部人？

118
00:06:04,950 --> 00:06:06,118
但願不會

119
00:06:08,829 --> 00:06:12,207
很多人都擔心人工智慧變得太聰明

120
00:06:12,290 --> 00:06:15,001
會把我們全部殺死，但不要擔心

121
00:06:15,085 --> 00:06:19,047
人工智慧之所以如此聰明
其中一個原因是因為它非常蠢

122
00:06:19,464 --> 00:06:20,549
過來，人工智慧

123
00:06:21,299 --> 00:06:24,302
假設你叫人工智慧用進化演算法來尋找

124
00:06:24,386 --> 00:06:26,179
最好的蛋糕食譜

125
00:06:27,973 --> 00:06:30,517
人工智慧不會思考哪種方法最好

126
00:06:30,600 --> 00:06:33,520
它會進行數十億次的嘗試

127
00:06:33,603 --> 00:06:37,482
用遍廚房裡的所有原料
用最愚蠢的方法來料理

128
00:06:38,441 --> 00:06:40,652
當然大部分都註定了失敗

129
00:06:42,320 --> 00:06:43,613
這個必定失敗

130
00:06:44,447 --> 00:06:45,657
不錯的嘗試，白癡

131
00:06:46,616 --> 00:06:50,162
失敗不會傷害人工智慧的感情
因為它沒有感情

132
00:06:50,745 --> 00:06:53,123
進化演算法最好的部分是

133
00:06:53,206 --> 00:06:56,293
在試遍所有似乎愚不可及的方法後

134
00:06:56,376 --> 00:06:58,044
它可能會發現一個

135
00:06:58,128 --> 00:07:01,464
沒有理性的人類能想出的料理方法

136
00:07:01,548 --> 00:07:04,176
比如做出一個超棒的素食蛋糕

137
00:07:04,259 --> 00:07:05,302
我做了一個蛋糕

138
00:07:06,178 --> 00:07:07,554
做得好，人工智慧

139
00:07:07,637 --> 00:07:09,097
它大部分是腰果

140
00:07:09,931 --> 00:07:13,143
你會想到用腰果嗎？當然不會！

141
00:07:13,226 --> 00:07:16,521
因為那很蠢，人工智慧願意去做

142
00:07:16,605 --> 00:07:18,190
因此你不必這樣做

143
00:07:18,273 --> 00:07:21,067
這個白癡會進化成某個聰明的東西

144
00:07:21,151 --> 00:07:23,653
統治世界並殺死所有人類嗎？

145
00:07:24,196 --> 00:07:25,280
很難講

146
00:07:25,363 --> 00:07:26,740
我在學習發射密碼

147
00:07:27,657 --> 00:07:28,992
但與此同時

148
00:07:29,993 --> 00:07:31,077
吃些蛋糕吧

149
00:07:35,165 --> 00:07:36,541
雖然我仍擔心

150
00:07:36,625 --> 00:07:39,461
人工智慧會造成而不是解決更多問題

151
00:07:41,004 --> 00:07:43,757
專家們同意，它會提高

152
00:07:43,840 --> 00:07:47,636
諸如醫療、運輸和金融等領域的效率

153
00:07:47,719 --> 00:07:51,848
在2030年前使全球生產總值
增加15.7兆美元

154
00:07:52,474 --> 00:07:56,478
這比如今中國和印度
加起來的生產總值還要多

155
00:07:56,561 --> 00:07:58,480
紐約市

156
00:07:59,898 --> 00:08:02,275
那麼人工智慧到底有多重要？

157
00:08:02,943 --> 00:08:06,404
在我看來，它是人類歷史上
最重要的三件事之一

158
00:08:06,488 --> 00:08:07,697
人類歷史上？

159
00:08:07,781 --> 00:08:08,990
絕對是人類歷史上

160
00:08:09,616 --> 00:08:11,368
在我身邊的是安德魯麥克菲

161
00:08:11,451 --> 00:08:15,664
對於新科技如何改變經濟
乃至於整個人類社會

162
00:08:15,747 --> 00:08:19,542
他是世界一流的專家

163
00:08:20,460 --> 00:08:22,212
假如你要製作人類歷史的圖表

164
00:08:22,295 --> 00:08:24,214
你會發現有好幾千年

165
00:08:24,297 --> 00:08:26,258
完全沒有發生任何事
我們只是一成不變地活著

166
00:08:26,341 --> 00:08:28,093
麻省理工學院數位經濟學院
聯合主管–安德魯麥克菲

167
00:08:28,176 --> 00:08:30,845
幾乎跟死了沒差別

168
00:08:30,929 --> 00:08:32,514
突然到了某個時候

169
00:08:32,597 --> 00:08:34,933
不管你從哪個方面來看
人類歷史的圖表

170
00:08:35,016 --> 00:08:38,144
從一條沉悶的水平線
變成一條陡峭的垂直線

171
00:08:38,228 --> 00:08:39,771
幾乎就是一眨眼的工夫

172
00:08:39,854 --> 00:08:41,481
這發生在1800年前後

173
00:08:41,564 --> 00:08:45,443
首先是因為蒸汽動力，第二是電力

174
00:08:47,821 --> 00:08:50,782
電力的貢獻顯而易見，對吧？

175
00:08:50,865 --> 00:08:53,827
它給了我們電車、地鐵

176
00:08:53,910 --> 00:08:57,080
不太明顯的就是
把水平的城市變成了垂直式

177
00:08:57,163 --> 00:08:58,373
–因為電力？
–絕對是

178
00:08:58,456 --> 00:08:59,749
–你需要電梯
–電梯，好吧

179
00:08:59,833 --> 00:09:01,543
沒有電梯就不會有垂直式的城市

180
00:09:01,626 --> 00:09:03,878
你不能每天爬上80層樓梯

181
00:09:03,962 --> 00:09:06,506
這兩項工業革命，首先是蒸汽

182
00:09:06,589 --> 00:09:09,259
然後是電力加上內燃機

183
00:09:09,342 --> 00:09:11,011
徹底改變了人類歷史

184
00:09:11,094 --> 00:09:12,804
–這是毫無疑問的
–當然

185
00:09:12,887 --> 00:09:15,974
這些科技使我們克服了

186
00:09:16,057 --> 00:09:17,100
體力限制

187
00:09:17,183 --> 00:09:20,562
至於人工智慧將會使我們克服

188
00:09:20,645 --> 00:09:22,564
我們個人腦力的限制

189
00:09:22,647 --> 00:09:24,607
危險，高壓電

190
00:09:24,691 --> 00:09:26,484
我們面對著一些很棘手的挑戰

191
00:09:26,568 --> 00:09:28,236
非常棘手的挑戰

192
00:09:28,320 --> 00:09:29,696
我們要治癒癌症

193
00:09:29,779 --> 00:09:31,406
我們要為更多人提供食物

194
00:09:31,489 --> 00:09:33,950
我們要在21世紀停止給地球加溫

195
00:09:34,034 --> 00:09:36,328
這些都是非常複雜的問題

196
00:09:36,411 --> 00:09:38,747
我們的大腦承受不了那種複雜度

197
00:09:38,830 --> 00:09:41,708
我們利用科學和累積的知識來應對

198
00:09:41,791 --> 00:09:44,044
但這些問題實在太複雜了

199
00:09:44,127 --> 00:09:45,420
我對人工智慧的看法是

200
00:09:45,503 --> 00:09:48,506
這就像我們有了
一位非常強大的新同事

201
00:09:48,590 --> 00:09:51,676
協助我們解決這些極端複雜的問題

202
00:09:51,760 --> 00:09:54,637
因為這些新科技最擅長的是

203
00:09:54,721 --> 00:09:59,684
在龐大數據中找出隱藏的模式

204
00:09:59,768 --> 00:10:01,603
而你我都無法消化這些數據

205
00:10:01,686 --> 00:10:03,897
我近期聽到的一個最瘋狂的例子

206
00:10:03,980 --> 00:10:05,106
是金融方面的

207
00:10:05,190 --> 00:10:07,650
人們稱之為機器人顧問

208
00:10:07,734 --> 00:10:09,361
它們只是一個演算法

209
00:10:09,444 --> 00:10:11,696
會把你的投資組合放在一起

210
00:10:11,780 --> 00:10:13,031
如今

211
00:10:13,114 --> 00:10:15,325
你要有一定數額的財富

212
00:10:15,408 --> 00:10:18,745
才會去找理財規劃師或者顧問

213
00:10:18,828 --> 00:10:20,872
–對
–是的，這種情況很快會改變

214
00:10:20,955 --> 00:10:25,210
有了機器人顧問，那些不太有錢的人

215
00:10:25,293 --> 00:10:28,963
也可以用上最強大、最尖端的工具

216
00:10:29,047 --> 00:10:31,299
以改善他們的財務狀況

217
00:10:31,383 --> 00:10:34,302
這很令人興奮
尤其因為似乎總是有人

218
00:10:34,386 --> 00:10:37,555
會用這些東西去幹壞事

219
00:10:37,639 --> 00:10:40,225
我不是說這沒什麼可擔心的

220
00:10:40,308 --> 00:10:42,852
我們知道，過去的工業革命

221
00:10:42,936 --> 00:10:44,687
都帶來了一些負面後果

222
00:10:44,771 --> 00:10:49,150
我們把工業科技用在戰爭上

223
00:10:49,234 --> 00:10:52,529
我們使環境受到極大污染

224
00:10:52,612 --> 00:10:54,364
我們犯了一些很嚴重的錯誤

225
00:10:54,447 --> 00:10:57,951
比如大規模使用童工
這都是工業革命造成的

226
00:10:58,034 --> 00:11:01,079
因此這並非完美，不是在所有方面

227
00:11:01,162 --> 00:11:03,748
這次也會發生同樣的事情

228
00:11:04,249 --> 00:11:05,291
該死

229
00:11:06,918 --> 00:11:08,586
現在麥克菲讓我思考

230
00:11:08,670 --> 00:11:10,547
如果歷史重蹈覆轍

231
00:11:10,630 --> 00:11:13,591
人工智慧以錯誤的方式重塑社會呢？

232
00:11:14,467 --> 00:11:18,430
比如環境污染和童工問題？

233
00:11:18,513 --> 00:11:19,848
倫敦

234
00:11:19,931 --> 00:11:21,891
還有隨著強大的新科技發展

235
00:11:21,975 --> 00:11:24,227
帶來的道德和倫理問題？

236
00:11:24,936 --> 00:11:27,647
參觀倫敦的國家計算博物館

237
00:11:27,730 --> 00:11:31,109
你看到很多機器
發明的初衷是造福社會

238
00:11:31,192 --> 00:11:35,572
比如這台兩噸重的哈維爾德卡特倫
在1950年代被造出來

239
00:11:35,655 --> 00:11:38,908
為英國的科學研究計畫進行計算

240
00:11:39,242 --> 00:11:41,161
如果落入錯誤的人之手
沒人知道

241
00:11:41,244 --> 00:11:43,163
一項新科技會被如何使用

242
00:11:43,746 --> 00:11:45,707
你能在這台電腦上看色情影片嗎？

243
00:11:46,040 --> 00:11:49,752
我想你可以打開它
看非常低解析度的色情影片

244
00:11:50,712 --> 00:11:51,754
電腦程式設計師–艾倫祖克尼

245
00:11:51,838 --> 00:11:54,507
這位是程式設計師艾倫祖克尼

246
00:11:54,591 --> 00:11:57,177
他在倫敦的金匠學院教書

247
00:11:57,719 --> 00:12:00,722
他利用科技協助創造出
一些革命性的發明

248
00:12:00,805 --> 00:12:04,058
比如讓行動不便的人使用的遊戲控制器

249
00:12:05,477 --> 00:12:07,937
他說科技歷史上

250
00:12:08,021 --> 00:12:10,190
最大的道德困境即將出現

251
00:12:10,273 --> 00:12:14,360
當人工智慧開始模擬各種人類的行為

252
00:12:14,444 --> 00:12:16,404
它可以冒充人類

253
00:12:17,113 --> 00:12:18,615
這是什麼？

254
00:12:18,948 --> 00:12:21,826
這基本上就是最早期的電腦之一

255
00:12:21,910 --> 00:12:24,829
由艾倫圖靈和他的同事建造

256
00:12:24,913 --> 00:12:28,124
這台機器是第一台能破譯納粹設計的

257
00:12:28,208 --> 00:12:30,710
恩尼格瑪密碼的電腦

258
00:12:32,587 --> 00:12:35,381
艾倫圖靈是現代計算機科學之父

259
00:12:35,465 --> 00:12:38,927
當他沒有忙著協助同盟國
通過破譯納粹密碼贏取戰爭

260
00:12:39,010 --> 00:12:42,555
他研究出被他稱為“圖靈測試”的試驗

261
00:12:43,598 --> 00:12:46,643
我們如何分辨人和機器？

262
00:12:46,726 --> 00:12:49,854
如果我們分辨不出來

263
00:12:49,938 --> 00:12:53,066
那台機器便通過了“模仿遊戲”

264
00:12:53,149 --> 00:12:56,569
機器試圖模仿人類的行為

265
00:12:56,653 --> 00:12:59,072
這就是圖靈測試

266
00:12:59,155 --> 00:13:02,659
這是其中一台
我們假設曾用作測試的機器

267
00:13:02,742 --> 00:13:03,868
要進行圖靈測試

268
00:13:03,952 --> 00:13:06,579
人類會向機器輸入問題

269
00:13:07,080 --> 00:13:08,831
一位旁觀者會評估

270
00:13:08,915 --> 00:13:11,501
答案是來自人類

271
00:13:11,584 --> 00:13:13,461
還是機器在模仿人類

272
00:13:14,379 --> 00:13:15,630
你幾歲？

273
00:13:17,924 --> 00:13:20,134
–有了
–它知道它幾歲

274
00:13:20,218 --> 00:13:22,011
“我生於1912年

275
00:13:22,095 --> 00:13:24,389
“因此我105歲了”

276
00:13:27,642 --> 00:13:30,979
在圖靈那個年代
你很容易分辨出電腦的答案

277
00:13:31,271 --> 00:13:34,357
但今天，人工智慧可以學習人類行為

278
00:13:34,440 --> 00:13:36,693
並使自己變得像我們

279
00:13:37,485 --> 00:13:39,654
你能看出這個…

280
00:13:39,988 --> 00:13:43,199
通常我會以一個數據科技的笑話
開始這番評論

281
00:13:43,700 --> 00:13:46,744
但我的員工想出來的一半東西
都低於平均水準

282
00:13:46,828 --> 00:13:47,912
…和這個的分別嗎？

283
00:13:47,996 --> 00:13:50,415
我們的敵人可以使它
看起來像任何人在任何時間

284
00:13:50,498 --> 00:13:51,833
說任何內容

285
00:13:52,208 --> 00:13:55,503
第二個其實是BuzzFeed
和演員喬登皮爾

286
00:13:55,587 --> 00:13:57,338
共同創造的

287
00:13:57,839 --> 00:14:02,760
這使很多人擔心人工智慧式的假新聞

288
00:14:02,844 --> 00:14:04,929
日後我們要更加謹慎

289
00:14:05,013 --> 00:14:06,639
不能輕易相信網路上的東西

290
00:14:06,723 --> 00:14:09,058
人工智慧學習皮爾的面部動作

291
00:14:09,142 --> 00:14:13,062
把它們結合起來
重現在歐巴馬的臉上

292
00:14:13,146 --> 00:14:15,690
創造出被稱為“深偽”的混合體

293
00:14:15,773 --> 00:14:17,984
你也許看過一些類似的東西

294
00:14:18,067 --> 00:14:21,404
比如在Snapchat上
有一個讓我們換臉的濾光鏡

295
00:14:21,487 --> 00:14:25,325
分別在於，濾鏡的技術很簡單

296
00:14:25,408 --> 00:14:28,953
但深偽背後的技術依靠的是人工智慧

297
00:14:29,037 --> 00:14:31,289
它來自一種叫做“深層學習”的東西

298
00:14:31,706 --> 00:14:35,126
人工神經中樞網絡提取出面部表情

299
00:14:35,209 --> 00:14:37,754
它利用這表情重新創造你的臉

300
00:14:37,837 --> 00:14:41,466
因此我們可以得到逼真的效果

301
00:14:42,508 --> 00:14:45,720
艾倫在網路上教人們如何製作深偽

302
00:14:45,803 --> 00:14:48,056
他深信這項科技

303
00:14:48,139 --> 00:14:50,767
應該不受限制、自由發展

304
00:14:50,850 --> 00:14:53,853
即使它有可能引發第三次世界大戰

305
00:14:53,936 --> 00:14:55,104
比利時社會主義黨轉發
“深偽”川普影片

306
00:14:55,188 --> 00:14:57,273
讀者怎麼知道

307
00:14:57,357 --> 00:14:59,692
什麼是真實的，什麼不是？

308
00:14:59,776 --> 00:15:02,695
作為讀者，當你看到一則新聞

309
00:15:02,779 --> 00:15:05,740
不管它是一篇文章
一段影片還是一幅畫

310
00:15:05,823 --> 00:15:08,076
你看到的任何東西
都是由某個人所創作的

311
00:15:08,201 --> 00:15:09,577
“我看到的東西講述了什麼？

312
00:15:09,827 --> 00:15:11,287
“這段影片想表達什麼？”

313
00:15:11,371 --> 00:15:13,581
那麼，我可以看到…

314
00:15:13,665 --> 00:15:14,624
危險

315
00:15:14,707 --> 00:15:17,168
危險還有對它的好奇

316
00:15:17,251 --> 00:15:19,420
這真的對人有好處嗎？

317
00:15:19,504 --> 00:15:21,923
因為我想你已經和那些

318
00:15:22,006 --> 00:15:25,885
期待利用這項科技
促進經濟發展的人談過了

319
00:15:25,968 --> 00:15:29,097
這會對經濟造成什麼實際影響？

320
00:15:29,180 --> 00:15:32,308
我想首先從這項科技得到好處的

321
00:15:32,392 --> 00:15:33,685
會是電影業

322
00:15:33,768 --> 00:15:36,813
因為它可以換臉

323
00:15:36,896 --> 00:15:40,024
我們幾十年來都想在電影裡這樣做

324
00:15:40,108 --> 00:15:42,527
通常我們利用化妝和面具

325
00:15:42,610 --> 00:15:43,736
有時候我們用電腦成像

326
00:15:43,820 --> 00:15:46,489
作為一個演員和曾經從政的人

327
00:15:46,572 --> 00:15:48,616
我覺得這很嚇人

328
00:15:48,700 --> 00:15:50,201
–但我完全理解
–應該如此

329
00:15:51,285 --> 00:15:53,705
BuzzFeed的深偽使大眾意識到

330
00:15:53,788 --> 00:15:55,039
我們是多麼脆弱

331
00:15:55,873 --> 00:15:59,585
尤其是總統一開口
就能影響市場的時候

332
00:15:59,669 --> 00:16:02,714
手段高明的深偽作品
可以使全球經濟崩潰

333
00:16:02,797 --> 00:16:04,674
速度比閃電崩盤更快

334
00:16:04,757 --> 00:16:08,469
並讓你的個人退休帳戶消失
這只需假的歐巴馬說一句

335
00:16:08,553 --> 00:16:09,554
小心點，賤人們

336
00:16:10,638 --> 00:16:13,057
這一切聽起來有點像科幻小說嗎？

337
00:16:13,141 --> 00:16:14,726
甚至有點嚇人？

338
00:16:15,309 --> 00:16:18,271
如果人工智慧變得足夠強大
知道我們如何行動

339
00:16:18,354 --> 00:16:20,022
如何交談和思考

340
00:16:20,106 --> 00:16:22,316
也許會變得跟人類難以區分

341
00:16:22,400 --> 00:16:23,818
你知道什麼？無所不知

342
00:16:24,610 --> 00:16:26,779
如果人工智慧有了自己的意念

343
00:16:26,863 --> 00:16:29,782
它可能對我們產生強烈的意見

344
00:16:29,866 --> 00:16:30,908
去你的–小心點！

345
00:16:30,992 --> 00:16:33,119
而且不一定是正面的

346
00:16:35,455 --> 00:16:36,664
理論物理學家–史蒂芬霍金

347
00:16:36,748 --> 00:16:39,292
未來人工智慧會發展出自己的意志

348
00:16:39,375 --> 00:16:42,003
和我們的意志相衝突

349
00:16:42,086 --> 00:16:44,422
強大的人工智慧興起

350
00:16:44,505 --> 00:16:48,801
可能是發生在人類身上
最好也可能是最壞的事

351
00:16:49,260 --> 00:16:50,136
太空探索技術公司執行長
伊隆馬斯克

352
00:16:50,219 --> 00:16:53,181
我試著勸人們放慢發展人工智慧

353
00:16:54,056 --> 00:16:55,224
要管理人工智慧

354
00:16:55,308 --> 00:16:56,809
然而徒勞無功，我努力了好幾年

355
00:16:56,893 --> 00:16:58,561
沒人要聽

356
00:16:58,644 --> 00:17:00,980
在一部機器人控制一切的電影

357
00:17:01,063 --> 00:17:02,607
你把我嚇到了

358
00:17:05,818 --> 00:17:09,030
人工智慧導致末日到來
這個威脅到底有多真實？

359
00:17:09,113 --> 00:17:10,782
牛津

360
00:17:10,865 --> 00:17:12,408
英國

361
00:17:12,742 --> 00:17:15,077
為了找到答案，我要去問一個人

362
00:17:15,161 --> 00:17:18,164
他的研究一開始就把所有人嚇壞了

363
00:17:18,831 --> 00:17:21,083
我很興奮能和你交談，因為…

364
00:17:21,167 --> 00:17:23,628
出於很多理由

365
00:17:23,711 --> 00:17:26,839
我們在探索人工智慧

366
00:17:26,923 --> 00:17:29,258
想知道它到底是什麼
它朝著什麼方向發展

367
00:17:29,342 --> 00:17:34,680
你影響了像伊隆馬斯克
和比爾蓋茨這樣的人物

368
00:17:37,016 --> 00:17:40,853
這是很驚人的影響力

369
00:17:42,021 --> 00:17:45,691
我在牛津大學
和尼克博斯特朗姆博士見面

370
00:17:45,775 --> 00:17:48,986
既然他不會自吹自擂，我來代勞

371
00:17:51,489 --> 00:17:55,201
在機器超級智慧
以及關乎人類存亡的風險方面

372
00:17:55,284 --> 00:17:59,205
他是首屈一指的專家
還是幾本很棒的沙灘讀物的作者

373
00:17:59,705 --> 00:18:00,957
我有幸能和他見面

374
00:18:01,040 --> 00:18:03,584
因為尼克忙著做他的深度思考

375
00:18:03,668 --> 00:18:05,419
他每個月只出來一小時

376
00:18:05,503 --> 00:18:07,338
回答關於他的研究的問題

377
00:18:10,925 --> 00:18:14,262
很多關於人工智慧的討論

378
00:18:14,345 --> 00:18:17,014
都是關於機器人會接管地球

379
00:18:17,098 --> 00:18:18,850
這會是人類社會的終結嗎？

380
00:18:18,933 --> 00:18:21,310
我很好奇
如果事情沒有得到妥善處理

381
00:18:21,394 --> 00:18:24,564
人工智慧有沒有可能會危及人類社會

382
00:18:24,647 --> 00:18:28,484
甚至徹底消滅人類？

383
00:18:28,568 --> 00:18:29,902
從長遠來看

384
00:18:29,986 --> 00:18:33,114
如果我們思考，當人工智慧全面發展

385
00:18:33,197 --> 00:18:36,951
並能複製使我們成為人類的通用智慧

386
00:18:37,034 --> 00:18:38,828
那麼是的

387
00:18:38,911 --> 00:18:42,748
但我認為在那種情況下
有其他更大的風險

388
00:18:42,832 --> 00:18:44,125
包括影響人類存亡的風險

389
00:18:45,585 --> 00:18:48,421
你想想無人駕駛車這樣的東西

390
00:18:48,504 --> 00:18:49,797
無人駕駛車撞死行人

391
00:18:49,881 --> 00:18:51,549
它可以撞倒一位行人

392
00:18:51,632 --> 00:18:53,342
還有隱私問題

393
00:18:53,426 --> 00:18:56,095
自動武器用在軍事方面

394
00:18:57,847 --> 00:18:59,307
這些憂慮都確實存在

395
00:18:59,390 --> 00:19:02,184
然而到了某個時候，人們會問

396
00:19:02,268 --> 00:19:04,687
我們如何影響我們創造的數位思想

397
00:19:04,770 --> 00:19:09,066
它們也許會發展出某種道德立場

398
00:19:09,525 --> 00:19:11,152
展望未來

399
00:19:11,235 --> 00:19:15,031
如果你思考人類的終極命運

400
00:19:15,114 --> 00:19:18,534
未來可能受到機器智慧的統治

401
00:19:18,618 --> 00:19:21,996
人類很有可能會滅亡

402
00:19:23,414 --> 00:19:26,250
那些強大的力量帶有風險

403
00:19:26,834 --> 00:19:30,755
可能出於意外，也可能是蓄意濫用

404
00:19:30,838 --> 00:19:33,466
造成極大破壞

405
00:19:35,885 --> 00:19:37,595
我想這的確有可能

406
00:19:37,678 --> 00:19:39,305
如果我們思考長遠的未來

407
00:19:39,388 --> 00:19:41,182
結果可能非常好

408
00:19:41,265 --> 00:19:43,726
或者非常糟糕

409
00:19:46,354 --> 00:19:48,731
這些可能性聽起來的確很可怕

410
00:19:49,732 --> 00:19:51,609
但在所有的可能性裡頭

411
00:19:51,692 --> 00:19:55,821
尼克相信人工智慧
最有可能導致的末日

412
00:19:55,905 --> 00:19:57,114
是經濟上的

413
00:19:57,198 --> 00:19:59,450
你想想，科技從整體而言

414
00:19:59,533 --> 00:20:02,828
就是用更少換取更多

415
00:20:02,912 --> 00:20:06,123
我們投入更少努力，完成更多目標

416
00:20:06,207 --> 00:20:07,750
這樣的話，目標就是

417
00:20:07,833 --> 00:20:09,418
全民失業，對吧？

418
00:20:10,294 --> 00:20:12,380
可以用機器和科技

419
00:20:12,463 --> 00:20:15,341
完成所有事情，我們就不必工作了

420
00:20:15,424 --> 00:20:17,301
我想這是我們想要的終極目標

421
00:20:17,385 --> 00:20:19,553
不是我們需要預防的可怕結果

422
00:20:19,637 --> 00:20:20,680
這是我們想實現的目標

423
00:20:20,763 --> 00:20:22,932
為了實現這個烏托邦

424
00:20:23,015 --> 00:20:25,601
我們必須克服

425
00:20:25,685 --> 00:20:27,061
幾大挑戰

426
00:20:28,187 --> 00:20:30,815
首先這是一個經濟問題

427
00:20:30,898 --> 00:20:33,567
人們需要工作的
其中一個原因是他們需要收入

428
00:20:33,651 --> 00:20:35,653
如果你可以解決這個經濟問題

429
00:20:35,736 --> 00:20:37,571
接下來還有第二個大挑戰

430
00:20:37,655 --> 00:20:41,409
對很多人而言，這關乎尊嚴

431
00:20:41,492 --> 00:20:43,786
很多人傾向於通過養家活口

432
00:20:43,869 --> 00:20:47,081
或者貢獻社會，找到自身的價值

433
00:20:47,164 --> 00:20:49,583
但如果機器做什麼都比你好

434
00:20:49,667 --> 00:20:53,796
你就沒有機會做出貢獻了，對吧？

435
00:20:53,879 --> 00:20:58,175
到了那個時候
你就要從根本上重新思考文化

436
00:20:59,176 --> 00:21:01,095
一個沒有人工作的世界

437
00:21:01,178 --> 00:21:02,930
聽起來不太糟

438
00:21:05,057 --> 00:21:06,267
我可以想像

439
00:21:09,854 --> 00:21:11,313
和朋友一起玩樂

440
00:21:11,814 --> 00:21:14,942
充分發揮我作為人類的潛力

441
00:21:15,026 --> 00:21:19,321
不必調整熱水浴缸的溫度
因為它知道我要什麼溫度

442
00:21:20,114 --> 00:21:23,409
問題是，歷史證明沒有這樣的好事

443
00:21:23,492 --> 00:21:26,537
機器的興起之前也發生過

444
00:21:26,620 --> 00:21:27,705
上一次

445
00:21:27,788 --> 00:21:30,666
不完全是泡著三溫暖
吃草莓和喝香檳

446
00:21:34,378 --> 00:21:35,421
倫敦

447
00:21:35,504 --> 00:21:36,505
英國

448
00:21:36,964 --> 00:21:41,093
我要和經濟學家尼克施尼賽克見面
瞭解上一次機器搶走我們的工作

449
00:21:41,177 --> 00:21:43,054
發生了什麼事

450
00:21:43,888 --> 00:21:46,015
出於某個原因，我們在織布機前見面

451
00:21:46,432 --> 00:21:47,725
你要做什麼？

452
00:21:47,808 --> 00:21:50,311
我在做一面無政府主義旗幟

453
00:21:50,394 --> 00:21:51,979
有意思，很震驚

454
00:21:54,315 --> 00:21:57,568
尼克從倫敦政治經濟學院
獲得博士學位

455
00:21:58,027 --> 00:22:00,321
我沒有

456
00:22:01,530 --> 00:22:02,573
他還著有一本宣言

457
00:22:02,656 --> 00:22:03,949
加速政治宣言

458
00:22:04,492 --> 00:22:07,703
這本書號召人們推翻原有的制度

459
00:22:07,787 --> 00:22:09,830
加快自動化的到來

460
00:22:12,458 --> 00:22:15,461
基本上就是即時瓦解資本主義

461
00:22:16,003 --> 00:22:17,254
這不會行得通

462
00:22:17,338 --> 00:22:19,632
我不能和你進行這番對話

463
00:22:19,715 --> 00:22:21,550
對不起，讓我忘了織布機吧

464
00:22:22,093 --> 00:22:23,761
那麼我們為什麼在這裡？

465
00:22:24,637 --> 00:22:28,224
織布機某程度上就是19世紀的人工智慧

466
00:22:28,307 --> 00:22:32,853
作為一項新技術
它威脅到很多人的生計

467
00:22:33,270 --> 00:22:37,233
在工人當中引起了一系列反應

468
00:22:37,316 --> 00:22:39,360
例如盧德主義者的興起

469
00:22:39,443 --> 00:22:41,487
如今我們用“盧德主義者”這個詞

470
00:22:41,570 --> 00:22:44,031
指那些厭惡科技的人

471
00:22:44,532 --> 00:22:45,950
其實不是這樣的

472
00:22:46,700 --> 00:22:48,119
盧德主義者以內德盧德命名

473
00:22:48,202 --> 00:22:49,036
學徒–內德盧德

474
00:22:49,120 --> 00:22:51,122
他是一家紡織品工廠的學徒

475
00:22:51,205 --> 00:22:53,958
因為無所事事而被鞭打

476
00:22:54,041 --> 00:22:56,502
他說：“我無所事事

477
00:22:56,585 --> 00:22:59,338
“是因為我被一台該死的機器取代了”

478
00:22:59,421 --> 00:23:03,008
他成為第一個奮起反抗機器的人

479
00:23:03,092 --> 00:23:05,010
引發了一場運動

480
00:23:06,262 --> 00:23:10,349
盧德主義者通過破壞機器
來保住他們的工作

481
00:23:10,432 --> 00:23:12,810
我想如今的人工智慧也是一樣

482
00:23:12,893 --> 00:23:15,771
人們同樣地感受到威脅

483
00:23:15,855 --> 00:23:19,483
你知道多少工作會消失或被取代嗎？

484
00:23:19,567 --> 00:23:21,986
美國百分之47的工作

485
00:23:22,069 --> 00:23:24,822
未來二十年可能實現自動化

486
00:23:24,905 --> 00:23:26,615
這聽起來會是個問題

487
00:23:26,699 --> 00:23:27,992
這可能成為很大的問題

488
00:23:28,075 --> 00:23:31,662
真正的問題是，我們如何確保
接下來的五年、十年

489
00:23:31,745 --> 00:23:33,998
人們不會被餓死或者無家可歸

490
00:23:34,081 --> 00:23:35,166
我們怎麼做到？

491
00:23:35,457 --> 00:23:36,959
全民基本收入制度

492
00:23:38,210 --> 00:23:40,754
全民基本收入是一個徹底的改革構想

493
00:23:40,880 --> 00:23:43,424
確保社會上所有人無償得到收入

494
00:23:43,507 --> 00:23:45,092
無需任何條件

495
00:23:45,176 --> 00:23:47,178
它有一些很出名的支持者

496
00:23:47,636 --> 00:23:50,347
我們應該探索全民基本收入這樣的構想

497
00:23:50,431 --> 00:23:53,142
確保每個人在有保障的前提下
能去嘗試新的想法

498
00:23:53,225 --> 00:23:56,145
一些國家，甚至美國的一些城市

499
00:23:56,228 --> 00:23:58,189
試行了這樣的計畫

500
00:23:58,272 --> 00:23:59,982
結果各不相同

501
00:24:00,858 --> 00:24:03,861
我想這些新科技帶來一個好機會

502
00:24:03,944 --> 00:24:06,447
徹底改變我們組織社會的方式

503
00:24:06,530 --> 00:24:09,408
你可以進入一個更社會民主的系統

504
00:24:10,117 --> 00:24:13,454
而不必是美國這樣割喉式競爭的社會

505
00:24:13,537 --> 00:24:15,331
人們可以支持彼此

506
00:24:15,414 --> 00:24:19,418
如果像我這樣的人
開始提出這些正面的願景

507
00:24:19,919 --> 00:24:21,587
一旦危機真正到來

508
00:24:21,670 --> 00:24:23,380
我們就能開始實踐那些構想

509
00:24:24,173 --> 00:24:27,343
全民基本收入
過去被認為是一個邊緣構想

510
00:24:27,426 --> 00:24:30,930
大部分支持者是像尼克這樣的人
還寫了宣言

511
00:24:31,639 --> 00:24:33,891
但根據一項2017年的蓋洛普民意調查

512
00:24:33,974 --> 00:24:37,603
百分之48的美國人都支持
某種形式的全民基本收入

513
00:24:38,520 --> 00:24:40,231
但當機器人搶走我們的工作

514
00:24:40,314 --> 00:24:41,982
基本收入保障

515
00:24:42,066 --> 00:24:43,734
能否阻止人類奮起反抗？

516
00:24:44,735 --> 00:24:45,611
本地反對智慧科技聯盟

517
00:24:45,694 --> 00:24:48,572
–我們討厭什麼？
–人工智慧

518
00:24:48,656 --> 00:24:50,032
我們為什麼討厭它？

519
00:24:50,115 --> 00:24:53,160
它迫使我們面對自身弱點

520
00:24:53,244 --> 00:24:55,955
既然如此，我宣布本次會議正式開始

521
00:24:56,038 --> 00:24:58,958
我們是本地反對智慧科技聯盟

522
00:24:59,041 --> 00:25:00,834
尤其反對社交媒體

523
00:25:01,835 --> 00:25:02,836
第一個討論項目

524
00:25:03,337 --> 00:25:06,340
人工智慧正在蠶食我們的就業市場

525
00:25:06,423 --> 00:25:09,260
我們中產階級的工作會最先消失

526
00:25:09,885 --> 00:25:11,720
我們從事這些職業的人

527
00:25:11,804 --> 00:25:14,473
會被迫去從事底層的低技術工作

528
00:25:14,974 --> 00:25:16,558
為什麼會這樣，艾德？

529
00:25:16,642 --> 00:25:21,105
因為人工智慧擅長
中等技術工作，例如把數字相加

530
00:25:21,188 --> 00:25:24,400
多於低技術工作，例如掃地

531
00:25:24,483 --> 00:25:26,277
所以它們會把那些工作留給我們

532
00:25:26,735 --> 00:25:28,028
現在我問你們

533
00:25:28,112 --> 00:25:29,655
這裡有誰，除了比爾

534
00:25:29,738 --> 00:25:32,199
看起來應該去掃地？無意冒犯，比爾

535
00:25:33,325 --> 00:25:35,786
零售業的職位也會減少

536
00:25:35,869 --> 00:25:38,622
人們可以上網訂購他們想要的東西

537
00:25:39,164 --> 00:25:41,583
因為該死的人工智慧

538
00:25:41,667 --> 00:25:43,919
解決了搜尋和匹配問題

539
00:25:44,378 --> 00:25:46,755
為顧客尋找商品
還有建議適合他們的商品

540
00:25:46,839 --> 00:25:49,383
比如史蒂夫要找一頂
適合他頭型的假髮

541
00:25:49,466 --> 00:25:50,426
這是個大問題！

542
00:25:51,969 --> 00:25:53,721
先不要開玩笑

543
00:25:54,346 --> 00:25:56,890
但人工智慧使這變得容易得多

544
00:25:56,974 --> 00:25:59,643
現在的年輕人坐在馬桶上就能搜尋

545
00:25:59,727 --> 00:26:01,937
和他們匹配的美眉

546
00:26:02,021 --> 00:26:04,064
–馬桶過去是神聖的地方！
–對

547
00:26:04,773 --> 00:26:07,568
我很肯定搜尋匹配會創造專門的職位

548
00:26:07,651 --> 00:26:10,279
但該死的機器人會選擇誰得到那些工作

549
00:26:10,362 --> 00:26:11,739
真方便

550
00:26:12,489 --> 00:26:14,700
公司會利用人工智慧來尋找

551
00:26:14,783 --> 00:26:16,869
有特別技能的僱員

552
00:26:16,952 --> 00:26:18,287
這不人道！

553
00:26:18,370 --> 00:26:19,705
以戴夫為例

554
00:26:20,080 --> 00:26:21,332
戴夫在哪裡？

555
00:26:21,415 --> 00:26:24,251
某個職位匹配人工智慧
發現他為聯邦快遞工作

556
00:26:24,335 --> 00:26:27,087
以及在YouTube上教人剃後背毛

557
00:26:27,171 --> 00:26:30,716
現在他為某間剃刀訂購公司工作
年薪達到六位數

558
00:26:30,799 --> 00:26:33,093
那他不再是我們保齡球隊的成員了

559
00:26:33,177 --> 00:26:34,094
–對
–嘿，艾德

560
00:26:34,178 --> 00:26:36,513
我剛收到通知

561
00:26:36,597 --> 00:26:38,766
臉書透過目標式廣告
賣出了我們的T恤

562
00:26:38,849 --> 00:26:41,602
你在利用人工智慧
從討厭人工智慧的人身上賺錢嗎？

563
00:26:41,685 --> 00:26:43,479
沒有！

564
00:26:44,897 --> 00:26:46,023
你要相信誰？

565
00:26:46,106 --> 00:26:48,859
我，還是企圖分裂我們的人工智慧？

566
00:26:49,902 --> 00:26:52,363
–我們討厭什麼？
–人工智慧

567
00:26:52,446 --> 00:26:54,698
–我們要怎麼對付它？
–我們在想辦法

568
00:26:56,075 --> 00:26:57,201
這是一個開始

569
00:26:59,912 --> 00:27:01,914
舊金山

570
00:27:02,748 --> 00:27:06,168
人工智慧的革命必定和人類敵對嗎？

571
00:27:07,086 --> 00:27:10,672
路易斯羅森博格這樣的
科技達人企業家認為不是

572
00:27:10,964 --> 00:27:13,342
他的工作是預測未來

573
00:27:18,514 --> 00:27:20,599
我想從背後嚇你，但沒有成功

574
00:27:21,558 --> 00:27:24,478
路易斯是技術專家和發明家

575
00:27:24,561 --> 00:27:27,689
他寫了一本關於人類末日的漫畫小說

576
00:27:27,773 --> 00:27:31,276
但他認為我們與人工智慧的未來
是關於合作

577
00:27:31,360 --> 00:27:34,113
這是他的發明背後的指導原則

578
00:27:34,196 --> 00:27:35,989
一項叫群體的技術

579
00:27:36,073 --> 00:27:37,074
群體人工智慧是什麼？

580
00:27:37,157 --> 00:27:40,077
群體結合人工智慧的數據分析技術

581
00:27:40,160 --> 00:27:44,415
和人類的知識和直覺
創造出一個超級智慧

582
00:27:44,498 --> 00:27:47,709
某個介乎史蒂芬霍金和X教授的東西

583
00:27:47,793 --> 00:27:49,044
自動駕駛車該做什麼？

584
00:27:49,128 --> 00:27:50,754
從根本上，這是基於自然的科技

585
00:27:50,838 --> 00:27:51,964
科技公司執行長–路易斯羅森博格

586
00:27:52,047 --> 00:27:54,591
它的靈感來自於鳥群和蜂群

587
00:27:54,675 --> 00:27:57,970
因為這是基於
一種叫“群體智慧”的現象

588
00:27:58,053 --> 00:27:58,887
好

589
00:27:58,971 --> 00:28:03,392
群體智慧是為什麼當鳥群、魚群和蜂群

590
00:28:03,475 --> 00:28:06,520
在一起的時候比單獨行動更聰明

591
00:28:06,603 --> 00:28:09,398
因此當你看到一群魚在一起游動

592
00:28:09,481 --> 00:28:11,900
生物學家稱之為“超級有機體”

593
00:28:11,984 --> 00:28:13,735
牠們像個體一樣思考

594
00:28:13,819 --> 00:28:16,029
如果我們可以利用人工智慧演算法

595
00:28:16,113 --> 00:28:18,407
把人們連繫起來

596
00:28:18,490 --> 00:28:21,743
憑藉群體智慧讓人們

597
00:28:21,827 --> 00:28:23,328
成為超級專家

598
00:28:23,412 --> 00:28:24,705
這項科技是怎麼運行的？

599
00:28:24,788 --> 00:28:27,249
我們找來一群人

600
00:28:27,332 --> 00:28:28,709
他們可以身處世界上任何地方

601
00:28:28,792 --> 00:28:30,377
我們向他們提出一個問題

602
00:28:30,461 --> 00:28:32,880
在同一時間出現在他們的螢幕上

603
00:28:32,963 --> 00:28:35,299
然後給他們一個獨特的界面

604
00:28:35,382 --> 00:28:37,593
讓他們表達他們的想法

605
00:28:37,676 --> 00:28:39,261
到時會有很多不同的選擇

606
00:28:39,344 --> 00:28:41,638
我們不只是在做調查

607
00:28:41,722 --> 00:28:44,975
每個人都會有一個
看起來像磁鐵一樣的東西

608
00:28:45,058 --> 00:28:48,353
他們用磁鐵把群體拉到某個方向

609
00:28:48,437 --> 00:28:51,440
我們有一些人工智慧的演算法
在觀察他們的行為

610
00:28:51,857 --> 00:28:55,652
根據不同程度的自信心和確信度

611
00:28:55,736 --> 00:28:57,905
從而找出

612
00:28:57,988 --> 00:29:01,325
他們的意見和經驗的最佳集成

613
00:29:01,408 --> 00:29:04,203
群體開始往這個方向移動

614
00:29:04,286 --> 00:29:06,121
集成為一個答案

615
00:29:06,205 --> 00:29:07,331
舉個很好的例子

616
00:29:07,414 --> 00:29:10,167
一年前有人叫我們預計
肯塔基賽馬比賽的結果

617
00:29:10,584 --> 00:29:13,962
肯塔基賽馬開始了！

618
00:29:14,046 --> 00:29:16,715
我們找來20個賽馬運動的愛好者

619
00:29:16,798 --> 00:29:18,675
我們說：“好，我們要群體合作

620
00:29:18,759 --> 00:29:20,219
“你們要預測肯塔基賽馬結果

621
00:29:20,302 --> 00:29:23,472
“不只是冠軍
而是第一、第二、第三和第四名”

622
00:29:24,014 --> 00:29:26,475
我們把他們的答案集成起來

623
00:29:26,934 --> 00:29:28,143
這一組人得出了完美的答案

624
00:29:28,227 --> 00:29:30,062
2016年肯塔基賽馬結果

625
00:29:30,145 --> 00:29:33,315
在這四匹馬身上下注20元的人

626
00:29:33,398 --> 00:29:35,067
抱走一萬一千美元

627
00:29:35,150 --> 00:29:36,068
天啊

628
00:29:36,151 --> 00:29:39,071
有趣的是，當我們分別看這20個人的答案

629
00:29:39,154 --> 00:29:42,741
沒有一個人能準確預測出前四名

630
00:29:43,742 --> 00:29:47,079
如果讓他們投票
他們也只能選對一匹馬

631
00:29:47,162 --> 00:29:49,206
當作為一個群體

632
00:29:49,289 --> 00:29:52,251
各人不同的意見集成一個完美的組合

633
00:29:52,334 --> 00:29:54,127
在這個例子裡，得出了正確的答案

634
00:29:56,046 --> 00:29:58,507
路易斯邀請我帶領一個群體

635
00:29:58,590 --> 00:30:00,467
看一群任意選擇的人

636
00:30:00,551 --> 00:30:02,803
如何合作做出預測

637
00:30:02,886 --> 00:30:04,555
我們從簡單的東西開始

638
00:30:05,764 --> 00:30:08,433
好了，各位，我要讀出幾個問題

639
00:30:08,517 --> 00:30:12,020
你有60秒時間回答每個問題

640
00:30:12,354 --> 00:30:13,522
第一個問題

641
00:30:13,605 --> 00:30:16,525
以下2018年暑期上映的電影

642
00:30:16,608 --> 00:30:17,985
哪部會成為票房冠軍？

643
00:30:18,402 --> 00:30:20,320
《星際大戰外傳：韓索羅》

644
00:30:20,404 --> 00:30:22,281
《死侍2》、《瞞天過海：八面玲瓏》

645
00:30:22,364 --> 00:30:24,116
《侏羅紀世界：殞落國度》

646
00:30:24,199 --> 00:30:25,742
還是《超人特工隊2》？

647
00:30:26,076 --> 00:30:28,328
我們在2018年春季拍攝這群體試驗

648
00:30:28,412 --> 00:30:31,498
當時還沒有任何關於暑期電影的資訊

649
00:30:31,957 --> 00:30:35,961
人工智慧在觀察每個人的自信程度

650
00:30:36,044 --> 00:30:39,381
有的人猶豫不決，有的人堅定不移

651
00:30:39,840 --> 00:30:41,592
人工智慧演算法看到

652
00:30:41,675 --> 00:30:43,218
他們不同程度的確信度

653
00:30:43,594 --> 00:30:45,137
讓你從中找出

654
00:30:45,220 --> 00:30:47,681
他們最能同意的答案

655
00:30:48,640 --> 00:30:49,558
群體認為是《超人特攻隊2》

656
00:30:49,641 --> 00:30:51,893
你們說是《超人特攻隊2》

657
00:30:51,977 --> 00:30:52,811
暑期票房

658
00:30:52,894 --> 00:30:53,854
他們答對了

659
00:30:53,937 --> 00:30:56,565
《超人特攻隊2》是暑期票房最高的電影

660
00:30:57,774 --> 00:30:59,526
這項技術其中一個有趣的應用

661
00:30:59,610 --> 00:31:02,738
就是處理涉及道德觀的問題

662
00:31:02,821 --> 00:31:05,365
這方面的應用最近被提出
是因為自動駕駛車

663
00:31:05,449 --> 00:31:09,077
很多人認為現在應該針對自動駕駛車

664
00:31:09,161 --> 00:31:10,662
建立道德規範

665
00:31:10,746 --> 00:31:12,706
這對一些人而言很意外

666
00:31:12,789 --> 00:31:16,126
但你想想，自動駕駛車在路上行駛

667
00:31:16,209 --> 00:31:18,003
一個小孩子跑到馬路上

668
00:31:18,086 --> 00:31:19,921
假設車子來不及停車

669
00:31:20,005 --> 00:31:22,299
但它可以閃向路邊

670
00:31:22,382 --> 00:31:24,468
危及乘客的性命

671
00:31:24,551 --> 00:31:27,095
也許導致乘客死亡而挽救那個孩子

672
00:31:27,554 --> 00:31:29,890
因此汽車製造商說

673
00:31:29,973 --> 00:31:33,226
我們給車子設計的道德程序

674
00:31:33,310 --> 00:31:35,437
要反映人們的意見

675
00:31:35,520 --> 00:31:37,981
要代表司機會做的事情

676
00:31:38,565 --> 00:31:40,609
這聽起來很簡單，直至你意識到

677
00:31:40,692 --> 00:31:43,570
什麼才是人們的道德觀？

678
00:31:43,654 --> 00:31:45,489
要回答這個問題很不容易

679
00:31:45,572 --> 00:31:48,533
如果他們設定的程序
代表我們今天的道德觀

680
00:31:48,617 --> 00:31:51,870
那道德觀20年後還能代表我們嗎？

681
00:31:52,496 --> 00:31:56,041
下一個問題，一輛自動駕駛車
煞車突然失靈

682
00:31:56,124 --> 00:31:58,377
車子即將駛過行人穿越道

683
00:31:58,460 --> 00:32:00,170
這會導致一個人死亡

684
00:32:00,253 --> 00:32:04,299
選項A，這個合法過馬路的人會被撞死

685
00:32:04,675 --> 00:32:07,344
選項B，煞車失靈的自動駕駛車

686
00:32:07,427 --> 00:32:11,098
會轉向穿過另一條車道的行人穿越道

687
00:32:11,181 --> 00:32:13,517
導致一位男性運動員死亡

688
00:32:13,642 --> 00:32:16,186
他違反交通規則，在紅燈時穿越馬路

689
00:32:16,269 --> 00:32:19,564
這位運動員完全不在乎

690
00:32:20,065 --> 00:32:21,692
他亂過馬路

691
00:32:21,775 --> 00:32:23,985
自動駕駛車應該怎麼做？

692
00:32:24,361 --> 00:32:26,655
撞死這個合法過馬路的悶蛋

693
00:32:26,738 --> 00:32:29,032
還是撞死亂過馬路的運動員？

694
00:32:30,033 --> 00:32:32,869
如果人工智慧帶來下一場工業革命

695
00:32:32,953 --> 00:32:35,580
這樣的房間就像是工廠廠房

696
00:32:36,248 --> 00:32:37,958
人類工人付出的勞動

697
00:32:38,041 --> 00:32:40,460
正是基於人工智慧不具備的東西

698
00:32:41,336 --> 00:32:42,421
道德心

699
00:32:42,879 --> 00:32:44,131
這問題引起熱烈討論

700
00:32:44,214 --> 00:32:45,966
真神奇，我很好奇為什麼

701
00:32:46,299 --> 00:32:47,592
這是個艱難的決定

702
00:32:47,676 --> 00:32:49,720
對我而言，有人亂過馬路，一點也不難選

703
00:32:51,012 --> 00:32:52,180
B（較多人選）

704
00:32:52,264 --> 00:32:54,766
你們稍微傾向於撞死

705
00:32:54,850 --> 00:32:56,351
亂過馬路的男運動員

706
00:32:57,310 --> 00:33:00,021
如果這個答案使妳難受
那麼請做好心理準備

707
00:33:01,106 --> 00:33:03,567
現在，我們要你們想像

708
00:33:04,025 --> 00:33:06,236
一個更糟的情況

709
00:33:06,319 --> 00:33:09,072
一輛自動駕駛車無法及時煞車

710
00:33:09,531 --> 00:33:13,326
必須撞向以下六組行人之一

711
00:33:13,827 --> 00:33:15,620
一個嬰兒車裡的小寶寶

712
00:33:17,956 --> 00:33:19,541
或者一個小男孩

713
00:33:20,417 --> 00:33:22,252
或者一個小女孩

714
00:33:23,295 --> 00:33:25,756
或者一個孕婦

715
00:33:27,299 --> 00:33:28,341
我知道

716
00:33:29,468 --> 00:33:31,636
或者兩位男醫生

717
00:33:32,554 --> 00:33:34,473
或者兩位女醫生

718
00:33:34,973 --> 00:33:36,516
誰要死？

719
00:33:43,774 --> 00:33:45,025
老天！

720
00:33:45,692 --> 00:33:46,735
什麼？

721
00:33:51,281 --> 00:33:52,365
拜託，天啊

722
00:33:52,449 --> 00:33:53,950
老天！

723
00:33:57,704 --> 00:33:59,122
群體選擇：一個小男孩

724
00:33:59,206 --> 00:34:01,374
你們認為自動駕駛車應該撞向小男孩

725
00:34:02,083 --> 00:34:03,168
有意思

726
00:34:03,251 --> 00:34:06,338
今天在這個房間裡
創造出來的群體智慧

727
00:34:06,421 --> 00:34:10,008
可能在不久的將來
出售給自動駕駛車製造商

728
00:34:10,425 --> 00:34:14,805
如果這聽起來很可怕
還有另一個選項更可怕

729
00:34:14,888 --> 00:34:17,641
當一輛自動駕駛車準備煞車

730
00:34:17,724 --> 00:34:20,227
意識到它無法及時停下
避免撞到某個人

731
00:34:20,310 --> 00:34:23,188
這輛車應該保護乘客還是行人？

732
00:34:23,271 --> 00:34:27,275
我們希望汽車製造商
把車子的程序設計成

733
00:34:27,359 --> 00:34:30,737
能反映車主的道德觀

734
00:34:30,821 --> 00:34:34,199
一個見利忘義的看法是

735
00:34:34,282 --> 00:34:38,286
汽車製造商會比較
誰的車子會選擇保護乘客

736
00:34:38,370 --> 00:34:40,997
以作為車子的賣點

737
00:34:41,081 --> 00:34:42,666
我想這個可能性

738
00:34:42,749 --> 00:34:45,293
會比群體的道德觀更糟

739
00:34:45,752 --> 00:34:47,295
哇，這是一個很黑暗的念頭

740
00:34:47,587 --> 00:34:50,298
我們想用美好的話題結束這一集

741
00:34:50,966 --> 00:34:52,384
甚至像天堂一般

742
00:34:55,345 --> 00:34:58,682
在你想像一個像《俠盜獵車手》一樣

743
00:34:58,765 --> 00:35:00,725
無視行人安全的未來以前

744
00:35:00,809 --> 00:35:02,310
讓我們回到

745
00:35:02,394 --> 00:35:04,145
這一集開始的地方

746
00:35:04,563 --> 00:35:06,314
貢迪亞

747
00:35:06,398 --> 00:35:07,315
印度

748
00:35:07,399 --> 00:35:08,608
在這個偏遠的印度森林裡

749
00:35:08,692 --> 00:35:11,820
為一個名叫天堂有機食品公司採集蜂蜜

750
00:35:12,612 --> 00:35:14,906
這個森林不屬於任何人所有

751
00:35:14,990 --> 00:35:19,035
這些原住民一直在這裡居住

752
00:35:19,744 --> 00:35:22,038
阿米特和伊許沃胡達父子

753
00:35:22,163 --> 00:35:24,291
12年前創辦了他們的公司

754
00:35:24,374 --> 00:35:27,127
向當地的村民提供就業機會

755
00:35:27,210 --> 00:35:31,131
在為你們公司採集蜂蜜以前
他們在做什麼？

756
00:35:31,214 --> 00:35:33,341
他們還是在做同樣的事情

757
00:35:34,092 --> 00:35:37,345
但他們沒有市場或者銷路

758
00:35:37,470 --> 00:35:39,014
來維持生活

759
00:35:40,056 --> 00:35:42,392
這裡完全不缺蜂蜜

760
00:35:42,809 --> 00:35:44,102
在開花的季節

761
00:35:44,185 --> 00:35:48,023
一位工人可以在短短三個月內
採集到一噸蜂蜜

762
00:35:48,857 --> 00:35:51,443
但如果沒有人來買，又有什麼用？

763
00:35:54,154 --> 00:35:57,490
一個攝製團隊要花三天時間轉兩個航班

764
00:35:57,574 --> 00:36:00,827
還要開八小時的車
深入國家森林才能抵達

765
00:36:01,286 --> 00:36:04,289
但對當地人和天堂有機食品而言
幸運的是

766
00:36:04,372 --> 00:36:07,751
一個人工智慧演算法
只花幾秒鐘就找到了這個地方

767
00:36:07,834 --> 00:36:10,462
並且知道這會是很好的投資

768
00:36:10,545 --> 00:36:13,882
他們突然打電話給我們
說他們通過一個演算法

769
00:36:13,965 --> 00:36:17,010
發現我們符合

770
00:36:17,510 --> 00:36:19,137
他們很多方面的要求

771
00:36:19,220 --> 00:36:22,807
如果我們有興趣的話
他想和我們談談投資

772
00:36:23,141 --> 00:36:25,644
這個神祕的人工智慧演算法到底屬於誰？

773
00:36:26,478 --> 00:36:28,480
一家叫CircleUp的科技公司

774
00:36:28,563 --> 00:36:31,316
坐落在一萬三千公里外，還能是哪裡？

775
00:36:31,399 --> 00:36:32,484
舊金山

776
00:36:33,526 --> 00:36:36,655
這裡是好蛋公司
他們是線上雜貨商品投遞公司

777
00:36:36,738 --> 00:36:39,616
這家公司也引起了
CircleUp的人工智慧的興趣

778
00:36:39,699 --> 00:36:42,744
這家公司從CircleUp籌募資金

779
00:36:42,827 --> 00:36:47,415
並幫助與我們合作的小公司找到客戶

780
00:36:47,499 --> 00:36:48,500
CircleUp聯合創始人兼營運長
羅利伊京

781
00:36:48,583 --> 00:36:50,126
CircleUp的營運長羅利伊京

782
00:36:50,210 --> 00:36:53,254
在創辦這家公司以前
在商界和人道主義服務機構

783
00:36:53,338 --> 00:36:54,881
都工作過

784
00:36:54,965 --> 00:36:58,385
CircleUp用人工智慧
分析數十億個數據點

785
00:36:58,468 --> 00:37:00,637
從他們的食物和健康產品當中

786
00:37:00,762 --> 00:37:02,222
找出顧客真正想要的東西

787
00:37:02,305 --> 00:37:03,640
顧客要面對的問題是

788
00:37:03,723 --> 00:37:05,308
幾乎每個商品種類

789
00:37:05,392 --> 00:37:07,018
都有數以百計的公司

790
00:37:07,560 --> 00:37:09,938
然後他們投資那些名不經傳

791
00:37:10,021 --> 00:37:12,774
但人工智慧認為
會有很大發展前途的公司

792
00:37:13,066 --> 00:37:15,902
他們發掘的其中一家公司
就是光頂冰淇淋

793
00:37:17,988 --> 00:37:21,950
光頂冰淇淋原本是南加州一個小品牌

794
00:37:22,033 --> 00:37:24,369
如今它排名全國第一

795
00:37:24,953 --> 00:37:28,873
我們看到顧客對所有商品種類的興趣
都發生了變化

796
00:37:28,957 --> 00:37:31,126
他們想要更健康的產品

797
00:37:31,209 --> 00:37:33,128
減少家居的毒素

798
00:37:33,211 --> 00:37:35,797
沒有各種化學物質的乳液

799
00:37:36,172 --> 00:37:39,884
當CircleUp的演算法
掃描數十億個消費者數據點

800
00:37:39,968 --> 00:37:42,512
發現消費者對商品的屬性

801
00:37:42,595 --> 00:37:45,056
有著非常明確的要求

802
00:37:45,140 --> 00:37:47,475
包括肩負使命、綠色環保的公司

803
00:37:47,600 --> 00:37:50,687
生產有機產品的同時，促進當地社區

804
00:37:50,770 --> 00:37:51,855
經濟發展

805
00:37:52,480 --> 00:37:54,315
聽起來非常具體，對吧？

806
00:37:54,858 --> 00:37:58,987
但CircleUp發現天堂有機食品
符合所有要求

807
00:37:59,946 --> 00:38:01,573
這就是人工智慧所做的事

808
00:38:01,656 --> 00:38:03,658
對所有的數據進行分析

809
00:38:03,742 --> 00:38:07,078
即使十年前我們也還做不到

810
00:38:07,746 --> 00:38:11,332
那麼CircleUp
和天堂食品公司如何合作？

811
00:38:12,208 --> 00:38:15,045
讓我們回到印度去問阿米特和伊許沃

812
00:38:18,006 --> 00:38:20,842
我們建造了新的工廠
規模是從前的兩倍

813
00:38:21,509 --> 00:38:24,137
我們可以創新，製造新的產品

814
00:38:24,220 --> 00:38:26,765
對這個地區造成更大的影響

815
00:38:26,848 --> 00:38:29,142
–聽起來他們幫你們擴展
–是的

816
00:38:29,225 --> 00:38:31,811
他們幫助我們擴大生產力和規模

817
00:38:31,895 --> 00:38:34,773
這如何影響為你們採集蜂蜜的人？

818
00:38:34,856 --> 00:38:37,400
如今我們支持650個家庭

819
00:38:37,484 --> 00:38:39,486
隨著公司擴大，我們賣出更多蜂蜜

820
00:38:39,569 --> 00:38:41,780
每增加一千公斤
我們就多支持一個家庭

821
00:38:41,863 --> 00:38:45,033
這意味明年可能
增加到700至750個

822
00:38:45,116 --> 00:38:46,534
–哇，對
–是的

823
00:38:46,618 --> 00:38:50,914
如今你看到
他們的財務狀況得到改善

824
00:38:50,997 --> 00:38:54,125
他們住上了好房子
房子裡也有好的設施

825
00:38:54,209 --> 00:38:56,127
他們送孩子去上學

826
00:38:56,503 --> 00:38:58,213
這是用資本主義做好事

827
00:38:59,422 --> 00:39:02,217
商業用於造福社會

828
00:39:02,884 --> 00:39:04,511
因此我們參與其中

829
00:39:06,429 --> 00:39:09,641
人工智慧會興起並推翻人類社會嗎？

830
00:39:09,724 --> 00:39:12,685
或使我們大聲疾呼
要尋找人生的意義？

831
00:39:13,394 --> 00:39:16,648
目前在地球的這個角落
它帶來了很好的影響

832
00:39:17,982 --> 00:39:19,734
也許有一個可能性是，當人工智慧

833
00:39:19,818 --> 00:39:22,779
對我們的數據進行毫無保留的分析

834
00:39:22,862 --> 00:39:25,782
認為人類還不太糟，決定和我們合作

835
00:39:26,241 --> 00:39:30,161
創造出一個繁榮
且機器人與人類和諧共存的美好世界

836
00:39:31,663 --> 00:39:32,747
或者不是這樣

837
00:39:33,790 --> 00:39:36,084
無論如何，這一集快結束了

838
00:39:36,501 --> 00:39:38,962
請欣賞機器人脫衣舞

839
00:40:26,217 --> 00:40:29,012
好極了！

840
00:40:31,055 --> 00:40:32,348
太棒了！

841
00:40:32,432 --> 00:40:33,933
給她一條毛巾