面对人工智能：我们该拥抱还是警惕？

「机器有思考能力吗?」早于上世纪四十年代，计算机科学先驱艾伦．图灵已提出上述问题。自此，围绕机器学习的议题至今未止。近十年来，人工智能(AI)的应用一日千里，人类应如何面对AI的不确定性？身为这个领域的知名专家，冯雁教授一向致力提倡在符合道德的大前提下广泛使用AI。在这篇专访中，冯教授阐释了AI的优点和潜在威胁；但叫她关心的是大众对AI的一些常见谬误，可能会窒碍这个领域的发展甚至人类的进步。

AI 创造而非淘汰职位

AI 高速发展，促成工业增长和自动化，不少工种因而消失或式微，像消毒机械人取代了清洁工人、机器代替了收银员等。这股威胁尽管看似来势汹汹，但冯教授认为只是工业化过程中的自然现象，不足为虑。

她说：「一如工业革命，我们身处的数码年代也在创造新的职位，程式设计员就是最佳例子。  智能手机出现前，这种工作并不存在。应用程式兴起，便催生了以千万计的相关工作机会。」

「我们必需把 AI视为改善生活质素的工具，善用 AI，不是抗拒它。」

就像各种针对新冠肺炎疫苗注射计划的阴谋论，冯教授认为：「社交媒体充斥着大量有关新科技的错误资讯和谣言。人们作出毫无根据的揣测，不少都是子虚乌有。我有些家人也深信不疑。放眼全球，反疫苗的人其实是将人类置于险境。」

她说：「机器本身没有意识。这年头，很多人抗拒学习新知识，实属不幸！如你愿意多听多看，就会知道大部分谣言缺乏逻辑。」

冯教授直言在先进的科技世界里，学生必须从小接受STEM教育，因为逻辑训练和批判思考可以帮助我们区分错误资讯，避免陷入不必要的恐慌。

发明到应用周期缩短  隐伏祸患

在一般人担忧「人工智能取代人类」的当儿，冯教授反而认为AI 的潜在威胁，源于研发各类系统的过程欠缺适当制衡。

埋首人工智能三十载，冯教授直言以往业界较少思考AI 的应用操守问题，因为大部分项目仍处于研究阶段，情况直至近年AI获广泛应用才有所转变。

她解释说：「从发明到应用一项技术普遍需要10年的光景，让科研人员有机会深思当中的影响；但现今的产品周期大幅缩短，欠缺充足时间制定应用规范和评估影响。模拟真人说话和解答问题的GPT-2语言模型，就是一个现成例子。」

「假如人类不妥善控制这类语言模型，机器就可以制造出带有性别和种族歧视的语句，提供错误答案。若以机器模拟真人专家解答医学问题，那就是真正的危机。」

冯教授指出，由于错误资讯会经人工智能广为传播，机器犯错或会引发灾难。

她说随着AI 的独立性越来越高，人类必须掌握技术的生产和加紧监察，不能掉以轻心。

「我们需要制订较完善的机制，以监管AI系统的生产及风险。因此，如何减少AI系统的潜在风险成了新兴的研究专题，很多博士生修读相关课程。这也会衍生新的工作机会！」

监管法规  东西大不同

谈到规管人工智能的法规时，冯教授发现东西方的观点可谓南辕北辙，非常有趣。

「西方文化和科幻小说经常把AI描绘成令人惊惧的『反乌托邦』力量 ；亚洲社会反而对AI的态度较为正面，像我们熟悉的多啦Ａ梦，就是可爱可亲的漫画角色。」

文化以外，宗教也有其影响力。「在东方，佛教和神道教重视宇宙的和谐，人不凌驾其他物事，强调人在大自然当中根本微不足道。」

「根据西方传统，基督认为人类负责『管理大地』。举例说，在我最喜欢的科幻电影《银翼杀手》中，人造人计划杀掉自己的创造者。换言之，人工智能尝试以神自居，取代人类。这是一场关乎存在的斗争，当中有很多宗教隐喻。」  

「由于对科技和人工智能的接受程度有别，欧、美的相关法规较为严厉，用字也严谨，会订明AI的禁止使用范畴；反观东方，则鼓励分担责任、公开合作和自我规管。」

善用AI改进医学保健模式

放眼未来，冯教授认为精准医学将是广泛采用AI的行业，利用机器学习寻找治病方法，会成为重要的研究范畴。

她说：「科研人员可以研究DNA序列，为癌症病人策划较理想的治疗计划。因此，精准医学是我们应该全力开拓的领域。不过，要让AI或机器学习发挥效果，仍然需要大量数据配合。 」   

冯教授续说，要提升机器学习的成效，必须在病人同意下加强收集数据，并设立机制监察实施情况。在发展和应用机器学习上，仍有大量工作需要处理。她深信AI将重塑病人护理模式，使医学界受惠，但归根究柢，冯教授重申：

「AI 的发展不能脱离人本！」

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相关链结：

• 工学院新闻（2021年3月8日）：冯雁教授：知难而进的女工程师

（原文由香港科技大学公共事务处在此发布。）