“缺乏對集體性、不確定性和激勵機(jī)制的關(guān)注，是當(dāng)前對AI討論中缺失的三個方面。”
9月5日，在Inclusion外灘大會開幕主論壇上，機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗、美國“三院院士”邁克爾喬丹談到AI的不確定性。他指出，當(dāng)前AI系統(tǒng)很難表達(dá)它真正學(xué)到哪些知識，也沒有能力表達(dá)它的確定。相較之下，人類在面對不確定性時表現(xiàn)出色，尤其是集體協(xié)作共同應(yīng)對時。
邁克爾指出，僅僅將人類的智慧融入超級計算機(jī)是不夠的，現(xiàn)代信息技術(shù)在醫(yī)療、交通、金融科技和商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，需要集體性、去中心化的智能系統(tǒng)。
他指出，人類在集體協(xié)作時能夠更好地應(yīng)對不確定性，但如何讓當(dāng)前的AI系統(tǒng)也具備類似的集體協(xié)作能力，仍是一個未解的關(guān)鍵問題。
邁克爾表示，“激勵機(jī)制”是市場經(jīng)濟(jì)和集體智能的關(guān)鍵因素，“AI擁有海量的數(shù)據(jù)，但有些不能生成價值，通過設(shè)計激勵機(jī)制才能驅(qū)動AI智能體貢獻(xiàn)和協(xié)作。”在他看來，微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)視角是當(dāng)前AI研究的一個缺失。
邁克爾提出了“三層數(shù)據(jù)市場”模型，其中用戶、平臺和數(shù)據(jù)買家通過“出讓數(shù)據(jù)”、“購買數(shù)據(jù)”、“提供服務(wù)”形成了閉環(huán)。他強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)購買者也就是企業(yè)可以結(jié)合“數(shù)據(jù)和服務(wù)”建立與用戶的激勵機(jī)制，從而為他們帶來真正的價值。
對此，邁克爾援引了統(tǒng)計契約理論，這是一種結(jié)合了統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的新型理論。在契約理論中，代理人擁有私有信息，而委托人通過激勵機(jī)制形成了數(shù)據(jù)和服務(wù)相互促進(jìn)的市場，維持了供需雙方的利益平衡。
例如航空公司分商務(wù)艙和經(jīng)濟(jì)，航司能根據(jù)代理人的不同支付意愿提供不同價格，而不需要代理人透露其個人信息。
作為新興工程領(lǐng)域，人工智能正通過大規(guī)模系統(tǒng)，以創(chuàng)新方式連接人類。它的發(fā)展類似于上世紀(jì)中葉化學(xué)工程和19世紀(jì)末電氣工程的興起，前者建立在化學(xué)、流體力學(xué)等領(lǐng)域，后者立于電磁學(xué)、光學(xué)等技術(shù)的基礎(chǔ)上。
人工智能系統(tǒng)建立在過去人類300年的推理理念、算法理念和經(jīng)濟(jì)理念基礎(chǔ)之上，需要以人類福祉為目標(biāo)。邁克爾喬丹提醒道，“但人工智能正被置于那些未經(jīng)深思熟慮的、樸素的舊式愿景之中，它的興起和發(fā)展受到扭曲。”
