過份追捧「人工智慧」的無所不能，將帶 - 工程師

過份追捧「人工智慧」的無所不能，將帶來危機

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對於那些有著長久記憶的人來說，現今圍繞在人工智慧的炒作似乎愈來愈讓人聯想到2000
年的網際網路的熱潮。因為創投公司投資數十億美元於新創的AI公司和人工智慧專案層出
不窮。卡內基美隆大學教授Zachary Lipton表示，機會主義者對於AI技術的能力做出太過
誇大的說法，這使得商機上壟罩著陰影。

在麻省理工學院技術評論舉辦的EmTech會議上，Lipton警告人們，這種炒作方式會讓人們
蒙蔽對AI局限性的理解。簡單來說，這使得人們愈來愈難以區分什麼是真正的AI技術，什
麼是過份誇張的言論。

例如：人工智慧技術--深度學習，由於其能夠在影像辨識和語音翻譯等上獲得強大成功，
甚至其可以幫助自動駕駛汽車到智慧手機上的翻譯應用程式等獲得更佳的結果。但是該技
術仍有很大的局限性。許多深度學習模型只有在輸入大量數據時才能很好地工作，可是其
也難以適應快速變化的現實情況。

Lipton還強調了人工智慧在技術方面雖然擁有類似人類的能力，但是當人們過於信任人工
智慧的演算法，進而控制自動駕駛汽車和臨床診斷時，很可能產生意料不到的後果。

一般來說，政策制定者不會閱讀科學文獻，他們只會閱讀一些隨處可見的新聞或者擁有高
點擊率的文章，這種只懂得皮毛卻無法深入了解人工智慧真正進展，以及其真正能力的極
限，都會影響到該領域的政策走向與發展。

其實，並非只有Lipton一位學者對這種情況發展警告。在加州柏克萊大學的教授Michael
Jordan也提出人工智慧的革命尚未真正發生的觀點。其認為人工智慧從技術學術領域跨越
到大眾流通的許多流行語，其實伴隨著重大誤解的成份。因為被「智慧（Intelligence）
」詞句套用，所以這使得人們在不同領域對於智慧有不同的理解，這更讓人們難以用批判
性地思考來發掘潛在的影響。

其實，在當今時代，人類有一個真正的機會來構思一個以人為本的工程學科，進而創造歷
史的新知識。其不能用簡單的「AI」縮寫來讓這項科學變得太過局限性。唯有擴大這些科
技的使用範圍，淡化炒作心態，才能真正認識到未來的嚴峻挑戰。

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