編譯／潘楠慕

隨著強大的運算能力、大數據和機器學習的突破，人工智慧（AI）已開始在每個人的日常生活產生影響；這股熱潮持續攀升，足以讓各種產業轉變為截然不同的面貌。有些產業可能蛻變為全新風貌，有些甚至會消失。

科學家施密德胡珀（Jürgen Schmidhuber）教授曾在一九九○年代提出「長短時記憶」（LSTM），對深度學習和人工智慧的發展影響深遠。他指出，通用AI能夠解決不同領域的各種問題，並可像人類一樣學習、決策。

目前，許多高科技公司如蘋果、微軟和亞馬遜，都使用AI為用戶提供各種服務，例如語音辨識，圖像分析、聊天機器人等等。AI幾乎可應用到所有產業，包括醫療保健、工業、金融、法律等，也因此具備了重塑所有產業面貌的潛力。

科學家們認為，目前基於LSTM算法的商業成功只是開端，通用AI最終將可影響人類生活的每個層面和所有產業，並透過持續的學習，超越人類。

透過自動駕駛技術的進步，便可驗證這項理論。過去的自動駕駛功能主要為輔助性質，例如路況提示、偵測或定速等。但AI掌握舊有的技術並持續學習後，目前已進階至自動停車，完全不需由人類操控的自動駕駛技術，已不再是遙不可及的夢想。

施密德胡珀教授指出，未來人類將可製造出擁有神經網路的AI機器人，並透過學習擁有研判狀況、解決問題能力。一但機器人的AI達到人類等級，所有企業甚至文明都會改變。

這種進展，也引起許多人的疑慮，例如人類的工作機會遭機器人取代，更甚至甚至擔心機器人反客為主，統治世界。

這種顧慮其實不算誇張，事實上，許多人的能力和效率已經不如機器。依據經濟合作發展組織（OECD）的研究，在四十個國家二十多萬名成年人中，近三分之一的人在讀寫、計算和使用電腦解決問題這三大核心技能的表現，已經不如電腦。

有些人擔心，若這種趨勢持續，人類終將被機器取代，隨著自動化的發展，人類可能成為次等生物。

不過，一些專業人士指出，機器人和AI，不見得會成為人類的威脅。以蘋果的共同創辦人沃茲尼亞克（Steve Wozniak）為例，他表示，在可預見的未來，機器人並不會搶走人類飯碗。

沃茲尼亞克指出，機器人要完全取代人類，必須讓各種機器與機器間能相互溝通、傳達指令，但這可能仍需數百年。此外，儘管有些工作會被機器取代，但同時也會產生需要不同技能的就業機會。

研究人員也指出，在大多數工作中，人類可以結合認知技能和其他能力，包括肢體動作、視野、常識、同情心、手藝，這些都是電腦遠遠落後於人類的特點，至少在短期內尚未出現足以超越人類的跡象。

麻省理工學院（MIT）電腦科學和人工智慧實驗室的研究人員布魯克斯（Rodney Brooks）也指出， AI系統性能突飛猛進，是因為深度學習的成功，但是深度學習是經過三十年的發展才到達目前階段，即使投入大量資源加速發展，也未必能在短期內出現重大突破。

學者指出，AI的發展的確有助人類，只要心態正確，人類就能駕馭AI，使機器人成為改善生活的輔助工具，不需過度擔心機器人將與人類為敵。

貢獻最大化 公共政策重大挑戰

人工智慧正快速發展，也可望大幅改善人類生活；但如果未能妥善運用，可能淪為有心人士的工具，對人類造成嚴重傷害。如何讓AI對人類做出最大貢獻，並把傷害降至最低，將是公共政策的挑戰之一。

微軟研究院（Microsoft Research）首席研究員克勞福（Kate Crawford）指出，AI持續發展的同時，世界各地也出現民粹主義、法西斯主義興起的現象。AI的能力與日俱增，一旦被威權政府濫用，恐釀成惡夢，例如針對特定族群的違法監控。

英國政府首席科學顧問沃波特（Mark Walport）也指出，有些必須依靠人類判斷的領域，若貿然引進AI，可能招致破壞性結果，例如醫學、法律，並且衝擊公眾對AI的信任。

大型科技公司在AI領域的競爭激烈，也持續招聘頂尖的學術專家。然而，許多領先研究隸屬私營機構，而非公共部門。

令人慶幸的是，許多科技公司都認同AI研發透明的必要性，鼓勵對AI展開更多政策研究和公開辯論。

例如，特斯拉電動車（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）便創建非營利研究機構OpenAI，目標是以安全方式開發AI。亞馬遜、臉書、Google、IBM和蘋果等公司也聯合發起「人工智慧夥伴關係」（Partnership on AI），以啟動更多有關該技術實際應用的公開討論，加強大眾對AI技術的理解。

DeepMind聯合創辦人、Partnership on AI聯合主席舒萊曼（Mustafa Suleyman）表示，AI可以許多領域發揮變革性作用，但發展速度可能超過人類理解和控制的能力。因此，相關的公司或機構，必須主動肩負更多責任。

舒萊曼進一步指出，人類社會還必須設計更好的框架，用來引導這些技術為公眾利益服務，不只是做人類想做的事，而且必須是正確的事。要達成這個目的，有賴各界的合作，也將是公共政策的重大挑戰。

演進路徑 美國、瑞士可供借鏡

人工智慧機器人的發展初衷，是改善人類生活，提高各領域的作業效率並避免風險。美國與瑞士堪稱AI發展路徑的代表，美國的優勢在於軟體，瑞士則以硬體製造取勝，有趣的是，歷經多年演進，兩者最終殊途同歸。

美國的互聯網技術強大，以計算機科學為基礎，從軟體開始研發AI。瑞士以則擅長高階機械製造，許多科研人員擁有機械工程背景。然而，擁有AI的機器人必須兼具軟硬體的所有技術。儘管各國擁都有自身的優勢，仍須相互結合，才能不斷提升AI的運算能力和機器人的技巧。

在機器製造與設計方面，瑞士的品質極高，但受限於市場過小，無法大量生產。美國則擁有強大的訊息科技，多家科技巨擘持續透過研發和收購，獲取最新的技術。

雙方在AI機器人領域的發展方向並不相同，但也逐漸意識到，尋求突破時必須掌握對方的專業技術和優勢。

以美國而言，Google在蘇黎世成立工程實驗室，進行AI和機器學習的研究，著眼點就是招募最頂尖的工程人才。此外，蘋果公司、臉書等科技要角，也紛紛前進瑞士設立AI相關機構。

另一方面，瑞士憑藉強大的硬體優勢，吸引大批軟體人才，且樂意開放外國投資，與各國精英合作，整合高階製造技術與軟體設計。

美國與瑞士在AI與機器人領域各有所長，加上良性互動，已經使原本看似分歧的AI機器人演進之路逐漸合而為一；雙方在科研與學術領域密切交流，透過彼此的資源互補，達到雙贏的最佳結果。

AI和機器人的研發已成為全球趨勢，如何創造最大效益，加速研究突破，美國與瑞士足供借鏡。