孟巖:區塊鏈是數字科技霸權之外的第三選項
孟巖
2021年1月14日 16:55
把公權力讓渡給掌握先進數字科技的寡頭,並非社會治理的更佳方式。
我並不是一個對時事政治不感興趣的人,但是在這裏從來不談,因爲我相信專業主義。走出校門二十年以來,我幹過好幾個行業,談不上有什麼成績,但深知一個道理,任何一個實踐性(而不是純學術的)領域,八成以上的「真知」從不見於文字,只能出自實踐。所以,一個人能夠在自己的專業領域搞明白一點事情,說清楚一些話,就已經很不容易。對於那些你可能很感興趣,而且也花了很多時間看媒體、讀文獻,但並沒有長時間專業從事過的事情,往往連基本的信息都是支離破碎的,甚至是錯誤的,遑論能有什麼靠譜的見解,所以應該保持謙遜,保持距離。
除非跟你的專業領域發生交集。
幻覺的幻滅
這次美國大選的亂局,國內外懂的不懂的不懂裝懂的已經很多,本來我就不懂,輪不到我們這些每天埋頭做事的人插嘴,但這幾天路轉峯會,因爲美國的互聯網科技巨頭統一行動,不但對特朗普家族統一封號,而且對於其黨羽「趕緊殺絕」,以至於過去幾年被特朗普搞得焦頭爛額的歐盟諸國也友邦驚詫了。而最令外界震驚的可能是對 Parler 的絞殺。依我看來,此事的嚴重性,甚至超過對任何個人賬戶的封殺。某些評論已經指出這件事情的諷刺意味:政府受 230 條款制約做不到的事情,在 230 保護之下的互聯網巨頭卻可以輕而易舉地對其他平臺做到。所謂己所不欲,勿施於人,這個雙標還真是耍得漂亮。人們終於問出了早就應該問出的問題:這個世界到底是誰在統治?這個世界正在走向何方?
當然,這次互聯網科技巨頭的統一行動,背後是有協調的。會有那麼一些「天下太平」主義者跟你說,所謂新霸崛起、權力轉移之說,純屬杞人憂天,發生的這些只是體現了美國深層政府的意志,沒有統一指揮,科技巨頭根本不會如此協調一致。因此一切並沒有脫離政治鬥爭那個軌道,那個自從《竹書記年》裏的堯舜禹時代和古羅馬格拉古兄弟遇害以來就爲我們所熟知的軌道。
但是,大多數明眼人還是看到了不同之處:關鍵不是會不會,而是能不能。這次,國際科技巨頭們已經嚮明明白白向我們展示了他們的能力:他們平時擺出一副殊死競爭、雞飛狗跳的模樣,好像永遠都尿不到一隻壺裏,讓大家放一萬個心。但關鍵時刻聯起手來,人擋殺人,佛擋殺佛,竟有如此大的力量!更關鍵的還不是能力問題,而是效率問題。過去的人形容政變或革命代價之低,往往用「兵不血刃」來衡量。不殺人、不流血,已經是前人能夠想到的最舒爽的方式了。今天,科技巨頭們可以用手機發出一個指令,幾分鐘之內,幾個工程師在鍵盤上敲下幾個字符,在屏幕上輕點幾下鼠標,貴爲美國總統者,瞬間社死,且殃及池魚,成本幾近於零。革命瞬間成功,同志無須努力。所以啊,二十一世紀已經過了五分之一了,還有人嘲笑「鍵盤俠」,其實這些過時的腦子只是不瞭解鍵盤的威力。這次他們明白了,一隻連接在關鍵節點上的 10 美元的水貨薄膜鍵盤,威力大過萬馬千軍。
對 Parler 的聯合封殺宣告了中心化互聯網之上的自由主義幻覺的破滅。這是一個在內行人看來早就荒誕不經的幻覺,只是平時任你怎麼呼與號,大多數人都只會投以輕蔑的微笑。沒想到啊沒想到,華盛頓沼澤裏的大鱷魚會在這個時間、用這種方式把蓋子揭開,把妖怪放出來。人們不要指望數字時代的爬行動物能夠控制這些妖怪,他們連自己的筆記本都可以弄丟,而且恐怕老得來不及說出第三個願望,又怎麼能理解數字權力的威力?人們也不要指望華爾街能夠控制這些妖怪。如果按照現在這個模式走下去,二十年之後,華爾街只是這些科技巨頭雲服務器上的一個 APP。今天華爾街上的幾十萬人當中,只有一小部分會幸運地與科技巨頭聯姻結盟而雞犬升天,多數人的命運,你看今天的 Parler 就知道。
而在全球的其他一些地方,我們聽到的多是幸災樂禍的喝彩,彷彿此事與己無關。這實在圖樣圖森破了。數字科技是一種新的世界性力量,它崛起的如此之快,而且還在不斷加速。多數人對此沒有清醒的認識,即使有,應對的手段也往往是過時的,效果也只能是局部的。我們對此並不陌生,當文藝復興和大航海時代將工商業文明託舉成一種新的世界力量的時候,東亞各國普遍採用閉關鎖國、重本抑末的對策,對內的確抑制了工商豪強集團的崛起,但卻在幾百年之後整體傾覆。
硅基文明大趨勢不可阻擋
就數字科技本身而言,現在還處於一個很早期的階段,大約相當於發現新大陸之後兩百年、也就是 1700 年左右的時期:財富已經奔湧,但國王還是國王。歷史的來看,今天這個時代的算力密度還太低,能量供給還太少,連接速度還太慢,算法還太弱,碳基靈長類動物的低水平干預還太多。不過,感謝摩爾定律,數字科技給社會帶來的衝擊與顛覆,可用不着等上幾百年。在「一百億人口」和「十萬億智能設備」這兩個目標中,後者可能更快實現。假以時日,這個世界上的資源主要由智能機器消耗,生產和消費主要由智能機器完成,戰鬥和執法主要由智能機器執行,並且開始出現爲數上千萬的、能夠進行腦機互聯的、經過基因改造、能健康生活兩百年、被尤瓦爾·赫拉利稱爲「智神(Homo Deus)」的新物種。到那個時候,人的社會地位主要取決於跟智能機器的親疏。這種變革,無論我們多麼保守,都不可能幻想它僅僅只影響經濟,而不會溢出到其他領域,不會重構人與人的關係,不會改造社會的秩序和結構,不會重新定義全球地緣政治。所以,既然五月花號登陸新英格蘭,結果並不只是克隆了一個英格蘭,那麼馬斯克上火星,不管他自己的初衷如何,難道只會是給人類克隆一個新的居住地?我這般年紀的中年人,只要稍微注意保重身體,便很有機會活着見證太陽系新數字羅馬帝國的誕生。三體,可能不是科幻小說,而是稍加隱喻的預言。
我想說的是,不管你怎麼看待我開的這些腦洞,也不論你個人情感上支持還是反對這樣的趨勢,世界走向數字化硅基文明的趨勢是不可阻擋的,特朗普集團的互聯網社會性死亡只是這一大趨勢碾壓過後留下的一堆刺眼的路邊枯骨。
數字公權力的寡頭化不是好事
趨勢不可變,但是路徑不止一條。我們要考慮的,只不過是在這個大趨勢下,我們有沒有更好的路徑選擇。
現在的路徑是什麼?就是少數幾個在市場化競爭當中獲勝的全球數字科技寡頭,在未經授權也不受有效監督的情況下,掌握龐大的公共權力,並以運營私營企業的方式來運用這種權力。按照現在這條路徑走下去,新的數字科技寡頭要麼通過沖突、要麼通過潛移默化的改變,遲早會成爲這個世界真正的統治者。一些國家通過傳統方式,或許能夠在幾十年的時間裏對內壓抑這種力量的成長,但是這種壓抑不可能長久,只能是暫時的、局部的,並且日積月累,會因爲抑制了創新力量而導致整體性的落後甚至傾覆。
我們是否應該爲新霸權的崛起而歡呼?既然人類自古以來一直生活在一個金字塔體系之下,絕大多數人不是在這個霸權之下,便是在那個霸權之下,或許對於塔尖的更換大可採取一種袖手旁觀的態度,甚至應該歡迎和讚美這種改變?或者,嚴肅一點說,把一部分甚至大部分公權力讓渡給掌握先進數字科技的寡頭,是否是社會治理的更佳方式?
有三個原因使作爲普通人的我對此表示質疑。
第一是對這種新公共權力的來源不信任。現代社會公共權力的來源是有一整套觀念和制度體系的,這套體系與市場體系是不同的。雖然也有一些優秀企業家轉型爲優秀政治家的先例,但整體而言,市場競爭並不是選拔優秀公務人員的有效機制,更不是合理的授權機制。換句話說,一個私營科技企業主,因爲在市場競爭中獲勝,便獲得了巨大的公共事務權力,這個權力的來源是不合理、不健康的。
第二是對這種新公共權力的運行過程不信任。數字科技寡頭權力的高效率、低成本、強效果,與其決策執行的任意性、不透明性和不受監督結合起來,不單普通人毫無還手之力,就算是傳統秩序中的強者也只能甘拜下風。就像這次封殺特朗普和 Parler 事件所展現出來的,這些寡頭在運用權力的時候,其效率是如此之高,效果是如此之好,遇到的反抗如此之虛弱無力。寡頭們對於其不同行爲和主張之間內在的自相矛盾毫不在意,甚至懶得對外解釋,平時一言九鼎的政治領袖們只能隔着大西洋嘟囔幾句「有問題」,此岸或彼岸的所有機制對它們基本上產生不了任何監督和約束效力。如果你懷疑絕對的權力是否一定產生絕對的腐敗,那麼二十一世紀就給了你一個最新的驗證機會。只不過,試驗失敗的代價將會極其沉重,因爲不久之後,隨着人工智能、新一代無線通訊、物聯網和機器人的水到渠成的發展,科技寡頭消滅對手的能力,可就不止限於互聯網虛擬空間了。那時候,我們中大多數人能夠想到的最佳人生,可能就是暫時坐穩數字奴隸。
第三是是新權力崛起過程中與舊權力的衝突,會不可避免的將大量普通民衆捲入其中,改變很多人的命運。這個問題極爲現實,現實到正在好幾個地方以不同方式發生。正因爲如此現實,所以此處略去不表。
請不要誤會我,我並不是不歡迎硅基數字文明的崛起。如果一定要在人羣中劃分左中右,我肯定屬於「降臨派」。只不過,正如之前所說,我認爲趨勢不可避免,但路徑還是可以選擇。確實存在另外的道路。這裏指的「另外的道路」,並不是讓某些國人沾沾自喜、自信滿滿的「最近的事件表明全世界只有我們纔能有效應對和切實防範」的道路。坦率的說,我並不欣賞這第二條道路。隨着民主黨上臺,擁立有功的數字科技寡頭們將獲得怎樣的回報和縱容,我們且拭目以待。但一個不祥的預感是,如果他們和我們各自沿着現在這條路子走下去,已經過去的 2018 年可能是中國與全球數字科技頂峯最接近的時點,未來的差距可能會越拉越大。
也許還有第三條路線。
區塊鏈:第三選項
這次 Parler 被封之後,一些聽我介紹過區塊鏈與去中心化互聯網的朋友就給我發了消息,說一下子就明白了去中心化互聯網的意義。但其實,我覺得他們並不是真的明白。
目前全球的區塊鏈技術社區正在構建一個去中心化的互聯網技術棧,區塊鏈在其中扮演核心的角色。這個新的互聯網技術宅在存儲層、計算層、互聯層和應用層都基於區塊鏈的範式、或者乾脆直接用區塊鏈來開發。人們把這種新的互聯網叫做去中心化互聯網,或者開放互聯網,或者 Web 3.0。在這個新的互聯網技術棧還很稚嫩。嫩到什麼程度呢?性能低下,存儲不可靠,價格昂貴,而且使用起來非常麻煩。但它有它的力量。在它上面開發的應用,刪不掉、封不了、藏不住、改不動,只會規規矩矩、不折不扣按照既定方針辦。如果 Parler 基於這種技術構建,那麼就不存在被關電閘、拔網線的風險。
數字資產和去中心化金融(DeFi)就是這種力量的最初展示。在過去的一年中,全球數字資產的規模增長了三倍多,而 DeFi 的規模增長了三十多倍。但是這些應用從某種意義上加深了人們對區塊鏈的誤解,比如把區塊鏈視爲爲一個絕對自由主義的、對抗一切監管的異類。
但其實,區塊鏈真正的本質只有一點,就是「照章辦事」。
2016 年,IBM 觀察到一個名叫「以太坊」的新的區塊鏈項目的崛起,於是派了一個叫 Henning Diedrich 的聯絡員與以太坊核心團隊接觸,負責瞭解以太坊的特點。當時 IBM 內部對於區塊鏈的認識主要集中在兩點,一是在機構間共享數據和流程、創造信任以降低交易摩擦,二是設備民主。這些看法不可謂不深刻,但是這位聯絡員去研究了以太坊之後,帶回來一個不同的結論,他把以太坊描述爲「一旦部署了程序,就確保準確執行」的公共計算機,「確定性」是以太坊最大的特點。後來他的報告略加潤色之後公開出版,恰好在我離開 IBM 之前讀到,是早期對我認識區塊鏈產生決定性作用的兩三本書之一。
我想換一個方式表述 Henning Diedrich 的結論:區塊鏈是目前唯一能夠確保規則得到剛性執行的計算網絡。理解了這一點,我所說的「第三條路線」也就清楚了。
確實有可能基於區塊鏈的思想和技術構造新的互聯網,它安全、強壯、可靠,最重要的是具有規則剛性。區塊鏈可以在進一步激發企業家精神的同時,有效地限制數字科技寡頭公器私用和暗箱操作。作爲唯一擁有立法權的人類組織,政府可以通過區塊鏈實施更加高效的社會治理,對於這樣的基礎設施應該是歡迎和積極推動,而不是視如畏途。民衆則能夠得到規則的保護,享有免於被徇私打擊的恐懼。至於真正的企業家和創新者,他們失去的只是攫取和濫用權力的惡毒誘惑,得到的卻是一個輕輕朗朗的市場和無需破壞規則自相殘殺的健康的競爭環境。也許更重要的是,區塊鏈的規則剛性會迫使政府、公衆和企業坐在一起,認真的討論人類要給必將到來的硅基時代建立什麼樣的元規則,從而促進新的治理機制的產生和成熟。也許只有這樣的事情發生,人類才能作爲一個整體避免《黑客帝國》和《終結者》所預告的命運。
當下而言,我絲毫看不出世界可能轉向第三路線的可能性。總體上,人類還是點頭哈腰地沿着第一路線狂奔而去,只有我們這些少數的異類,在區塊鏈和 DeFi 的道路上不知道搞什麼東西,不被人理解。但我希望這次的事件能夠提醒人們注意這個問題,注意到這第三條道路的存在。特別是那些有影響力和決策資源的人,你們在天基物聯網、全自動武器和武裝機器人到來之前,還有幾年時間思考和做出不同的選擇。之後,可能也只能向普通人一樣,考慮何時、以何種方式向科技霸權屈膝投降。瞭解一下區塊鏈吧,不要被「去中心化」的文字遊戲嚇得踟躕不前,畢竟,對中心威脅最大的,不是去中心,而是下一個中心。
資料來源:https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/124856336082.htm
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AI應用生態碎片化 ARM推出全面運算方案應戰
2019-06-05吳栢妤
展望未來,當今最大的挑戰之一,即是市場上許多不同的解決方案。看似永無止境的軟體選項與硬體架構清單,造成碎片化生態系統的擴大,讓終端到雲端的擴充性變得十分困難,對於開發人員以及新技術的採用也更為挑戰。5G將帶動對效能與效率的強烈需求,意謂著共同架構的必要性,才能讓設計與部署更為便利。為了真正釋放次世代的沉浸式體驗,每個元件都必須優化,以便開發者輕易存取效能的共通工具鏈協同合作。
因應此趨勢,ARM除了推出Cortex-A77 CPU,提升20%的IPC效能;Mali-G77 GPU,以更高的能耗效率實現高階圖形運算效果;ML處理器(即NPU),以提供同級最優化的能耗效率,最高可達每瓦5兆次運算(TOPs/W);更強調從系統整體出發,結合硬體IP、軟體架構和最佳化工具,提供開發者一次解決未來運算複雜性的全面運算(Total Compute)解決方案。
Arm推出全面運算(Total Compute)解決方案
據了解,全新Arm Cortex-A77 CPU擁有比上一代 Cortex-A76裝置高出20%的IPC效能提升,可帶來先進的ML與AR/VR體驗。事實上,透過硬體與軟體的優化組合,過去兩個世代的 Cortex-A7x 系列處理器的整體 ML 效能,已經提升了35倍。而全新的Cortex-A77 CPU更證明了Arm在智慧手機有限的功耗限制下,持續推動在性能上媲美今日主流筆電、同時又兼顧同級最佳能耗效率的努力。
而Total Compute解決方案能以CPU為任務控制核心,再透過System IP確保AI運算的工作負載能達到最佳分配。例如影像搜尋作業由NPU執行,將比CPU更快、更有效率。再加上 Arm 的GPU、ML 處理器、顯示處理器(DPU)、Arm NN 架構等,將能協助開發人員全面釋放AI效能。
Arm IP產品事業群總裁Rene Haas表示,未來新的工作負載是以使用案例為設計基礎的,要解決未來的複雜性挑戰,必須從根本上最佳化硬體、軟體、平台安全性和工具。整個AI產業面臨著極大的挑戰,而CPU軟體生態系統將有助於開發人員拓展邊緣的AI體驗,Arm也期望透過兼顧安全、效能和效率的Total Compute策略涵蓋的軟硬體和生態系統,幫助開發者跨越各個市場領域,加速提供5G時代的全新體驗。
資料來源:https://www.2cm.com.tw/…/…/E05D2A4094F14077B3937537D145DD90…
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我們該如何規範人工智慧 (全文)?
#COMPUTEX,這個跟我一樣歲數的電腦資訊展會,我竟然直到今年才首次踏入。
這次受主辦單位之一的 #外貿協會 ( #TAITRA)邀請,在上週三(5/29)來到位於南港展覽館 2 館4樓的「 #SmarTEX」展區參觀,與多家參展公司交流。我雖然自己經營過科技媒體網站,但我不是擅長採訪會展的記者,也不是好的 3C 部落客,因此我抱著「幫自己正在思考的問題取材」的目標,前往這場大型科技會展。
(先說:因此這篇文章不會有太多展覽展位上產品的細節跟照片,請大家見諒。)
而我最近在想的問題,也就是本篇文章的主題是:進入人工智慧時代,我們該如何規範人工智慧?
或者,我們也可以反過來問:人工智慧該如何規範我們?
自認偏樂觀派的我,其實不希望讓大家覺得「人工智慧的未來真糟糕」,我的個人偏見是:大致來說,我喜歡科技,儘管科技的確會帶來衝擊,但只要我們更願意去思考,就更有機會讓未來往比較好的方向演進。所以談這個議題,目的是要避免要是這樣的狀況真的發生了,我們才懊悔地說「這真糟糕,為何我們沒有早點想到。」
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關於人工智慧的規範問題,首先,我們來看看 MIT 媒體實驗室做的一個調查「道德機器」(網址:http://moralmachine.mit.edu/hl/zh)。
在這個網頁裡頭,有許多類似「#電車難題」的情境,需要你來回答。每一個參與者,需要回答 13 個題目,每個題目只有兩個選項。在每一個題目的情況中,都有一輛突然煞車失靈的自動駕駛汽車,而你必須做出選擇,要繼續前進,或是轉彎離開。
例如在某個二選一的情況中,你認為這台自動駕駛車該繼續直衝,撞死一個成人男性,還是轉動方向盤,讓車子撞上另一側的護欄,殺死車上四個人,包括兩名兒童?
在另一個二選一的情況中,這台自動駕駛車上只有一隻貓,若繼續直衝,會撞上護欄,讓貓死於非命,但若自駕車往左彎,貓的性命可保,卻會撞死一位正在違規闖紅燈過馬路的遊民。
類似這樣的二元選擇有很多種變化,例如過馬路的可能是動物、可能是罪犯、可能是醫生,嬰兒,或是這些人的綜合隊伍,他們或許是違規過馬路,或許是遵守交通規則但運氣不好。而車子直衝或轉彎,也隱含了道德選擇。推薦各位都上道德機器的網頁去回答看看,看你會不會跟我一樣覺得實在是逼人太甚,到最後根本就放棄思考(XD)。
這個網頁告訴我們一件事:我們不可能對各種狀況產生共識、或得出任何堪稱正確的答案,事實上這個調查也不是要用多數人的意見來決定未來的自駕車要是真的煞車失靈的時候,該做出什麼行動。然而這個調查提醒我們,當越來越多的「人工智慧代理」進入我們的生活,就會產生更多類似的道德難題。
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舉例來說,若一個 #人工智慧股票交易系統,因為對政治領袖發在社群媒體上的文章產生錯誤的解讀,而決定拋售某一檔股票,造成連鎖反應,讓投資者大賠一筆,這樣的損失該由誰來負責呢?
延伸閱讀:〈AI 機器人害我投資賠錢,我能告他嗎?〉
https://www.techbang.com/posts/70447-ai-robot-made-me-invest-money-can-i-sue-him
舉例來說,若一個 #人工智慧戀愛配對系統,推薦了一位居心不良的對象給另一個使用者,最後使用者被騙財騙色了,誰會受到最多的指責呢?誰「#與惡的距離」最近呢?
再舉一例來說,如果用於門禁或 ATM 的臉部辨識 AI 系統出問題,太過嚴格以至於讓使用者開不了門、領不到錢,或是太過寬鬆使歹徒得以利用,那該怎麼定義問題的範圍,用理性的方式來解決呢?
臉部辨識作為服務升級的關鍵,從智慧零售到智慧家居到智慧服務,都少不了這項技術的身影,也是人工智慧使預測平價化的代表。只要你拿著這一兩年出的新手機,想必也不會陌生。例如我這次參訪的 #訊連科技(CyberLink)展場主打「FaceMe」AI 臉部辨識引擎,他們提供 SDK 與多家科技廠商合作,包括 #宏碁雲端、#奇景光電、#微程式、#凌群、#達碩 等。我也拜訪了同在 SmarTEX 展出的達碩智慧科技,了解他們使用這套臉部辨識引擎,針對銀髮照護、社區管理、企業差勤管理等不同情境設計的解決方案。即使在我與訊連跟達碩的主管談話時,他們自謙還不是目前領先的廠商,但他們的服務也已經非常成熟,可見這樣的軟硬體整合套裝將持續普及到各地,而台灣中堅企業將成為關鍵推手。
美中貿易戰,加上美國可能逐步針對有侵犯人權之虞的監控科技施加圍堵禁令(如 #海康威視、#浙江大華、#商湯科技 等),突顯出台灣提供類似服務的企業所能提供的安全價值,但即使如此,這項科技本身還是帶給社會其他挑戰。訊連科技的連啟民協理跟我說,臉部辨識的準確性不是 0與1 的取捨,他們的 SDK 能夠針對不同情境,讓配合的廠商自行調整精度,掌控風險,例如從一般社區門禁的萬分之一調到 ATM 的十萬分之一,同時使用邊緣運算技術(Edge Computing),讓資料不用都到雲端,降低反應時間及資安疑慮。
我在展場也與 #康訊科技 及 #訊舟科技 兩家公司進行交流。康訊從圖資起家,以地理定位技術切入車載系統設備,扎根台灣30多年來,已經成為全球領先的車隊管理服務商,不管是共享汽機車、物流公司、校園巴士、救護車、消防車都是他們服務的客戶。他們提供的設備就像車上的黑盒子,可以完全掌握車輛的狀況,如透過監測引擎啟動狀態,可以知道司機是否過勞;透過監測燃料消耗情況,可以知道是否有偷油的情形發生。而全球客戶累積的數據也成為重要的資產,可以協助物流業者優化路線。
訊舟作為老牌網通公司,這次展出許多產品,我認為最亮眼的就是他們與中研院陳伶志博士合作推出的「空氣盒子」,我雖然早就知道空氣盒子,卻是第一次看到並且從訊舟的角度聽這個已經是公民科技典範的故事,目前在全台已經有 4,000 多台設備上線,密集監測空氣品質,累積的數據也已經可以做到空品預測。
另外,這次在 SmarTEX,科技部推動的 #GLORIA 國際產學聯盟現場展出 67 項前瞻技術,我也與聯盟中的幾所大學交流,例如 #中國醫藥大學 推出能夠判讀骨齡、癌症等資訊的 AI,節省醫師判讀時間,加速診斷。#國立交通大學 伍紹勳博士則與 #新光醫療團隊 合作,用像是貼在東尼史塔克胸口的智慧貼片,只用3導程就能正確模擬專業醫療設施12導程的ECG心電圖信號,大幅改善病患的行動自由,也顯著降低成本。而具有超過 2,000 例達文西手術經歷的 #臺北醫學大學劉偉民醫師團隊,則在擁有大量醫師第一視角錄影的基礎上,推出手術教學平台,包括 VR 手術直播拍攝,與虛擬手術教學模擬系統。
從訊連、達碩、康訊、訊舟到這三個來自學界的醫療技術案例,可見都與數據分析、人工智慧辨識判讀、虛擬模型建置有關,儘管我相信在台灣醫療與科技、工程多重優勢下,他們都前景可期,但該問的仍然要問:要是出了差錯,怎麼辦?誰負責?各團隊對此問題顯然也都深思熟慮過。而我將他們給我的回答整理,加入我對「人工智慧如何規範」這個問題的答案。
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#以自駕車為例思考
著名的科幻小說家艾希莫夫,在1942 年的短篇小說 Runaround 以及後來的機器人系列裡頭,提出了機器人三原則(Three Laws of Robotics),很多人可能都會背了,這三原則分別是:第一,機器人不得傷害人類,或坐視人類受到傷害;第二,除非違背第一法則,否則機器人必須服從人類命令;以及第三,除非違背第一或第二法則,否則機器人必須保護自己。
參考:Three Laws of Robotics
https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics
這三原則聽起來很周密,但其實並非如此,而且也不太現實。以自動駕駛汽車作為案例吧,自動駕駛汽車是這一波人工智慧發展最受關注的領域,而且因為許多國家政府正在積極制訂法規,自駕車的自動化程度,跟依據自動化程度而制定的責任歸屬,也比較清楚,值得用來舉一反三,幫助我們思考,人工智慧要是進入到每一個領域,會帶來多少該仔細考量的變化。
那麼,到底什麼是自動駕駛汽車呢?你可能聽過什麼 Level 3,Level 5 的,那指的是自動駕駛的自動化程度分級,我們可以用這張表來簡單呈現:
這個分級定義,是由國際汽車工程協會(Society of Automotive Engineers, SAE)所提出的,已經獲得廣泛的共識。從第零級到第五級,共有六個層級。第零級的自動駕駛就是毫無自動化,一直到第二級,都還是以駕駛員為主,機器提供輔助。
但從第三級開始,負責開車的就是機器了。人類駕駛頂多在緊急狀態作為備用選項。第四級之後,就連緊急狀態也是由機器來應對,人類就從駕駛這件事基本退場了。到第五級的情況,就像是有一個超級人工智慧在負責開車,相信到時候,超級人工智慧也不會只用在車上。
目前已經有幾家汽車公司宣稱自己的自駕車達到了第三級,例如 #奧迪、#特斯拉、#現代汽車 等,大部分車廠也都表示在 2020 年就會推出第三級的自駕車。Google 旗下的 Waymo 以及台灣的財團法人車輛研究測試中心 ARTC 則表示都已經有第四級自駕車的技術能力。
日本政府非常積極地花工夫在自動駕駛的規範上,日本的「投資未來委員會」在 2018 年底,便提出了已經研擬多年的自動駕駛汽車指導原則。根據報導,日本首相安倍晉三希望透過採取具體步驟,建立法律框架,讓日本成為率先制定國家級規範的國家。首要處理的就是第三級自動化情況下的監督跟法律方向。我們就來看看,在自駕車的規則上,日本是怎麼想的?
日本的規則是,通常來說車主需要對車輛自主運行時發生的事故負責,並且由政府規定的汽車保險公司承保。如果車輛系統有明顯的缺陷,該負責的就是汽車製造商。強制性保險這一步確定了之後,保險公司也就能夠制定方案,讓車主選擇,要保哪一種。
另外,為了釐清事故的原因,自動駕駛汽車需要完整記錄位置、轉向、人工智慧系統操作狀態的信息,也就是說,得要有像是飛機黑盒子這樣的裝置。
那如果遇到新型態科技犯罪者或駭客呢?只要車主有採取適當的安全措施,例如更新車輛系統或維護保養,那麼若是因為駭客攻擊或入侵造成損害,就視同汽車被偷走了。
除了這幾個大方向以外,還有不少問題待解決。因為剛剛說的都只是民事責任,財產相關的規範,但還沒有碰觸到刑事責任,如果真的因為自駕車的缺陷而造成傷亡,除了車主以外,程式開發者,汽車製造商該負起哪些連帶的責任呢?若不能盡快釐清,程式開發者跟汽車製造商就難以決定是否該正式推出產品。
另外,自動駕駛的操作條件、例如速度限制,運作的時間長短,天氣狀況也都得考量,就像各種已經存在的汽車安全規範一樣,人工智慧控制系統的標準、對網路攻擊抵禦的強度,也都得一一制定。
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而以自動駕駛為案例,可以幫助我們思考該怎樣規範其他人工智慧的應用情境。歸納我這次到 SmarTEX 參訪交流的心得,我想比起艾希莫夫的機器人三原則,我們該建立的思考原則其實是這四個:
#面對此時此刻的人工智慧該有的思考原則
第一,#釐清主控權。整項任務中,是人類還是機器掌握主控權?能否以清楚的層級概念來劃分人類或機器的掌控程度?就像自駕車這樣呢?另外,在關鍵決策點,人類有沒有介入,是否被要求介入?這些都必須根據不同的應用環境來一個一個釐清。
第二,#損害管理與風險溝通。在發生意外的時候,擁有者、使用者、設計者、販售者、維修者等角色,是否已經明白可能要負的對應責任?這些責任的政府主管機關與相關的法律有哪些?其實每一樣新的科技進入我們的生活,都會有一段學習曲線,我們不太可能在了解所有問題、解開所有疑慮之後才採用新技術,而是必須妥善跟每一個角色溝通風險。
第三,#數據紀錄透明化。為了忠實檢討意外發生的原因,人工智慧系統需要持續紀錄運作狀況,以及感測器所收集到的各種資訊。並且要確保訓練人工智慧的資料也是可受檢驗的,避免造成系統化的偏見。另外也同等重要的是,收集數據的單位,像是企業、保險公司或政府,有義務證明,收集這些資訊,是必要且適當的。例如飛機上機長跟駕駛員的通話可以收集,但車內的通話該不該收集呢?商店內的顧客對話該不該收集呢?
第四,#系統思維。任何意外發生,都要了解,系統總是存在一定的風險,告知風險機率跟可能的狀況類型。以「不責難」的出發點,來面對後續的檢討,才能讓各角色更願意把系統中的臭蟲或不當行為揪出來,最終的目標是讓這個能夠便利更多人、拯救更多人的系統,越來越好。就像醫療一樣,如果每次只要有病人在手術中過世了,醫生都要被告到賠上身家,那還會有醫生願意繼續替病人動手術嗎?當醫療行為中有越來越多具有人工智慧的機器介入,診斷疾病、決定麻醉份量、甚至用機械手動手術,我們就不得不分配信任給更多的角色。
從 COMPUTEX 的 SmarTEX 展區上琳瑯滿目結合了人工智慧的技術,可以肯定人工智慧已經,也即將進入每一個我們可以想像得到的層面,過去的規範將無法適用,而且即使訂出新規範,也會很快過時。我們不可能完全理解我們部署的人工智慧系統的風險。當前的機器學習運行得如此之快,以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策,通常連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式,這使研究人員更難控制和理解決策過程,在這樣缺乏透明度,也就是常說的黑盒子問題籠罩下,要建立道德準則跟規範,當然就極為困難。
然而若不要大驚小怪,將人工智慧與人肉智慧對等來看,人類花了幾千年建立起的道德準則,同樣漏洞百出,我們卻也習慣了。人類專家有的偏見跟偏誤更是問題層出不窮,而我們也是一直倚賴這樣有缺陷的專家系統在運作。此刻的人工智慧浪潮,正給了我們機會跟動力,檢視我們習以為常的那些想法,我認為以上的四原則,更有助於我們迎向已經到來的未來世界,而開發出這些技術,推出產品與服務的企業,若都能夠率先思考這些問題,也是我們所期待的。就如同我在這次 COMPUTEX SmarTEX 展區上看見的一樣。
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最後,我雖然只逛了整個 COMPUTEX 的一部份,但很感謝外貿協會,讓我能不只是走馬看花,而是深入與廠商對話跟採訪,非常有收穫。幾乎每一家我逛的展位,都跟數據、AI(起碼是機器學習)有關,並將其結合硬體,整合出具有市場競爭力的方案,雖然我沒有資格替他們的產品背書,但我覺得深入談過之後,他們都對自己的產品與服務非常有自信,或許並非市場的領先者,也已經看見該切入的定位與成長的路徑。
今年的 COMPUTEX 展會已經結束,不過以後若有機會前往類似會展活動,很推薦大家跟我一樣帶著問題意識去逛逛,跟這些未來世界的打造者聊聊,畢竟我們得住在裡面。
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Medium 版:http://bit.ly/2HLuT8p
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只能說對於最基礎使用者來說,安卓真的比較不好掌握,因為自訂度太高
另外大概就...系統架構問題吧,至少看很多包含推文都有提到
我經驗是這樣,三個部份可以試試
1.安裝綠色守護
2.安裝全能工具箱
3."在其他應用程式上層顯示"檢查
1.綠色守護處理要點
>檢查於背景執行的程式
//所有沒必要的通通都列入清單,不定時就點捷徑全數休眠
2.全能工具箱處理要點
>檢查開機啟動項目(開機加速/用戶應用部份)
//所有沒必要的通通改為禁用
//設定過一次後基本上全能工具箱也列入綠色守護休眠清單,或移除也沒關係
3.在其他應用程式上層顯示
>盡量把"可"的項目改為"否",不過要對程式功能有點瞭解
或者以下供參考
"可"保留者
1.通話錄音類
2.谷歌翻譯
3.LINE
4.Whoscall
5.行動支付類(不含銀行與股票類)
以上1跟2應該有許多替代方案,只要方便能達到功能就行
第3點有時候影響很嚴重,尤其對高度自訂的玩家,某種程度上要自己檢視跟取捨哪些
功能要砍,因為像我以前就什麼通知列各種自訂捷徑功能啦,手勢捷徑啦(例如滑某圖
形啟動指定功能或捷徑),一堆有的沒的,然後畫面運算量就大,就很卡
另外還有個老設定就是"開發人員選項",雖然現在手機cpu性能已經很好,但如果願意
額外犧牲一點續航,可以啟用開發人員選項內的"強制使用gpu轉譯"跟"停用硬體重疊
圖層",至於消耗量會如何就不一定了,覺得電量消耗比想像中快就關閉,這要自己使
用經驗去決定
我自己玩到後來到這階段就...蠻穩定的了
至於如果嫌麻煩...那就請不要在意本文XD
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1615653942.A.7BC.html
裡面選項有最多保留4個程式,其實有點類似
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使用綠色守護或去看背景常駐甚至去隨便對APP開啟詳細資料,一堆APP都在啟動狀態
真的感覺蠻煩的,雖然設計上應該都會盡量精簡,只剩下跳通知的功能,不過我根本不
需要APP通知我任何事情,而且這個問題還會導致"網路環境切換"的時候,因為資料刷
新造成LAG,更煩XD
尤其中低配手機APP裝多了問題就大,這部份我覺得就是個主因,在加上本文所說第三
點,手機逐漸GG
這就真的看用戶了XD
有些會喜歡裝一些小工具,這裡換一下那裡改一下,我以前也是,然後就不自覺中逐漸卡了
另外有些app設計很奇怪,也有可能系統自己的問題,就真的莫名在背景存在還吃ram之類
的,但一天根本不會開它幾次
抓回來也是一種方式
沒需要當然最好,其實真的最好就是使用者不需要這些東西XD
... <看更多>