上个月出门,发现十字路口的交警和辅警人数明显增加了,不禁有些诧异,近十年来,人工智能最成功和最有效的落地成果不就是安防和交通相关应用吗,而十字路口往往都是视频监控最密集的地方?既然如此,为什么还需要那么多警力呢?
除了定期上街执勤需要外,一个深层次的原因是,人工智能并不能百分之百包打天下。更极端情况下,人工智能的尽头可能是人工。
何出此言呢?其一原因是人工智能算法的评价准则。这里谈论两个指标,漏检率和误报率。第一个指标,漏检率是指本应发现却未被算法发现的问题,俗称假阴性。
世界的复杂性,和人类智能的不足,在人工智能之前其实就已经暴露了。二战后兴起的系统论,就是对这种复杂世界的一种研究思路和尝试。但实际效果,以我这种外行的眼光来看,实在是乏善可陈。虽然也有一些诸如分形、混沌等等重要的理论发现,但离能够严格计算和预测复杂的世界,还差得十万八千里。
比如,现代医学,现在发现的所谓规律,其实都是相关性,往往只比50%稍高一点,其背后的原理如何,根本无从解释。人类无法通过传统的手段来简化对象,得到有效的规律;其能够得到的相关性,也完全是野蛮回归的结果,没有任何可解释性,因而完全难以被理解,只能被死记硬背。应该说,面对这样的复杂领域,人类智能已经明显不足;和计算机的野蛮运算和野蛮统计回归相比,没有任何优势。
在政治问题上,我主张权力与实力对等原则。这既是应然,也是实然没有足够的实力,就不可能维持住相应的权力;而有足够的实力却不给相应权力的,实力派就会起来反抗结果造成社会动荡难以长期维系;所以,长远看,两者总是要对等的。
而民主,就是大众实力上升因而权力上升的结果,而其背后,就是大众变得越来越值钱,变得越来越有用。如果大众变得越来越无用,则其权力乃至福利的丧失,都将是必然的。就像罗马共和国坠入罗马帝国,魏玛共和国堕落成第三帝国一样,像川普上台一样,这些都没有什么不能想象的,时候一到,一切都会变得顺理成章,理所应当的。