Alpha Go之亂後，世界對於未來人工智慧（以下簡稱AI）的吹捧日趨高漲，除了物流、語言分析等傳統項目以外，近期像是AI醫療、AI創新、AI強化人類創造力等等恐怖的＂新名詞＂更是越來越多。
伴隨著AI強大的潛力，我們早就可以想像，未來必定會生活在AI無所不在的生活當中，就像當今許多新手機都強調有「AI相機」，透過智慧學習的辨識場景，自動調整光線與濾鏡，讓我們不用再後製修圖。未來要是AI深入生活各角落將會是怎麼樣的？等到那時，大多數的東西都早已「深度學習優化」，人類能節省下大部分時間與金錢，享受更多教育娛樂，人們生活將變得越來越好。
與好萊塢科幻電影劇情的剛好相反，這種在劇中將「滅絕人類」的科技，如今已從矽谷開始傳教，讓世界各國政府官員為之瘋狂，所有國家都在拼命撥預算、承諾在AI世代到來前提早布局：英國宣布要投入3億英鎊、法國總統承諾要將法國變成全球AI中心、中國更是計畫在2030年前，創造1500億美元的AI產業。這種一窩蜂與跟進，猶如一場人工智慧的軍備競賽一樣。
AI解決主義
在這種「人工智慧大勢」背景下，許多學者都為此擔心，強大運算能力帶來了「AI解決主義」。這種哲學的中心思想就是，只要遇上問題，我只要有大量的數據與合理的模型（學習程式），透過假以時日的不斷計算，就能達到人類所不能企及的高度，解決人類所有生活所遇到的困難。
如今AI還在發展中，我們沒有辦法一口咬定這種想法絕對錯誤，但就某個角度來想，這種哲學存在著大問題，AI真的能解決所有人類的問題嗎？部分學者呼籲，在吹捧AI的同時，不可不忽略的AI的安全性，以及推算出的數據在人類世界的真實意義，這代表我們對AI寄予太高的期望，要是解決問題的關鍵在並非在AI身上，那麼就有可能壓錯寶，反而浪費了更多時間金錢，甚至鬧出人命。
▼AI甚至已成為政客綁票的政見
神經網路
在AI科技當中，神經網路是最有潛力的技術之一，這種機器學習方式模仿了人類的神經元架構，藉此從大量數據中推出模式與規則，許多AI產品都是使用這種技術，其中最有名的就是打敗各國圍棋好手的AlphaGo。雖然看似機器的思維已經可以超越人類，但實際上，圍棋規則是非常明確且沒有模糊空間的，下棋更像是一個單純的數學邏輯遊戲，因此下棋能取得的數據通常很準確且具有意義（對圍棋輸贏來說）。
政客看不到的是，在人類社會活動中，AI所取得的數據都具有主觀性，想要建構有效的神經學習網路，那麼複雜等級絕對是超乎想像的。柏克萊資訊科學教授斯圖阿特．羅素（Stuart Russell）就為此提倡「讓AI回歸現實」，呼籲學者專心讓人工智慧做簡單明確的日常應用，而不是幻想有個超級AI機器人，能解決任何問題。
MIT的機器人教授羅德尼布魯克斯( Rodney Brooks)也表達了類似的看法：
「姆……我是說機器人，和人工智慧的幾乎所有創新，其實遠遠……對，我是說遠遠… 超出內行和外行們所想像的那樣，我的意思是……真正想要廣泛使用它們，其實還有很長很長的時間。」
人工智慧的侷限性
用AI部署機器深度學習機能，其中很大的困難是，AI也會受到針對性的攻擊，只要偵測到AI有目的地再蒐集特定的數據，惡意AI也能介入，引誘原本的AI做出錯誤的學習與預測。現今人工智慧最廣泛的運用，莫過於在自動駕駛車的控車程式上，能夠自動學習，進而學習到接近，甚至超越人類應有的判斷與行為能力，是自駕神經網絡不斷發展的目標。但如果途中遭到干擾，學習到錯誤的行為，那麼有無可能危及人類性命安全？
我們想利用AI來改變這個世界，首先就必須思考，到底有那些事情必須由人類來掌控，而哪些繁瑣與不必要的事情，才要交給AI來解決。
網路社交媒體巨獸臉書，過去都依賴大數據與演算法來篩選錯誤訊息與仇恨情色言論，但在近日，由於許多國家的法律要求，他們不得不將演算法替換為一萬多名的人工審核員，以追求程序上的無缺失、無瑕疵；在醫學領域方面，雖然有著像IBM Watson for Oncology這樣的AI癌症計畫，能提供醫生在癌症療程中最中肯的建議，但實務上卻發現，人類醫生卻很難相信這台機器所給的建議，因此在試用期間就被遺棄了。
在法律方面，當美國法院使用AI算法來判決罪犯時，也發生了一些問題，他們發現算法中的風險估計係數，會加大結構性上的種族歧視（黑人的風險數字比較大），因此最後也遭到了棄用。
這些例子告訴我們，想要在複雜紛亂的人類世界裡到處都用上AI，幾乎是不可能的事。人類的尊嚴、情感、判斷標準，在AI中都是非常難量化的，再加上了有模糊地帶的人性後，不完美的演算法，可能會讓AI幫了倒忙，做出了不正確的判斷。
▼機器法官示意圖
但就算我們有完美的演算法，最後也可能出於不信任，而使得AI系統不被人所重視。
說來說去，就是因為人性難以捉摸，才讓AI不能完美解決任何的問題。任何的解決的方案都是有其成本的，不是所有的東西都能自動化，也不能忽視當人類不信任時，棄置系統所必須付出的代價。
人工的不可取代性
19世紀經濟學家卡爾‧馬克思就在名作《資本論》曾提到，如果資本主義繼續猖獗，那麼機器總有一天會全面取代人類的勞動，人們會因此失業，資本主義的商業社會將因此而崩潰。這個預言在今日來看是失敗的，事實上，代表資本主義的連鎖企業星巴克，能夠賺錢的原因並不是因為自動化、高效率與低廉的人力人本，而是因為舒服的環境與優秀的服務品質；
叫車服務Uber並沒有因為導入高科技而使得許多人失業，反而因為交易與搭車更有效率，司機與乘客的供給與需求引此大增。
這些例子都告訴我們，科技並不是要來取代人類的工作，而是來「潤滑」人類的商業行為與生活。
在許多經濟活動中，最有價值的往往是那些與「服務者」，例如年薪數百萬數千萬的汽車銷售員、保險業務員，這些是難以被科技取代的行業，為什麼？這是因為人類渴望與其他人互動，人們之所以會願意跟業務員買車，就是因為他能提供別人所不能提供，獨特的真人互動與服務。
這正是「AI解決主義」的最大的矛盾之處，如果科技來自於人性，那人又渴望與人互動，被真人服務，那這樣讓所有專業人員、服務人員都消失的科技，真的是人們想要的嗎？
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參考資料：
