人工智慧應用是否落入「圖靈陷阱」？

若您看過電影《模仿遊戲》（The Imitation Game），不可能沒聽過艾倫．圖靈（Alan Turing）這號人物。這位被稱為人工智慧之父的英國電腦科學家，在50年代發明了圖靈測試（Turing Test）的技術，用於判定電腦是否具有與表現與人類相近水準的智慧。隨後，該技術便大大地影響了人類與科技之間的關係，使電腦具有對話、下西洋棋等能力；漸漸地，人工智慧是否終究會取代人類的問題，便開始受到關注。

對此，美國史丹佛大學人工智慧數位經濟實驗室負責人 Erik Brynjolfsson 認為，或許圖靈測試讓我們這些後進都「誤入歧途」了，將電腦用於複製人類行為是錯誤的目標。

《Wired》報導，依 Brynjolfsson 所言，現代人工智慧的確已經在多方面、多場域代替了人類的部份工作，也帶來了公司生產力上升的佳績，但這樣的收益只能歸屬於公司擁有者，更造就了工資無法調漲以及「貧者越貧、富者越富」的現象產生。他更將這樣的趨勢，稱之為「圖靈陷阱」（Turing Trap）。

 Brynjolfsson 認為，人工智慧開發者之所以如此醉心於模仿人類的能力，是因為這樣的功能使其能夠達成「扮演上帝」的願景，並按照自己的想法與構思來創造新的生命形式。在《Wired》的報導中， Brynjolfsson 表示，其實在每個文化當中都有著類似的神話，從古希臘人文化到猶太民間傳說，再到伊斯蘭教文化或是現代科幻小說，都可以看到機器人、像人一樣的人工智慧或是諸如此類的想像。但是，這樣的想像或是神話，並非開發人工智慧的最佳框架或範本。

從另外一個角度出發， Brynjolfsson 認為，真正的經濟成長在於建構強化人類的人工智慧，換句話說，人工智慧應該要做人們無法完成的事情。

以知名科技巨擘 Google 旗下的蛋白質結構預測程式開發公司 DeepMind 為例，該公司所研發的人工智慧能夠在數百萬種可能的組合中，預測出蛋白質結構所需要的氨基酸鏈；藉此，科學家能夠成為「超級」科學家，並且朝著更宏大、更遙遠的方向前進。從這個單純的例子，可以發現，在人工智慧強化人類能力方面，不僅能夠節省成本、提高生產力，更能夠將生產力所賦予的經濟價值歸功於操作人員。不過，問題來了。

怎麼研發、判定人工智慧的增強？一般而言，若要判斷人工智慧複製人類行為的成功與否，只要依照我們的生活經驗，並觀察這個機器人或是人工智慧是否會「下棋」或是「聊天」即可。但是，就超越人類行為的人工智慧，是需要更多想像力的，其中也包括處理罕見極端情形。換言之，我們正在想像從未出現過的事物。

針對這個問題，史丹佛大學人工智慧研究所的李飛飛主任表示，找出人們想要什麼的唯一方法，就是去詢問他們，而非硬著映著頭皮去設計以科幻小說為基礎的人工智慧。不過，除了這個挑戰之外，還有一點值得我們注意的是，有太多工作實在實現完全自動化上，著實困難；好比曾在2016年被深度學習（Deep Learning）專家 Geoff Hinton 預測即將被人工智慧取代的「放射科醫生」。

在《Wired》的報導中，Brynjolfsson 建議，為了讓公司能夠擺脫圖靈主義（Turingism），政府可以就稅收政策進行改善。依照布魯金斯學會 Brookings Institution 近期調查顯示，勞動徵稅制度相較資本徵稅制度而言，是更加嚴謹的；此外，由於像是資本折舊等帳目的核銷，企業在進行機器人或是軟體的購買時，往往會獲得更好的稅收待遇。故，這樣的稅務規範無疑是鼓勵公司將運作模式自動化，而並非保留現有勞動力或是將其增加。（編譯／戴偉丞）

資料來源：Wired

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