开启人工智能与人类合作的新纪元

从工业到研究领域，人工智能正在进入我们的工作环境。但是，我们如何才能更好地利用人与机器的协同潜力？还需要考虑哪些因素？

不断发展的人工智能世界

计算机和互联网是我们这个日益数字化社会的核心技术支柱，能够以远超人类能力的速度进行访问、处理和交换数据。对于现实世界中的体力劳动，机器人以比人类更快、更可靠、更持久和更精确的速度完成工作，彻底改变了工业制造流程。

随着人工智能(AI)的日益普及，在不久的将来，这些技术很可能会从单纯的“辅助工具”和“执行助手”，或多或少的发展成为与人类创造力平等的“伙伴”。它们不仅会像以前一样准确、高效地执行指定任务，还会独立开发、提出建议，并在必要时独立完成任务。因此，计算机、机器人和人工智能将成为工作伙伴，从而赋予“人机交互”一词全新的内涵。

一般来说，当相关合作伙伴都知道自己的长处和短处时，就会专注于自己的长处，并有针对性地利用这些长处，合作通常就会特别成功。这一点在与“机器人同事”或“AI同事”合作时也不例外。事实上，这一点至关重要。人机界面的正确定位对此非常重要，这样才能优化“团队”的协同潜力——最重要的是为了人类的利益发挥作用。

第一批广为人知的应用是护理和康复机器人、客户咨询聊天机器人，以及无处不在的ChatGPT。现在，后者已让每个人都能接触到人工智能，并通过基于互联网上可用数据的自学习算法，为几乎任何问题提供可信的答案。它甚至能使用几个关键词生成整篇文章(根据具体问题或多或少有意义)，无论是摘要、散文还是诗歌。

在科学和研究领域，人工智能和其底层的机器学习算法早已成为日常工具。无论是使用类似于数字路线规划器的人工智能，编制从起始材料到包括复杂(生物)化学合成路径的最终产品，还是在复杂的制造过程中优化工艺参数，如3D金属打印，仅举两个来自瑞士联邦材料科学与技术研究所的应用领域。

然而，所有人都同意，应对人工智能和基于人工智能的系统将是整个社会面临的巨大挑战。社交网络及其背后的算法遵循其自身的商业逻辑或“喜欢”逻辑，以及所有已经熟知的过度行为，如假新闻等，就是这方面的第一个小尝试。失业风险是整个社会需要解决的另一个问题。

关键问题：

如何让人工智能为社会所接受

意识到这一点，各国政府、非政府组织和其他利益相关者目前正在讨论：如何使人工智能为社会所接受的措施和法规。

另一方面，提供和传播人工智能并将其用于自身商业成功的美国大型科技公司也在宣称，并承诺对人工智能采取负责任的态度。这就足够了吗？

为了在人类与人工智能之间建立和谐共处，有必要反思人类在有人工智能的世界中的价值和作用。解决一些非常基本的问题，例如：人工智能生成的绘画可以是艺术吗？或者仅仅是画布上的色彩组合？又或者人工智能创作的小说是文学吗？换句话说，什么是真正的创造力？这或许将有助于人们明智且合理地使用人工智能，并造福人类。

就工业制造而言，欧盟委员会早在2020年就提出了“工业5.0——迈向可持续发展、以人为本和具有弹性复原力的工业”的愿景，并将其描述如下：工业5.0旨在从根本上重组制造业中的人工任务，从而使他们受益。他们将获得更高的技能，从体力劳动转向认知劳动，在生产中提供增值任务，并能够安心地与自主的“同事”一起工作。

研究领域的人工智能，就是目前所有问题的答案吗？

然而，人工智能和人工智能辅助系统也将极大地改变研发格局。一方面，人工智能将再次大大缩短开发周期，从而使应用研究与开发将更加紧密地结合在一起，甚至在某些领域实现合并。在极端情况下，应用研究甚至会被淘汰，因为针对问题解决优化的人工智能会为每一个明确定义的问题提供合适的答案。换句话说，就是提供产品。因此，商业上的成功很可能成为评估这类“研究”质量的关键指标。

另一方面，研究的主要产品——数据，具有至关重要的作用。因为人工智能是如何学习的？如何持续发展？那就是不断获得新的，尤其是可靠的数据。请注意:这些数据不是人工智能生成的，因此它需要来自外部的输入。这将进一步推动开放数据政策，即免费获取研究数据。如果不这样做，或者做得不够好，或者只提供“低质量”的数据，那么人工智能只会重复提供同样的东西，或者更糟糕的是，可能很快就只会提供无稽之谈。

最后，要取得真正的进步，仍需要新的突破性科学发现。尽管人工智能为研究带来了巨大的可能性，但实现科学飞跃或开辟新的科学视野的基础仍将是好奇心、毅力和直觉。最重要的是，要有批判精神和不断试错的勇气,因为只有从失败中才能学到东西，而人工智能主要是为了避免错误而设计的。必须不惜一切代价保留这些美德：绝不能让它们成为人工智能所带来的快速成功诱惑的牺牲品。

本文刊载 / 《桥隧产业》杂志

2024年 8月刊 总第57期

作者 / Pierangelo Grning（瑞士）

作者系瑞士联邦材料科学与技术研究所

Empa的前董事会成员

编译 / 裴小吟

美编 / 赵雯

审校 / 李天颖 王硕 廖玲

联系人：李天颖

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：13552183635

稿件投递

联系人：王硕

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：13910070564

联系人：黎伯阳

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：010-64282959-503

联系人：穆玉

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：18910480043

喜欢请转发吧！

原创稿件，转载请标明出处