首先是良性用途。在这里,我想的是原型已经存在的领域:人工智能驱动的活动,这些活动可能会在这个十年结束时成为常态:会话商务、家庭技术支持、以及自动驾驶汽车。然而,第四个是机构决策,目前没有令人满意的原型,因此将很难修正。
会话商务
这是指语音驱动的销售活动,其中自然声音是客户的声音,在供应商端与AI驱动的机器人声音进行交互。它与当今的电子商务模式不同,在该模式中,客户经历了一系列步骤:访问供应商的网站,查看一系列图片,输入他们的选择,键入交货方向,提供信用卡信息,然后确认购买。取而代之的是,客户将从访问网站或与智能扬声器交谈开始。机器人会向该人打招呼,询问其如何利用先前的搜索和购买知识来提供帮助。所有这些都将使用自然语言进行。随着时间的流逝,人工智能机器人甚至可以开始联系,为礼物,重新订购或特殊交易提供建议。我预计,到下个十年中,所有商务中的一半将转向语音技术。
家庭技术支持
如今,在家电问题上寻求帮助通常是从给OEM的客户服务台或当地服务中心打电话开始的。客户描述了他们的问题,一名技术人员被派往家中,问题在现场解决。根据问题的不同,可能需要几天时间才能解决。然而,在接下来的几年里,当最初的呼叫发出时,将会有一个全天候的机器人接听。系统会指示您使用手机,并将摄像头对准型号识别标签、控制设置、安装详细信息和问题。系统将询问您一系列问题,以缩小诊断范围并确定更换部件。然后,您将看到增强现实增强的教程视频,使您能够自己完成大部分服务。如果失败,你的电话将被转接给一名人类技术人员,他的建议也将被人工智能系统吸收,并用于改善未来的服务呼叫。
自动驾驶车辆
完全自主的汽车和卡车已经在准备中,但是为了它们的安全运行,人为干预仍然是必要的。到本世纪末,情况将不再如此。对于有问题的道路情况,特别是涉及施工、道路危险、手势和鲁莽驾驶的情况,自动驾驶汽车和卡车将学习并迅速实施适当的应对措施。这将使通勤者在行驶中可以自由地做其他事情,缓解商业司机短缺,并改变产品交付的格局。他们的随需应变能力也可能影响私人车辆拥有的模式。
机构决策
人工智能最具挑战性的应用不是那些嵌入数字设备中的应用,而是嵌入公共和私人机构决策机制中的应用,在这些机构中,人工智能被用来做出有关人类服务的决策:获得贷款、获得保险、设定利率、获得政府福利的资格,刑事判决、保释的适用性、工作成功的可能性、接受医疗保健的资格等等。然而,这些算法的私人开发人员却小心翼翼地保护着他们的作品,政府机构也很少透露他们的算法是如何工作的。此外,由于算法会随着数据的摄入而不断变化,因此需要专家充分了解算法的工作原理,更不用说在法庭上为算法辩护了。然而,更具破坏性的是,当人工智能系统所使用的数据集在无意中对少数群体产生偏见时,就像一些人声称的警察数据那样,它可以有效地自动进行歧视。
算法不受道德规范的指导。虽然他们可以学习为好的行为建模,他们也有能力根据数据来学习坏的行为,这些数据的偏差会影响其结论。然而,人工智能技术的速度、全面性和成本节约都太有价值了,不能一股脑儿抛之脑后。因此,我预计,在这个十年的剩余时间里,新的透明度形式将会出现。它们将使普通公民及其倡导者能够更好地理解,并在必要时挑战有缺陷的算法,提供一种有意义的检查,以防范有缺陷的人工智能系统带来的潜在危害。