洋蔥式分層閱讀，按內容深淺階梯式排版──
依個人閱讀喜好，自由跳接、由簡至繁，秒懂當代不可不知的世界議題 ◆本系列入圍英國圖書設計與製作獎（British Book Design & Production Awards）
◆大量近期時事、趨勢照片，搭配詳實解說，輔助讀者慎思明辨重要議題
◆從最大字級一眼抓出議題關鍵字；到次大字級重點式釐清觀念；亦可細讀小字、深度理解當代必知的議題內涵
▌人類與人工智慧必將走上對抗一途？或有可能攜手打造未來？現今AI人工智慧可見於幾個有名的應用場域，
比方說線上平台推薦系統（如Netflix網飛、Amazon亞馬遜、Facebook臉書）、
語音辨識人工智慧助理（如Siri、Alexa、Google助理），
而全球更有不少企業正在投資研發自駕車與自駕卡車相關技術。
AI在現代生活中已不可或缺，但也跟許多科技一樣對社會造成了衝擊。
「人工智慧是否會取代人類？」向來是個受熱議的主題，
本書試圖探索人類與人工智慧將往什麼方向發展：
會是人機對抗（human vs. AI）？又或者是人機共生（human + AI）？
作者從明確問題意識出發，先講述AI過去幾十年的發展，
再介紹人工智慧重要的技術應用。接著也會談到
現今AI為社會造成哪些潛在隱憂，最後切入關鍵的核心──
AI可能許人類什麼樣的未來？若放任產業內科技巨頭我行我素、
無人關心技術的發展趨勢，且政府的監管機構又反應不及──
人類社會可能面臨何種麻煩？
作者要帶讀者一起思考：
▌什麼事都能外包給AI？與公平、正義、道德、倫理相關的問題，AI也能「演算」嗎？
▌AI取代了工作機會，那麼最可能獲利的科技公司是否要繳「機器人自動化稅」？
▌政府機關要怎麼防止、規範演算法遭有心人士寫入「與人為惡」的程式？
▌人類要讓AI發展到什麼樣的程度？又該怎麼設定停損點？
▌如何讓一般大眾參與人工智慧相關的議題思辨？讓它不再只是科技界的圈內人話題？
藉由爬梳此科技從古至今的發展進程，搭配近期最新AI技術的圖解說明，
作者從龐雜的科技知識提煉出一般讀者均可理解的入門重點。
她相信AI確實會減少很多工作機會，
卻也可能帶我們進入產能大爆發的時代：
只要妥善利用並與之合作、防止科技遭到濫（誤）用、
社會全體共同思索並擬定公平分配資源的方法，人類未來的前景仍舊充滿希望。
作者簡介：
范雪萊 Shelly Fan
畢業於英屬哥倫比亞大學（University of British Columbia）神經科學系，現為加州大學神經科學家。在研究生物腦的時候，開始對人工智慧與生物技術感到好奇。她是媒體新創 Vantastic的共同創辦人，同時經營部落格NeuroFantastic.com。本書為她的首部著作。
馬修．泰勒 Matthew Taylor
目前擔任英國皇家文藝學會（RSA）執行長；身分有作家、發言人、廣播員。泰勒也常針對政治、政策與公共行政改革等議題撰文。過去曾在英國最主要的智庫之一「公共政策研究中心」擔任執行長以及秘書長。（「洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列」均由馬修．泰勒與各書作者共同執筆寫作。）
相關著作：《洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列：票票等值合理嗎？民主選舉造就了社會對話還是內耗？參與公民社會必讀的民主基礎知識》
譯者簡介：
余韋達
國立清華大學外國語文學系畢業，曾任職於科技業、出版業與媒體業。徹底的科技樂觀主義者。譯稿賜教請來信：weitayu1989@gmail.com。
章節試閱
一種擔憂就是俗語說「實現三個願望的精靈」的情形──人類無意中向AI請求達成某個目標，最終卻導致人類滅亡。然而，正如AI專家佩德羅．多明尼哥與認知心理學家史帝芬．品克（Steven Pinker，1954–）所指出，這種論點之所以荒謬，是因為它預設人類會自願將某種意念寫進AI程式中，然後在未經驗證可否正常運作之前，就給予AI控制權。雖然通用型AI可能會需要超乎預期的時間去解決困難的問題（或根本無法解決），但是最佳解方絕對是在部署演算法之前先做好有效的檢查。
除非人類有意識將「需求」或「意志」的概念寫入AI演算法中，否則即使是超智慧AI系統也會為我們工作。或者更理想的是，讓AI與我們並肩合作。
2017年，一份關於人工智慧對未來就業市場的影響報告中，顧問公司麥肯錫預測我們將迎來整體生產力的大幅成長，然而那必須是人類與機器並肩工作、共創親密合作關係的新時代。如今，包含IBM和微軟在內的公司都在尋求方法，要讓人類與AI能和諧地以高效率合作。微軟認為，AI公司應想辦法補足人類智能力有未逮之處，而非試圖複製出人類的智慧。例如，通用型AI若能扮演個人助理的角色，就可幫助我們克服忘性或易分心的傾向。比起取代人類所扮演的角色，AI倒是能讓我們卸下一些低層級的腦力任務，一如我們現在將記憶的任務外包給智慧型手機那樣。我們應該努力創造出「AI+人類」，而非「 AI取代人類」的未來。在那樣的未來，工作者會與科技相輔相成，也更加有效率。
即使是寫作這種講求創造力的事情，現在也能將初始工作交給AI系統來完成。法律文件生成器ROSS可編寫出清晰的備忘，再讓律師進一步修潤。此系統能省去律師整整四天、用在梳理上千頁判例法的時間，而人類律師也得以在每個案件中展現他們的思維力，產出更深入的論述，並寫就更理想的文字。最近，Google的數位新聞計畫（Digital News Initiative）資助名為RADAR的自動新聞寫作系統。此系統能從公開資料庫中讀取資料來尋找新聞。這一款機器人並不會取代深度報導，但以地方新聞的產量來說，新聞寫作系統的工作效率是人工報導速度所難以企及的。
這些例子說明了，關於自動化真正的故事並不是人類失去了什麼，而是從中得到了什麼：我們生活在有AI增強生產力的時代，隨著智慧型機器日趨繁複，人類與這些機器的互動也會更加複雜化，甚至會以目前無法想像的方式持續發展。若要跟上時代的腳步，關鍵是要釐清機器可以取代工作的哪些部分、人力能又在哪些方面創造價值。
一種擔憂就是俗語說「實現三個願望的精靈」的情形──人類無意中向AI請求達成某個目標，最終卻導致人類滅亡。然而，正如AI專家佩德羅．多明尼哥與認知心理學家史帝芬．品克（Steven Pinker，1954–）所指出，這種論點之所以荒謬，是因為它預設人類會自願將某種意念寫進AI程式中，然後在未經驗證可否正常運作之前，就給予AI控制權。雖然通用型AI可能會需要超乎預期的時間去解決困難的問題（或根本無法解決），但是最佳解方絕對是在部署演算法之前先做好有效的檢查。
除非人類有意識將「需求」或「意志」的概念寫入AI演算法中，否則即使是...
目錄
▌前言
▌人工智慧的發展
▌現今人工智慧能做到什麼
▌現今人工智慧的限制與問題
▌人工智慧的未來
▌結論
▌前言
▌人工智慧的發展
▌現今人工智慧能做到什麼
▌現今人工智慧的限制與問題
▌人工智慧的未來
▌結論
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