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崔麥可

●麥肯錫全球研究所合夥人

 

哈里森

● 麥肯錫矽谷辦公室合夥人

裝載人工智慧的科技在全球的應用領域廣泛，包括許多人類發展中的難題。人工智慧為公眾帶來利益的潛能無窮，但首先必須克服幾項重要瓶頸，包括如何培育人才及降低風險。

人工智慧當今備受矚目，因為人工智慧的應用不僅能夠幫助企業和經濟轉型，也可望能為癌症和氣候變遷等難題提供解決方案。人工智慧或許能夠大幅改善人類的生活品質，但是這樣充滿希望的願景是否不切實際？

無所不能的人工智慧

為了解答這項疑問，麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Institute）仔細審查超過150個涉及社會公益的情境，這些情境中都包含人工智慧的實際應用，或者有應用人工智慧的潛力。研究結果顯示，人工智慧對於解決各種社會難題貢獻良多，但並不是萬靈丹，至少目前還不是。雖然人工智慧的應用層面極廣，必須先克服發展上的瓶頸和應用上的風險，才能讓全球受益。

不可否認，人工智慧正在改變人類面對種種發展挑戰的方式。舉例來說，2017年哈維颶風（Hurricane Harvey）橫掃美國德州休士頓，救難人員進行搜救時，便使用物體偵測系統和衛星影像技術協助導航。在非洲，演算法則降低了野生動物園中的盜獵行為。

丹麥的緊急電話裝載語音辨識系統，能夠辨別求救者是否心跳停止。距離美國麻州波士頓不遠的麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）也應用人工智慧，針對一群腦瘤患者進行模擬臨床試驗。這些患者的腦瘤是惡性程度最嚴重的神經膠質母細胞瘤（glioblastoma）。研究人員使用「強化學習（reinforcement learning）」來減少化療劑量。

這些只是人工智慧一小部分的潛力。除此之外，人工智慧已經能夠從心率傳感器的數據偵測出糖尿病的早期徵兆、協助自閉症的孩童管理情緒、引導視障者。若能廣泛使用這些創新科技，對於健康和社會帶來的益處將十分可觀。

事實上，根據我們的評估，若應用人工智慧科技，聯合國公布的17項永續發展目標，都能夠加速達成。

應用的最後一哩路

即便如此，上述的人工智慧應用若要帶給世界正面影響，它們的普及程度尚須大幅提升。為了達到此目標，我們必須先認清人工智慧在發展上的瓶頸，並同時降低風險，以確保這些科技能夠帶來助益而非危害。

在發展層面，「數據可及性（data accessibility）」是最主要的障礙之一。機密性高或具商業價值的數據，即便有潛力做為社會公益用途，也往往為私人所有，非政府組織無法取得。再者，許多有用的數據也可能因為官僚慣性而遭到封鎖。

另一個常見的問題就是「應用的最後一哩路」這項挑戰。

即便數據能夠取得且科技發展純熟，但由於數據科學家不足，人工智慧要在各地廣泛應用困難重重。必須解決技術人才短缺問題，才能夠強化及應用人工智慧的潛能。擁有這些技術人才的公司，應該要投注更多時間和資源於社會公益，鼓勵並獎勵人工智慧專家開發對社會福祉有貢獻的計畫。

這當然伴隨著風險，人工智慧的工具和技術在有意或無意間可能遭到不當使用。

舉例來說，人工智慧的演算法或資料庫可能摻雜偏見，在應用上讓原已存在的不平等更加嚴重。根據一篇學術研究，臉部辨識系統辨識膚色淺的男性時，錯誤率小於1%，但辨識膚色深的女性時卻高達35%。

消除人類偏見

這彰顯了一個重要的問題：開發人工智慧科技時，該如何消除人類偏見？人工智慧還存在另一項顯而易見的風險：有人可能不當利用人工智慧，威脅他人的人身、資訊、財務、情緒各方面的安全。

相關的私人單位和公家部門必須攜手合作，共同解決這些議題。例如，為了讓數據更容易取得，針對以公益為目的所發起的倡議，政府機關和私人單位都應放寬數據使用權的限制。

目前，多家衛星通訊公司已經加入一國際協議，同意在緊急情況中開放使用衛星訊號。全球企業都必須推廣此種數據互依的合作關係，使之成為公司運作的慣例。

人工智慧迅速成為人類發展中的寶貴工具，但若要讓人工智慧完全發揮造福全球的潛力，支持者必須停止炒作，並正視人工智慧應用過程中所面臨的阻礙。

（翻譯：劉子瑄，責任編輯：簡嘉宏）

© Project Syndicate

（原標題為《AI for Human Development》文章未經授權，請勿任意轉載）