发表时间：2023.10.17     作者：Jingyi     来源：ShoelessCai     阅读：179

本篇开篇通过 Nigel Richard 获得 Scrabble World Champion 法语 2015年排位开启对AI的讨论，作者观点是人们对于 AI 的宣传过了。讨论了关于职位替代、与 AI 共存，以及严峻挑战，AI带来的是乌托邦或者反乌托邦？

01 单词

Scrabble World Champion
There are really only five tournament structures, however, that have been designed to be global in nature.


troves 宝藏，有价值物品

hype = promote overly 过度宣传，炒作

babysit 临时照看小孩

cyborg 半人半机器

02 翻译

1.一个名为 Nigel Richard 的人 2015年的时候，获得 Scrabble World Champion 法语排位赛。特别值得注意的是，Richard 并不说法语。这个新西兰人干的所有事情，即记住了 38.6万字，在整本 Scrabble 词典法语版，仅仅用了 9 个星期。Richard 最最印象深刻的成就是一个有用的比喻，关于 AI 如何工作 —— 真正的 AI，并非偏执的幻想，类似于一些人自命“未来主义者”，还喜欢警告我们这些事。就像 Richard 提交了大量的珍贵的单词用以记忆，为了霸取 Scrabble board 一席之地，最高水平的 AI —— 或者深度学习 —— 从单一领域吸收大量数据，从数据中自动学习，优化人类设定的目标 —— 称为“目标函数” —— 无限制存储体和超人类精准度。

noteworthy 值得注意的
paranoid fantacy 偏执幻想
master the domain of the Scrabble Board 掌握 Scrabble board 领域。百度翻译：掌握拼字游戏板的领域
state-of-the-art 最高水平的

2.如果范围限制了，深度学习对任何人来说都是有用的，以及有力量的，在某些领域。它能帮助亚马逊从推荐系统中最大化利润，能帮助机场摄像头决定，是否有恐怖分子排队登机。AI 潜在应用是极度令人兴奋的。AI 的崛起也带来很多挑战，这是值得花时间，也值得在这两者之前权衡（sort，这里孰轻孰重，译者直接翻译成权衡），介于从这项即将到来的技术革命的真实风险，和偶尔围绕该话题的误解和炒作之间。

3.首先，我们讨论职位替代。因为在常规任务上比人类表现得更好 —— 如果该任务在同一领域，且有很多数据 —— 技术上是可行的，在未来 15 年内，替代数以亿计的白领、蓝领工作。并非所有工作都会被 AI 替代。事实上，四种工作并不存在风险。第一，有创造力的工作。AI 需要一个目标去优化。它不能像科学家、小说家、艺术家一样发明。第二，复杂的战略的工作 —— 执行官、外交官、经济学家 ——　远超于 AI 关于单一领域和大数据的限制。那么，仍然有至今未知的工作，很可能由 AI 创造。你现在会担忧，这三种工作未来招聘的人，其人数不会和 AI 能替代掉的一样多吗？不用担心，第四种类型更大：具有同理心和热情的工种，例如老师、护士、医生。这些工作要求热情、信任和同理心 —— 这些 AI 都不具有。即便 AI 试图假装，没有人会期待一个 chatbot 告诉他们有癌症，或者机器人照看他们的小孩。

as yet unknown 至今未知

4.AI 时代仍然会有人类的工作。关键在于重新训练劳动力，因此人们能够上手工作。这必须成为一种责任，不仅仅之于政府，还有企业，以及 AI 领域超级富豪富受益者。AI 同样也有潜力放大不平等 —— 超级富豪和被替代的工作者，遍布所有国家。更小更穷的国家，将会无法收获到经济回报，这些经济回报来自于 AI，更不适合缓解岗位流失。

ultra-wealthy beneficiaries 超级富豪受益者
less well placed to mitigate job displacement 更不适合缓解岗位流失

5.技术本身也在安全方面提出严峻的挑战。闯入AI控制的系统的结果也是非常严重的。最终，形成隐私、过度偏差、操纵等一系列问题。遗憾的是，之前我们已经见证过失败了。Facebook 无法抵挡诱惑，使用 AI 技术，来优化其使用和利润，以用户隐私，容纳偏见和分裂为代价。所有这些风险，要求政府、企业、技术人员在一起工作，来为 AI 应用制定新的规范手册。发生在 Facebook 上的事证明了，自我管理的规范系统，必然会失败。比起人与人之间相互竞争，国家必须在一起工作，保证技术能被使用，为所有人的利益。

excerbated bias 过度偏差
Sadly, we've already seen failure on this front. 遗憾的是，之前我们已经见证过失败了
at the expense of user privacy and fostering bias and division 以用户隐私，容纳偏见和分裂为代价。
rule book 规范手册
be bound to 必然会
for the good of all 为所有人的利益

6.有件事我们无需担忧的是，经常提起的、关于 AI 使人类变得过时的、乌托邦及反乌托邦的警告。之前预测，我们将会被“同化”及进化为半人半机器；第二个警告是，机器人领主主宰世界。没有任何一个显示太多在走向智能的路上，在 AI 领域。“泛人工智能”时代 —— 或者说当 AI 在智能任务上表现得比人类好的时候 —— 还有很长的距离。泛人工智能要求更先进的能力，例如推断、学习概念、常识、计划、创造力，甚至是自我意识和情绪，上述所有事情，仍处于科学无法触达的领域。目前尚未有已知的工程上的路径，向那些泛化能力进化。巨大突破也不会很容易、很迅速地来到。

fevered warnings 经常提到的警告
assimilated 同化的
is far in the distance 还有很长的距离

7.返回来看 Nigel Richard，这人在 Scrabble 打败了 Francophone world。她拥有神奇的能力存储数据，从排列中选出最优的。然而，如果你请求他们去评估一本小说，由 Gustave Flaubert 写的小说，他可能还会完全迷失。如果你询问，AI 何时才会完全超过人类，略微像询问 Richard，何时会赢过 Prix Goncourt（龚古尔文学奖），该奖项 是法国最权威的文学奖。并非完全不可能 —— 但却是极度不可能的。

entirely surpass 全面超过人类

03 原文

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