为什么很难探讨“AI 人工智能”（Artificial Intelligence）真正影响的原因之一，就在于这个名词过于泛滥。这是一个历史比电脑更悠久的概念，而如今所谈论的实务问题，早已南辕北辙。就如同前篇所述，若真的要探讨人工智能即将带来的冲击，必须要对其有更清晰的定位，并清楚数位革命一直以来对社会的影响，以及社会如何影响数位革命。
人工智能的议题相当广泛，令人摸不着头绪，甚至自称的人工智能专家也开始到处都是，然而这样的 现象并非无法解释。其实现今热议的自驾车及 Siri 语音助理等技术，其概念并非新颖，早在数十年前就开始发展，很多崭新事物其实还是有脉络可循。
▲ 早在 1960 年，雪铁龙 DS19 就做过自动驾驶车辆的改装。（Source：By Joc281 [CC BY-SA 3.0], via Wikimedia Commons）
在公元前，著名哲学家亚里斯多德及数学家欧几里德等就已在从事机械化推理的研究，在 17 世纪，更有著名哲学及数学家 Gottfried Leibniz 明确提出，人类的思想可以简化为机械计算的概念。而后引发了更多数学家前仆后继进入这个课题。不过尽管如此，现代的人工智能技术发展早已与原来的理想大相径庭，就像人类想学鸟飞翔，最终发明的却是喷射机。
人工智能的泡沫
1936 年，图灵机的问世使电脑科学家抓住处理抽象符号的灵感，并且在二战期间建造出各种解密计算机，甚至有了现今电子计算机的雏形，1937 年就诞生了第一台二进制电子计算机 Atanasoff–Berry Computer。不过以性能来讲，美国陆军弹道研究实验室的 ENIAC 才算是第一部真正具有图灵完备性的现代通用型电脑。
1950 年，图灵测试的概念提出后，开始有了通用型人工智能（AGI），也就是现在认为的强人工智能，必须能理解人类语言的条件。学术界也终于在 1955 年 8 月，发起全面探讨有关人工智能议题的达特矛斯会议，并在隔年夏天正式提出“人工智能”术语，为往后的技术发展方向奠定了基础，所以 1956 年又被称为人工智能诞生年。美国国防部等政府机构开始向这个领域投入资金，并开启第一次人工智能热潮。
▲ 在图灵测试中，AI 必须不让人类分辨出与之对话的是计算机。（Source：Flickr/The People Speak! CC BY 2.0）
虽然图灵机、哥德尔不完备定理和 λ 演算早已解答了算法有极限。但到了 1970 年代初，人工智能技术受到更现实的硬件限制，实用性一直无法达到期望，甚至被讥笑为玩具。例如机器视觉和自然语言技术等都需要庞大数据库支撑，还有类神经网络也被创造者 Marvin Minsky 认为无法解决异或问题而放弃。这些难题不仅让当时的电脑科学家深受挫折，也令金主开始撤退，人工智能技术被视为一种浮夸及泡沫现象。
不过到了 1980 年代，专家系统的出现再度掀起人工智能的热潮，电脑科学家 John Hopfield 以能求得近似最佳解的 Hopfield 算法大大提高了神经网络的容错性及实用性。而 David Rumelhart 更奠定了以大脑活动为借鉴的反向传播算法（Backpropagation），使算法有了极大进展。
走向实用而分裂
电脑科学家 Edward Feigenbaum 的团队更发展出第一套专家系统 DENDRAL，能快速鉴定出化学有机分子，又被称为专家系统之父。与之前不同，这些突破使人工智能广受企业界欢迎，并得到更大的资助，所以第二次人工智能热潮便被定调为知识处理及知识工程，并开始走向实用化。
专家系统（Expert System）主要的构成是知识库及推理机，是一种用来模拟专家进行决策的人工智能。当时的科学家认为必须靠不断堆砌知识，才能达至人工智能，然而尽管注入了数十上百亿资金，所需的庞大知识库仍然是个无底洞。更重要的是，尽管技术仍不断进展，复杂且精密的专家系统造价及维护费用极其昂贵，但能力还是局限于非常狭隘的领域，而且也一直无法实现与人类交谈的目标。
▲ 专家系统之父，Edward Feigenbaum 谈 AI。（Source：By ieeeComputerSociety on YouTube）
到了晚期，技术进步开始迟缓，连美国国防部也失去耐心，希望将资金投入更快看见成果的项目，而相关研究为了继续获取资金，舍弃以人工智能为名，并拆分成各个独立领域，很多电脑科学家也不再将研究与人工智能挂勾。
简单来讲，技术发展最终受限于资金需求，人工智能不能无止尽追逐理想，而必须使其更加实用，否则将成泡沫。尽管因现代半导体技术的急速进步令人工智能技术再度蓬勃发展，但应用主要还是在更具商业价值的专家系统，且散裂的技术也各自找到更好的出路。因此，现代相关技术扩及相对民生的发展，例如前文所述的语音助理系统及自动驾驶车辆等。
AI 历史的覆辙
不过有趣的是，往往是看似最不实用的棋弈技术突破，带来了灾难论。1997 年 IBM 的深蓝能搜寻及估计 12 步内的棋步，并以此战胜人类国际象棋冠军，每秒能运算 2 亿步棋的能力震惊了社会大众，害怕人工智能终将威胁人类。
虽然自 1942 年科幻小说家艾西莫夫提出了机器人三定律后，就开始热议人工智能的道德问题，但直到现今仍没有科学家能想像出真正的通用型人工智能如何达成，却依然在 AlphaGO 战胜人类围棋冠军后，使 AI 威胁论再度浮上台面。
人工智能热潮与灾难论的轮番出现，可以说如同股价一样其实只是象征市场的期待而已，并不能说是技术发展真正的影响。不管到底人工智能到底会不会毁灭人类文明，技术进步也不会因此停止，就算被认为不可能突破的算法极限，终究还是有天才的火花出现，这才是现实最可能发生的事，也才更值得我们关注。
▲ 自 1950 年以来人工智能技术的发展。（Source：高盛人工智能报告 《AI-Machine Learning and Data Fuel the Future of Productivity》 ）
所以如今第三次的人工智能热潮，需要关心的不再是大脑与机械的哲学问题（尽管仍然重要），而是这些开枝散叶的人工智能技术对人类社会到底有什么影响。当然大家第一个想到的，通常就是失业问题，机器将取代人类工作的说法可能是除了毁灭人类文明之外，大家担心最多的事，不过这的确是比起世界末日更可能即将面临的事实。
失业的双重标准
事实上，就算没有人工智能，自工业革命以来，机器就不断在取代人力，也是人类经济发展的主要动力。不需要从蒸汽机开始谈，仅论 20 世纪以来的半导体资讯技术，就可以理解自动化浪潮对产业生态的改变，并“一直”产生大量失业，这早在近期大家讨论人工智能之前就已发生，然而工厂自动化问题似乎并不那么热议，这是一个非常矛盾的现象。
智慧化与自动化的差异可能就在于，机器与人类的关系有大幅进展。单纯的自动化机械虽然更密切的与人类生产活动结合，但人类与其关系可能还是与原始人手上拿的石斧没太大差别。然而自数位革命之后就不太一样了，个人电脑及网络开始渗入人类生活。如今人工智能技术将可进一步赋予机械监视人类的能力，了解所有人的需求，以近似人类的方式与人类互动，尽管它仍停留在专家系统范畴，尚未踏进强人工智能的领域。
▲ 应用人工智能的个人语音助理 Siri。（Source：Apple 官网）
例如 AlphaGO 虽然很会下围棋，但估计就算再学会玩星海争霸，也应该不会开车，与强 AI 的差距仍然遥远，完全不需人力的等级 5 自驾系统还只在想像中。可以庆幸的是，至少目前真正具商业价值的人工智能产品还不算多，很多耳熟能详的技术都是前瞻性大于实用性，或仍有缺点待克服。
所以尽管现代技术进步相当大，但与之前最大的差别也只是更亲民而已。早期的专家系统通常只让科学家或商业人士有感，然而现今讨论的无人商店及自驾车，将来可能随处可见。尽管仍算是专家系统，但真正改变了人类与机械的关系。这也解释了，棋弈游戏的进展为何更剧烈的带动民众情绪，因为这才是民众生活的一部分。
当然从这点来看，人工智能若能有更好服务人类的例子，例如基础医疗或法律专家系统，而不是如同棋弈游戏一般“战胜”人类，应该不会引起更多的恐慌情绪。但在此之前，失业的确是必须关注的问题。
迟来百年的机器人税
有许多对失业问题的乐观看法认为，不需要害怕，就如同以前产业转型，社会总是会去适应，失去许多旧工作同时，也会得到许多新工作。当然现实没那么容易，随着技术复杂化，劳工再教育也越发困难，大量失业的发生几乎不可避免。
更严重的是，就算人工智能技术能把经济大饼越做越大，但资本及知识不均的问题，也只会让贫富差距更剧烈。所以许多先见也开始讨论起结构性改革的可能。例如支持 AI 威胁论的微软创办人 Bill Gates 就曾表态，政府应向业者课征机器人税，以缓解自动化对就业市场的冲击，并帮助失业者重新寻得新的工作机会。
近期韩国真的宣布准备推出机器人税，这可能也是人类准备迎接第四次工业革命，第一个付诸实践的解决方案。当然这样的特殊资产税，是否真能如此简单克服人类社会一直以来的艰钜挑战──分配不均，还有待辩论及观察。
▲ 微软创办人 Bill Gates 认为应该要课征机器人税。（Source：By Quartz on YouTube）
光在实务上，机器人税怎么课征是个很大难题，就如同之前所讨论的，到底怎样的生产设备才算机器人是个大哉问。其实现今人工智能远不到理想，与自动化技术也并没有那么大的区隔，而工业革命早已持续近 200 年，可以说就算没有 AI ，人类原本就处于不断被机器取代的境况。
所以若胡乱课税，的确只会阻碍技术研发，至少必须先将 AI 与自动化划清界线，否则机器人税将追溯到过去自动化资本的发展，必将引起业界严重反弹。而目前的工业用机器手臂也非全部都应用机器学习等 AI 技术，所以使用机器人税（Robot Tax）一词为名并不稳妥，人工智能税（Artificial Intelligence Tax）或许才是更务实的方案。
无可避免的技术进步
仔细思考，真有可能只靠制定法案及税收就阻挡趋势吗？假如有国家不想发展 AI 就如同不愿进行新的工业革命，不管是经济或军事，很可能会在国际竞争落后。在全球化的现代，厂商顶多像从前那样，其技术设备不再冠上以人工智能或机器人为名，或远走他乡，就可能规避这些反 AI 条款。
人工智能技术对国家竞争而言，原本就是个囚犯困局，不管 AI 到底会不会毁灭人类，都是各国不得不发展的技术，无可阻挡。就如同俄罗斯总统普丁所述，未来 AI 技术的领导者将统治世界。所以如何减缓经济冲击，才是政策重点，越能适应快速产业转型的国家，就越能抢得先机，如看似荒谬，但中国国务院 7 月发布的《新一代人工智能发展规划》，已打算将 AI 纳进中小学课程。
而经济冲击，若由产业结构的角度来看，人工智能技术的问题，在于进一步把旧有制造业与服务业的差别模糊掉了，所以令人手足无措。旧有的自动化技术大部分仍遵循制造业与服务业的界线，但更亲民的人工智能却虎视眈眈望着原本属于服务业的地盘。尽管许多人认为机器人服务在某方面无法取代人类，但也不可讳言，的确有些服务领域人工智能可以取代人类。
不仅是司机或是门市店员，就像目前常在讨论的金融、医疗、法律等专业领域也是大有可为，毕竟其本质便是“专家”系统。这些技术对人类社会发展将会有革命性的改变，不亚于福特开始量产汽车，也不逊于互联网的诞生，因为它令人类开始疑惑，一旦连服务业都失守，那么该退往哪里去？
算法的另类极限
看起来似乎无解，毕竟尽管经济一直在进步，但自 1935 年以来，通常认为产业就只分为三级，农牧林渔、工业、服务，如今一、二级产业已很有可能被自动化技术所吞噬，甚至第三级也岌岌可危。可幸的是，一般人没注意到，后续又有人提出第四产业及第五产业的概念，人类似乎因此有了出路。
▲ 第四产业被定义为从事自动化、医疗、资讯等基础研究及公共事业如政府、军队等，虽利润微薄但可对整体社会有所助益的产业，不过其实第四及第五产业在经济统计上并未获得承认。（Source：By Urcomunicacion (Own work) [GFDL or CC BY 3.0], via Wikimedia Commons）
当然这只是玩笑话，这只表示，用产业结构来看待人工智能的问题很难得到解答，毕竟人工智能技术目标就是为了发展出与人类无限近似的机器，自然也能无限的取代人类在经济上的位置，就算现在不行，未来总要面对这样的问题，这样的思考恐怕不会永远有答案。
但“机器”终究不会是人类，所以先不需要考虑太科幻的问题，拉近一点看，机器终究是工具，尽管能取代许多劳工的就业机会，但仍然需要人类去使用，去维护，去监视，从以前到现在也没什么改变。所以现今乐观主义者，通常认为 AI 也将诞生许多相关行业，失业问题不足为惧。
当然若不深入探讨旧人口结构对应新劳动市场造成的种种影响、劳工转型所需要累积的社会资本，及其引发的国家间竞争，甚至是资本家力量将越来越大的问题，那么总归来讲这些常见的说法应该还是对的。没错，短短的几千字其实根本讲不完人工智能引发的影响及应对，不过仍有一个极限，是从工业革命及 AI 发展历史中就有的，那就是“成本”。
AI 与基本薪资
成本是相对的，机器虽然不断降低生产成本，但相对人类拥有更高成本的服务或工作其实也不可能消失。因为能取代不代表必须取代，例如根本没有必要发展自动化机器取代仅领取“基本薪资”的劳工。历史上，中国引进工业革命较晚的其中一个原因，就是相对便宜的人力。性能上，人类脑力的通用性，使其可同时兼差多份工作，更是目前专家系统不具备的，现今零工经济的盛行已昭示了开端。
且如果劳工连基本薪资都没有，势必将严重影响消费需求，进而引发生产过剩，那么又要那些自动化机械何用？在 1906 年，英国首相丘吉尔曾表示，任何阶层的民众若费尽心力得到的回报，仍不能维持生活所需，那是国家之恶，不仅令坏老板驱逐好老板，也让社会无法进步，并愈来愈恶化。
简而言之，当劳动力冗余时，人类就成为成本极低且效能极高的机器，并在其他要素，如空间及能源也相对稀缺的情况下，人力仍然非常具有商业价值，自然会去对抗 AI 技术的普及，遑论还有政治因素，这可能才是人类防御失业最后一条阵线。
当然若真的出现在各方面都超越人类的完美机器，那么经济问题就不再重要了，是时候回头看看科幻片，了解一下人类该如何对抗天网吧。
▲ 在科幻电影《魔鬼终结者》中，AI 与人类展开大战。（Source：Terminator Genisys）
注：这里的基本薪资并非指现行的法定基本薪资，而是指能维持经济体良性运行的最低平均薪资水准。
（首图来源：shutterstock）
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