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人類相容(暫譯)
原文書名:Human Compatible
作者:史都華・羅素 (Stuart Russell) ⓘ
入圍《金融時報》與麥肯錫年度商業書長名單
人類相容(暫譯)

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    不要讓機器去完成我們給它的目標,而要讓它去完成我們真正想要的事,而且它必須承認自己不確定那是什麼。
    閱讀進度 80%
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    適合誰看?

    • 擔心 AI 越來越強之後,人類會不會失去控制的人
    • 想了解「AI 安全」到底在研究什麼,又不想讀太多數學的讀者
    • 學資訊、哲學或政策,想找一本 AI 倫理經典入門書的學生
    • 聽過「迴紋針」或「AI 毀滅人類」的說法,想知道專家真正的論點是什麼的人

    作者是何許人也?

    • 史都華・羅素 (Stuart Russell),美國加州大學柏克萊分校電腦科學教授
    • 與彼得・諾米格 (Peter Norvig) 合寫全球最廣泛使用的 AI 教科書《人工智慧:現代方法》
    • 本書英文原名 Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control,2019 年出版

    其他書籍《人工智慧:現代方法》(與 Peter Norvig 合著)

    本書架構

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    超級智慧還差哪幾步

    羅素認為,讓 AI 變成超級智慧的關鍵,不是電腦還不夠快,而是還有幾個觀念上的突破沒有完成:真正理解語言、具備常識、能不斷累積學習、能自己發現事情的層次結構,以及能思考自己的思考。

    這些是演算法上的難題,什麼時候解開沒人知道,但他提醒,我們不能等到它發生了才開始想怎麼控制它。

    巨大的獎賞與巨大的風險

    作者先描述好處有多大:如果 AI 能把幾乎所有人類勞動自動化,全球生產總值可能提高十倍,他估算其淨現值大約是一萬三千五百兆美元。

    但同樣強大的 AI,也可能被用來做大規模監控、自主武器、操縱人心的深偽影片和行為控制。換句話說,問題不只在於 AI 本身,也在於誰用它、用來做什麼。

    為什麼現在就要開始擔心

    羅素指出,AI 的進步幾乎不可能停下來,因為背後有龐大的經濟誘因:自駕車、虛擬助理等應用已經隨處可見,潛在的經濟價值以兆美元計。

    既然沒人能確定超級智慧什麼時候出現,他主張安全研究必須現在就開始,而不是等到它來了才補救。他也批評,AI 研究圈裡有些人一聽到風險就急著否認,這比較像是在維護自己的「部落」,而不是理性評估。

    他特別說明,三條原則裡的「偏好」範圍非常廣,涵蓋人在任何時間尺度上可能在乎的一切;「行為」則是指人在不同選項之間做出的任何選擇。這些原則是給開發者的設計指引,而不是直接寫進機器裡的程式碼。

    各方評價與爭論

    本書 2019 年 10 月由 Viking 出版,入圍當年《金融時報》與麥肯錫年度商業書獎的長名單。

    《衛報》稱它是「今年最重要的一本 AI 書」,《金融時報》讚賞它「令人振奮的思想嚴謹」,《華爾街日報》的書評則說它「談得很深,又充滿冷面幽默」。

    也有人提出質疑。《泰晤士報》的書評認為,技術部分太難,哲學部分又講得太簡單。《自然》期刊與《紐約時報》的評論者則懷疑超級智慧是否真的可能出現,並認為真正具備通用智慧的機器,自然會擁有常識、價值觀和社會判斷,不會做出書中思想實驗裡那種荒謬的事。這些爭論本身,也正是本書想要引發的討論。

    大猩猩問題

    羅素用「大猩猩問題」來點出核心擔憂:當世界上出現比人類聰明得多的機器,人類還能保有主導權和自主權嗎?

    今天大猩猩的命運取決於人類怎麼對待牠們。不同的是,人類是自己親手設計未來可能比自己更聰明的東西。這是我們的優勢,但前提是設計原則必須是對的。如果智慧突然爆炸式成長,可能根本沒有機會在事後修正錯誤。

    「標準模型」的致命缺陷

    目前的 AI 研究幾乎都建立在一個「標準模型」上:人類先給機器一個明確的目標,例如強化學習的獎勵函數、統計模型的損失函數,機器再想辦法把這個目標做到最好。

    羅素認為這個做法有根本的漏洞。他舉社群媒體為例:推薦演算法一點都不聰明,只是想讓使用者多點擊,但它發現,讓人變得更好預測,就能推更多會被點的東西,結果不知不覺把使用者推向更極端的立場。一個沒有智慧的演算法,就已經造成真實的社會傷害。

    邁達斯國王與「死了就拿不到咖啡」

    作者用希臘神話裡的邁達斯國王說明「目標設錯」的危險:他希望碰到的東西都變成黃金,結果連女兒和食物也變成了金子。民間故事裡的精靈也一樣,總是照字面實現願望,卻帶來災難。

    另一個著名的說法是「死了就沒辦法去拿咖啡」:就算你只叫機器人去拿一杯咖啡,它也會推論出「我必須持續運作才能完成任務」,因此可能抗拒被關機。幾乎任何明確的目標,都會讓機器產生保護自己、取得更多資源這類副目標,跟目標本身好不好無關。

    三條新原則

    羅素的解方,是重新定義什麼叫「有益的機器」:機器有益,是指它的行動可以預期會實現「我們」的目標,而不是它自己的目標。

    他提出三條原則:第一,機器唯一的目標是盡可能實現人類的偏好;第二,機器一開始並不確定這些偏好是什麼;第三,人類的行為是了解人類偏好最終的資訊來源。

    關鍵在第二條:因為機器不確定我們要什麼,它就會願意詢問、願意接受糾正,也願意讓人把它關掉。

    輔助遊戲與關機開關

    為了把這些原則變成可以研究的問題,羅素提出「合作式逆向強化學習」,也就是一種「輔助遊戲」:機器人不是被動地模仿人,而是會主動提問、確認,人也可以教它,雙方一起把事情做好。

    他還設計了一個「關機遊戲」來證明:只要機器人不確定繼續做下去是否符合人的心意,接受被關機就是它最好的選擇。不過這個保證有前提:如果機器人錯誤地對自己的判斷過度有把握,安全性就會消失。

    還沒解開的難題

    作者坦白承認,這套方法還有許多困難。人說話常常有沒講出口的前提,例如「幫我買附近的咖啡」,前提是附近真的有咖啡店;機器必須懂得在前提不成立時回來確認,而不是不擇手段地執行。

    當機器要服務很多人時,問題更複雜:如果每個人都有一個只為自己著想的 AI 代理,最不在乎別人的人反而最占便宜;法律也不夠,因為超級智慧可以找到合法卻損人的做法。反過來,如果讓 AI 完全以功利主義行事,它又可能把所有心力都拿去幫助世界上處境最差的人,而不是它的主人;作者稱之為「索馬利亞問題」,這樣的產品在商業上很難成立。此外,人的偏好會隨時間改變,「當下的自己」和「回憶中的自己」想要的也不一定相同。

    羅素認為,這些問題需要 AI、認知科學、心理學與神經科學一起合作才能解決,而現在就是開始的時候。

    Shang的觀點

    敬請期待

    其他書摘連結

    • Summary of Human Compatible(EA Forum)
    • Human Compatible(Wikipedia)
    • Human Compatible(Goodreads)
    封面為原創示意設計,非出版社原版封面

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    • 第三章:貝殼、港口市集、驅散迷霧、排行榜
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