全球人工智能發展的熱潮仍在以極快的速度向前推進著，而且沒有任何停止的跡象。目前已有數十個國家承認了人工智能對經濟增長的重要性，由此，也出現了越來越多圍繞著人工智能的國家級投資和策略。

不過，對于人工智能，還有不同的聲音存在。他們認為，人工智能目前存在技術濫用的問題，并且從長期的發展來看，人工智能是存在威脅的。

這兩種聲音在互相博弈著。那么，AI 處于黃金時代還是即將迎來寒冬?對于這個問題，雷鋒網引用了相關國外媒體的文章進行探討，并做了不改變原意的編譯。

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最近，斯坦福大學呼吁美國政府在未來十年向該國的人工智能系統投資 1200 億美元。另外，來自法國的報告顯示，在政府和投資者的支持下，2019 年新增了近 38% 的人工智能企業。不僅如此，美國能源部也正在計劃一項重大工作——利用人工智能加速科學發現，并要求再投入 100 億美元。

越來越多圍繞這人工智能的國家級投資和策略，這一趨勢加持了“AI 正在進入黃金時代”的觀點，甚至有些人認為人工智能帶來的變革影響將比擬于電力。不過，黃金時代理論得到了 Gartner 公司的進一步支持。Gartner 發布了“人工智能炒作周期”，該周期顯示，許多人工智能技術正在處于爬升創新階段，這為人工智能之火提供了更多的燃料。

的確，有關人工智能技術的新聞報道正在不斷增多，公眾的興趣也在不斷上漲。

不過，盡管公眾的興趣一直很高漲，但并不是所有人都那么積極。人們對人工智能的負面反饋正越來愈多，無論是對目前的技術濫用，還是對長期存在的潛在威脅的擔憂。例如，由于消費者的強烈反對，幾家澳拜客牛排館最近不得不放棄在其餐廳實施人工智能面部識別的計劃。由于擔心反烏托邦式監控系統的潛在風險，一些城市已經完全禁止了這種技術。

此外，還有一些其他的威脅存在，包括人工智能制作的深度偽造視頻，以及對新自然語言生成能力的濫用。而這些信息的濫用可能會加劇“假新聞”的發生，會進一步破壞民主規范和制度。

這就導致了美國參議院通過了一項法案，要求國土安全部發布一份關于 deepfake 技術使用情況及其如何被用來危害國家安全的年度報告。此外，關于用于訓練人工智能算法數據集的固有偏見的討論也正在進行中，人們擔心是否有可能消除這些偏見。

那么，這些問題是根本存在的，還是僅僅是機器進展中的噪音?在布魯金斯學會(雷鋒網按，Brookings Institution)，一篇有關人工智能監管的文章提出了后者的建議。這篇論文引用了人們對之前的技術突破的擔憂，不過這些擔憂后來被證明是毫無根據的。比如說，人們擔心蒸汽機車會使牛不能吃草，雞不能下蛋，并造成經濟災難，因為馬匹絕種，干草和燕麥的農民破產。還有人擔心電報機通過“火花”傳遞信息可能是魔鬼所為。

是技術田園，還是技術寒冬?

在 20 世紀 70 年代中期、80 年代末和 90 年代，當承諾和期望遠遠超過現實，人們對人工智能及其實現的結果感到失望時，人工智能的寒冬就會出現。例如，我們都看到和聽到過許多關于自動駕駛汽車的愿景，但事實是，對大多數人來說，這是 20 年或者更遠以后的事情。

早在 2016 年，就有預測稱，到 2020 年，將有 1000 萬輛自動駕駛汽車上路。不過，這不會發生的。今年春天，福特首席執行官 Jim Hackett 輕描淡寫地承認，人們高估了自動駕駛汽車的到來。盡管這些項目被大肆宣傳，并且在全球投入了 350 億美元用于開發。

其實，開發緩慢是因為沒有預料到其中的復雜性，這些沒有實現或破滅的承諾同樣導致了人工智能的冬天。比如說，通過嵌入式腦機接口治療迄今無法治愈的腦部疾病(如自閉癥和精神分裂癥)的承諾聽起來誘人，但這可能在很遙遠的未來才會發生。當項目陷入困境時，人們就會失去興趣，炒作研究和投資都會一一消失。

這是當前的難題。一方面，人工智能幾乎每天都在進步，從訓練人工智能來幫助癱瘓者寫作，到快速發現新的野火和提高郵政服務效率等，這些看起來都是很有前途的應用。然而，斯坦福大學教授 David Cheriton 在最近表示，在 35 年前，從他第一次接觸人工智能以來，它一直是一項很有前途的技術。不過，盡管它仍然很有前途，但“被過度看好了”。

Gartner 的一項新研究進一步證實了這種過度樂觀。研究顯示，人工智能的應用滯后于預期，至少在企業中是這樣。目前，最大的挑戰是缺乏熟練的員工，可用數據的質量，以及理解人工智能的真正好處和用途。并且，Gartner 提到的一個更為重要的限制是——缺乏遠見和想象力去應用人工智能。

這次會有所不同嗎?

這是一個價值近 16 萬億美元的問題——普華永道估計，到 2030 年，人工智能每年將為全球經濟貢獻多少。在人工智能黃金時代的引領下，是否會實現類似的目標?或者，這項技術是否會在未來幾年碰壁，從而導致一個新的寒冬?

對于人工智能的寒冬，有一種觀點認為，到目前為止，所有的進步都來自“狹義人工智能”，即一種算法只做一件事的能力。例如，計算機視覺算法在理解視覺信息方面非常出色，但卻不能將這種能力應用于其他任務。

強大的人工智能，也被稱為通用人工智能(雷鋒網按，AGI，Artificial General Intelligence)還不存在。AGI 機器可以執行人類可以執行的任何任務。不過，調查顯示，AGI 要到 2060 年才會出現，這意味著在那之前，狹隘的人工智能算法就足夠了。

最終，狹隘 AI 的用例將會用盡。另一個人工智能冬季可能會到來，但何時到來，這仍是一個公開的爭論。目前，隨著資金的增加，與人工智能相關的技術數量也在炒作周期中攀升。而我們，正沐浴在人工智能盛夏的金色陽光中。