机器人能否比现任领导人做得更好?

Commentators have started to suggest that robots as government leaders could drastically improve decision-makingImage: Alex Knight
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第四次工业革命预计将重创劳动力市场,届时,人工智能和机器人将取代各种白领工作。科学报告大多未涉及的一类职业是政府领导人,尽管这是最常遭受批评、审视和嘲讽的职业之一。

然而,来自不同国家的评论人士,例如印度、英国、新西兰和日本,已开始提出,让机器人担任政府领导人或能大幅改善决策,因为与本质上存在缺陷的人类对手相比,机器人不那么不理性,也不那么反复无常。

证据表明,情绪左右政治,选民也欣赏“讨喜的缺点”。专家在解释美国总统唐纳德·特朗普意外当选(及其后续举措)时,一再强调了这一点。尽管如此,在制定复杂且利害攸关的政策决策时,“机器人政府”难道不会出色得多吗?

由选举产生或任命的机器人、半机械人或算法来治理,听起来或许像科幻小说,但机器人政府的优势仍显而易见。它较少受到意识形态极端主义和视野狭隘的束缚,也不易受似乎是许多政府领导人典型特征的自负与自恋倾向影响,因此或许能够作出理性、公正、全面且以证据为依据的决策。

在这方面,机器人政府兼具更快的速度和更广的覆盖范围,胜过任何人类领导人;这得益于其强大的数据分析能力,以及无穷的能量和“耐力”——这是上一次美国总统竞选期间最受争议的因素之一。

机器人政府也远不容易受到腐败和不道德行为的影响。因此,我们已经把复杂社会政策议题的决策交给人工智能,从失业福利领取资格到满足不同公民需求的定向服务,皆是如此。

尚不完美

那么,为什么不也让机器人政府掌管最高层级的政治和行政事务?我们可以这样做。或许有一天会这样做。但我们应认真关注至少三项潜在缺陷。

首先,尽管设计完善的算法能够充分发挥人工智能在深度学习方面的巨大潜力,但在信息不完整、存在争议、道德含混或部分隐匿的情况下,其效用将受到显著限制。

重大政策决策和外交事务恰恰必须在这类情境下作出。这也使这些事务变得棘手,且容易出现无能表现。机器学习能否穿越这片不确定性的密林,仍是一个悬而未决的问题。试想一下,谈判桌一方实现了“机器人化”,另一方却没有。在这种情况下,如何作出决策?

其次,释放机器人和软件的潜力,需要相当完善的基础设施和教育能力。在大多数社会中,这些能力并未在公民之间平等分布,甚至未必人人都能获得。当前的科技热潮很可能会加剧现有差距。人工智能的兴起也可能使性别等领域的不平等长期存在,尤其是在程序员或操作人员本身就带有偏见的情况下。

第三,在敏感决策中更广泛地使用数据和机器,也会带来额外的安全风险,例如数据泄露、网络攻击或计算错误。这些问题对全球稳定可能造成危险影响,其后果或许超过取代急躁易怒的人类所带来的好处。人与人之间的互动可能导致灾难性结果,但也可能更有能力在必要时迅速解决争端,历史上从古巴导弹危机到近期的特朗普与金正恩峰会,都证明了这一点。(后者举行前仅数周还出现过核威胁。)

携手合作

目前看来,机器人取代政府领导人既不现实,也并非最佳选择,尽管后者显然存在缺陷。此外,至少在民主制度下,政府领导人仍是最有正当性、能够保护人类社会免受自动化本身潜在危害的行动者。

不过,要有效承担这一角色,政府领导人确实需要审视、理解并掌握数据和机器人技术的利弊,以避免出现令人尴尬的事件,例如Facebook首席执行官马克·扎克伯格近期出席参议院听证会。领导人还必须更加积极地参与人工智能伦理、透明度和问责制的监管与立法辩论,而不是把这项工作留给私营部门的同行。

归根结底,更现实、更理想的情形是:人工智能和自动化既不与人类竞争,也不取代人类,而是政府领导人能够有效运用、有时也可听从其建议的工具,从而作出更好、更公平、更具包容性的决策。愤世嫉俗者会指出,威权政权已经在滥用机器人政府,恰恰用来做相反的事。政府迅速扩大人工智能的应用,用于前所未有的监控、公开点名羞辱公民,以及在社会层面损害公民声誉,引发了这方面的严重疑问。

或许,另一个同样备受审视、利害攸关的公共决策领域——体育——能让我们找到乐观的理由。多年来,基于技术的决策一直遭到抵制,反对者援引“讨喜的缺点”和“老大哥”式论调。不过,在2018年国际足联世界杯期间,我们看到身居要职的决策者通过使用视频助理裁判(VAR系统),公开与技术分享决策权,并辅以鹰眼技术。

球迷的反应总体上是积极的,不过,在世界杯对阵法国队的一场比赛中,克罗地亚队的一些支持者或许会持不同看法。那次判罚引发争议,恰恰是因为电子裁判帮助人类裁判把工作做得更好。最终,比赛本身、决策者和关键利益相关方都从中受益。希望不久之后,我们也能在政治和政策领域看到同样的情形,从而提升民众对政府的信任,并增加公民参与。

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