这是世界经济论坛2020年7月读书会选书《Tech for Life: Putting Trust Back in Technlogy》的节选，作者为拉尔斯·廷加德和吉姆·哈格曼·斯纳贝。欢迎加入 我们的读书会 参与讨论。
两百年前，在第一次工业革命的阵痛中，英格兰北部是一群激烈且常常暴力的不满纺织工人的聚集地。他们被称为卢德分子。
卢德分子攻击了威胁其生计的机器。在没有普选权的情况下，这是他们唯一的抗议方式，他们认为这能引起商界和政界权势者的关注。他们是对的。一度，英国军队投入对付卢德分子的兵力，比投入拿破仑战争中伊比利亚半岛作战的兵力还要多。抗议者受到严厉惩罚：有人被枪杀，有人被处决，其他人则被监禁和流放。这场运动昙花一现，很快便消亡了。
卢德分子并非盲目反对技术进步——尽管如今这个词大体上就是这个意思——而只是在进步面前感到无能为力。他们认为，捣毁机器是唯一可行的行动方式。他们只是想在谈判桌上争取一些话语权。历史学家埃里克·霍布斯鲍姆将此称为“以暴动进行集体谈判”。
英格兰北部的卢德分子并非个例。不久之后，法国裁缝就针对缝纫机发明者巴泰勒米·蒂莫尼耶发起了暴力抗议。
类似的抗议在技术进步的历程中屡见不鲜，只是作为脚注出现。近来则有新卢德主义，它将自己描述为“一场无领导的消极抵抗运动，抵制消费主义以及计算机时代日益怪异和可怕的技术。”
此类运动根植于恐惧。对参与者而言，这种恐惧是真实的，并以他们对现实的体验为基础。但是，这些恐惧的脚注不应使我们偏离普遍的叙事：技术是人类生活与事业各个领域进步的推动力。精灵一旦放出瓶子，就无法再被收回。已被发现的东西，也无法再被抹去。
我们生活在一个以广泛而迅速的技术进步为特征的时代。软件是其核心技术。如今，几乎每一家企业背后都有软件代码。它是科技增长引擎的润滑剂。而这引擎多么强大！全球每天产生250亿亿字节的数据。世界上90%的数据是在过去两年中产生的。数据量越来越多，而且来得比以往任何时候都快。一种媒介或技术达到5000万人所需的时间正在加快：广播用了38年，电视13年，互联网4年，Facebook 3.5年，Instagram 6个月，《愤怒的小鸟》35天。
环顾四周。
人工智能（AI）正在改变世界。 智能机器的诞生使语音识别、面部识别、问题解决、机器学习、自主机器人等成为可能，还有更多能力，它正在迅速拓展我们能够实现的成就。尤其是机器学习，它借助日益增强的计算能力处理海量数据，发现人类无法辨别的规律，正在不断突破边界。
“人工智能”一词最初由达特茅斯学院的约翰·麦卡锡于1955年在一份研究提案中提出，旨在概括“智能机器的研究与设计”。这些机器能够从环境中学习，积累自身知识，并以自己的方式解决问题。该领域的正式起点通常被公认为1956年，即该研究提案中的项目正式启动之时。
自20世纪50年代人工智能问世以来，创新者和研究人员已提交了近34万项与AI相关的发明专利申请，并发表了超过160万篇科学出版物。与AI相关的专利申请正在迅速增长：超过一半已识别的发明是2013年以后公布的。
斯坦福大学的AI指数记录了人工智能领域的部分进展。这些进展数量惊人且种类繁多。近年来，我们见证了以下里程碑：
• 2016年，ImageNet自动标注的错误率从2010年的28%下降到不足3%。
人类的表现约为5%。
• 2016年3月，谷歌DeepMind团队开发的AlphaGo系统以4–1击败了世界顶尖围棋选手之一李世石。随后，DeepMind发布了AlphaGo Master，击败了排名第一的选手柯洁。接着，AlphaGo Zero仅使用自我生成的数据，经过三天的数据训练，便以100-0击败了原版引擎（AlphaGo Lee）。
• 2017年，《自然》杂志的一篇文章描述了一个AI系统，该系统基于2,032种不同疾病的129,450张临床图像数据集进行训练，并将其诊断表现与获得委员会认证的皮肤科医生进行了比较。研究人员发现，该AI系统对皮肤癌进行分类的能力与皮肤科医生相当。
• 2017年，在有限的Switchboard领域中，微软和IBM的语音识别性能均接近“人类水平”。
• 微软的一套机器翻译系统在翻译从中文到英文的新闻报道时，达到了人类水平的质量和准确度。该测试在newstest2017上进行，这是机器翻译竞赛中常用的数据集。
• 2018年，谷歌开发了一种深度学习系统，在对前列腺切除术标本进行前列腺癌分级时，总体准确率可达70%。在该研究中，美国获得委员会认证的普通病理学家的平均准确率为61%。此外，在对验证集中每个样本都进行了分级的十位表现优异的普通病理学家中，深度学习系统的准确率高于其中八位。
人工智能的故事仍在不断展开。在我们撰写本书期间，微软向OpenAI投资了10亿美元。OpenAI是由埃隆·马斯克发起的一项计划，致力于研究算法的透明度。自2013年以来，需要AI技能的职位占比增长了4.5倍，机器学习、深度学习和自然语言处理技能目前是招聘网站Monster.com上需求最大的三项技能。
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