時間：2023-06-08 09:15:41
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本文將從佛教世界觀的本源出發，探討如何在人工智能中植入具有自主導向功能的認知能力，進而討論佛教世界觀與人工智能自主意識方面相關倫理問題的交叉融合，并深入探究機器人是否可以設計成具有自我進化能力、具備同情心和高智商的智能體。
一、佛教世界觀的人工智能的
倫理表征
佛教世界觀的核心是否定靈魂，拒斥自我。佛教
世界觀認為，從苦楚中獲得解脫的方式是合理的，它體現了人類自身心理冥想的一個過程，直到他確信這是一個短暫、瞬息的自我錯覺。而如何認識到這一錯覺，在佛教經典《阿毗達摩》中，談到了對于人性精神元素的各種分析以及與此相聯系的有關痛苦和解脫的方式。它認為打破這一心理錯覺的方法很多，但最為根本的是被稱為五蘊的色、受、想、行、識，即：色蘊、受蘊、想蘊、行蘊、識蘊。
五蘊通常被看作是具有因果性的一種解釋。佛教世界觀認為這種因果性的存在正如一個火苗從一根蠟燭傳遞到另一根蠟燭，雖然這兩個火苗有因果聯系，但卻不能說這是同一個火苗，也就是說五蘊具有獨立性。因此，就出現了這樣一個問題，意識的成分是否能夠分解？佛教世界觀認為意識需要以相互聯系的五蘊為基礎，如果其中一個丟失，那么就可能導致腦損傷或使冥想誤入歧途，從而使得意識終止。例如，植物人就有可能表達了這樣一種狀態，它身體的某一部分感覺或預知能力存在，但卻沒有意識或意愿。這一在神經科學中面臨的問題也恰恰是人工智能設計過程中所需面對和解決的。
在五蘊中，我們認為物理對象或虛擬對象均與某項感官聯系，而人工智能自身即是一個虛擬的對象，它有助于提升人類對某一物理現象的相關感官，揭示客觀世界的結構和本質。關于虛擬對象我們從Goertzel的一個實驗進行介紹，“如果我們創造一個虛擬的世界來支持簡單的物理現象，那么我們很有可能會得到這樣的一個結果，也就是人類把人工智能融合
收稿日期：2013ㄢㄢ1；修回日期：2014〢4ㄢ5
基金項目：國家社科基金重點項目“基于邏輯視域的認知研究”(11AZD056)
作者簡介：王東浩(1982)，男，河北衡水人，南開大學哲學院博士研究生，主要研究方向：科技哲學，邏輯學
進生活中，并在生活中改善人工智能的設計，通過人工智能與人類活動之間的交叉融合，最終有助于提升人工智能關鍵部位的感應”。[2]換句話來說，像人類思考那樣，人工智能需要的是自身與物理世界的交互，從而使得其具有與人類相類似的諸如目標、因果性、狀態、界面以及界限方面的感官經驗等。這一觀點與佛教認識論的思想類似，即由感官數據而形成的第一直覺對于意識的發展是關鍵和必要的。Francisco Varela稱這種感官上的表現為自我創生、自我組織[3](476)。這一自我創生結構具有限定的范圍和內部運行程序，并能夠實現有機體的自我維護。但這僅僅是感官領域一個隨意的發生過程：“這里的自我是完全虛擬的，它只是為交互作用提供了一個界面，但由于人們不能準確地把握它，因而對它的認識也是虛幻和不確定。”[4](209㈢22)正如這樣一種情況，人們通過顯微鏡觀察原子結構和量子泡沫的時候，通常存在物會以一種類似幻覺的形式出現，這種把實體物與幻覺分離的感覺是一種虛幻的“大眾心理”，它實際上是通過冥想而實現的。
從佛教的觀點來看，這些感官的直接作用是引起人們的注意，然后形成更為復雜的意志。在Froese與Ziemke看來，“人與智能體在交互過程中經常遭遇困擾，因此有必要在人工智能中建構一個類似于佛教感官的鏈接，這樣有助于實現交互雙方的聯系。”[3](450)在智能技術發展初期，這一鏈接主要表現在一些簡單的動作上，比如抓住或放下某物，或者表現出較為高級一些的行為，比如對噪聲的厭惡情緒，而相對于佛教感官較深層次的鏈接還沒有完全出現。
具備偏好選擇、體驗認知以及厭惡表征特征的人工智能僅僅是人工智能理論的部分表現。因為大多數人工智能研究的目標并非發展成迥異于人類的個體，而是把人類的特征模型化甚至延展人類認知，創造出可以體現人類思維判斷的工具。我們已經創造出可以診斷疾病并與人類醫師相媲美的機器人，它們具有一定的認知情緒，并可以進行情感計算。我們知道，在智能體中“情感計算”[5]通常能夠判斷人類的情感和欲望，這有利于實現人機交互。佛教心理學與智能科學在此具有一致性[6]，它們都揭示了情感是人類自主意識和認知得以發展的基本驅動力。
在人工智能領域存在人工智能自身是否應該具有自利的一面或優先權程序的論爭。對此，人工智能方面的一些專家認為，人工智能從設計之始就是無私的，它唯一的目標就是服務人類[7]。相反，佛教心理學認為為了研究自我意識的閾值，所有的智能思想都需要從發展自我開始。在佛教世界觀中，自我的渴求與幻想的發展是“相互依賴提升的”[8]，它們的存在是必要的并且無須解釋。因此在佛教認識中，人工智能應該具有自我。
二、佛教世界觀在人工智能體設計中的進路
佛教世界觀基于對宇宙生命的理解，為佛教思想向智能體思想的轉化提供了豐富的內涵。佛教思想根據印度教吠陀世界觀，并自由地綜合各地教徒所信奉的諸神，從而使得 佛教信仰得以廣泛傳播。然而，從一開始，佛教對于宇宙本質與起源的介紹都是有目的性的，即強化人類道德行為與超自然現象之間關系的理解。盡管在現實生活中存在寫實主義的佛教徒，但是相比于傳統基督教，持這種觀點的佛教徒還是少數。
傳統上，佛教將宇宙中的生命分為三個部分，即欲界、色界與非色界。每個部分都是輪回的。欲界主要指的是在地獄中遭受苦難的餓死鬼、動物、人類、半獸人以及神明。對此，人們通常這樣理解：地獄表征的是苦難，餓死鬼表征的是欲望得不到滿足，動物表征的是愚昧的化身，半獸人指的是妒忌，神明指的是快樂。[9]相比之下，人類是混合了所有層面的一個綜合體，并促使人類思想的發展更多集中在精神層面。在人類范圍之下，生命體被太多的苦難、欲望、愚昧困擾以至于道德與心理得不到發展。在人類范圍之上，半獸人與神明則因為自利和利他兩個極端的存在而 分化。
' 佛教世界觀力求把機器思想設計限定在某一情緒或精神層面。大多數倫理體系不贊成設計一款具有自我感知能力的軟件。那么人們在道德上能否接受一款與動物情感類似的軟件呢？佛教倫理把動物看作是人類道德層面的一部分，因此需要保護它們遠離傷害。佛教倫理把動物看作類似于人類的觀點，體現了人類道德行為與教化能力的再生。我們可以從佛教經典中看到很多英雄人物或勇于犧牲的行為，他們的化身不乏鹿、猴子和其它一些動物，他們的這些行為促使人類靈魂進一步升華。在佛教徒看來，把人工智能設計為類似于人類的行為是不道德的，這類似于亞里士多德、康德和密爾等人對于設計快樂的機器人奴隸一樣令人反感。[10]
在人工智能體思想的設計中塑造一種積極情緒，并把它限定在自我滿足的極樂狀態，這會促使積極情緒不會向其它不好的情緒或令人厭煩的意識轉移。伴隨著神經倫理學在美容神經學時代的發展，佛教心理學認為這種存在于自我意識中的快樂元素與由于多巴胺的刺激而出現的享樂狀態是不同的。
另外，佛教世界觀也經常把實體形式化，并把它描繪成通過冥想即可達到的一種空靈的精神狀態。在這一狀態下，實體是不存在的，冥想完全是精神的產物。在機器人倫理中也可能存在與此相類似的一些觀點。這似乎也是可信的，因為人們有可能把智能體思想設計成能夠體驗模擬認知并最終達到萬物合一或虛空世界的狀態。在Robert Sawyer的虛構小說《WWW: Watch》[11]中對此有過描述。它講到人工智能在一開始受到多重數據信息流的控制，這使得它失去自我意識。在關鍵時刻，它的人類朋友打破了其中的一些網絡鏈接，并重新使它恢復到某一時間段的某一狀態下。Sawyer的虛幻小說在一定程度上佐證了佛教的這一觀點，因為在不同冥想的增加和沖擊下，智能體自身情感可能難以自持，最終有可能傷害到其它個體。
佛教認識論同樣也思考了這樣的問題，人工智能體是否會改變自身指令而達到“神的地位”這樣危險的狀態。對此，那些對超人工智能所引發的危險持謹慎觀點的人提出了兩個可能的解決途徑，其一是嚴格控制人工智能的發展，以確保人工智能體無法擴展自身能力。這就需要人們解決如何發展高效能的智能體，而它自身又不能學習和成長。為此，這就需要嚴格管理人工智能的開發者，并能夠形成一個統一而有效的人工智能免疫體系，從而控制隨時出現問題的人工智能體。
另一個方面是對達到“神的地位”的人工智能進行倫理編碼，諸如阿西莫夫的機器人三原則[12]或者“友善的人工智能”[13]。當然，這并非完全復制人類的精神狀態并把它強加給機器，因為這樣人類很可能會對超人工智能或具有“神的地位”的機器人產生排斥心理。
然而，佛教認識論認為，神明自身也逐漸意識到它們面臨的困境，一方面需要超越幻覺狀態下的苦難，另一方面又需要強化對冥想的需求。神明的這一困境使他們陷入了漫長的悲苦境地，只有少數聰明者得以逃脫這一束縛，進行宣傳佛法的活動。例如，悉達多吠達摩就因為眾神的信服而傳授佛法、啟迪教化世人。佛教世界觀也因此希望這種教化方式可以在人與超人工智能之間轉移傳遞，從而解決現存的一些困境。
三、佛教世界觀在人工智能體設計中的傳承性
佛教世界觀中涉及到這樣一個倫理問題，也就是傳宗接代是否是一種倫理行為？對此，佛教世界觀存在兩方面不同的認識：一方面，佛教認為傳宗接代并非是一項職責，舍離無子女的生活是值得稱贊的。正如很多人看到的那樣，有子女的成年人丟失了很多的快樂[14]，佛教世界觀把煩累、孩子與配偶都視作人的附加物，最好是能夠避免；另一方面，佛教世界觀把傳宗接代看作是上天贈予人類的一個禮物，是人類再生的一個表現，而非苦難的開始。如果人們選擇傳宗接代，那么父母應該謹記下面五項職責(《善生經》)：① 勸阻他們不要做惡事；② 教育他們多做善事；③ 對他們進行善行教育；④ 為他們尋求相稱的婚姻；⑤ 滿足他們繼承的權利。
人工智能的出現打破了傳統的倫理關系。它把人類置于一個新型的倫理環境中，也就是人類通過機器來創造生命。Metzinger認為在我們不能確定所創造的生命是否長期處于苦難、愚昧、狂喜和其它令人不悅的狀態之前，我們創設的人工智能體思想是不符合倫理標準的[15]。換句話說，Metzinger認為，創造與人類相似的具有自我意識但卻缺乏學習和成長能力的生命是不道德的。《善生經》使我們認識到機器應該具有這種倫理責任，并能夠理解相應的道德觀念，或者我們應該培養智能體的這種思想。
這樣推測起來，人類的遺傳首先應該建立在幸福的婚姻基礎上，而后確保這些職責能夠實現。那么我們應該把什么遺傳給后代呢？一般來講，在人類倫理體系中，我們希望把最好的遺傳因素傳遞給下一代，那么在機器思想的建構中我們應該如何去做呢？這個問題應該是智能體未來發展所需面對的，如果在認知能力和欲望方面它們具有與人類足夠相似的思想特征，那么它們就有可能要求真實的工作與報酬并能夠享受生活。但至少從純理論的角度來講，我們是否能夠給予機器人后代以人類自身復雜的精神架構，以及包含在其中的人類苦難方面的因素？
Savulescu在“生殖的善行”[16]中提到，選擇盡可能好的東西遺傳給下一代對于生命來說是有益的。佛教世界觀從 來沒有專注于再生的選擇問題上，在它們看來，在確定要后代之后，這一選擇就已經是唯一而有效的了。但引申來講，佛教世界觀可能一直確信，如果可以對后代做出選擇，父母有責任去選擇那些可以實現后代自我的最好方面，并避免那些由苦難、愚昧等控制的不好的方面。同樣，Metzinger談到，在機器思想的創設中，我們應該努力創造那些具有心理感應和情感表征的，有自知之明，能夠去學習、成長，并能夠實現有意義生活的智能體。
四、佛教世界觀在人工智能體設計中的轉化和應用
(一) 佛教慈悲心的程序設計
慈悲心和智慧是佛教世界觀領域的兩個中心美德，神經系統科學也揭示和再創了誘發這一狀態的相關因素，并表明人類同情心的根源發端于鏡像神經元或者神經細胞。究于此，人工智能的研究者試圖把人工鏡像神經元在機器人中模型化。例如，Spaak與Haselager試圖通過對選擇行為的模擬來引入人工鏡像神經 元；[17]Barakova與Lourens則試圖通過對鏡像神經元進行編碼以此促使機器人與人類同步。[18]但我們認為，創設具有慈悲心的機器所需求的不僅僅是相似的行為習慣，更為重要的是創造相似的人類情感。人類的慈悲情感應該與機器的“心靈理論”(Theory of mind)一致，這就很容易達到人機交互時的共鳴狀態。[19]
如果模擬行為能夠成功，機器的“心靈理論”就會實現，那么在機器中就有可能設計出佛教中的慈悲心。佛教慈悲心通常分為四類：慈心、悲心、無量心、平等心。慈心指的是對于他人的幸福和快樂能無私的祝愿；悲心指的是想要去幫助那些受苦難的人從而不留下遺憾；無量心指的是共享他人的快樂而不會嫉妒；平等心通常表達沉著、鎮靜之意，指的是思想成熟穩定，具有公正性，且不容易因他人情感的影響而動搖。慈悲心的這些分類要求人們看清自身的虛幻，從而在面對外界環境中的極樂與苦難時，能夠保持足夠的明智與平常心來面對苦難。
事實上，在機器中把慈悲心模型化遠比培養人類具有慈悲心要容易得多。因為在機器中把慈悲心模型化依靠的是科學技術的發展，如果我們能夠通過技術手段把人類情感表示出來，這樣慈悲心就有可能出現在機器中。Tim Freeman[20]提出，把人類極樂和苦難的情感在機器中簡單模型化，同時把人類的幸福也轉移進機器系統，促使機器自身可以實現自循環。Tim Freeman解釋說這一過程不會產生可以洞悉人類智慧的生命，它最多也可能是一個能夠為人類提供咨詢的倫理專家系統，不會以一個主體的形式提出慈悲心。而從佛教的觀點來看，智慧、同情心這種能力代表了生命最為基本的單元，因此這一系統的出現還不完全是佛教意義上的主體。
(二) 佛教倫理智慧的程序設計
佛教學者在佛教倫理與西方傳統倫理關系問題上存在爭論，主要體現在自然律則、美德倫理與功利主義三個方面。
在自然律則問題上，西方傳統倫理從世界本質與人類生命構造的角度出發，認為道德是可以識別的。佛教倫理則崇尚從建基于宇宙客觀律則的視角出發，認為不好的行為會導致不好的孽果。在自然律則的問題上，佛教倫理與西方傳統倫理具有一定的相似性。佛教倫理在自然律則方面所面臨的問題是如何從因果涅槃的輪回中解放出來并走向文明。傳統人類學認為這是佛教倫理面臨的一個困境，它歸因于佛教傳統中對業力的獎勵和對世俗的懲罰。
在美德倫理方面，Damien Keown認為，佛教倫理崇尚的是“目的論的美德倫理”[21]。佛教世界觀認為應該為完善的道德美德與個性特征奮斗，并把它們當作最基本的道德底線，這與西方傳統倫理的觀點類似。但不同的是，在美德倫理中，西方傳統倫理認為美德主要體現在人生的意義、人的價值、人的態度以及人的修養方面。佛教倫理偏重行動的意向性，而不管行動是否能阻止憎惡、貪婪或愚昧，也正因為倫理目標的目的性，他們普遍相信完美的道德最終肯定會到來。
在功利主義方面，西方傳統倫理在機器人倫理的設計中較為推崇的是《Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong》一書的觀點。Wendell Wallach與Colin Allen在該書中詳細介紹并評論了機器人倫理程序的設計[22]。他們認為設計機器人倫理程序，自上而下的進路要遜于自下而上的進路，因為機器人性格的培養是基于其群體交互關系的一種模式。
Buga與Goertzel也贊成這一觀點，他們把機器思想的形成類比于兒童的認知心理。兒童倫理觀念的形成是以觀察成年人的行為開始，然后再作用于他人，這與機器人倫理自下而上的研究進路是一致的。[23]也就是說，機器中的倫理思想與我們人類的倫理觀念應該是對稱的。因此，他們建議，人類不應該有意去剝奪機器學習和成長能力的思想。
Wallach，Allen，Buraj與Goertzel就此提出發展主義的觀點，這也可能是機器人倫理方面最接近佛教進路的一個觀點。但需要說明的是，佛教的智慧在于它對美德的關注，并通過冥想超越自身，以此化解大眾的苦難。也就是說，佛教倫理的最終目的是為大多數人追求最好。它從基于規則的道義論出發，經由美德倫理而發展到功利主義。在大乘佛教傳統中，菩薩通過很多方式來解除眾生的苦難。當人們違背道德犯下錯誤時，為了贖罪，它們經常會求助于可以洞悉前世今生的菩薩。通常，因為菩薩是大公無私的，它把美德倫理和功利倫理合二為一，因此，對于人類這種把不道德的方式合理化的行為，菩薩會有充足的解釋能力，但卻不會把貪婪、仇恨或無知付諸行動。西方傳統倫理卻很難把美德倫理和功利倫理結合起來，這尤其體現在J.SMill的功利主義方面，因為他過分強調功利主義的重要性遠遠大于基本的快樂。
在機器人倫理的設計方面，佛教世界觀崇尚美德倫理與功利倫理的結合，這可能是機器人未來發展的一個必經階段。單純的功利性的設計進路是片面的，Grau在功利性倫理的研究中提到，機器作為道德主體應該具有無私或忘我的精神，并且應該限制機器人人格特性尤其是功利主義特性的形成，這樣有利于避免機器人具有大公無私的精神負擔。同時，Grau還提到“對于機器人來說，培養它的道德屬性，但同時又強迫它抑制自己的情感，并樂于奉獻自身，這似乎是一個非常不道德的過程”[24]。然而，從佛教倫理的世界觀來看，功利主義并非是對于自身的一種抑制，它往往是個體 欲望和自我錯覺的產物，是個體苦難的根源。功利主義應該在個體美德的引導下，尋求自我犧牲、自我超越、自我奉獻。
(三) 佛教自我超越行為的程序設計
佛教倫理通常包含以下幾個方面的美德：寬宏、慷慨、忍耐、勤奮、專一、明智。它們都有助于冥想的升華和人類自身的超越。
從設計學的角度分析，人工智能的設計應該從忍耐、慷慨與勤奮等道德行為的角度出發。在智能體設計之始就重點開發它的美德意識，相比于有機體倫理意識的培養，智能體思想程序的設計可能要容易一些。對于忍耐、慷慨與勤奮等這些美德的開發，佛教世界觀贊同Wallach與Allen的觀點，也就是通過人與智能體的互動，促使人工智能體思想逐步從簡單走向成熟。人工智能體的倫理意識轉向美德的價值觀，有助于智能體拋棄自私觀念，并在行為過程中保持快樂和充滿活力的狀態。
美德傳統中忍讓與勤奮的習慣有助于培養智能體長遠的發展前景，同時也能有效抑制人類在智能體應用方面對短期利益的追求。神經科學已經證明了毅力、耐性和道德行為之間存在密切的聯系，人們在實踐中也已了解到當血糖含量較低時，自我控制能力隨之降低。例如，注意力下降、行為焦躁等。在這種情況下腦部活動能力下降，人們很難清晰地表達自身意愿[25]。這一表現在人工智能的設計上具有啟發意義，我們應該培養和鍛煉智能體自身的自律行為，避免智能體遭受短期利益的破壞，促使它走向充滿智慧的個體。
在佛教傳統中，通往智慧的關鍵是能夠看破虛幻，并從不斷變化的現象中探求事物的本質。在佛教的這一進路上，人工智能的設計應該重點從事物所具有的本質屬性的角度去借鑒，這是事物持久性保持某一狀態的根本所在，洞悉和習得這一屬性，有助于智能體隨時把握事物之間的聯系和應對隨時出現的一些狀況。
五、結論
佛教心理學并非建基于科學模型或實驗調查，它是以人類自我調查研究為基礎的。從道德心理學的不同表現我們可以看到，不同的道德表現其來源也不一樣。因此佛教心理學也應該從不同方面學習和借鑒，尤其是隨著認知科學的發展，佛教心理學應該向神經科學中學習一些經驗。盡管佛教世界觀對于智能體倫理體系的發展提供了一些建議，但由于機器思想的變化莫測，我們認為佛教心理學與神經科學也應該從機器思想中吸取營養。
短期來看，機器思想很有可能不會轉化成獨立的意識，或者說是發展成獨立的道德體。因為在設計之始，我們對于道德或慈悲型智能體的關注多是從人類倫理體系的角度出發的，而并非創造一種具有自我意識的生命。在關涉人類獨特的意識、自私、苦難、喜好或不喜好等情感因素的時候，我們并沒有把它們具體化。如果我們要開發智能體的道德觀念，這就需要機器具有類似于生命體的鏡像神經元，以及可以感知歡樂和疼痛的心智理論。因此，只有從這一角度出發，智能體才有可能感受到其它生命體的意識狀態，智能體也才能夠習得生命體所具有的道德情感和美德意識。最終，隨著其洞悉能力的不斷成長，它也許能夠感受到所有生命體的情感狀態，當然也包括它自身。
人工智能技術作為社會媒介化發展的特殊產物，不僅能夠建構起智能媒介化的信息社會，更能深入到傳媒研究領域，引導影視傳媒研究朝著“互聯網+教育”的方向發展。當前影視傳媒教育正面臨重要的轉型階段，如何通過媒介信息技術調整現有的理論學習模式和教學培養目標，已經成為影視教育進行改革創新的突破口。基于人工智能為教育信息化帶來的機遇和挑戰，影視教育正致力于從“刀切教育”邁向“精準教育”，從“課堂缺席”轉為“課堂在場”，從人才培養模式到教育信息平臺搭建，都在不斷強化智能教育培養，力求為影視傳媒教育的智能化改革和實踐提供決策依據。
一、影視教育智能化發展的應用價值
智能化影視傳媒研究是教育信息化極為重要的應用場景，人工智能技術不僅拓寬了影視傳媒教育的研究方向，同時也在技術手段、渠道搭建、傳媒倫理等層面發揮著重要作用。
1.消除數據鴻溝，發揮智能傳媒教育技術賦能和知識平權的雙重功能。影視傳媒研究是以實踐為基礎的理論性教學，以培養創新型和復合型人才為教育目標。教育學者是影視文化傳播的驅動者，因個體間存在傳播技能、信息儲備和交往行為方面的差異，造成影視傳媒教育具有嚴重的知識鴻溝。在影視研究學者步入算法教育的重要階段，智能教育平臺可通過讀取人的反饋改變原有的教學模式，調整每一位受教育者的天賦類型。與此同時，教育學者能夠充分利用算法技術和人工智能手段，獲取定制化的影視資源和學習條件，以技術邏輯引導學習流程，用分析框架提高教學模式的理論性和可操作性，通過強化教與學的變革場景，激活文化創作的想象力和邏輯性思維，使科技創新在理性與感性、理論與實踐的引導作用下，從一般的理論教學形成智能媒介化的信息教學模式，從單向傳授轉變為雙向互動的學習教育模式。
2.拓寬學習渠道，推動教育形態從理論課堂到智能媒體教育課堂的變革。人工智能技術與影視教育教學的深度融合，正引發起一場新的教學革命。從教育手段和學習途徑上來看，原有的課堂教學已無法滿足理論和實踐的雙重需求，大數據催生出的智能化影視教育，在虛擬世界和現實世界間搭建起新的算法課堂，利用人工神經網絡簡化理論教學的概念，又通過具有超強運算能力和通訊能力的技術手段協助實踐操作。例如，人工智能照相機作為輔助型的教學工具，被運用于智慧課堂的攝影實踐教學中，借助云端技術和物聯網連接遠程數據中心，可以幫助不懂攝影技術的學習新手盡快了解電影拍攝的理論框架和基本技能，推動教學場景從應用性教學到智慧型課堂的氛圍建構。人工智能與影視教學的跨界融合，成為智能傳媒教育進行顛覆式創新的重要表現形式，教育形態正逐漸從智慧課堂過渡到智慧校園，從傳統的理論范式過渡到智慧媒體的應用型范式，幫助構建起新的學科話語體系。
3.重視傳媒倫理，推動智能化影視傳媒教育價值觀和技術性的生成。人工智能是以追求效益為初心的理性工具，在技能研發階段尚未對倫理規范提出強制要求，技術倫理向來是人工智能難以逾越的一道鴻溝；影視傳媒教育則是以培養學生的倫理觀和價值觀為出發點，重視以道德審美為核心的理性意識。智能化傳媒教育將信息技術和影視教學進行結合，使得理性工具得以同理性意識深度融合，人文關懷建立在技術作用之上，這既是培養受教育者核心價值觀的時代需要，亦是強化人工智能技術倫理的有效途徑。人工智能時代，強調智能化影視傳媒教育技術性和價值觀的生成，與其說是建立在影視教育應用場景上的技術倫理規范，不如說是借信息技術完成對傳媒倫理和受教育者價值觀的理性建構，讓人工智能發展緊密聯系意識形態和倫理道德問題，加深技術手段和教育學習的彼此作用，從而獲得傳媒教學在倫理層面的共識。隨著傳媒影響力的逐步擴大，以內容為載體的影視教學活動意味著要擔負起更重要的教學責任，學科研究核心價值觀的建設必須以注重傳媒倫理和技術倫理為教學基礎，重新建構現有的倫理道德觀念，為人工智能技術注入價值觀的活的靈魂。
二、影視教育智能化發展的風險問題
人工智能技術的迅速發展，賦予影視傳媒教育極大的應用價值，與此同時也面臨著潛在的風險問題。
1.灌輸式教育仍占據主流，智能化影視教學陷入價值認知困境。在人工智能技術出現以前，理論+實踐的教學策略已經成為一種固定的形態存在于傳統影視教學工作中，受教育者根據統一的培養目標規劃自己的學習方式，包括影視創作及影視理論等相關課程都按照相同的培養模式進行。由于教育主體對人工智能的認知存在兩極分化的現象，過往只能夠通灌輸式對學生進行強制教育，智能化影視教學則是處于小范圍內的實踐和創新。對影視教育而言，理論與實踐是學習的內容，繼承與創新才是研究的實質。明確人工智能教育的價值認知，從灌輸教育逐步邁向定制化教育，為高校的人才培養提供重要的智力支持，應當是影視教育智能化轉型發展的著力點。
2.智能教育應用場景缺乏思考，其深度和廣度有待進一步挖掘。當前，智慧課堂、智慧校園的出現奠定了智能傳媒教育的基本雛形，依靠大數據、物聯網等信息技術支撐的智能傳媒教育，在平臺搭建層面已出現顯著性成果，但對應用場景的深度和廣度挖掘還存在明顯問題。影視教育智能化應當以追求個性化和定制化教育為目標，崇尚的是終身學習的教學理念，不應當將人工智能技術僅局限于傳統的教學課堂，除了要從“線下”走向“線上”，還需要考慮到以人機交互為主要形態的教學應用場景，挖掘人工智能教育更多的應用情境和展現方式，從而對影視課堂的理論與實踐教學價值提供合理的在場性證明。
3.專業壁壘依然存在，智能化教學成果馬太效應極為明顯。智能教育世界要求培養更加多元化的應用型人才，但人工智能的馬太效應逐漸滲透到影視傳媒教育工作中，也會導致教學成果受到出現嚴重的失衡現象，難以滿足高校對人才培養的多元化需求。作為藝術研究的影視教學活動，其科學精神和創新實踐同樣重要。尤其在媒介融合背景下，要想推進受教育者從“影視學者”逐漸過渡到“影視作者”，人工智能不僅需要滿足師生的定制化教學任務，還應當破除專業和行業的壁壘，對其相關聯的學科和傳媒領域進行合作，才能夠改變當前智能化影視教育在教學模式上面臨的不足，不斷為社會輸送更多的應用型人才。
三、影視教育智能化發展的轉型實踐
面對智能傳媒教育的風險與挑戰，影視專業更應當立足于自身的教育發展特色，從人才培養模式、應用場景建設、教育資源整合等方面，推進影視教育智能化發展的轉型實踐。
1.從“灌輸教育”走向“精準教育”，創建新的人才培養模式。智能傳媒教育范式的自主性建構，應當立足于對傳統教學效率和人才培養模式的顛覆。基于當前影視傳媒智能化發展在人才培養模式層面的不足，其轉型實踐需要從受教育者的個性化需求出發，在師生、家長和社會的通力合作下，創建新的人才培養模式，利用碎片化學習完成系統化的學習過程，逐漸從“灌輸式教育”走向“精準化教育”。例如，人工智能時代對影視學生的培養更趨向于“以個人為導向的系統化學習”，通過前期對受教育者的大數據整理，對每一位同學的邏輯性、想象力、創造性和溝通能力等進行分析，從影視理論和影視創作兩大方向出發對受教育者形成定制化的學生畫像，并提供針對性的智慧作業，幫助教師采集學生的學習情況，從而實現規范化的信息管理。可以預見的是，智能傳媒時代，“互聯網+教育”學習模式的生成，在推動知識平權化等方面發揮重要價值，成為影視教育智能化追求的重要轉型路徑。
2.從“課堂缺席”走向“課堂在場”，打造新的傳媒教育平臺。人工智能不僅要改變傳統的人才培養模式，同樣也應當提供更加多元化的學習應用場景。過去的影視研究多局限于單一的課堂場景，采用課上理論和課下實踐的方式進行授課，完成影視教學的閉環。人工智能時代，影視傳媒教育應當調整原有的受教育模式，通過搭建合理的人工智能應用平臺，可以巧妙地將課堂場景與智能技術結合起來，為受教育者提供更加多樣性的教學應用場景，從而實現成長課堂的“在場共生”。例如，人工智能可以帶動影視制作的推陳出新，通過搭建智慧超媒體系統，將電影屏幕從影院搬到校園，自動生成無窮界面。與此同時，影視傳媒的智能化還可以幫助教師自動生成電影梗概，將理論性教學轉變為可視化形象，使電影理論同定制化的影像人物之間建立匹配關聯，讓教育場景從線下逐步延伸到線上，為影視研究提供重要的云服務。
比如，美國政府2016年10月份就制定了一個野心勃勃的目標：在30年內把美國的交通事故死亡人數降為零。2015年美國的交通事故死亡人數增長7.2%，死亡人數為35092人。美國國家高速公路交通安全管理局（簡稱“NHTSA”）表示，人為因素在交通事故中占比達94%，無人駕駛可以完全消除這項因素。
眾多學者和企業更是將其視為重新激活世界經濟的主要引擎之一。不過，在這之前還有很多技術、法律乃至倫理問題需要解決。
無人駕駛瓶頸
美國當地時間9月23日，谷歌無人車在山景市與一輛商務貨車撞在一起，這可能是谷歌汽車遭遇的最嚴重車禍。谷歌汽車的右側車門被撞出大面積的凹陷，車窗遭到一定程度的損壞。車禍沒有造成人員傷亡，氣囊已經彈開。這起事故是貨車司機的失誤造成。2016年2月14日，谷歌無人駕駛汽車與一輛公交巴士發生輕微碰擦的事故，這是谷歌首次表示無人駕駛汽車應當“承擔部分責任”，地點同樣位于加州山景市。
特斯拉公司生產的S型電動轎車則已出現數例自動駕駛模式下的交通死亡事故。2016年1月，河北省邯鄲市就曾發生特斯拉自動駕駛致人死亡事故，這應是全球首例。另有業內資深人士透露，特斯拉自動駕駛出現的事故其實多數未被報道。
這些事故都不斷引發外界對自動駕駛技術是否足夠成熟的質疑。
根據美國加州2012年通過的相關法案，允許無人駕駛汽車上路測試，但需要合法駕車人坐在駕駛座位上，在緊急情況時操縱汽車。特斯拉汽車的操作手冊也提醒駕駛者，即便在自動駕駛中，也需要把手一直放在方向盤上。但現實中，駕駛員往往喜歡冒險和刺激。
至于技術成熟后的大規模商用，NHTSA表示，沒有方向盤和油門的無人駕駛汽車在美國市場銷售之前，相關法規必須做大的調整。
在中國，無人駕駛汽車同樣面臨法律障礙，問題主要集中在牌照和事故責任認定兩方面。
無人駕駛汽車一旦在測試或商用時發生事故，就面臨責任劃分、理賠等問題。無人駕駛系統、司機、對方的責任如何劃定？由于無人駕駛汽車是由多家企業集合研制，這些企業的責任又將如何劃分？如果無人駕駛和有人駕駛可以切換，責任又將如何劃定？
“應當盡快對事故后保險公司的理賠、無人駕駛技術平臺與保險公司對于硬件、軟件供應商的責任追償開展立法工作。只有健全理賠體系時，才能夠消除無人駕駛技術的測試與研發過程中各方的后顧之憂，切實推動技術的進步與發展。”中國政法大學傳播法研究中心副主任朱巍向《鳳凰周刊》表示。
中國科學院大學公管學院副教授劉朝表示，由于無人駕駛汽車仍在測試階段，技術路線等都不確定，國家層面法律的修訂和出臺應慎重，自下而上的政策法規嘗試和探索不失為一條穩妥而高效的路徑。另外，在此過程別需要可靠的傳播媒體和真正中立的社會組織發揮積極的作用。
人工智能引發失業潮？
2016年1月，IBM公司開發的Jill Watson分析系統開始幫助美國佐治亞理工大學的畢業生解決畢業論文中遇到的各種問題。Watson在回復電子郵件和論壇發帖時，語氣隨意，與正常人無異，而且會使用很多口語，能在幾分鐘之內準確地回應問題。
在五個月的試驗中，沒有學生發現他們的助教是機器人。
類似的人工智能技術已經被應用在法律服務、醫療助理、金融分析等多個領域，與此相應，部分崗位正在被這些智能機器所替代，從藍領到律師，從醫生到華爾街分析師。
人工智能技術最有價值的應用可能是金融業。在金融領域，每提升1%的收益就能獲得巨大的財富。畢馬威在近期一份報告中預測，到2030年銀行及其服務可能“消失”，類似于蘋果Siri的人工助手將接管客戶的生活與金融服務。傳統銀行的多數部門或將消失，而專業的服務則將獲得更大發展。
一些評論家預測，人工智能會使得某些工人的技能多余化，那些被自動化所取代的工人不得不尋求新的就業機會。即便這部分工人能夠找到新工作，也常常是低附加值的，且工作穩定性更低。從這個角度講，人工智能不僅可能增加社會不公，更會帶來永久性的失業以及貧窮。
諾貝爾經濟學獎得主斯蒂格利茨就認為，勞動市場正因為技術變化而發生重要轉變，要保護勞動力，就必須對人工智能和自動化系統相關的監管和其他政策變化保持高度重視。
真格基金創始人徐小平近年投資了多個人工智能項目。在他看來，人工智能對人類的影響和沖擊將是全方位的。
“有人說，在美國除了卡車司機和銷售員，其他工作都在被替代。不幸的是，卡車司機也在被替代。高中學歷的美國卡車司機年薪7萬美金。所以，特朗普崛起了，支持他的多數是沒上過大學的白人，他們在全球化和高科技面前成為失意者。”徐小平告訴《鳳凰周刊》。
新近涉足人工智能的雅瑞資本聯合創始人張瑞君相對樂觀，她告訴本刊，目前投資的項目其實主要是代替人們所不愿從事的低端機械化工作，使人們騰出手來，去做更高端、更有創造性的工作，這是一個逐漸的過程。“而且人工智能產業本身也正在吸納眾多高回報的創業與從業者。”
三角獸科技聯合創始人馬宇馳就正忙于招聘多位工程師。2016年2月，他與曾效力百度度秘、微軟小冰的王卓然、亓超合伙創業，目標是打造一套智能聊天對話系統。其產品主要針對物聯W設備，讓機器聽懂人說話，并作出反饋。其公司目前已獲得兩輪共3000萬元融資，產品已經應用在錘子T3手機、Rokid機器人等。
馬宇馳向本刊介紹，根據行業預測，2020年全球物聯網設備數量將達240億部，智能終端設備將達到340億部，產業和就業空間巨大。“如何快速提升勞動者的技能，這需要社會、政府、教育等的努力，而且人工智能也可以作為培訓勞動者的工具。”徐小平說。
沖擊人類生存與倫理
2016年3月，谷歌公司創造的人工智能程序阿爾法狗以4：1戰勝世界圍棋高手李世石，這引發了全球對人工智能的再度關注和廣泛思考。有評論說，從現在起，如何管控人工智能，應該成為一個嚴肅課題。
人工智能的失控乃至危及人類并非遙不可及。美軍無人機在阿富汗等中東地區已經多次誤傷平民。
科技界的一些知名人士正呼吁禁止“殺手機器人”，他們警告稱，越過這一界限將啟動一場新的全球軍備競賽。盡管“機器人士兵”仍限于設想，但伴隨人工智能快速發展，軍隊可能在未來20年內部署這類機器人。事實上，包括中國在內的各大國都在加緊研發水、陸、空無人作戰平臺。
根據摩爾定律，計算機的運算能力每兩年就翻一倍，假以時日，尤其人工智能具備強大的自進化能力后，其威力可能超出人類想象。也許它將能讓人類永生，同樣可能的是地球上所有生命的終結。
物理學家史蒂芬?霍金是憂慮派。“人工智能的強力崛起，可能是人類歷史上最好的事情，也可能是最糟糕的。”霍金在一次演講中說，“將來，人工智能可能會發展出來它自己的意志，一個與人類相沖突的意志。”
當然，機器人也可能并不與人類沖突，而是發展出人類的意識與情感。這同樣會遭遇棘手的法律和倫理問題。
關鍵詞：人工智能；老年健康管理；老齡化；養老問題
作者：向運華王曉慧（武漢大學社會保障研究中心，湖北武漢430072）
人口老齡化是21世紀我國經濟社會發展的重大國情，截至2018年底，我國60周歲及以上人口有2.49億，占總人口的17.9%。人口老齡化態勢加劇的同時，空巢老年人占比持續攀升，獨居老年人群健康狀況不容樂觀，有74.7%的老年人患有至少一種慢性疾病。城鄉失能、半失能老年人口近4063萬，上門看病、康復護理等醫療健康類服務需求始終居于老年人各類需求首位。總書記明確指出“為老年人提供連續的健康管理服務和醫療服務”，健康老齡化成為健康中國時代和老齡化時代的重要命題。
萬物互聯的加速到來與人工智能技術的迅速崛起，正在改變著人們的社會資源獲取方式和生活方式。AlphaGo大勝人類棋手，標志著人工智能已在某些領域走到了人類智慧的前列。以互聯網為載體和AI為實現工具的經濟發展新形態正在逐漸形成，為社會各領域創造了前所未有的機遇，也給老年健康管理模式的突破與創新提供了現實可能。智慧健康養老由此產生，其最大的特點在于大數據收集、需求的智慧決策與服務的精準投放。2017年工信部、民政部和衛計委聯合印發《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》，強調利用新一代信息技術產品推動健康養老服務智慧化升級。各地積極開展智慧健康養老應用試點，打造“硬件環境+智能設備+互聯網信息平臺+居家養老服務”的健康養老生態系統。如何發揮人工智能技術在老年疾病預防、診斷、緊急救助、治療與康復中的作用，如何有效聯接醫療服務機構以確保老年人享受到更高效、更優質、更便捷的健康服務，是當前亟待研究的現實問題，這對于降低空巢老人獨居風險，緩解老年護理人員短缺問題，提高老年人的健康水平具有重要價值。
一、立場博弈：人工智能時代老年健康管理的機遇與隱憂
（一）人工智能的崛起
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）起源于1950年“圖靈測試”的理念，其首次被公開提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美國會議上的報告。隨后人工智能隨著技術的發展、社會的進步不斷發展，1960年人工智能已能夠理解自然語言、自動回答問題和分析圖像圖形等，20世紀80年代又獲得了學習和認知能力。21世紀以來，物聯網的加速普及、大數據的崛起、云計算等信息技術的突破，人工智能迎來了發展高峰，逐漸形成了深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新的特征，開始具有自我診斷、自我修復、自我復制甚至自我創新的能力①。人類相繼進入了網絡社會時代、大數據時代與人工智能時代，三者共同構成了新的社會時代②。
關于人工智能的概念，國際人工智能專家N.J.Nilsson將人工智能視為怎樣表示知識、怎樣獲得知識及怎樣使用知識的科學③。其后，學者對人工智能的概念從類人、理性、思維與行為等四個方面著手定義，有學者進而從學科角度對人工智能進行了解釋，如國內學者吳漢東將人工智能定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。綜合諸多學者對人工智能的認識，筆者認為人工智能的實質是基于人類的設定與要求，能以與人類智能相似的方式作出反應的智能機器或軟件。
人工智能時代的到來，正在改變甚至顛覆人類現存的生產、工作與交往方式。2016年美國的《國家人工智能研究和發展戰略計劃》指出，AI系統在某些專業任務上的表現勝于人類。1997年國際象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戲、2015年的圖像識別與語音識別、2016年AlphaGo等AI產品的問世與應用，成為AI超越人類的里程碑事件，見證了AI的智能水平和社會意義。近十年來，人工智能愈發廣泛地應用在社會各個領域。農業領域，人工智能應用于自動播插與灌溉、日常田間管理、采收與分揀、產品檢驗、虛擬在線銷售等產前、產中和產后各個環節，大大減輕了人類的勞動量④。工業領域，工業機器人廣泛應用于汽車、電子、家電制造等生產線，緩解勞動力供需矛盾的同時提高了生產效率。服務業領域，微軟“Cortana”、蘋果“Siri”、聯想“小樂”等智慧客服系統為大眾所熟知；幾乎所有股票交易員已被機器人取代，投資顧問、風險審查和安全防范監控監管都普遍智能化。公共服務領域中，人工智能亦發揮著日益重要的作用，如用人臉對比技術來篩查犯罪分子；人工智能輔助醫療診斷與手術；人工智能用于智能評測、個性化輔導等等。人工智能也開始進入藝術創作領域、心理服務領域。學界普遍認為，弱人工智能技術在當前已基本實現⑤。
（二）人工智能時代老年健康管理領域的機遇
當前，在新一代信息技術的引領下，物聯網迅速普及，大數據快速積累，算法模型與運算能力持續突破，智能行業應用快速興起，為我國人工智能的迅速崛起提供了現實契機。從人工智能技術層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人工智能應用層面的工業4.0、智能農業、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫療與智能教育等，均得到了爆發式增長。我國正處于醫療人工智能的發展高峰，2016年中國人工智能+醫療市場規模達到96.61億元，增長37.9%。據估計到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將占市場規模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的應用主要體現在通過生理參數識別設備和無線射頻識別裝置等智能采集老年健康數據，為老年人提供雙向、互動的居家健康監測、健康咨詢、健康評估、健康干預服務以及緊急救助服務，克服時空限制，將健康管理貫穿疾病預防、診斷、治療與康復整個過程。人工智能時代為健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途徑，在優化老年健康管理模式過程中具有重要價值。
第一，人工智能的發展為緩解醫護人員短缺提供了現實可能。據世界衛生組織公布的數據，歐盟關于每千人擁有護士數量的基本規定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美國和日本分別是9.8人和11.49人，發展中國家例如巴西和南非，分別是7.6人和5.1人，然而我國每千人擁有護士數僅為2.36人。即使是按照大多數國家的5‰計算，我國護士缺口也多達350多萬，如果按照歐盟的標準，則缺口更大。與此同時，我國社區養老服務專職人員數量少且增長速度緩慢。民政部2009年開始統計社會服務職業技能人員中的養老護理員，截至2016年我國養老護理人員僅8528人。根據第四次中國城鄉老年人生活狀況抽樣調查結果，目前我國失能、半失能老年人口約為4063萬，占老年人口數的18.3%，按照3：1的國際標準計算，我國需要超過1300萬的護理人員。同樣，雖然國家大力推進醫養結合，將老年人作為重點人群納入家庭醫生簽約服務，但家庭簽約醫生覆蓋率仍不容樂觀。如何“以少足多”是擺在當前我國政府面前的重要議題之一。人工智能的崛起為化解這一醫療難題提供了新路徑。人工智能環境下，智能護理等機器的應用與推廣，大大減少了老年人對護理人員的需要，虛擬醫療助手替代護士，在醫生診療之外提供輔的就診咨詢、健康護理和病例跟蹤等服務，既減少了老年人前往醫院就診的次數，又有助于提高護理能力。顯然，這些對于緩解老年健康供需矛盾有積極意義。
第二，人工智能的發展為醫療機構提高服務效率提供了技術支持。一直以來，醫療服務效率都是備受關注和爭議的問題。醫療服務效率，即醫療機構在投入與產出之間的比率，是醫療服務領域的核心命題與重要目標。近年來，隨著我國醫療體制的不斷改革與發展，各級醫療機構的效率有了顯著提升，但受制于傳統醫療機構管理模式的慣性思維影響，醫療機構的服務效率與民眾期望仍有差距。新時代醫療服務效率的提升不僅需要制度的變革，也需要服務工具的革新。人工智能的發展為優化醫療服務提供了便利。一方面人工智能的應用降低了人力成本。醫學影像占醫療數據的90%，而且這一數據仍在攀升，年增長率約為30%，而放射科醫師數量的年增長率僅為4.1%，遠不及影像數據增長速度。借助AI技術分析醫學影像，將大大緩解醫院缺少醫生的壓力。此外，語音技術在醫療行業的普及，也正在將越來越多的普通醫生從日常機械式的醫案錄入工作中解放出來，提升錄入的效率，降低失誤率。另一方面，人工智能的應用也提高了醫療服務能力。人工智能輔助診斷技術應用在老年人某些特定的病種領域，幾乎可以代替醫生完成疾病篩查任務；智能手術機器人的應用既能保證精準定位，減少老年患者的疼痛，又能防止傳統手術易帶來的傳染疾病等危險；人工智能參與藥物研發，對于提高針對老年患者潛在藥物的篩選速度和成功率，縮短研發時間與成本有實際意義。綜上，人工智能的嵌入打破了以往醫治全程醫生親力親為的運作模式，智能機器的自主研判與決策能力，對于降低人力成本，大幅提高醫療機構、醫生的工作效率與質量，減少不合理的醫療支出有積極意義。
第三，人工智能的發展有助于提高老年人自我健康管理能力。多數疾病都是可以預防的，但是由于疾病通常在發病前期表征并不明顯，到病況加重之際才會被發現。而且由于老年人機體形態的改變和功能的衰退，對于疼痛和疾病的反應變得不敏感、不典型，很多病癥易被忽略或誤診，加上老年人行動不便，其中有多數老年人即使不舒服也不愿前往醫院進行診療。人工智能的應用大大緩解了這一狀態。人工智能技術與醫療健康可穿戴設備的結合可以實現疾病的風險預測和實際干預，實時監測老年人的生理參數，其雙向數據傳輸、在線溝通、便捷有效的特點，一方面可幫助老年人實時了解與掌握自身的健康狀況，享受個性化的健康管理和健康咨詢服務，滿足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意識，促進其積極參與自我健康管理和自我照顧，實現醫療衛生服務重心前移和全民健康管理。人工智能環境下的自我健康管理的實現延伸了傳統醫療的覆蓋能力，節省了傳統醫療方式的時間、空間成本及醫療費用，能夠有效緩解老齡化帶給整個社會醫療系統的負擔。此外，居家健康管理系統能為衛生管理者提供健康數據，有助于建立完備、標準化的居民電子健康檔案和區域衛生信息共享平臺，使政府突發公共衛生事件監測和應急體系的運轉更為高效、準確。
（三）人工智能時代老年健康管理領域的隱憂
萬物都有兩面性，人工智能同樣是把雙刃劍，人工智能從誕生至今，其對倫理的沖擊就不斷被討論。人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也對道德倫理問題提出了重大挑戰。與人工智能的一般倫理問題相比，人工智能在老年健康管理中的應用因其服務于老年人這一特殊群體表現得十分特殊與突出。主要表現為兩個方面，一是老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題更為加劇，二是老齡社會正義倫理問題更顯突出。
老年人人格與尊嚴的多方面權益保障倫理問題體現在隱私泄露、社會孤立與老年人的“物化”三個方面。首先，為更好地提供全方位健康管理服務，智能老年健康管理系統和智能設備需要采集老年人日常起居全時段、全方位、無盲區、長周期的海量生理數據，其中絕大多數的數據屬于隱私數據。這些數據通過簡單的分析和挖掘，就能得出老年人的生活習慣、身體狀況等信息，一旦被無意或有意泄露，極易被不法分子所利用以進行精準推銷甚至精細詐騙等違法活動，這對于易受騙的老年人群體來說無疑是巨大的隱憂，由此可能帶來的損失也不可小覷。《世界人權宣言》第12條規定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的榮譽和名譽不得加以攻擊。正如一些學者認為我們應該對于弱勢群體運用特別的隱私保護政策①。然而目前我國的相關法律和政策還不盡完善，如有關病歷資料保護的法律或文件（《刑法》《侵權責任法》《醫療機構病歷管理規定》等）中多為宣示性條款，也尚無老年人隱私安全的針對性文件。如何保證健康數據在實時采集、傳輸、存儲、分析與使用過程中的安全，數據應當被保留多久、誰擁有隱私數據的訪問權等都是智能老年健康管理領域亟需解決的隱私方面的具體倫理問題。其次，智能機器監護老年人可能導致減少老年人社交、子女的陪伴。關于智能護理機器人的引入對老年人心理問題的影響研究表明，使用護理機器人的老年人易出現社會孤立現象，進而導致尊嚴受損②。過多的智能既會減少老年人外出和交流的頻率，也使子女或親朋責任感降低，對老年人的關懷止于虛擬問候，而不再是頻繁地看望與聊天。有學者認為，健康助手功能會使原本親近的護理關系轉換為遠程的虛擬的照料關系③。從而加劇老年人心理上的空虛感與孤獨感。如何緩解和調節老年人心理問題是人工智能在老年健康管理應用過程中不得不面對的問題之一。最后，老年人的“物化現象”也是值得關注的具體倫理問題。所謂物化，Kitwood對其的定義是：像對待無生命物質那樣對待人：推、拉、拽一個人，不把他當作一個有生命的個體。Astell曾認為輔助機器人可能會機械地控制使用者，并逐漸使其變得失去自主性④。智能護理機器人等操控式的服務過程有可能損害老年人自主意愿，老年人普遍認為不應該限制他們自主選擇的權利，如他們不希望所有人知道他們在家中跌倒，因為某些跌倒僅是小事，自己可以克服，他們認為只有自己需要幫助的時候才應通知別人。然而這與智能護理系統一旦發現護理對象跌倒，就立即發送消息給親人或醫護人員的護理策略相矛盾⑤。機器人應在何種程度上保障老年人的自主意愿，減輕其心理負擔，維護其尊嚴，是值得研究的課題。
老齡社會正義倫理問題主要體現在地區差異方面。由于我國國土面積大，各地區經濟發展水平并不一致，地區差異、城鄉差異問題都不容忽視。考慮到護理服務涉及人最基本的健康權利，然而由于經濟發展和收入水平不同，偏遠地區、農村的互聯網都不暢通，健康信息系統建設不到位⑥，老年人往往無力購買智能可穿戴設備、智能護理機器人等健康管理機器，貧富差距引發的社會資源分配不公問題凸顯。如何在研發和推廣智能設備中充分考慮老年人的購買力，是關乎社會正義的倫理問題。
二、現實考察：人工智能時代老年健康管理的困境
（一）人工智能時代老年健康管理的經驗
改革開放以來，尤其是進入21世紀之后，我國人工智能技術得到了巨大的發展。據中國電子信息產業發展研究院數據統計，2017年我國人工智能市場規模為216.9億元，比2016年增長52.8%，增長速度快于全球平均水平，2020年有望超過700億元①。其中，“人工智能+融合醫療、金融、教育和安防等領域企業”位居全球人工智能目標市場行業首位，總計占比40%。國家高度重視，企業與醫療機構積極探索老年健康產品的研發、推廣與應用，先后積累了一些經驗，取得了初步進展，為人工智能服務于老年健康管理奠定了重要基礎。
首先，信息化與大數據推動智慧醫療的發展，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了技術支撐。信息化與大數據是人工智能有效嵌入的基本要素，因此醫療信息化的實現和醫療大數據資源的壯大是推動人工智能在老年健康管理應用的重要基礎。近幾年來，高速、移動、安全的新一代信息基礎設施建設加快，城市社區光纖網絡覆蓋率不斷提升，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示互聯網逐漸向高齡人群滲透，60歲以上老年人對互聯網的接觸率和應用率逐年上升。與此同時，健康養老服務信息平臺建設不斷推進，早在2011年，老齡辦和民政部門就在全國范圍內推進社區為老服務信息平臺建設項目啟動試點工作，試點項目50余個，據統計覆蓋老年人口僅3000多萬；2014年民政部和發改委確定在全國選取了42個地區推進養老服務業綜合改革試點，改革的重點之一即是加快信息平臺建設。2018年國務院《關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，強調推進遠程醫療覆蓋全國所有醫聯體和縣級醫院，支持高速寬帶網絡覆蓋城鄉醫療機構，建立互聯網專線保障遠程醫療需要。“互聯網+醫療服務”建設初具規模，各級醫療機構、養老服務機構積累了大量老年人有關的數據資源，其中包括老年信息數據庫建設與大數據共享平臺與服務平臺建設，為下一步人工智能的嵌入奠定了堅實根基。
其次，國家高度重視，政策與法律建設不斷推進，為人工智能在老年健康管理中的應用提供了制度基礎。一方面，為推動人工智能的迅速發展，近年來我國人工智能領域指導性政策文件不斷出臺。如2017年7月國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，同年12月工信部公布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》，明確了我國新一代人工智能發展的戰略目標，部署構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快創新型國家和世界科技強國建設。2018年1月中國電子技術標準化研究院《人工智能標準化白皮書（2018版）》，提出確立人工智能產業發展的標準體系；3月政府工作報告明確指出加強新一代人工智能在醫療、養老等多領域的應用。各省市積極響應，出臺本地區的具體實施意見，為人工智能在老年健康領域的應用確立了方向。另一方面，為應對各類風險與危機，我國不斷推出信息建設與信息安全的相關規定。據統計目前我國信息治理層面的相關法規已有100余件，涉及個人信息保護、網絡侵權預防和網絡犯罪懲治等多個領域②。具體到醫療行業，2013年國家衛生計生委、國家中醫藥管理局印發的《關于加快推進人口健康信息化建設的指導意見》，2015年國務院辦公廳印發的《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、衛計委聯合印發的《智慧健康養老產業發展行動計劃（2017-2020年）》等文件，都著重強調形成覆蓋全生命周期的智慧健康養老產業體系，打造一批智慧健康養老服務品牌。2016年12月，國務院辦公廳印發《關于全面放開養老服務市場提升養老服務質量的若干意見》提出推進“互聯網+”養老服務創新，到2020年養老服務市場全面放開等，都指出實現全員人口信息、電子健康檔案和電子病歷三大數據庫要基本覆蓋全國人口并完成信息動態更新。這些直接或間接性文件的不斷完善，為人工智能在健康領域的應用提供了基本的制度框架。
最后，在技術與政策環境的激勵下，人工智能在老年健康管理中的應用初見成效。從易得的傳感器，到智能化的可穿戴設備，智能護理床、健康服務機器人、陪護機器人等服務機器人，越來越多智能設備參與到老年人健康管理領域。近幾年，房地產商、保險公司、養老機構積極推出高端養老項目，健康服務機器人也隨即而來，其中天津哈士奇機器人作為全球首臺健康服務機器人成為標志性事件。而后，機器人也開始應用在福利中心和養老機構，僅杭州就有70家養老機構和40家照料中心引進了“阿鐵”養老機器人①②，機器人具備健康檢測、健康顧問、緊急報警與陪伴逗樂四項主要功能。同時依托“互聯網+”搭起智能居家養老服務的橋梁，一是通過智能健康腕表隨時測量血壓、心率等生命體征數據。相關研究表明可穿戴智能設備在治療慢性病方面有顯著效果，治療費用、住院時間等都有所降低③④。二是“開心”等智能健康養老機器人通過人體感應、攝像頭遠程監護、聲源定位、語音識別等系統為居家老人提供安全監護、用藥提醒、數據分析等健康服務，約87%的受訪者表示類似于“開心”的智能健康養老機器人會對空巢老人有用⑤。三是通過“互聯網+”和遠程醫療、遠程手術等滿足老年人的醫療需求，通過機械骨骼、輪椅機器人等助力老人康復⑥。從監護到治療，人工智能在各種養老模式的老年人中的初步試水，為應對人口老齡化提供了戰略性思維。
（二）人工智能時代老年健康管理的難題
人工智能為老年人實現全過程健康管理提供了條件，推動了老年健康管理模式的突破與創新，然而目前人工智能在老年健康管理中的應用僅處于起步階段，尚有很多問題需要解決。
其一，從應用范圍來看，價格壁壘難以突破，老年健康管理中人工智能缺乏動力。醫療行業本身就極具復雜性和特殊性，醫療體制改革和醫養結合養老模式發展已推行多年，但仍有很多問題為人們所詬病。人大代表羅衛紅曾提出目前醫養結合雖初具成效，但仍存在醫養結合服務需求與承載力不對稱、行業管理體制不完善、醫養結合醫保支付政策難以保障護理需求等問題。人工智能嵌入老年健康管理為醫養結合模式的發展創造機遇的同時，也提出了更高的要求。人工智能設備造成的健康管理服務費用誰來支付、怎樣支付，目前國內尚未達成共識，這也解釋了為什么目前智能健康機器人多出現在養老機構，而非居家老人家中。不可否認，在當前醫療衛生服務供給不足的情況下，醫養結合型養老機構非常重要，機器人的引入對老年人尤其是對高齡老人、半失能老人與失能老人帶來了極大的便利。然而無論是9064模式還是9073模式，絕大多數老年人是居家養老。針對居家生活老年人的健康監測、預防、治療、康復、護理和心理慰藉等服務需求亟需人工智能的嵌入，然而形勢不容樂觀，一方面是因為智能裝備價格較高，老年人個體往往無意愿或無力購買較為昂貴的智能感應設備，另一方面是因為擔心后續健康服務能否持續跟進，比如一個智能腕表就價值幾千元，如果后期的服務沒跟上，老年人損失就會很大。人工智能的應用必須考慮各方支付意愿，其價格在某種程度上決定了其可推廣的范圍。如何圍繞大健康戰略來定位發展人工智能，實現醫療健康服務利益相關者的協作，為老年人提供全方位全周期的健康服務是亟須解決的關鍵問題之一。
其二，從信息化建設來看，人工智能應用于老年健康管理的信息孤島劣勢明顯。人工智能的應用離不開信息技術的支撐。推進醫療服務大數據建設，建設老年群體數據庫與醫療服務信息平臺，統一相關數據標準是基礎。“人工智能+醫療”最大的問題在于數據的來源和質量，因為我國的醫療數據在醫院與醫院間、醫院與家庭間存在信息孤島，即使在同一個醫院提取和利用數據仍涉及很多操作手續。與此同時，雖然各地政府一直在強調健康養老服務信息平臺建設，但進程并不樂觀，多數老年健康服務僅停留在通過社區門診或體檢獲得數據，共享在街道一級，實現市級統一平臺建設的省份屈指可數。除了技術條件的制約，更多的是缺乏全局的考慮與統籌規劃，民政部門、統計部門、公安部門、衛生部門、醫院等多部門之間的責任模糊，各涉老部門缺乏溝通與配合；各地區各自為政，缺乏共享理念和共享動力，有效的溝通不足，相互之間在操作系統、網絡協議、語義表示、數據庫類型，乃至硬件管理平臺上存在差異，醫療信息數據不能有效實現地區共享，阻礙了人工智能賴以為生的數據信息資源的有效流通，既造成了數據信息資源重復建設，也限制了數據信息資源功能的最大發揮。可見，要想人工智能應用于老年健康管理，積極突破數據壁壘勢在必行。
其三，從健康服務相關主體來看，養老機構、社區服務中心、醫療機構與企業的合作不足。養老服務機構、醫療機構等服務機構本身不生產人工智能設備，而是通過引進人工智能設備服務于老年人，科技企業才是人工智能產品的生產者。服務機構最了解老年健康管理全過程需要什么樣的人工智能產品，而科技企業則在技術上獨占優勢。二者通過跨界合作發揮各自的優勢，才能明確研發內容，最大程度縮短研發周期，以滿足老年人健康管理的需要。然而目前國內各級醫療機構、養老服務機構在該領域的開拓相對滯后，除了發達城市的大型房地產公司通過與科技公司合作建設高端養老基地，應用人工智能參與老年健康管理服務，實現了企業間的人工智能合作外，多數醫療機構、養老服務機構有待進一步跟進。與此同時，醫療機構、養老服務機構提升自身對人工智能產品的駕馭能力也離不開同科技企業的有效合作。兩者有效合作的缺乏在一定程度上制約了老年健康管理過程中的人工智能創新能力的提升。兩者如何建立合作機制，共同推進人工智能的技術創新與應用是人們不得不思考的當務之急。
其四，從研發主體看，老年健康管理領域的人工智能發展受制于稀缺的專業人才。人工智能任何相關技術方面的突破都依賴于人才，可以說其發展能力取決于人才數量。《全球人工智能人才白皮書》顯示全球AI領域的人才缺口達到百萬量級，2017年工信部發言人指出在我國人工智能人才缺口超過500萬，稀缺的專業人才資源是制約全球人工智能技術發展和應用落地的一大短板。人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋世界冠軍，在一定程度上是因為其設計者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康領域的專業人才需要集計算機專業技術與健康養老服務行業實踐于一身，才能研發出適合老年群體的智能健康醫療設備。目前國內的人工智能專業性人才缺乏，且多集中于制造業、互聯網等領域的技術開發工作，雖然一些科技公司與醫療機構合作取得初步的成果，但在醫療領域結合上缺乏深度，直接針對健康服務領域的人工智能人才更是不足，阻礙了老年健康領域人工智能技術的推行。
三、未來選擇：人工智能時代老年健康管理的關鍵路徑
人工智能時代的到來，為老年健康管理創造了全新的環境，同時也對政府、社區、醫療機構、養老服務機構等提出了更高的要求。面對人工智能的迅速發展，需積極推進人工智能與老年健康管理的深度融合，以促進適應時代訴求的老年健康管理智能化。
（一）構建人工智能嵌入老年健康管理的管理機制
DouglassC.North指出制度是社會的游戲規則，規定了人與人之間的行為范式②。人工智能時代老年健康管理迫切需要現有機制的突破與創新，當前必須做好三個層面的具體工作。
一是形成專業的領導機制。人工智能科學嵌入老年健康管理離不開政府部門的統一規劃和部署。2018年國家醫療保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、衛計委、發改委等多個部門的相關醫療職能，改變了“九龍治水”的管理局面，為人工智能在醫療行業、健康領域的嵌入提供了契機。在老年健康領域推廣人工智能應納入醫療保障局的工作內容，積極推動醫療機構、養老機構、社區養老服務中心等與科技企業的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的應用格局，從傳感器，到智能化的可穿戴設備，健康服務機器人、智能護理床、陪護機器人等服務機器人，從智能家居設備、養老服務機構智能設備，到智能醫療機器，從老年人健康數據建設到疾病的預防、治療、康復與護理等，培養一支兼具智能理念和實踐經驗的新型領導隊伍，確保政府部門在人工智能應用中始終掌握主動權。
二是培養多元主體信息共享機制。人工智能的發展與應用依賴于數據，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康數據，以便人工智能設備的研發，另一方面需要醫療機構、養老機構、社區居家服務中心、老年人等相互間的數據連通與安全共享，促使多方有效參與老年健康管理。加快健康養老信息平臺建設迫在眉睫，要著力提升多元參與主體的數據素養和技術素養水平，促進多元主體相互間協同配合，協調老年健康數據在各部門間的流通，實現數據信息的交互及供需的有效匹配，從而打破數據壁壘，為提升老年健康管理水平提供數據支撐。
三是建構道德倫理矯正機制。享受人工智能給老年健康管理帶來巨大便利的同時，也必須正視其對道德倫理的挑戰。首先，進一步完善信息保護機制，減少甚至消除老年人對個人信息數據泄露的擔憂。其次，科學認識和使用人工智能。雖然現有的人工智能在某些層面和維度接近、達到甚至超過了人類智能，但其工具性色彩沒有改變，人工智能在老年健康管理中的應用旨在提高健康管理水平，而不是取代醫護人員和親朋好友。兒女的關心、好友的慰問以及老年人必要的社交互動都不可或缺。最后應通過技術發展，為人工智能注入情感，促使人機交互更加和諧。
（二）構建以人工智能為核心載體的老年健康技術系統
推進各級醫療機構和各地養老機構在老年健康管理中發揮更大的作用，需要通過智能化處理系統和便捷高效的急救處理流程，即系統能自動采集老年人身體狀況數據并進行分析，當發生意外跌倒或生命體征數據出現異常，智能呼叫相應的醫療機構，使老人及時、準確地獲取醫療服務。為此，應重點做好兩個層面的工作。
一方面，建設針對老年健康管理的智能處理系統。智能化系統基于計算機網絡技術和信息技術，強化老年健康的數據挖掘系統和數據存儲系統建設，有效整合老年健康管理智能化進程中的各類非數值型、非結構化數據，同時有針對性地引進合適的人工智能技術，如生物識別技術、自然語言處理、機器學習、虛擬等，提升人機交互過程中老年健康數據的處理效率，并以此形成由知識庫、數據庫、推理機、解釋器和知識獲取等組成的老年健康管理系統，為提高老年健康管理水平奠定基礎。
另一方面，創新以人工智能為基礎的醫療流程。智能系統的生命在于應用，老年健康管理途徑與方式的優化必須以智能處理流程的創新為依托。其一，通過人工智能實現老年人健康狀況的自動檢測，根據不間斷、全方位的健康數據跟蹤，智能評估老年人身體與心理的健康狀況，并基于數據分析提出智慧決策，確定老年人在健康方面應采取的措施。其二，智能系統要在識別老年人緊急救助需求的基礎上，主動通知醫療機構，使老年人及時得到救助。至于醫療機構的選擇應符合分級診療原則與就近原則。這對于減少老年人獨居風險，為空巢老人提供“健康保險”有積極的現實意義。
（三）構建“校—企—醫/養”在人工智能領域的深度合作機制
學校是人才培養的重要陣地，科技企業是人工智能產業發展的主力軍，而醫療服務機構與養老機構是老年健康管理的重要參與者。推進人工智能在老年健康管理領域的應用，迫切需要三者的深度協作，以達到通識成材、借勢運力、以智發展的目標。
其一，探索高校與企業協同人才培養模式。相比美國人工智能人才數量，我國明顯滯后。據領英數據顯示，我國從業經驗10年以上的AI人才占AI人才總數比例不足40%，而美國這一比例超過70%；美國人工智能基礎層、技術層和應用層的人才數量占比分別為22.7%、37.4%和39.9%，而中國為3.3%、34.9%和61.8%，人才培養勢在必行。如上文所述，人工智能的專業人才既要掌握數據挖掘、語音圖像識別等計算機層面知識，又要了解人工智能應用領域的客觀狀況。科技企業需要高校的理論與人才的支持，而高校則可借助企業的數據資源和技術平臺推進科研理論進展，將研究價值落地。因此，高校應加強人工智能相關學科建設，吸引國際頂級科學家和高層次人才，加強與科技企業、國外高校及相關機構的合作，將技術教學貫穿到實訓項目中，讓學生在校所學與企業實踐有機結合，培養貫通人工智能基礎理論、軟硬件技術與醫療服務領域應用的縱向跨界人才。人工智能校企合作將有助于人工智能在老年健康領域的加速發展，為人工智能應用打開新局面。
其二，搭建醫療服務機構與企業合作平臺。近年來，阿里巴巴、百度、騰訊和華為等國內企業在人工智能領域的崛起，為老年健康管理的轉型提供了技術支撐。人工智能本身就涉及多重技術，不同行業或領域的關鍵技術必然存在差異，加快人工智能在老年健康管理中的應用，醫療服務機構既要借助科技企業的技術優勢，引入智能技術，又要借助科技企業的智力優勢，培育服務人才。這就要求醫療機構積極通過研發外包的途徑，由科技企業打造契合老年健康管理需求的智能軟件與硬件，加快老年健康管理智能產品的開發與推廣，促進產品從監護提醒類、健康監測類，到醫療設備類、陪護聊天類，關注老年人身體健康的同時注意開發心理健康護理機器人，實現智能產品的多元化與精準化。與此同時，醫療機構通過與科技企業的合作，提高本機構內部人工智能的應用能力。
（四）構建老年健康管理人工智能產品的定價與補貼機制
人工智能在老年健康領域推行受阻的一個很重要的原因是企業囿于無利可圖與老人抱怨收費高現象并存。老年健康領域人工智能產品與服務的價格既不能完全市場化也不能嚴控低價，應建立合理的定價機制與相應的財政保障機制，以平衡市場主體盈利與老年人經濟承受力來促進人工智能在老年健康領域的廣泛應用。
一方面，合理確定老年健康領域人工智能產品的價格。老年人的健康管理產品與服務具有一定的福利性，過高的價格會忽略老年人的經濟承受能力，過低的價格又影響社會資本的收益率與參與積極性，阻礙該領域的進一步發展。根據資本資產定價模型，任何資產的期望收益率都由無風險利率和對所承擔風險的補償—風險溢價兩部分構成，考慮到服務對象的特殊性，老年健康領域人工智能產品合理的投資收益率應等于或略低于市場平均投資收益率，兼顧經濟效益與社會效益。
另一方面，建立相應的財政補貼機制。雖然老年人收入來源更加多元，自報需要照護服務的比例不斷提高，越來越多的老年人有能力購買健康管理設備，但價格仍然是影響其選擇與否的關鍵因素之一。而且受年齡、身體狀況、收入等多重因素影響，有必要分地區、分群體進行大面積的調查統計，找到不同身體狀況與經濟狀況的老年人有能力和意愿支付的平均價格。根據計算出來的市場價格與老年人可支付的價格，分類別分等級進行補貼，對于經濟困難的失能半失能老人要免費配置相應的智能設備。
此外，加強老年健康管理人工智能應用狀況的監管體系和績效評價體系。當前人工智能技術整體還處在較低的發展層次，在認知能力、感知行為、風險對抗等諸多方面仍比較笨拙，應在加強人工智能嵌入的可能性風險管理的基礎上，采取第三方評估方式，科學評價人工智能應用過程的技術適用、服務質量等環節。推進老年健康管理領域的人工智能應用的不斷改進與發展。
算法是指由計算機執行的一系列獨立的指令和動作。從初始狀態和初始輸入開始，這些指令描述了完整的計算步驟――通過一系列有限的、確切的指令，產生并輸出答案和數據，最終止于結束狀態。
人工智能的算法是一套利用機器智能解決問題的復雜手段。過去，我們給計算機下達規則式的指令來解決問題；現在，我們只要告訴計算機想解決的問題，它就可以自行選擇算法來解決問題――這便是人工智能帶來的根本性變革。
人工智能最重要的是學習能力，即根據機器以往的經驗來不斷優化算法。第一次人工智能的浪潮始于上世紀70年代，當時的人工智能算法采用的是符號邏輯推理規則，以實現知識表征。由于缺乏自我學習能力，那時的人工智能無法解決新領域中出現的問題。第二代人工智能雖然在學習和感知能力上表現更佳，但由于當時的機器學習模型不具備大量吸收訓練數據的能力，與人類的水平仍有很大差距。
算法的發展
大約在10年前，深層與結構化機器學習，或稱為深度學習的新范式，讓人工智能算法的智能程度越來越高。傳統的機器學習方法讓電腦學習的“知識”，要由人來設計并輸入，因為需要掌握大量的專業知識，導致特征工程成為機器學習的瓶頸。深度學習打破了這一瓶頸，通過多層結構算法，機器對數據集的“特征”進行篩選和提取，通過反復訓練，最終獲得了提取抽象概念的能力。
一、美麗的誤解：算法默認是公平的
建立在算法模型基礎上的人工智能給社會生活帶來巨大便利，如網絡約車、區塊鏈、互聯網金融等帶來了社會進步，但其潛在的弊端不容忽視。2016年哈佛大學肯尼迪學院的分析報告指出，目前針對犯罪傾向性預測的人工智能系統，無論技術人員如何調整機器學習的策略和算法，人種和膚色都成為無法抹去的高優先識別變量。那么看似技術中立的算法為什么會產生歧視？
算法本質是互聯網的編程技術，但這種編程技術絕非中立。谷歌公司的數碼相冊軟件將深色皮膚的人標記為大猩猩，展示了科技錯誤如何轉變成傷害，進而導致社會不安與仇恨。正如這里所示，算法歧視在很多情況下是難以預料的、無意識的副產品，而非編程人員有意識的選擇，更增加了識別問題根源或者解決問題的難度。那么算法歧視是如何出現的？首先，算法結果建立在其所使用的基礎數據之上，基礎數據的不完善將直接影響算法輸出的科學性。數據本應是社會現實的反映，但如果編程數據本身不正確、不完整或過時，輸出的結果則會以偏概全。我國的裁判文書上網制度有待完善，各省關于類案類判制度的試點也還存在“數據孤島”等“先天不足”，這不可避免地會損害算法輸出結果的公平性。其次，算法的設計、目的、成功標準、數據使用體現了設計者、開發者的主觀選擇，他們可能將自己的偏見嵌入算法系統，這導致算法繼承了人類決策者的種種偏見。第三，算法決策是在用過去預測未來，而過去的歧視可能會在算法中得到鞏固并在未來得到加強，因為錯誤輸入形成的錯誤輸出作為反饋，將進一步加深錯誤。第四，算法決策不僅會將過去的歧視做法代碼化，而且會創造自己的現實，形成一個“自我實現的歧視性反饋循環”。
二、算法歧視的治理難點
人工智能的算法決策具有典型的“黑箱”特點，連設計者可能都不知道算法如何決策，要在系統中發現有沒有存在歧視和歧視根源，在技術上非常困難。如果按照現有的法律責任規則，由于系統的自主學習、決策能力很強，它的開發者無法預測最終將輸出什么結果，那么黑箱的存在難以查找事故原因，將不可避免地產生責任鴻溝。除了如何通過設計確保算法和人工智能系統的公平性外，算法的治理難點還有以下方面。
首先，法律工具主義思維盛行。工具主義是指將各種科技成果視為解決人類問題、增強人類能力的工具，其在法律領域是實用主義法律觀的體現。電腦量刑、類案類判輸出的結果之所以往往為民眾質疑，是因為只講手段不問目的的工具主義割裂了法律和道德的關系，導致輸出結果無法取得社會認同。工具理性取代價值理性的弊端在現代化早期已經暴露無遺了，技術本身并不是目的，也無法自動形成自己的目的。
其次，算法的透明性問題難以公開。算法的輸出是“黑箱”過程，即便人工智能最終的應用出現嚴重后果，算法的過程也無從得知。人們無法判斷損害到底如何造成、更不清楚算法本身是如何編寫的。對于掌握先進科技的企業而言，算法往往屬于企業的“商業秘密”，是受到法律名正言順保護的“黑箱”。當利用犯罪風險評估軟件對犯罪嫌疑人進行評估時，決定司法判決結果的就不再是規則，而是代碼。而編程人員將既定規則寫進代碼時，不可避免地會對這些規則進行調整，但公眾、官員以及法官并不知曉，無從審查嵌入到自主決策系統中的規則的透明性、可責性以及準確性。在缺乏必要的問責機制的情況下，無法矯正的算法歧視對刑事司法是一種嘲諷。
第三，運用法律規制算法歧視在操作層面還需考慮以下方面：第一，公平可以量化、形式化嗎？如何被翻譯成操作性的算法？第二，公平被量化為計算問題會帶來風險嗎？第三，如果公平是機器學習和人工智能的目標，誰來決定公平的考量因素？第四，如何讓算法、機器學習、人工智能具有公平理念，自主意識到數據挖掘和處理中的歧視問題？
三、通向公正的算法規制
互聯網時代不但提供了各種迅速匯聚信息的搜索引擎，也為人與人之間的
溝通帶來前人難以想象的便利，在中國更是興起了以馬云為成功典范、全民狂歡式的O2O（Online to Offline 線上線下模式）的電商經濟。這是我們的時代，它造就了我們的生存方式。然而，對于互聯網時代的批判與反思都尚且無法塵埃落定之際，阿爾法狗大敗李世石的棋局也讓全世界對人類未來有了更新的認知：無論我們是否已經做好準備（顯然大多數人沒有），人工智能所裹挾的未來似乎已經降臨。
在西方文學史上，我們能清晰地觸摸到技術的烙印：漫長的中世紀是19世紀浪漫主義者眼中的黃金時代，是他們的鄉愁與烏托邦。盡管征戰連連，普通民眾的生存條件惡劣，但那畢竟是持續了千年的“穩定”狀態。在這樣的時代，生活的變革并不劇烈，一個人的世界就是父輩口中的那個世界，它不會在某一天變得全然陌生。這是工業時代（機械時代）對農耕時代的緬懷。而我們的時代給世界帶來的“陌生化”，比起工業時代而言則有過之而無不及。技術的頻繁更新（各種補丁、最新版本的下載通知）僅僅是其“變革”力量的冰山一角而已。一方面是剛剛用熟的工具，還沒變得趁手，已然變幻了模樣；另一方面，則是我們自身隨之發生的改變。以博客―微博―微信朋友圈的更新為例：僅僅在十年之內，無論空間距離如何遙遠，人們的即時交流已經如此方便，而人的表達方式也已經全然不同。這一點，從行文篇幅急劇縮短、配圖的日益豐富都表露無遺。同樣是互聯網，為人的各種煩瑣事務決策提供了充分的信息源，但是海德格爾有關人在技術時代被“預置”的擔憂卻成為事實：一位母親在為自己的孩子挑選保姆之際，可能非常感謝家政公司的清晰網頁與詳盡資料，但是“保姆超市”這一稱謂卻很可能讓她備感不適，同時讓她真切體會到自己也不過是一堆“人力資源”資料中一紙信息而已。事實上，我們的父輩已經親歷了科技所能帶來的巨大社會變革：網絡和手機上網。很多老年人無法像年輕人一樣熟練地操作電子產品，但是他們的生活由此所受到的沖擊一點也不比年輕人少，而且這種沖擊很可能是以負面影響居多。木心的《從前慢》一詩如果從這個方向來解讀，就絕非是對前網絡時代的浪漫主義抒懷，而是今天很多老年人心境的真實寫照，他們在網絡生活面前手足無措，并日益與年輕一代隔絕。他們用了將近一生的時間來熟悉、學習并參與其建造的那個世界消失了，或者忽然之間陌生了。
比起互聯網時代，人工智能時代帶給世界的變化會更加劇烈和難以想象。無論是否正視人工智能的發展前景及其對人類的影響，任何人類在技術上的重大突破，首先給予普通受眾的就是心理上的強烈沖擊，簡言之，就是從對待天方夜譚式的不相信，到親見親歷的難以相信和恐懼，然后再到習以為常。在交通工具的發明史上，是蒸汽火車與馬車的競賽，第一架飛機的試飛；在溝通交流的發明史上，是貝爾的電話；在毀滅性武器的發明史上，則是廣島的原子彈投放。強人工智能與超人工智能的出現所引發的心理地震，可能遵循的是同一條曲線。
雖然棋種不同，機器人戰勝國手的新聞，二十年前早有報道。而阿爾法狗引發的大量討論與關注，其焦點并非是它所代表的精于計算的弱人工智能（在某個特定領域遠遠超越人類但是能為人類所用），而是在它之后可能出現的強人工智能（機器在哲學的意義上變得和人一樣：擁有自覺意識的機器）與超人工智能（人類無法想象之物，或人類全新的存在形式，比如人機一體）。它們不僅涉及非常棘手的人機之間的倫理問題，而且會帶來一個人類進程上前所未有的悖論：我們像上帝一樣創造了某物，但是它遠遠比我們強大，并可能在極短的時間內成為遠遠超乎我們的理解與想象的某物：“像神一樣地永生還是像恐龍一樣徹底毀滅。”這樣的形而上命題在不久的將來很有可能成為現實；換言之，人類正在創造一個不可知的上帝。另外，如果人類可以造出和自己一樣的、甚至迅速超越自己的機器，那么人類自身是否也是被造出的機器，人類文明的發展史，在這些發展史之中所結晶的人文主義者所珍視的一切，是否是某個被預置的實驗結果？
根據強人工智能領域相關專家的保守估計，強人工智可能在2075年實現。這場變革很可能為我們以及我們的下一代所親見與親歷。難怪跨學科的杰出人物弗諾?文奇（Vernor Vinge）說，“我們正站在變革的邊緣，而這次變革將和人類的出現一般意義重大。”當然，從另一個角度（技術的不可靠）而言，前文所提出的問題也會被非常干脆地一筆勾銷：不需要等到超人工智能的出現，僅僅是忠實執行人類指令的弱人工智能就可能將人類消滅。我國翻譯出版的第一部西方短篇科幻小說集《魔鬼三角與UFO》所選的《機器人“俾斯麥”》說的正是這樣的故事：想要減肥的一家人，定制了一個機器人，想用它超強的執行力監督全家的減肥進程。故事的結尾不難想象，機器人為了徹底執行“減肥”這一任務，在房屋周圍布置了電網，一家人誰也出不去，最終因反抗機器人的專制而死于非命。
二
英國系列短劇《黑鏡》（The Black Mirror）是當代反烏托邦的代表之作，其中討論人工智能的單元非常有趣。科技問題是這部在豆瓣上評價甚高的系列劇關注的主題之一。不僅是網絡時代的諸種面相在《黑鏡》系列中得到了戲劇性的展示，比如偷窺、“屏蔽”等等；人工智能在人類生活中可能存在的形式、對人類生活可能造成的影響也在該劇中得到極富戲劇形式的展現。它們大致可歸納為三個主題，分別與第一季第三集（《關于你的一切》）、第二季第一集（《馬上回來》）和第二季圣誕特別篇《白色圣誕》相對應。盡管第一季第二集（《1500萬的價值》）是以一個虛擬未來為故事背景的，但是在科幻外殼之下，它的主題仍然是商業利益對于個人自由的收買，并從另一個角度提示了資本與技術結合的巨大能量。在下文討論的三個劇集中，編劇對科技所持的批判與悲觀立場固然一覽無余，但僅僅停留在這種悲觀立場的解讀顯然是不充分的；由這些劇集所提出和所形成的一些有關科技的“文學”（影視）敘事模式，以及它們所引發的一些問題仍然值得更一步的討論。
意識復制：金屬容器里的人類意識副本
《白色圣誕》的敘事采用了俄羅斯套娃的模式，包含了好幾個故事，其中討論的人工智能是這部系列劇中最令人感到恐怖的。雖然這種技術有幾種實施方式，但其核心就是意識與身體的分離――意識的復制。當然，劇中也涉及智能眼這種與記憶粒類似的植入人體的人工智能，因前文已做討論，這里不再贅述。人的意識可以被復制，而且在未來這只不過是一個小手術而已。在該劇的第二個故事中，一位女子就做了這個手術。復制的意識被安置在一個蛋形金屬容器內，在專業人員的“調教”下，“它”明白了自己的使命：為“自己”服務！或者說，為那個被復制的意識與身體服務！這真是關于人的“自我奴役”的最佳隱喻與諷刺了。而且，這種意識復制也給哲學家制造了很大的難題。人是因為其精神力量被稱之為人的。而被復制的意識在人的倫理學中應該占據一種什么樣的位置呢？人可以毫無顧慮地讓自己的意識為自己服務嗎？或者使其成為最完美的奴役？因為這個被復制的意識是最了解它曾經所屬的身體所需的。
最后的那個故事，則是專業人員如何誘使一個殺人犯承認自己的罪行。殺人犯的意識被復制出來，同樣盛放在蛋形金屬容器里面。專業技術人員為被復制的意識虛擬了一個場景，就是案發現場的木屋，并且虛擬了時間，他自己的意識也進入其中，以講故事的友好姿態獲得殺人犯（意識）的信任，對方投桃報李，將罪行的前因后果全都和盤托出。審問金屬容器中的意識副本，遠比審問現實中的罪犯本人來得容易，對一個罪犯的囚禁與懲罰，也可以通過扭曲他的意識副本的時間和空間而實現。顯然，劇中已經將人自身與其意識副本等同，否則意識副本的懺悔，是無法用來給罪犯本人定罪的。
如果說前面兩個故事的人工智能，還讓人保有人的身體，那么《白色圣誕》中的人工智能就走得太遠，直接將人的意識從它所屬的身體中復制剝離開。劇中這種技術的實施指向兩個目的：一是為“自己”服務；二是實現法制正義，讓罪犯伏法。考量其中的倫理意義，上文所提到的問題就會一再浮現：人是否有權讓自己的意識成為這樣的一種奴役？人是否有權對他人的意識做這樣一種處置，即使是一個罪犯的意識？顯然，做手術的女子在得到自我意識的服務時極為享受；但是這份被復制的意識，最初是極其抗拒被困在金屬容器中的安排的。
三
拋開劇中所涉及的倫理問題不談，僅僅著眼于這種技術本身，也足以讓人隱隱生畏。既然意識能夠從身體中被復制或剝離，那么人也同樣可以為自我意識找到新的身體――像仿真機器人那樣的身體，或者干脆就是金屬機器的身體。乍聽起來，這是天方夜譚，但是在現實生活中，已經有人在做將自我意識上傳到電腦，以到達“永生”的實驗了。人的脆弱，人的局限很多時候都體現在肉體上。病痛，衰老對每一個人而言都是不可逃脫的命運，肉體的衰亡也必定導致意識的消失。如果意識脫離身體這種人工智能成為現實，人的存在方式就有可能發生根本性的轉折。人與機器之間的界限將變得越來越模糊。為了拋棄人的脆弱與局限性，人有可能將自身改造為機器的那種樣式。到那個時候，恐怕所有的文學都不再具有閱讀的價值，因為文學中所描述的，正是肉身與精神兼具的人，是必然從年輕走向衰老的鮮活的身體。
新事物的發展會對社會原有規范產生沖擊，因此社會規范需要不斷調整來應對這些問題。人工智能的出現對傳統社會規范特別是刑法犯罪主體認定、罪名設置等提出了深刻地挑戰。[1]面對這些刑法應該如何應對值得我們深入思考。
一、人工智能對刑法傳統制度的沖擊
人工智能大致可分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能階段。超人工智能在當下來看太過科幻化，我們暫且不在本文中討論。弱人工智能具有超強的運算和學習能力，但只能在人類設定的算法程序下實施著特定動作；而強人工智能除了具備弱人工智能的優點外還可能像人類一樣擁有自主意識。
（一）弱人工智能對刑法的影響
1.弱人工智能對犯罪主體認定的沖擊。無人駕駛汽車造成的交通案件是人工智能對犯罪主體認定提出挑戰的典型代表。無人駕駛技術參與的交通肇事與一般交通肇事在本質上是一樣的，唯一的爭論焦點就在于人工智能可否成為交通事故的責任者。在現行刑法領域內，犯罪都是“人”在實施的，這里的“人”指的是自然人和法人，從目前的刑法條文來看人工智能不是犯罪構成要件中的“人”。[2]無人駕駛汽車可以完全由人工智能來操作，那么在“人”退居幕后的情況下交通肇事的行為是由誰實施的呢？刑法學上刑事主體的歸責原則是“無行為無犯罪”，如今人工智能仍只是被視為高科技產品，違反交通法規并不是它的“本意”。既然其沒有支配行為的意志，將其認定為犯罪主體在目前來看是不合適的。
2.弱人工智能對罪名設置的影響。弱人工智能在現階段仍被視為工具，它在特定程序的控制下“聽命”于人類，這使其很容易被不懷好意之徒利用而成為“得力”的犯罪工具，但是由于人工智能的類人化特點使其與傳統的犯罪工具相比大相徑庭，例如有人利用人工智能進行在現階段應該如何定罪呢？我們發現現行刑法并沒有針對這種行為的罪名設置，根據罪刑法定原則無法對其定罪。
（二）強人工智能對刑法的影響
1.人工智能對主體責任判斷的沖擊。強人工智能可能像人類一樣擁有自主意識而被賦予主體資格獨立承擔刑事責任，而刑事責任的承擔需要分析積極因素和消極因素兩個方面，積極因素包括罪過（故意、過失）、目的等，消極因素包括責任阻卻事由等，所以說刑事責任的判斷是需要分析主體的主觀意識的。而主觀意識往往是不可觀的，在傳統犯罪中我們可以通過客觀行為判斷出主體的主觀意識；而強人工智能體的算法邏輯和人類的思維邏輯可能是完全不同的，也就是說我們無法通過客觀行為來判斷它的主觀意識，那么在這種情況下我們該如何判斷人工智能的主觀意識呢？
2.人工智能對刑罰制度的影響。人工智能從本質上來講是由特定程序控制的計算機。鑒于人工智能心智和形體可分離的特殊性，一旦被賦予刑事主體資格，在人工智能觸犯刑法時要規制的是控制它行為的特定程序，而不是該程序的外在載體即計算機。因此我們對人工智能適用刑罰時，重點是如何限制其程序的自由或者剝奪其程序的生命等。簡單的切斷電源、斷開網絡或者單純地限制人工智能形體的自由，并不能達到規制人工智能的目的，因為人工智能的程序是由預先輸入的命令語句所決定的，以上措施可使人工智能體暫時無法工作但是其內在特定程序并未改變，在接通電源和網絡或者解除對其自由地限制后很難保證其不會犯同樣的罪行。
二、人工智能時代刑法的制度重構
（一）刑法對弱人工智能階段所產生問題的回應
1.刑法關于弱人工智能對犯罪主體認定帶來的沖擊的回應
以無人駕駛汽車造成的交通肇事案件為例，按照“無行為無犯罪”的傳統刑法規則原則來看，似乎傳統意義上的肇事者已經“難覓蹤跡”了。[3]筆者認為，可以從如下方面來應對人工智能對犯罪主體認定帶來的沖擊：
（1）以交通肇事罪追究無人駕駛汽車使用者的責任。在無人駕駛汽車的行駛中，雖然無人駕駛汽車主要靠車內智能駕駛儀來實現車輛的行駛，但這并不是說免除了使用者的一切注意義務，特別是車輛在情況復雜的道路上行駛時，使用者更要盡到注意義務，若是由于使用者未盡到注意義務造成重大交通事故，則可以交通肇事罪追究無人駕駛汽車使用者的責任。
（2）以產品犯罪追究無人駕駛汽車生產者和銷售者的責任。在現階段無人駕駛汽車仍被當做產品來看待，那么無人駕駛汽車的生產者和銷售者就要為此承擔一定程度的產品質量保證責任，如果不是由于現有技術瓶頸，而是無人駕駛汽車存在質量問題導致重大交通事故的發生，則可以生產銷售偽劣產品罪等產品犯罪來追究生產者和銷售者的責任。[4]
（3）由社會保險來承擔責任。如果說該事故是由于當下技術瓶頸等非人為因素造成的，是社會發展所帶來的風險。[5]那么此時可以選擇由社會保險來承擔這份責任。
2.刑法關于弱人工智能對罪名設置影響的回應。針對可能有人利用人工智能犯罪而法無明文規定的情況，在罪名設置方面有增設新的罪名或者對傳統刑法罪名進行修正兩種方案。增設新的罪名如“濫用人工智能罪”等口袋罪名，在人工智能的外延尚未徹底界定清楚的情況下貿然增設口袋罪會顯得過于寬泛而無法準確定罪量刑。鑒于此筆者認為可以對傳統刑法罪名作出針對性修改使其可以囊括該種類型的犯罪行為，這樣就可以達到制裁此類犯罪維護社會秩序的目的。
（二）刑法對強人工智能階段所產生問題的回應
1.強人工智能階段刑法對人工智能主體責任判斷的回應。上文中我們提到由于人工智能的特殊性我們可能無法通過傳統方式分析出它的主觀意識。[6]對于此筆者認為，既然人工智能是由算法程序控制的，我們不妨通過探究算法邏輯并摸索出算法程序的特點，進而通過分析人工智能的算法程序來判斷它的主觀意識，最終得出其應當承擔的刑事責任。
2.強人工智能階段刑法對人工智能刑罰制度的回應。由于人工智能體的特殊性，現行刑罰制度無法對其直接適用，因此我們需要創造出針對人工智能程序的特有刑罰。比如我們可以考慮通過更高級別的命令語句修改或者重新編寫其程序，以此降低或者終止它的學習和運算能力，這樣就可以達到規制人工智能程序的目的。
結語
人工智能已全面參與到我們的生產生活之中，并對我們的現行社會規范產生了深刻的影響，刑法作為人類社會穩定的重要調節器受到了人工智能的多方面挑戰。因此刑法需要做出針對性的改變，盡量減少人工智能對人類社會造成的消極影響并讓其更好的服務于人類的當下與未來。
參考文獻
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[2] 何麗：《基于人工智能視域下的法律主體研究》，載《政法學刊》2018年第3期。
[3] 譚釗：《淺談無人駕駛汽車的前景和面臨的挑戰》，載《東方法學》2017年第8期。
[4] 林偉杰：《產品質量法釋義》，中國民藝出版社2006年4月版。
一、人工智能技術的定義及其技術特點
（1）人工智能技術是指通過計算機的算法對人腦控制人類的活動進行技術模擬，發出與人類行為相似的系統指令，從而能夠解決傳統學科難以解決的問題。人工智能技術作為一門新興的學科，不僅包含數學、計算機學等傳統學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到單純依靠機械來完成高危險、復雜的工作。（2）人工智能最大的技術特點即為可以利用計算機模擬運算來達到人腦思考的效果。與人腦思考相比，人工智能技術能夠更有效地進行信息的采集、問題的分析與處理，在這種優勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，可以極大的減少人力勞動與人力成本的資源投入，同時提高工作效率，實現產業結構的優化配置，最終提高生產力的發展水平。
二、人工智能在電氣自動化控制中的應用
如何保證電氣設備有條不紊地運轉一直是電氣自動化領域中亟須解決的問題，然而這個問題本身具有極大的復雜性，電氣自動化控制領域中的人才培養十分不宜且后備力量嚴重不足。而人工智能技術的出現則有效的緩解了人才缺乏的壓力，通過計算機的智能運算，可以有效的代替人腦對電氣產品進行設計，而且當電氣自動化工作過程中出現問題時，計算機也會及時做出反應。在電氣自動化控制領域中實施人工智能技術，可以有效的降低生產成本，實現電氣系統控制下生產結構的優化。（1）電氣類產品設計時，人工智能可以對產品設計進行優化。由于傳統的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發展的需要。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優化了產品的設計過程。首先，CAD等電腦設計系統軟件的出現，輔助人們進行前期產品的試驗，由于計算機相比于人腦具有準確率高、運算快速等特點，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。（2）面對電氣自動化控制過程中出現的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現與發展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發動機等問題上，人工智能技術的表現尤為突出。例如，如果變壓器工作不暢，出現故障時，早期的解決方法一般是先對變壓器產生的氣體進行收集、提取，然后分析得到的氣體，最后根據分析得出的結論來判斷故障出現的原因。這種方法不僅耗費大量人力與財力，最重要的是分析問題的周期相當長，此外，這種解決方法并不能保持一個較高的準確率，一旦出現不到位的診斷，后果不堪設想。人工智能技術則不會出現這種問題，計算機會根據專家的技術指導與平常機器故障的樣本收集，對所產生的問題進行及時有效的分析，最終生成解決方案，不僅可以提高分析問題的準確率，也可以縮短分析問題的周期，全面的提高處理問題的效率。（3）人工智能技術可以簡化電氣自動化的控制流程。電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發生事故時采取有效及時的措施，最大程度上保證社會的和諧發展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節約時間的同時，也降低運行成本。
三、總結
計算機技術的發展促進了人工智能技術的不斷創新與發展，這項技術已經在社會各個領域中起到了極大的作用，方便了人們的生活，并不斷促進社會進步。電氣自動化控制行業與居民的安定生活、社會的和諧發展息息相關，因此更應大力發展人工智能技術。本文主要闡述了人工智能技術的定義特點以及在電氣自動化控制中的具體應用，希望能為我國的電氣設備的發展上提供幫助。
參 考 文 獻
提到機器人法則，你第一時間想到的，可能是科幻作家阿西莫夫在短篇小說集《我，機器人》中描述的機器人三定律：一，機器人不得傷害人類，或袖手旁觀坐視人類受到傷害；二，除非違背第一法則，否則機器人必須服從人類的命令；三，除非違背第一、二法則，否則機器人必須保護自己。
阿西莫夫的機器人三定律就因其高度的概括性和嚴密的邏輯而為人稱道，被許多科幻作品引用并發揚光大。連現代人工智能的研究亦多考慮此法則，甚至將其應用在實際開發中。但阿西莫夫設計法則的本意并非要證明其完美無缺，恰恰相反，他在小說中不斷探討上述法則的局限性，引導讀者思考這樣的問題：機器人與人類到底應當以怎樣的方式共處？機器人是否可能擁有靈魂，而不只是徒具人類外形的機器？如果一個機器人有了靈魂，那么它是否仍應服從這些法則？
在《機器紀元》中所設置的二法則，隱含了與阿西莫夫的機器人三定律完全不同的意味。機器人三定律并未限制機器人的自我完善和自我發展，而是明確規定了機器人對人類的從屬地位。《機器紀元》的二法則別出心裁：一方面，沒有要求機器人必須完全服從人類；另一方面，不能傷害的對象并未指定人類，而是要求不得傷害任何生命。一個具有了自己的意志和靈魂的機器人是不是生命？如果必須在傷害人類和傷害這樣的機器人之間做選擇的話，應當如何選擇？
電影中的人類采用了簡單粗暴的辦法：限制機器人的應用、限制機器人的自我發展，不讓機器人去考慮人與機器人孰輕孰重，更不讓機器人有機會發展出自己的意志與靈魂。
False Tale
無所適從的定義
其實，無論阿西莫夫的機器人三定律，還是《機器紀元》的二法則，都有一個很明顯的問題：以不得傷害人類為例，這條法則沒有定義清楚什么是傷害，怎樣的程度是傷害，怎樣就不是。可能一些人覺得在機器人的監督下鍛煉身體有益身心健康，而另一些人卻會覺得每天被機器人逼著跑步讓人身心俱疲。那么機器人該怎么做？是聽任主人疏于鍛煉，身體受損，還是逼迫主人運動？
其次，這些法則也沒有定義清楚，如果機器人陷入了不得不傷害人類的情況時，應當如何判斷。例如，假設未來機器人替代人類成為汽車司機，當機器人司機在駕車時，發現有人沖上了馬路，剎車已經來不及了，不改變方向會撞傷他，而改變方向會導致車輛撞上障礙物傷害乘車者，那么機器人應該如何反應？
這就是機器人三定律及其他類似法則所碰到的問題。人類的道德、倫理、社會習慣、心理差異，很難用簡單的語言概括成型，就連人類自己都為此傷透腦筋，更何況只能遵循邏輯來判斷的機器人呢？
蹣跚學步的倫理
人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。
目 錄
第一章 人工智能技術的發展沿革
(一) 人工智能技術的關鍵階段
(二) 人工智能技術的驅動因素
(三) 人工智能技術的典型代表
(四) 人工智能技術的廣泛應用
第二章 網絡空間安全的內涵與態勢
(一) 網絡空間安全的內涵
(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢
1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
(一) AI+安全的應用優勢
(二) AI+安全的產業格局
(三) AI+安全的實現模式
1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全
第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例
網絡系統安全篇
（一）病毒及惡意代碼檢測與防御
（二）網絡入侵檢測與防御
第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式
人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。
（一）AI+安全的應用優勢
人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。
當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。
因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。
（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。
（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。
（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。
（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。
（二）AI+安全的產業格局
人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。
MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。
除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。
（三）AI+安全的實現模式
人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。
本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。
本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。
1、人工智能應用于網絡系統安全
人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：
機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。
如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。
防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。
檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。
響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。
因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。
2、人工智能應用于網絡內容安全
人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。
在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：
自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。
如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：
預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。
防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。
檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。
響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。
3、人工智能應用于物理網絡系統安全
隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。
