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安东尼·米尔斯的 5 个问题
隐性知识、为什么人工智能无法解决医学问题以及关于技术变革的全国性审议。安东尼·米尔斯的 5 个问题首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
来源:美国进取研究所信息一个被低估的伟大想法是什么？
隐性知识——正如匈牙利裔英国博学家迈克尔·波兰尼（Michael Polanyi）所说，“我们知道的比我们能说的还要多”。基本上，这意味着任何类型的复杂能力——说语言、画画、骑自行车、驾船或只是走路——都依赖于我们无法或至少难以表达的技能。我们并不是通过吸收信息或学习规则来获得这些技能，而是通过经验来获得。
隐性知识的概念帮助我们了解自己的能力——不仅仅是我们能做什么，还有我们如何获得和发展自己的能力。反过来，这可以帮助我们识别在学习和使用人类技能的过程中什么具有不可替代的价值——不是我们能做而人工智能不能做的事情，而是人类不应该将哪些事情转嫁给机器。让我对人工智能感到担忧的是，无论它是否能够执行达到或超过人类水平的技能，它都会鼓励我们思考我们现有的能力，就好像它们只是获得我们想要的东西的算法一样。隐性知识提醒我们，我们一生中培养的能力远不止于此。
您认为哪项技术被过度炒作了？
我认为我们听到的关于人工智能特定应用结果的许多承诺都被夸大了。人工智能是非凡的——它值得大量的炒作，也许在某些情况下需要更多的炒作。但在很多营销和媒体中，不幸的是，甚至在一些更学术的讨论中，你会听到很多愚蠢的事情，比如“人工智能将解决医学问题”或“治愈癌症”，或者使放射科医生甚至医生完全多余。
问题来自于研究人工智能解决实际问题的案例——预测蛋白质结构、反驳长期存在的数学猜想——并将它们推广到那些问题并不是数学意义上的问题的情况。医学不是一个需要解决的“问题”——它是一个依靠隐性知识，当然还有技术来解决各种问题的专业领域——其中许多问题甚至不是真正的“问题”，而是我们作为凡人生物所带来的条件和痛苦。
政府可以对它不属于的技术采取什么措施？
假设在我们这个时代最重要的辩论中发挥智力和道德的领导作用：人工智能对我们的未来意味着什么？对最近的教皇通谕的显着反应表明了人们对此的兴趣有多大。
我们可以指出类似事情实际发生过的历史时刻。其中之一是 20 世纪 60 年代和 1970 年代，当时人们对环境退化、工作自动化和核风险有很多担忧。为了回应这些担忧，以及国会自身因行政部门扩张和总统职位扩张而感到无能为力，国会实施了一系列改革，以帮助其在技术和社会复杂的公共政策领域重新发挥作用。
哪本书最能塑造您对未来的构想？
今年最让你惊讶的是什么？
同时，这些例子也说明了我之前的观点。高技能的数学家不仅需要检查和验证这些结果，还需要解释和完善——实际上甚至只是为了理解——人工智能正在做什么。我认为这支持了“力量倍增器”的想法，即人工智能不会取代人类，而是成为一个非常强大的补充工具，至少对于那些拥有丰富经验和专业知识（隐性知识）的人来说是如此。
另一个是总统生物伦理委员会，由乔治·W·布什于 2000 年代初成立，最初由莱昂·卡斯领导，旨在应对生物技术快速发展（尤其是胚胎干细胞研究和人类克隆潜力）带来的伦理问题。其目的是研究尖端生物技术的伦理维度，并提供政策选择和建议，为总统的决策提供信息。这在国家层面创建了一个审议论坛，以解决技术和道德、科学和政治方面的难题，并对每个人产生巨大的实际影响。
丹尼尔·贝尔的《后工业社会的到来》。书中有很多内容让人感觉过时，其中一些完全是错误的。我也不同意贝尔所有的基本哲学前提。但这是一部伟大的著作，它不仅捕捉了与我们这个时代有很多相似之处的思想——它出版于1973年——而且还提供了一个框架来思考从一个以体力劳动为中心的社会——不仅在经济上，而且在社会、文化和政治上——转变为一个科学知识本身已成为一种重要的主动力量的社会的本质和后果。
我认为我们仍然对贝尔在半个多世纪前就已经看到的变化的后果感到震惊——而且这些变化在人工智能时代可能会加速。正如许多批评者声称的那样，贝尔并不认为向“后工业社会”的过渡会消除体力劳动或其重要性——就像工业化消除农业一样——也不认为这种过渡会是无缝或容易的，更不用说迎来一个自由乌托邦了。相反，他对技术统治的危险以及精英政治、高等教育和福利国家的烦躁政治的讨论为他的同时代人提供了非常有先见之明的警告。
人工智能明显有能力解决一些真实的、困难的数学问题——比如反驳数学猜想，包括埃尔德问题。近年来，人们对人工智能如何能够推动甚至推动前沿研究——而不仅仅是提高计算效率——提出了许多主张和期望。但其中很多都是假设的。有了这些结果，就像几年前的 AlphaFold 一样，我们有具体的例子来展示人工智能如何真正能够做到这一点，至少在某些领域。