人工智慧可加速達成聯合國永續發展目標(SDGs),但也存在人力取代、演算偏誤的隱憂

圖/Andy Kelly @ unsplash

 

作者/史蒂芬‧茨木 (Stephen Ibaraki)譯者/賴慧玲

空拍機可被用來航拍辛巴威一處抗熱品種玉米田。空拍機的使用已逐漸在全球蔚為流行。空拍獲得的鉅量資料經人工智慧分析後,能協助減緩糧食危機、氣候變遷、貧窮等人類史上最嚴峻的挑戰。

繼「行動第一」(Mobile First)和「雲端至上」(Cloud First) 風潮之後,「人工智慧優先」(AI First) 正快速成為產業界與政府部門首要的問題解決策略。總計高達數 10 億美金的投資能量便是明證。根據國際數據中心 (IDC) 的預測,該產業可望以 55% 的年成長率,在 2020 年達到近 500 億美金的全球收益。但這代表的不僅僅是業務成長;人工智慧還有潛力成為達成聯合國 17 項永續發展目標 (SDGs) 的最強利器。

萬物皆用人工智慧」(AI of Everything,以下簡稱 AIoE) 不僅是 2017 年獨領風騷的科技趨勢,更可望成為人類和 SDGs 進程的轉折點。

圖/AP x 90 @ unsplash

英國計算機科學家艾倫・圖靈 (Alan Turing) 早在 1947 年就預告機器驚人的學習能力。時光快轉到 2017 年,微軟執行長薩蒂亞・納德拉 (Satya Nadella) 曾在印度將人工智慧稱作是終極的科技突破,如今已實現的案例包括智慧型代理人(intelligent agents)、擴增實境 (augmented real­ity) 和進展神速、可模擬基本人類感知的深度神經網絡 (deep neural nets)。

舉例來說,人工智慧目前已被應用在印度政府的生物識別數位系統 Adahaar,以開發全國 11 億人口資料的各種運用機會。在 2017 年金融科技 CEO 高峰會的金融服務圓桌論壇中,與會企業家熱烈討論著這些新興的可能性。

AI for SDGs

目前,全球經濟、文化和社會正以前所未見的速度加速改變,並帶來價值的擴散。Adahhar 只是價值擴大的一個例子。我稱這種多層面加速改變的現象為「A 3 倍 C」(A Triple C),分別是:

1. 自動化Automation
2. 創新所需的時間被壓縮Compression
3. 生物性與數位化存在的匯聚 (Convergence
4. 無所不在的連結Connectivity

「A 3 倍 C」背後的催化劑,是不斷增強的機器學習能力創造出來的「數位人工智慧網格」(digital AI mesh),也就是「AIoE」。

造福全球的人工智慧:可望加速達成 SDGs

那麼,人工智慧的威力可以如何造福社會?又可以如何促進永續發展目標呢?以下簡列一些例子:

SDG 1:消除貧窮(No poverty)

人工智慧能透過針對貧窮現況的衛星地圖測繪和資料分析,即時配置資源。

SDG 2:零飢餓(Zero hunger)

透過空拍及衛星成像進行預測分析,能提升農業生產力。目前,高達將近 50% 的作物收成和 78% 的禽畜產品是因丟棄、過度消費和生產無效率而白白流失。

SDG 3:健康與福祉(Good health and well-being)

人工智慧帶來的科技突破正大幅改善預防保健服務和診斷學。目前有 80 億個運用智慧型手機照相功能的行動裝置,可用來診斷心臟、眼睛和血液疾病;還有麥克風及動作感應器來探知骨質密度和骨質疏鬆症。此外,新科技還可用來管理癌症、糖尿病和進行慢性疾病的遠端照護。

SDG 4:教育品質(Quality education)

虛擬智慧導師和互動式個性化學習正掀起一場教育革命,並改善學生的參與度和學習成效──而這一切都有賴人工智慧。線上開放課程如 Coursera 便是運用人工智慧產出的粒狀訊息來進行有效學習。大數據分析 (Big data analysis) 可在低收入家庭和第一代移民大學生出現中輟跡象時,便及時介入協助,進而將這些學生的畢業率提高 3 成。

SDG 5:性別平等(Gender equality)

人工智慧能夠透過辨識和修正性別歧視,自動進行和擴增修正任務,賦權給女性追求個人成長和新的機會。

圖/Annie Spratt @ unsplash

SDG 6:淨水與衛生(Clean water and sanitation)

物聯網 (Internet-of-Things,簡稱 IoT) 和感測器將資訊匯入 AIoE 之後,能夠預測衛生和消費模式,進而改善淨水和衛生設備的供應。

SDG 7:可負擔的潔淨能源(Affordable and clean energy)

藉由人工智慧的即時分析,各種綠色能源的發電量和效率都可以持續增強。

SDG 8:就業與經濟成長(Decent work and economic growth )

儘管對於自動化作業取代人工仍有法律疑慮,但運用智慧型裝置的人工智慧增強效益 (augmentation) 和標靶自動化 (targeted automation) 能夠改善工作環境,增加生產力,並成為經濟成長的重要動力。

圖/Hitesh Choudhary @ unsplash

SDG 9:工業創新和基礎建設(Industry innovation and infrastructure)

導入人工智慧的新型複合工業、物聯網感測器、和 4D 列印正在重塑工業的樣貌,不但體現「A 3 倍 C」的精神,同時帶來人類史上前所未見、爆炸性增長的創新技術。

SDG 10:減少不平等(Reduced inequalities)

使用人工智慧裝置帶來的人類增強效益 (human augmentation),能同時對內在和外在世界提供超強感官 (super senses)及知識、增強人類體能和矯正殘障,進而打造更平等包容的社會。

SDG 11:永續城市和社區( Sustainable cities and communities)

藉由無所不在的物聯網、智慧裝置和可穿戴式電腦 (wearables),AIoE 和數位人工智慧網格已經影響了智慧城市的發展,並協助打造永續社區。

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SDG 12:責任消費與生產(Responsible consumption and production)

透過垂直綠色農場 (vertical green farms)、消除浪費、和大規模改善作物產出及資源效率,人工智慧能帶來最佳消費與生產水準。

SDG 13:氣候行動(Climate action)

導入人工智慧的氣候變遷資料分析和氣候模型,能夠預測氣候相關的問題和災難。

SDG 14:海洋生態(Life below the water)

模式識別 (pattern recognition) 能夠追蹤海洋生物的遷徙、族群數量的水準和漁業活動,進而增強永續的海洋生態系統,對抗非法捕魚。

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SDG 15:陸地生態(Life on land)

模式識別、賽局理論和電腦科學的廣泛運用,能夠追蹤陸地動物的遷徙、族群數量水準、和狩獵活動,進而增強永續的陸地生態系統,打擊盜獵行為。

SDG 16:和平、正義與強有力的制度(Peace, justice, and strong institutions)

審慎應用人工智慧,能夠減少歧視和腐敗,同時敞開 E 化政府之門,大量提供個人化和互動式的智慧型服務。人工智慧可以用之前做不到的的方式,大幅領先「網路攻擊鏈」( Cyber Kill Chain) 等全球網路威脅。

SDG 17:全球夥伴(Partnerships for goals)

多部門合作是讓人工智慧能夠安全、合乎道德和良性發展的要素。國際電信聯盟 (ITU) 正與聯合國其他單位和美國非營利組織 X 大獎基金會 (XPRIZE Foundation) 合作,於 2017 年 6 月 7 日至 9 日在瑞士日內瓦舉辦一場「人工智能造福全球峰會」(AI for Good Global Summit,譯註:採用聯合國新聞中文譯法)。在這場高峰會上,產官學和公民社會代表齊聚一堂,探討以人為本和負責任的人工智慧發展,能夠如何解決人類最嚴峻的挑戰,包括加速永續發展目標之進程。

2017 年人工智能造福全球高峰會於瑞士日內瓦舉行。圖/ITU Pictures @ flickr, CC BY 2.0

人工智慧待解的挑戰:人力被取代、演算偏差

儘管人工智慧擁有造福世界的巨大潛力,但也有一些亟待克服的重大挑戰。

一個致力保護地球免於生存危機的專家團隊將人工智慧列為人類面臨的 10 大威脅之首。在世界最大的電腦科技及教育機構「電腦機械學會」(Association for Computing Machinery,以下簡稱 ACM) 舉辦的一場小組討論中,人工智慧衍生的道德挑戰受到頂尖專家們的激辯。參與者包括英國巴斯大學資工系喬安娜・布萊森博士 (Joanna Bryson)、國際人工智慧聯合大會(IJCIA) 前主席法蘭西絲卡・羅希教授 (Francesca Rossi)、加州大學柏克萊分校人工智慧系統中心創辦人兼資工系教授史都華・羅素 (Stuart Russell)、國際人工智慧聯合會議(IJCAI)主席暨牛津大學資工系系主任麥可・伍德里奇教授 (Michael Wooldridge)、IBM T.J. 沃森研究實驗室的認知運算研究員尼可拉斯・馬泰博士 (Nicholas Mattei)、和 Leidos 生物醫藥公司主任工程師蘿絲瑪麗・派拉迪斯 (Rosemary Paradis)。

科技進步對就業市場帶來嚴峻的挑戰,預估超過 60% 的工作將在不久的未來被自動化給取代。擁有大量製造業生產基地、勞力成本節節高升的中國,如今已是人工智慧研究的領頭羊,投資金額也是首屈一指。微軟共同創辦人比爾・蓋茲便曾建議對搶走工作的機器人課稅。

比爾蓋茲:應對搶走工作的機器人課稅

人工智慧涉及的責任義務是另一個迫切的議題,歐洲議會( European Parliament)便呼籲制定新的責任原則 (liability rules) 作為因應。在 2017 年 2 月 16 日的一項決議中,歐洲議員們認為:「面對快速演進的機器人科學,歐盟層級的法規是必要的,例如強化道德標準針對無人車發生意外建立責任歸屬。」他們要求歐盟委員會提出機器人與人工智慧的管制規則,以便完全開發其經濟潛能,同時保證一定水準的安全防護。其關注焦點包括責任原則、機器人對勞動力的衝擊、道德實施規則、和新的歐洲專職機構。

人工智慧在目前應用上的內生偏差也是一個問題。全球最頂尖的資訊工程組織 ACM 近期發表了確立演算法透明度和課責性的 7 項原則,用以避免人工智慧造成的偏差。該文列出幾個出現在政府報告和新聞報導中的演算偏差案例,包括──

1. 人力銀行網站:這些網站是否發送更多高薪工作給男性應徵者?
2. 徵信機構:演算時用來權衡信用評比的資料是否包含一些偏頗的資訊?
3. 社群網站:哪些因素決定了使用者能看到什麼新聞條目?
4. 刑事司法體系:由電腦產出的報告是否對非裔美國人的判決和假釋裁決帶有偏見?

如同所有的新興革命一樣,人工智慧帶來的陣痛和挑戰將會與日俱增。好消息是,這些挑戰正在被公開的討論和處理,像是研擬規則標準。人工智慧的發展勢不可擋,而它帶來的利益將會被充分開發。


作者

史蒂芬‧茨木 Stephen Ibaraki

擁有超過 100 個管理職身分、終身成就獎和肯定,包括:ACM 管理委員會共同主席、全球產業委員會 (Global Industry Council)創會主席、IP 3國際信息處理聯合理事會 (International Federation for Information Processing) 副主席、國際資料集團加拿大分支 IDG-IT World (Canada) 的前 5 大部落客、REDDS 風險投資夥伴 (REDDS Venture Investment Partners) 創始經營合夥人、國際軟體工程師研討會專題演講人 (美國奧斯汀)、金融科技理念節之科技諮詢委員會金融服務論壇創始主席 (金融服務包括:91.7 兆美金的管理資產、1.2 兆美金的年度營收)。其他職務包括政府特許之加拿大訊息處理協會 (Canadian Information Processing Society) 會長兼前董事長,並獲推選為創始成員。詳見網站 。


原文:Accelerating the UN’s Sustainable Development Goals through AI


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NPOst 專欄:聯合國永續發展目標 SDGs 

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