「机器人」标记不友好评论，AI工作效果是人类的4.4倍

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「机器人」标记不友好评论，AI工作效果是人类的4.4倍

人工智能发展对人类的利弊分析

谷歌工程师称某AI聊天机器人可能具有自己的“意识”，算是人吗？

人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待？

一、「机器人」标记不友好评论，AI工作效果是人类的4.4倍

不友好的评论对于系统而言是一个大问题，因为他们的语气会影响被评论者和未来读者对 Stack Overflow 的贡献意愿。讨论前因后果或意图不是解决这些问题的办法，唯一的选择是处理评论本身。

作为广受开发者欢迎的社区网站，我们所有人都希望 Stack Overflow 成为一个热情友好的地方。有时候，Stack Overflow 上的评论明显不受欢迎，比如散播仇恨和偏见这样的事情并不少见，如果出现不友好的评论，我们的社区会进行标记，版主也会处理。但有些评论很容易躲过标记系统，我们就需要不断优化技术，本文介绍了 Stack Overflow 过去两年为此做过的事情。

作为开发人员，我们倾向于从系统角度考虑问题。Stack Overflow 是一个很大的系统，由很多子系统组成，旨在帮助人们解决他们遇到的编程问题。这些子系统包括投票、信誉、问题流、评论、Meta、关闭、徽章、标记、培养新贡献者等。系统的任何一部分都不是为了好玩。所有这些子系统一起帮助整个系统实现其目的。当这些子系统出现问题时，它们需要也值得修复。

对于不受欢迎的评论，问题很少在评论者或他们的评论意图， 而是读者体验到的语气上。大多数情况下，评论者并不是有意让他们的评论显得居高临下、不屑一顾，或者我们看到的其他不受欢迎的微妙变种。这些人是真得想帮助别人，即使他们的语气很差。

我们不相信这里有需要驱逐的坏人，所以暂停或禁止用户发言并不是解决办法，剩下的唯一选择是处理评论本身。

调查

我们先自己去看问题。Stack Overflow 的员工将从 Stack Overflow 上随机挑选的评论分为三类：友好的、不友好的和辱骂性的。各人的经验不同，但我们的中位数员工将 6.5% 的评论归为不友好。我们还另外邀请了三组人来对评论进行分类：版主、一组注册用户（来自我们的一般研究列表）、一组对我们最初的博文做出回复的人（他们说自己对使 Stack Overflow 更受欢迎感兴趣）。这些人中，中位人员认为 3.5% 的评论是不友好的。

标记功能的发展历程

Stack Overflow 在 2009 年 4 月 16 日引入了评论标记。一旦用户声望到 15，他们就可以标记评论，以引起版主的注意。一旦一条评论被标记，版主要么接受标记并将其从网站上删除，要么拒绝标记并允许该评论保留。直到 2018 年中，我们一直都用一个相关类型的评论标识来处理任何不友好的东西：offensive 标识。

从 2010 年 3 月开始，我们有了关于 offensive 标识使用情况的可靠数据。我们会计算每天被标记 offensive 标识的评论的百分比（每天被标记的评论数 / 当天发布的评论数），并将它们放在每月的统计图中。

在刚开始的数据中，有两个评论标识百分比升高的时期，这是 Stack Overflow 的开发人员使用评论标识系统进行一些批量清理。月度分布在 2011 年中趋于稳定，在 2017 年中之前一直在缓慢下降，之后才开始上升。月度分布大部分在 0.1% 到 0.2% 之间。在此期间，有 8360 万条评论被发布，其中有 114577 条被标记，整体 offensive 评论百分比为 0.137%。如果我们只计算版主接受的标识，我们估计，在 Stack Overflow 上有 0.105% 的评论是不友好的。

大相径庭的估计

我们对不友好评论的两个估计大相径庭。标记系统估计 Stack Overflow 的不友好评论百分比为 0.105%。非员工中位人员却发现 3.5% 的 Stack Overflow 评论不友好。这两项估计差别很大，但公平地说，它们测量的上下文差别也很大。一个上下文是 Stack Overflow，一个完整的网站，有问题、答案、声望等所有一切内容。另一个上下文只是从随机挑选的评论中提取的文本项。每个上下文中用户的心理状态是不同的：Stack Overflow 上的用户忙于解决自己的问题或帮助别人，评论分类者是按照要求去寻找不友好的评论。

既然测量方法不同，我们应该预料到结果会有一些不同，但是 33 倍的差距太大了，没法忽略。我们进一步假设，Stack Overflow 的评论标记系统存在假阴性或欠标记问题。

自建 or 购买？

我们探索了验证这一假设的方法。有几家公司似乎有这样的工具，我们可以购买，我们研究了这些工具能提供什么。由于这样或那样的原因，它们都法解决我们的问题。即使买了，数据共享或 NDA（保密协议）也存在法律问题。我们做了深入研究，发现他们关注的是相近的问题，即从评论历史中识别有问题的用户，而不是仅对文本本身进行分类。

既然都无法满足我们的需求，我们就开始探索自己构建的可能。2018 年是自然语言处理激动人心的一年。2018 年 5 月，Jeremy Howard 和 Sebastian Ruder 发表了《文本分类的通用语言模型调优》。ULMFiT 使得用很少的标记数据训练非常好的文本分类器成为可能。fast.ai 在 fastai 库中发布了训练 ULMFiT 模型的代码。他们还提供了一个免费的在线课程，教你使用神经网络和这个库。

在 2018 年 7 月，我们第一次尝试运行它，但是我们没有一个大小适当的 GPU 可以使用（我们内部所有的卡都太小了，我们也无法让任何云提供商给我们一个）。10 个月过去了，fastai 库变成了v1。巧合的是，我们最后的购买选项也被否决了，感觉是时候再试一次了。

ULMFiT

在 2018 年 11 月，我们获得了一个可用的 Azure GPU，并几乎立即取得了成功。ULMFiT 使用两个 Stack Overflow 评论数据集来生成一个分类器。一个无标签的 Stack Overflow 评论数据集，用于将 ULMFiT 的预训练 Wikipedia 语言模型调整到 Stack Overflow 的评论语言。然后使用一个有标签的 Stack Overflow 评论数据集来训练一个 Unfriendly/NotUnfriendly 二元分类器。

对于无标签数据集，我们使用了几十万个随机选择的 Stack Overflow 评论。对于有标签数据集，我们将标记为 offensive 的评论加上 Unfriendly 的标签，并随机选出相同数量的 Stack Overflow 评论，为它们加上 NotUnfriendly 的标签。用了 20 多行 Python 代码（自己去上课看看）和几个小时的训练，我们就得到了一个验证集 AUC 为.93 的模型。我们使用与最高 F1 分数相关联的阈值，并在均匀分割的验证集上测得了 85% 的准确性。

验证预测给我们的感觉是，准确率数值低是由于我们的标签很脏。在 Unfriendly 预测结果部分，我们发现，来自验证集的评论确实不友好，但从未被标记过。这些“假”阳性结果根本不是真的假，它们只是被现有的标记系统遗漏了。在 NotUnfriendly 预测结果部分，我们发现，来自验证集被标记为 offensive 的评论，实际上并不是。比如人们说“谢谢”（厚颜无耻！），真的无伤大雅。这些“假”阴性也不是真的假。ULMFiT 发现并改正了一些脏标签，这表明，欠标记假设是真的，那么 ULMFiT 也能找到一些缺失的标识。

人机共生

我们着手构建系统的其余部分，以便 ULMFiT 能够监视所有的新评论，并向我们的版主提供标记建议，让他们处理。我们需要在这里强调一下。我们过去没有，现在也没有兴趣在我们的系统中构建任何东西，让机器在没有人在场的情况下做出最终决定。我们的愿望不是训练、训练、再训练，然后在未来的某个光辉日子里，把标记处理的职责从我们的版主转给 GPU。我们想要建立一个工具来增强我们系统中人类的能力，而不是取代人类。

这个系统的建立还需要几个月的时间。我们必须把在公司里发现的东西社会化。我们必须将模型封装在 Web API 中。我们与 SRE 合作，使我们的云环境达到最佳状态。当新的评论进来时，我们必须让 Stack Overflow 调用模型，并将标记放到版主的仪表板中。我们的社区团队观察了几个星期，参考标记结果调整了标记阈值。我们看着它们工作，让他们在处理标识时记录过程。在得到一个好的验证分数后，有很多东西需要被删除。到目前为止，训练模型是最简单的部分。当所有这些完成后，我们让 Unfriendly Robot V1 投入工作。

Robot 的效果（截至目前）

Unfriendly Robot V1（UR-V1） 于 2019 年 7 月 11 日至 2019 年 9 月 13 日期间一直在运行。在此期间，Stack Overflow 上有 1,715,693 条评论。UR-V1 标记了 15564 条评论（0.9%），其中 6833 条被我们的版主接受，即 UR-V1 的标记有 43.9% 被接受。在同一时期，人类标记了 4870 条（0.2%）不友好的评论，其中 2942 条被我们的版主接受，即 60.4% 的人类标记被接受。

这个结果好吗？为了估计这一点，可以将人和机器人的性能指标合并为两个新指标：机器人评级（Robot Rating）和检测因子（Detection Factor）。

机器人评级高于 1 表明，机器人标记比人类标记更容易被接受。检测因子高于 2 意味着机器人在 Stack Overflow 上发现的令人反感的评论比人类标记者要多。UR-V1 的机器人评级是 0.72，所以其标记不像人类标记那样经常被接受，有很多假阳性。UR-V1 的检测因子为 3.3。UR-V1 帮助版主删除的评论是人类的 3.3 倍。

8 月底，我们又对机器人进行了训练。我们希望得到一个更好的假阳性率（更高的机器人评级），而不损害被接受标记吞吐量（检测因子）。经过大量的训练，最终，UR-V2 通过了测试。UR-V2 于 2019 年 9 月 13 日投入使用。从那时起，Stack Overflow 上已经有 4251,723 条评论。UR-V2 已经标记了 35341 条评论，其中 25695 条被我们的版主接受。人类已经标记了 11810 条不友好的评论，7523 条被我们的版主接受。UR-V2 的机器人等级为 1.14，检测因子为 4.4。在此期间，UR-V2 标记被接受的频率比人类标记高出 14%，而且它帮助版主删除的评论数量是人类标记者的 4.4 倍。

需要明确的是，尽管当前版本的机器人表现非常好，但我们的人类标记者和以前一样重要。这个机器人之所以能做得这么好，唯一的原因是在人类做的事情的基础上进行的。机器人可以寻找与人类以前标记过的东西相类似的东西，但我们不认为它能识别出真正新颖的不友好模式。只有人类才能做到这一点。所以如果你在评论中看到不友好的地方，请标记出来，你正在帮助 Stack Overflow 变得更好。

更新估计

由最初的人类标记系统发现并由版主删除的不友好评论为 0.105%。非员工中位人员发现有 3.5% 的评论是不友好的。这两个估计值相差 33 倍。由新的 Humans+UR-V2 标记系统发现并由版主确认的不友好的 Stack Overflow 评论为 0.78%。Humans+UR-V2 发现的不友好评论是人类以前发现的不友好评论的 7.4 倍。非 Stack Overflow 员工对不友好评论的估计中值是人类标记系统的 33 倍，而现在是 4.4 倍。

我们希望稍微弱化一下这个发现。人们很容易说：“我们发现 Stack Overflow 上的不友好率是多少了，只要看看机器人评级和检测因子就知道了！比我们想象的要高得多！”事实总是有点模糊。根据这里展示的证据，我们未必就有了一个无懈可击的不友好探测器，我们只是有一个在人类标记的不友好评论数据集上训练过的模型，我们的版主会从它那里接受标记。我们知道，并不是所有机器人标记的评论都是不友好的，版主也确实会接受其中一些标记，因为评论有其他需要删除的原因。我们也相信，机器人无法捕捉所有的东西（仍然会有假阴性需要发现）。

未来展望

我们的目标是在 Stack Overflow 上继续加强大家对不友好评论的共识。我们在这里讨论的工作，其重点是更好地估计目前问题的规模，并解决我们先前的两次估计之间的巨大差距，但这绝不是结束。我们想看看，在我们有机器人之前，我们能对系统中的 1 亿条评论做些什么。我们还在考虑如何使用机器人为评论作者提供即时指导。

我们使用这些模型来帮助评估我们对 Stack Overflow 所做的更改。将 A/B 测试与不友好机器人结合起来，让我们可以在做出更改时对不友好评论进行评估。Julia Silge 博士在她对问答向导的最新研究中指出，使用该向导总体上减少了 5% 的评论，但减少了 20% 的不友好评论。帮助提问者提出更好的问题对此有很大的影响，我们会看看是否可以做进一步的系统性改进。

一、人工智能发展对人类的利弊分析

随着现代科学技术的飞速发展，人智能崛起引发担忧，因为凡事都有两面性。下面由我为大家介绍人工智能发展的利弊分析，希望能帮到你。

　　人工智能的利弊分析
　　据报道，对于机器人的崛起，专家们曾发出警告，“机器取代人类劳动力可能致使人口冗余”，他们担心“这种超能技术的发展已经超越了人类的驾驭能力，”如今，一些人表示担忧，若人工智能继续进化，我们会失去赖以为生的工作、丧失存在感，甚至会被“终结者”们赶尽杀绝。但事实上，这些恐惧与两个世纪以前人们对机械化和蒸汽机发展的讨论如出一辙，那时，人们针对机器威胁展开一场名为“机器问题”的讨论。而现在，一场关于人工智能利弊的 辩论 正在悄然兴起。

　　诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。

　　其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌(微博)搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。

　　“机器问题”和解决方案

　　启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。

　　失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。

　　但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。

　　尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的 经验 表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的 教育 和福利体系适应这种转变。

　　这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。

　　聪明的回应

　　技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机 学习计划 ，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。

　　此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。

　　对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安全网”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可取。反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。

　　尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
　　人工智能与机器人的区别
　　人工智能，这无疑是需要大数据来支撑的。主要是识别类、感应器方面的。就好比说语言翻译，以前是每个单词的翻译，随着搜索引擎的崛起，人们把自己想说的话都发到了网上，然后搜索引擎蜘蛛网抓取下来，就成了一些例句，例句再经过语言的拼凑，电脑语法的组织，选出最佳的表述，这样就得出了翻译的语句，如果需要再人工智能一点，那就加上我们的语音识别与语音朗读(这一切语音的来源也都来自于大数据一点一点的取得的)。这就是我们的人工智能。

　　机器人，所需的条件基本就是人工智能+物理外壳，最基本的就是所说到的扫地机器人。如果想要变成终结者那样的机器人，那当然得具备有各种识别，各种感应器，我来预见一下，如果中国的机器人行业发展，首先会用到哪些公司的识别系统吧。

　　语音识别，讯飞科大

　　物体识别，百度识图

　　人脸识别，阿里巴巴

　　视频识别，迅雷公司等等的各种识别，再加上温度感应，距离感应方向感应等等，其实最重要的一点就是要有个脑袋，我想如果中国可以，应该会是阿里巴巴的大数据大脑吧。

　　一个是系统，靠算法实现，另外一个是实体，也依靠一些内置的程序进行设定好内容交流。

　　机器人不过是人工智能的一个载体，人工智能笼统来说分为强人工智能与弱人工智能之分，目前我们所见到的还是弱人工智能，智能专注于某一领域，比如51AI房地产人工智能客服回答数据库中的问题，当然随着数据库内容丰富，回答的准确率也会进一步提升。想特斯拉的无人驾驶也是属于人工智能的范畴，根据路况，速度等参数快速的做出决定。未来有一天强人工智能会与我们看到科幻电影中的机器人一样，用于判断、情感、超强学习能力，但是不知道这种强人工智能在有生之年能不能见到。
　　机器人时代给我们带来的弊端
　　(1)机器人的大规模使用，必然带来大规模的失业。很多人必然被机器人所取代。而大规模的失业，一则给政府带来沉重的负担，二则必然使需求下降，千千万万的企业不得不破产。科幻作家科利·多克托罗(CoryDoctorow)在BoingBoing网站上写道：“如果我们坚持认为，机器人提高生产力带来的好处应该归功于机器人所有者，那么我们肯定会迎来这样的未来：没有足够多的机器人所有者会购买机器人制造的所有东西。”

　　(2)机器人时代的到来是对人类的一次大淘汰。机器人对人类的大淘汰，如果处理不好有可能引发核大战，那将是人类的灾难。人类可能因此而灭亡。

　　(3)机器人时代的到来，必将引发空前的人才争夺战。谁拥有的各类一流人才数量多质量高，谁就能赢得最后胜利。

　　(4)机器人时代的到来，将出现各种各样的机器人兵团。特别是在军事领域，机器人兵团将给很多人带来灾难。与之同时，也必将出现反机器人军队(兵团)。人类社会及一切事物就是在矛盾斗争中发展的。

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二、谷歌工程师称某AI聊天机器人可能具有自己的“意识”，算是人吗？

我觉得不能够算是人，只能说明他在算法方面或者对人类的情感有非常深度的了解。

三、人工智能的利与弊分别是什么，该如何看待？

人工智能的出现并非偶然，他是时间推移诞生的智慧产物，是一个时代的财富，而这个财富到底是利于大多数人，还是为小部分人谋求福利和财富，这个是需要思考清楚的，因为各种各样的事情都有边界。 如果触犯了，他自然就会违背规则。首先他的一个宗旨是让人们的生活越来越好，让人们的工作变得越来越便捷。是他不能破坏之前的一个生态体系。不能够让很多人隐私得不到保障。根本的原则就是人工智能不能触犯的道德底线和法律底线。

细节确实很多，话说你一下子能够都规定出来，但是人工智能确实给各行各业都能够造成很多的好的影响，也能造成坏的影响，这个是在很多的一个过程中需要权衡的。例如机器人到底需要多少意识？ 它到底能不能有很多人类的很多的一些行为和意识，形成自我判断和自我控制。例如婚姻，例如生小孩还例如伴侣。如果能够解决那就触犯了一些底线。例如可以自己做出一些决定。自主化意识！

所以人工智能到底能够开发多深层次，这个是最关心的，那么目前在 人工智能方面已经对一些岗位有了冲击，甚至很多岗位进行了替代，所以人力成本都在降低，很多人被迫需要转行业，在进行择业！ 这就是现实的问题！

那么接下来 人工智能到底在国家层级能够得到多少的授权，这个就是很重要了。当然人工智能也辅助我们解决了很多实质性的问题，例如这次新冠的药物研究，阿里的ai技术就在推波助澜！ 所以给人们带来了危机感，也带来了深度的思考。同时人工智能的出现也确实让我们的生活、工作等方面得到了很多便利，例如人工智能加入了智慧交通、智慧校园、智能医疗领域做出的成绩都是显而易见的！

人工智能的辅助驾驶到最终实现无人驾驶、人工智能到家庭里的智能家居，根据感应系统、语音系统、以及温度情况，自动调节温度、亮度以及定时控制等体系，让人们极大的享受了便利，而且打扫房间都有扫地机器人来干活了！

而工作领域虚拟机器人、虚拟我都让媒体行业发生了很大的改变、而随着人工智能的出现，智能抓拍智能捕捉技术应用到交警道路管理，通过无人机也实现了很多应用层级的卓越成果！当然大到无人车间、精密的螺丝切割冲压等技术的应用，也让做出的产品越来越细致、越来越有质感！

您好！很高兴回答您的问题！

1956年人工智能的概念就诞生了，在经过了一次次的高潮和低谷，人工智能在近几年突然实现爆发式崛起。在以往的科幻电影中，那些看似天马行空的人工智能机器人，在不久的将来就要成为现实了。可能大家觉得人工智能还有些遥远，殊不知人工智能的应用早已渗入日常生活的方方面面，与此同时，人工智能也给人类带来了一些弊端，下面我们就来深入分析一下人工智能的利与弊。

　　

利：

　　

1、人工智能给人类生活带来许多便利。

　　

例如，人工智能的医疗应用，现在已经惠及大众。不是每个医生都有最新治疗方案和方法，也不是每个医生都可以了解所有医学例案。但是人工智能就可以，它能够在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案。这意味着人工智能可以为人们提供最好的治疗。在无人驾驶领域，人工智能的应用，不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到显著提高。

　　

2、人工智能推动 社会 进步。

　　

人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。人工智能将人类从重复的、无意义的工作中解放出来，从高危险的工作中解放出来，让人有了更多选择的自由，从而把更多精力投入到更有意义的领域中去。人工智能也让人类突破得以发展的瓶颈。例如，人工智能可以 探索 外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们 探索 到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。

　　

3、人工智能推动了人类的理性进步。

　　

人类的理性进步反过来也可以促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法，比如依靠大数据的分析，沃森医生可以提供对病人伤害最小的、全新的治疗手段和技能范围。比如，从而丰富人类应对各种问题的方法。人工智能也拓宽了人类知识技能范围，比如，人工智能根据对大数据分析得到各种新知识、新信息，使人们难以预测的洪水、地震等灾害的预报的精确程度大大提高，使人类在自然面前的约束变得更强大。

　　

弊：

　　

1、体力劳动性的行业面临大规模失业的风险。

　　

据2018年人力资源和 社会 保障部新闻发布会介绍，2018年末中国失业率达4.05%机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。

　　

2、人类的精神生活退化。

　　

人工智能机器是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？现在的 社会 ，是一个物质的 社会 ，但更是一个精神的 社会 ，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。

　　

3、人工智能机器人具有很大危险性。

　　

比如电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。早在2015年，德国大众的一家 汽车 制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。

以上就是人工智能给人类带来的利与弊分析。总体来说，人工智能带来的颠覆性技术，更多的是利大于弊，推动人类 社会 的发展和进步。现在也是人工智能发展的红利期，想要从事一份高薪有前途工作的小伙伴，不妨考虑一下人工智能行业，事业发展前途一定远远超过传统行业。

AI代替人类思考，AI给人类带来新的思考。

AI是人类有史以来，发明的第一个代替自己思考的工具。但这个工具的设想出现的时候，已经让人类开始思考一个问题：AI是否会代替人类？

毕竟人类一直认为，自己和动物的区别在于，人类会思考。而AI也会思考。

工具论

如果AI能够老老实实地，安分守己地，只是做人类的工具。那对人类的价值，是非常巨大的。

人类懒得思考的，AI来。人类没时间思考的，AI上。

进化论

但人类不得不问自己一个问题，如果AI能思考出人类无法思考的问题，该怎么办？

我们看到狗狗，觉得它是我们的宠物。因为它呲牙就是愤怒、摇尾巴就是求宠爱。它不会思考星星为什么晚上能看见，四季为什么会交替， 汽车 为什么会跑。

但AI未来也许会。

或许未来人类会和AI结合，进化出更高级的人类。

淘汰论

如果AI的思考已经远远超过人类，为什么它还会甘于为人类服务呢？

人类就好像一个愚蠢的老板，真的能管住一个在智力方面远远超过自己的员工吗？

或许，AI才是那个胜利者。

熟悉围棋的人知道，AI诞生后，人类对于AI的每一步，都只能试图去理解。因为AI的计算已经远远超过了人类的理解能力。达到了即便告诉人类自己下一步要走什么，人类也无法真正理解的地步。

如果，不仅仅是计算能力呢？

随着 社会 与 科技 的快速发展，人工智能也进入了高速发展的轨道。人工智能确确实实地给我们生活带来了很多的便利。不仅仅是从我们日常的衣食住行上有着很好的体现，而且在我们日常的安全防范领域、 娱乐 领域、甚至是科学研究领域，都在慢慢地和我们接轨。就在人工智能高速发展的同时，人类也开始担忧，在未来，人工智能倘若按这个进度发展下去。它会不会完全取代人类。在当下的网络中，太多的人在吹捧人工智能。那么，人工智能到底是好还是坏？而人工智能这把双刃剑的利与弊是什么？

人工智能给人类带来的利端：

1、带来更高的的商业价值

人工智能在数据集上有着一定的优势。目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。第三个则是与用户之间的社交纽带。人工智能通过这三大商业方向，可以更好地了解人类。同时也可以创作出更好的软件，以此来给更多的人带来快乐。而在未来，可以增加客户体验，给客户带来快乐的企业，将会赚取更多的商业价值。

2、带来更多的就业机会

就好像人类从工农业时代进化成为现代化工业的时代一样，现代化工业时代已经给更多的人带来了新的就业机会。就好比互联网行业，解决了上千万人的就业问题。虽然很多人会认为，随着人工智能的发展，无人 汽车 开始慢慢普及。更加多的智能工作流程技术也在快速发展，那么会不会在此前提下大部分的工作都会被人工智能所取代。殊不知，人工智能虽然在取代大部分工作，但是同时也创造了更多的工作环境和更多的工作机遇，就好像目前大部分从事人工智能领域的人士，年薪百万也不在少数。

3、给人类带来更加美好的生活

自从有了人工智能后，各个行业，各个领域的工作效率有着很显著的提高。人类的整体财富也在指数型的增长。在此为前提下，人工智能不仅给人类的生活打下了坚实的物质基础，更是把更多的人从简单烦躁而重复的工作中，解放出来。让我们更加自由地去做更多的事情。不仅如此，人工智能在医疗上也起到很大的帮助。很多医生都不能确定的病情，人工智能可以通过它的大数据进行分析和理疗。再好比当下的人工智能无人 汽车 。在技术保障的前提下，这不仅大大降低了事故发生率，还节省了驾驶人员大量的驾驶时间。

人工智能给人类带来的弊端：

1、人才分化，贫富差距弊端

人工智能带来的人才分化极端。将会引起未来的人才争夺战。而 社会 上更多一流的人才将会偏向一边，相对资金比较薄弱的企业或者个人，将会遭受到大规模的失业。在这种情况下会导致企业巨头的垄断，以及贫富差距的分化将会非常严重。

2、带来更加频繁的战争

人工智能机器人的产生，还有一个最可怕的弊端，当人工智能被大量用武器中，未来的战争将不会大量使用到人类，而当战争不再使用到真人，从道德的角度去考虑，人工智能的战争不会受到太多的批评，随之而带来的，将会是更多的机器兵团战争。

3、带来潜在的危险性

早在2015年，德国大众的一家 汽车 制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。

在我们生活中，几乎所有的东西都有利弊，人工智能也一样是一把双刃剑，对待人工智能未来的发展，我们不仅要以乐观的态度面对，而且我们还要对这个时代有信心，对人工智能相关研发人员有信心，因为俗话说得好，邪不压正！

人工智能的利是便捷了人们的生活、工作和学习进一步的推动了 社会 的发展和经济的多样性，人工智能的弊是让一些人们有了懒惰、推诿的理由。

人工智能（AI）技术的发展是 科技 与时代的象征，工业革命时代、信息化时代等等只不过现在逐步走向人工智能时代，我们要清楚的认识到AI只是一种工具是用来辅助我们的生活的，在未来人工智能的应用场景将会全面覆盖我们的生活，就像现在的手机现在的网络一样。多元化的应用场景使得AI有更多的数据可以分析从而得出更加完善的 社会 数据模型，通过这些数据模型我们可以优化我们日常行为以及生活和工作习惯以至于更加的高效、便捷。

对待人工智能我们要以开放、包容的态度，不可以因为AI替代了一部分劳动力就给它带上造成失业的大帽子， 社会 在进步 科技 在发展任何新技术、新产品都终将服务于 社会 大众。

人工智能的优势是巨大的，可以革新任何专业领域。

它的一些好处包括：

让我们仔细思考一下

一、 减少人为造成的错误

在人工智能模型中，所有决策都是在应用了特定算法集之后从先前收集的信息中得出的。因此，减少了错误，并且以更高的精度仅增加了准确的机会。

二、 可以24小时 7天工作

虽然一般人每天要工作6-8个小时，但AI设法使机器24 7正常工作，没有任何休息或无聊时间，最重要的工作起来不会偷懒还不用发工资，这是资本家的完美梦想啊。

三、有助于重复性工作

AI可以高效自动化进行一些人的任务，并释放越来越创意的想法，直接发送感谢的邮件，或验证文件整理归纳或应答查询。

四、数字协助

许多高级组织使用数字助理与用户进行交互，以节省人力资源。这些数字助理还用于许多网站中，以回答用户查询并提供一个流畅的功能界面。

五、更快的决定

人工智能以及其他技术可以使机器比一般人更快地做出决策，从而更快地执行动作。这是因为，在做出决策时，人类倾向于在 情感 上和实践上分析许多因素，与之相反，人工智能驱动的机器可以快速提供编程结果，它非常专注。当然如果说好处还有非常多的举例，但这些是人工智能比较典型的优势。

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与任何新兴技术一样，人工智能也有其应有的缺点弊的一面，例如：

很不幸这是我们必须要面对的

一、费用超支

什么正常的软件开发分离AI是其经营规模。这种规模的结果是，所需的计算资源将成倍增加，从而推高了操作成本，这使我们进入了下一个阶段。

二、人才的培养

由于这仍然是一个新兴领域，因此缺乏经验丰富的专业人员，而最佳人才很快就被公司和研究机构抢购。这增加了人才成本，进一步推高了人工智能实施的价格。

三、缺乏实用产品

尽管围绕AI的所有宣传都没有太多可展示之处。当然，确实存在诸如聊天机器人和推荐引擎之类的应用程序，但是这些应用程序似乎并没有扩展。硬件与软件的结合还处于一个非常不稳定的时期，这使得很难有理由投入更多资金来改善AI功能。

三、缺乏软件开发标准

当不同的AI系统汇聚成一个更大，更有价值的应用程序时，人工智能的真正价值在于协作。但是，人工智能软件开发中缺乏标准，这意味着不同的系统很难彼此“交谈”。因此，人工智能软件开发本身既缓慢又昂贵，这进一步阻碍了人工智能的发展。

四、滥用的可能性

人工智能的力量巨大，它有潜力成就伟大的事物。

不幸的是，它极也有可能被滥用，在这个胡乱的世界各自为战的国家体系中，想起这个问题真的是很挠头，成也萧何败也萧何的结果出现的概率非常大，人工智能本身是可以用于任何事物的中性工具，但是如果落入错误的人手中，它将产生严重的影响。

在这个还没有完全理解AI发展的后果的新生阶段，滥用的可能性可能更高。

科学技术的发展趋势无人可以阻挡，也许人工智能会帮助人类创意地解决弊端的一面，还未可知，就让神秘刺激的未来去自动完成吧！

      人工智能的未来与担忧
       霍金还有许多科学家，认为，人工智能就是人类 科技 最后一块阵地。科学界还认为，人类 科技 继续发展，已经遇到了瓶颈，但是如果人工智能，能够帮助人类突破这个瓶颈，那么人类能否迎来辉煌的时刻。
       可是霍金等科学家却警告，人类要控制人工智能的发展，担心人工智能发展到一定程度，人工智能觉醒后把人类消灭了，因为到那时，人类不是人工智能的对手。
       然而霍金还说，人类要争取在几百年内， 科技 能够达到离开这颗星球的能力，因为这颗星球资源和能源迟早会用完，人类如果没有资源和能源，人类继续发展也就终结了。
      更可怕的是，人类所在的这颗星球，已经被人类的过度开发，生态环境已经遭到了严重破坏，最后变得不适应生命存在。还有太阳迟早会燃烧殆尽，到那时，地球进入冰河时代，那时地球上的所有生命将不复存在。当然这颗星球，还包括不确定的更多的更大的潜在危险。
      霍金说人工智能是人类 科技 的最后一块阵地，哪是否意味着，人类阻止、限制人工智能的发展，人类 科技 也就停止不前了。如果是这样，霍金警告的人类要在几百年内具备离开这颗星球的能力，不就成为了一句空话吗？而霍金又警告，人类要限制人工智能的发展，这不是矛盾吗？
        

好处：1.人工智能让人类生活更美好。例如医疗应用、无人驾驶、生物识别系统等技术让人类的生活质量得到显著提高。

2.人工智能推动 社会 进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。

3.人工智能推动了人类的理性进步，可以促进人类的发展，增强人类的逻辑思维能力。

坏处：1.全方位高度发展人工智能对人类发生异化作用。对人类进行反控制，违背人的意愿，从而成为奴役人、支配人的与人相对立的异己力量。

2.人工智能的发展将颠覆许多行业。代替许多人类的工作将导致大量的人口失业。

1、人工智能的利

目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。

节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的 健康 ，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。

2、人工智能的弊

霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。

当人工智能处于一个低级阶段的时候，人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作，比如记账，审计，阅读，还有风险更低的体力劳动，毕竟现在由纯机器操作的工厂还是有一定事故发生率的，而人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。

虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是 社会 前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。

人工智能是趋势，目前只有弊，就是太不智能