人工智慧擁有無窮的創新潛力，但也帶來同樣龐大的挑戰。我們與盧森堡大學校長討論了關於人工智慧的應用。
AI 人工智慧以閃電般的速度演進，這既讓人振奮卻也引發擔憂。從醫學到民主，其影響深遠。盧森堡大學校長 Jens Kreisel 針對人工智慧如何塑造並挑戰我們的世界提供了深入的見解。
AI：炒作還是轉型力量？
毫無疑問，AI 是當今的熱門詞彙，各方都試圖搭上這股浪潮。Kreisel 教授提了一個宣稱由 AI 驅動的牙刷廣告，作為這個術語因過度使用而變得無意義的一個例子。「對我來說，這就是炒作的典型定義，」他評論道。這個例子強調了「AI 人工智慧」一詞的廣泛採用，以及日常瑣碎化，讓人們更難區分真正的進步和行銷噱頭。
「今天，我們觀察到人工智慧的強烈普及化，這賦予了個人和組織力量。」
盧森堡大學校長 Jens Kreisel 教授
但這還不是故事的結局。今年的諾貝爾化學獎和物理學獎都頒給與人工智慧相關的研究，證明了這項技術對科學發現突破的巨大影響。最重要的是，AI 不再是少數菁英的專利。「至今，我們觀察到人工智慧的強烈普及化，這賦予了個人和組織力量。每次你使用 ChatGPT 或類似工具時，你都在使用一台強大的超級電腦，同時利用大數據帶來的優勢，」Kreisel 教授說。
突破性進展：運算、資料科學與 AI 的結合
AI 並不是什麼新鮮事。「人工智慧自 1950 年代就已經存在，但長期以來主要僅有學術界對之感興趣。儘管取得了重大進展，但 AI 未能被落時。甚至在 80 年代所謂的 AI 寒冬一詞指的就是人工智慧研究和開發的停滯期，導致研究補助大幅削減，」 Kreisel 教授指出。
當 AI 與另外兩項技術相互結合時，便產生了突破性進展：一是高效能運算（HPC），其為能夠解決複雜運算問題的強大機器；二是大數據科學的興起，這項技術透過數據處理和分析，從中萃取有價值的見解。它們的融合使機器學習演算法能夠在更大的資料集上進行訓練，從而使它們能夠學習更複雜的模式並做出更準確的預測。這帶來了新的機器學習演算法的發展，例如能夠從大量數據中學習並做出高度準確預測的深度學習。
「二十年前，這些領域的人們處於不同的社群，僅有極少數的合作。現今，他們聚在一起合作。如果沒有大數據或運算能力，就無法實現生成式人工智慧和深度學習。AI、數據科學和高效能運算共同形成了一個數位連續體（digital continuum），成為社會和業界的重要工具。」
公共或私營：誰握有人工智慧的控制權？
長期以來，AI 的發展主要由公共資金資助，並由公共機構的研究人員開發。如今，這種情形正在逆轉，業界正在開發如 ChatGPT 等構成強大 AI 應用功能的大型語言模型。
「幾乎沒有學者預見 ChatGPT 的出現，」Kreisel 教授強調，並指出在《時代雜誌》最新評選的人工智慧（AI）領域百大影響力人物中，私營部門佔據主導地位。「20 年前，這份名單上的人物幾乎都是大學研究人員。如今，其中有 98 位都在產業界工作。」這種從公部門到私部門的領導地位轉變，突顯了 AI 創新的根本性變革，同時也引發了有關這項強大技術的可及性和治理等重要問題。
然而，從另一個角度來看，公私協作創新擁有巨大潛力。「諾貝爾物理學獎得主 Geoffrey Hinton 一直在多倫多大學和 Google Brain 雙邊兼職工作。諾貝爾化學獎得主 Demis Hassabis 是 Google DeepMind 的執行長。AI 領域的許多發展都與公私合作相關。」
AI：賦能技術的強大關鍵
Kreisel 教授表示，人工智慧的真正附加價值在於其作為關鍵賦能技術的特性，能夠促進跨學科研究和跨部門創新。「大多數社會問題無法透過單一學科解決，而需要跨學科的方法，例如環境對我們健康的影響。我們在盧森堡大學發現 80% 的跨學科研究計畫都是以數據、人工智慧或高效能運算為核心。AI 是跨學科的驅動力！」
「AI 和生命科學的結合將會是一股極為強大的力量。」
盧森堡大學校長 Jens Kreisel 教授
這種賦能技術幾乎適用於所有領域，包括金融、法律、製造、網路安全等。但最大浪潮將出現在生命科學和生物技術領域。「從醫學科學發現到醫療照護創新，AI 和生命科學的結合將產生極為強大的力量。」
AI 相關的最大威脅：危害民主
雖然 AI 驅動的創新機會近似無限，但也必須考慮到負面後果。「環境成本相當顯著，」 Kreisel 教授指出。「數位世界的資料運算過程非常耗能，大概佔全球二氧化碳排放量的 2.5%，而未來 10 年內這個比例預計會大幅增加。」人工智慧的能源需求迫切需要效率方面的創新，例如更環保的資料中心、優化的電腦晶片或更高效的演算法設計。
AI 驅動的網路攻擊則另一項主要風險。然而，對 Kreisel 教授而言，最大的危險與民主有關。「難以識別的深偽（deep fake）等假新聞氾濫是真正的問題。假新聞一直存在，但如今具有破壞性的原因是它們的傳播快速、於社交媒體中無所不在，以及其背後的商業驅動力。我們需要嚴肅看待這種對民主的危害。」
「我不擔心 AI 會接管世界，至少現在還不會。但像 AI 這樣的變革性技術需要特別謹慎和遠見。」
盧森堡大學校長 Jens Kreisel 教授
對於我們是否已經看到了「類人智慧」（human-like intelligence）仍存在著爭議。「神經科學家認為，人類大腦與身體的連結提供理解意識的線索，這是我們相較電腦的特殊性之一。我們具有愛、飢餓、嫉妒或痛苦等感受，也擅長將訊息置於技術、社會、文化或道德背景中，以評估短期或長期潛在後果。我不擔心 AI 會接管世界，至少現在還不會。但正如諾貝爾獎得主 Demis Hassabis 所說，像 AI 這樣的變革性技術需要特別謹慎和遠見。」
採用 AI 的關鍵：將試驗置於生產力之前
透過謹慎地平衡創新，所有部門、產業和組織都可以從 AI 中受益。 Kreisel 教授仍然建議組織不要期望 AI 是一個快速或神奇的解決方案。他分享了盧森堡大學的一些經驗教訓，並指出以下幾點：
- 最好的想法來自最接近業務的人：「這不應該是自上而下的事情。真正親身處理人力資源或財務等問題的人，他們最了解自己的數據以及清楚明白他們希望看到的結果。」
- 花時間實驗：「給人們時間透過使用工具來探索 AI。調整實施速度並允許試驗後，再來才來討論提高生產力的期待。」
- 賦能並教育您的員工：「我發現在測試 AI 之後，人們感覺自己更有能力。」
- 尊重那些尚未準備接受 AI 的人：「AI 帶來了非常根本性的組織變革，那些還沒有準備好直接踏入這一領域的人也同樣值得我們尊重。」
AI 顯然擁有巨大潛力，並將以前所未有的規模實現創新。根據 Kreisel 教授的看法，挑戰在於負責任地應對機會和風險。
照片來源：盧森堡大學/ Sophie Margue