AI的真正風險？
由圍棋機械人，到無人駕駛、人臉識別、智慧家居、醫療診斷，以至遙遠的太空任務，AI所能涉足的行業和工作愈來愈多。
正當AI變得愈益聰明、能幹，甚至在某些範疇中理所當然地表現得比人更優秀，人便開始疑惑……
像ChatGPT的AI聊天機械人出現，的確將人對AI的憂慮、恐懼霎時變得迫在眉睫。身邊不少朋友、同事，都已開始用這種聊天機械人尋找資料、做文章總結，甚至徵求意見；他們紛紛都說，出來的效果非常出色。即使關於醫療資訊，由一個自身是醫生的人看來，也相當有板有眼。加上由AI生成的圖像、畫作、歌曲、影片等，這些本應講求天份、創意、靈感、情感等人性元素的東西，AI竟亦能游刃有餘，人類對AI的防禦能力似乎無可避免地螺旋式減弱。
3個階段
然而，正如筆者前兩篇文章所言，目前的AI還遠遠不足以取代甚至滅絕人類，因為仍有其局限性。
其實AI發展多被分成3個階段。
首先是「弱AI」，也稱限制領域AI、狹義AI等，只能專注於單一任務，即使能從不同來源的大數據中學習，仍只能在被編程的特定領域中執行重複性工作。它們並不能真正地推理和解決問題，亦不會有自主意識，極其量只可以代替人力處理某一領域的工作。
第二階段「強AI」，或稱通用AI、廣義AI等，能夠處理多個領域工作；例如做到真正的推理、解決問題，甚至抽象思維等，它們會有自我意識，可以獨立思考難題，並制定解決疑難的最佳方案。這也許是AI企業目前最想要實現的目標，因為屆時它們真的可以代替一般人完成生活中大部分工作。
第三階段「超AI」，在這階段它可以自己每天學習，甚至自我編碼，再自身進行無限次升級迭代，結果在幾乎所有領域都超越人類，而且是超越最頂尖的人類數以億萬倍。
不過，迄今為止，全球AI發展水平大部分仍處於第一階段。例如智能手機上林林總總用到AI技術的應用程式，由了解用者口味而提出飲食、娛樂建議，到出行安排或駕駛導航等，基本上照顧我們日常生活很多需要；但只能在設定的角色範圍之內運作。
即使更為複雜的無人駕駛和聊天AI，都沒自我意識，仍然在單一範疇作業，所以還是「弱AI」。
就好像同樣分析胸肺X光片，篩查胸肺X光片陰影的AI卻不能同時協助確定鼻胃喉安插位置正確，幾乎每個功能都要用專門Module的AI，更莫說AI要幫手解決病人問題。待AI能真正取代醫生，便是第二階段「強AI」之時。當然，這些被編程為具有自動學習功能的系統，很有可能將我們帶到下一個階段。
可是，若果只顧生怕AI將來會取代或統治人類，反而容易忽視了真正迫在眉睫的風險。
人性元素
這一代已經常用AI搜集和分析資料、參考並用以作出決定。由上文提及的因應個人喜好推薦飲食娛樂選擇，到公司審核履歷招聘、銀行審批貸款申請等，其實常用到AI技術。只是，AI不時會在關於某些群體的判斷或預測結果中出現系統性偏差或錯誤，這些可能由於演算法本身的偏誤，也可能因為機器學習所基於的數據和資料自身有所偏差。
例如，用AI篩查胸肺X光片陰影經常出現「誤鳴」，又如AI在識別不同人種方面的錯誤率比較高，其實都很取決於供其學習數據的質和量。此外，聊天機械人的答案同樣取決於網上過往資訊，機械人本身並沒能力分辨訊息是真是假，亦無法過濾現實社會中對性別、種族、社經地位等的歧視與偏見，所以有時會製造出不合理、偏頗，甚至錯誤的答案或評選。
另一個風險是AI應用偏離原先目的，甚至被用來做壞事。這包括利用聊天AI直接寫論文、做報告、繪圖交功課等，又如運用原本解決圖片資料量不足問題的深偽技術（deepfake）來進行偽造、詐騙。恰如炸藥，原先發明來造福人群，卻又被用來殺人如麻。
第三個，也是筆者認為最切身的風險是，當我們愈來愈習慣用AI來解決問題，便會愈來愈少用自己的腦袋。莫說AI有機會出錯而不知，我們亦可能會變得愈來愈蠢。就像有了汽車代步，現代人步行能力會退化。若果把分析、整合，以至創作過程都完全交給AI，或許並非AI超越人類，而是人類把自己對AI的防禦能力不斷自我削弱，將我們僅餘的人性元素拱手相讓。
撰文 : 天峯醫生
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