人类与AI结合的最佳形态是什么样？｜A16Z内部万字报告

为了打击“垃圾输入，垃圾输出”，我们必须用高质量、包容性的数据来训练我们的机器学习系统。Ai4all、 OpenAI 和Partnership for AI等组织正在发布最佳实践(关于包容性和安全性) ，供研究人员和产品团队在设计系统时使用。

我们必须学会使用像埃森哲、谷歌和微软这样的组织提供的数据质量工具和概念框架。

随着公司和组织朝着一个包容、安全的机器学习系统的未来发展，组织规模不断扩大，他们经常发现自己需要雇佣一名全职思考这些问题的高管。

这是硅谷最热门的新职位之一：人工智能伦理和政策总监。

第二，我们不要把这变成核军备竞赛的重演，一场零和竞赛。

与20世纪80年代开始的专有数据库时代相比，随着开源代码库(如谷歌的TensorFlow、Databricks的mlflow、无处不在的Keras和scikit-learn )和共享数据存储库(来自Kaggle、UCI、Data.gov等组织)的激增，我们在机器学习社区已经有了更好的开端。

但是我们还有很长的路要走。

虽然来自各个国家的专家，可能想把这变成一个零和游戏，一个国家以另一个国家为代价取得成功。

但我们可以、而且应该共同努力，实现机器学习支持的软件对所有人的承诺，而不管其国籍如何。

最后，谈谈就业问题。

虽然预测就业的未来超出了这个报告的范围，但是我注意到像 Gartner 这样的组织，最近的研究预测，在未来几十年里会有新的工作机会，而之前的研究，则预测未来几十年会有大规模的失业。

我喜欢我的朋友李开复在他的《人工智能超级大国: 中国、硅谷和世界新秩序》一书中提出的框架。

想象两个坐标轴：在 x 轴上，我们有一系列更常规的工作，而不是需要创造力和策略的工作。 在 y 轴上，我们有需要同情心才能做好的工作。

李开复认为，机器学习将首先取代的工作是左下角的工作：不需要太多同情心的常规工作。但即使这些工作消失了，我们仍然有3个象限的工作：那些需要同情心的工作在图表的上半部分，以及需要大量创造力的工作。

这些工作是目前的机器学习技术还没有发展到可以取代的地步。

在思考如何让子孙后代为这些工作做好准备时，我想起了我成长过程中流行的一本书。

这本书的作者是一位名叫罗伯特·福尔甘（Robert Fulghum）的牧师，书名叫《我在幼儿园学到的所有我需要学习的东西》。

在书中，他认为我们应该在孩子身上培养人类的价值观：同理心、公平竞争、学会如何与他人相处、说声抱歉、想象力等等。

虽然我知道我们需要在这个基础上增加一套实用的技术诀窍，但我同意他的观点，即一个富有情商、同情心、想象力和创造力的基础，是让人们为机器学习的未来做好准备的绝佳跳板。

在这个未来，人类和算法会更好地结合在一起。

（编辑：温州站长网）

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