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商品簡介
洋蔥式分層閱讀，按內容深淺階梯式排版──
依個人閱讀喜好，自由跳接、由簡至繁，秒懂當代不可不知的世界議題
◆本系列入圍英國圖書設計與製作獎（British Book Design & Production Awards）
◆大量近期時事、趨勢照片，搭配詳實解說，輔助讀者慎思明辨重要議題
◆從最大字級一眼抓出議題關鍵字；到次大字級重點式釐清觀念；亦可細讀小字、深度理解當代必知的議題內涵
AI 在現代生活中扮演著要角，但也跟許多科技一樣，
為人類社會帶來了衝擊；而「人工智慧是否會取代人類」向來是受熱議的問題。
作者明確點出本書的核心意旨，要釐清：
未來社會將是人機對抗（human vs. AI）或人機共生（human + AI）？
依循著「洋蔥式閱讀！」小系列的論述特色，本書從明確問題意識出發，
先講述AI的發展、介紹幾種人工智慧重要的技術應用，
以及至今AI造成哪些社會問題，進而討論AI可能為人類未來帶來什麼改變與影響？
而AI又該如何修正、演變才好？
●AI目前已頻繁用在幾個知名的應用場域：
．如網飛、亞馬遜、臉書等平台上的推薦系統
．語音辨識人工智慧助理──Siri、Alexa、Google Assistant等
．自駕車（如特斯拉、Waymo、優步）、自駕卡車（舊金山的Embark已著手測試、研發）
●然而當前AI技術並非完全沒有問題：
．例如無法辨識個別資料與結果之間的因果邏輯
．訓練資料出錯，導致對特定人種的歧視；人工智慧也幾乎不必當責
．社會不夠信任AI，研發者也難以驗證AI運作是否保證可靠（因是交由機器學習，而非既定程式碼）
．臉部辨識搭配AI，可能侵犯隱私
．AI最大難題，終究是該如何將「道德判斷」放進對AI的訓練中
作者認為AI確實會減少很多工作機會，但同時可能為人類社會帶來首次的自由，
我們或將迎來無須工作的時代。這些科技最終雖會導向「全知人工智慧」到來，
但或許亦毋須擔憂人工智慧會反過來毀滅人類──只要沒有人類決定這麼設計它。
眼前的當務之急，應是思考、設定人工智慧的發展框架與方向；
更重要的是──人類該怎麼樣與此科技共榮、共存。
作者簡介
馬修．泰勒Matthew Taylor
目前擔任英國皇家文藝學會（RSA）執行長；身分有作家、發言人、廣播員。泰勒也常針對政治、政策與公共行政改革等議題撰寫文章。過去曾在英國最主要的智庫之一：公共政策研究中心擔任執行長以及秘書長。（「洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列」均由馬修．泰勒與各書作者共同執筆寫作。）
相關著作：《洋蔥式閱讀！當代關鍵議題系列：票票等值合理嗎？民主選舉造就了社會對話還是內耗？參與公民社會必讀的民主基礎知識》
范雪萊Shelly Fan
畢業於英屬哥倫比亞大學（University of British Columbia）神經科學系，現為加州大學神經科學家。在研究生物腦的時候，開始對人工智慧與生物技術感到好奇。
余韋達
清大外語系畢，曾任職於科技業、出版業與媒體業。徹底的科技樂觀主義者。
目次
▌人工智慧的發展
▌現今人工智慧能做到什麼
▌現今人工智慧的限制與問題
▌人工智慧的未來
▌結論
書摘/試閱
一種擔憂就是俗語說「實現三個願望的精靈」的情形──人類無意中向AI請求達成某個目標，最終卻導致人類滅亡。然而，正如AI專家佩德羅．多明尼哥與認知心理學家史帝芬．品克（Steven Pinker，1954–）所指出，這種論點之所以荒謬，是因為它預設人類會自願將某種意念寫進AI程式中，然後在未經驗證可否正常運作之前，就給予AI控制權。雖然通用型AI可能會需要超乎預期的時間去解決困難的問題（或根本無法解決），但是最佳解方絕對是在部署演算法之前先做好有效的檢查。
除非人類有意識將「需求」或「意志」的概念寫入AI演算法中，否則即使是超智慧AI系統也會為我們工作。或者更理想的是，讓AI與我們並肩合作。
2017年，一份關於人工智慧對未來就業市場的影響報告中，顧問公司麥肯錫預測我們將迎來整體生產力的大幅成長，然而那必須是人類與機器並肩工作、共創親密合作關係的新時代。如今，包含IBM和微軟在內的公司都在尋求方法，要讓人類與AI能和諧地以高效率合作。微軟認為，AI公司應想辦法補足人類智能力有未逮之處，而非試圖複製出人類的智慧。例如，通用型AI若能扮演個人助理的角色，就可幫助我們克服忘性或易分心的傾向。比起取代人類所扮演的角色，AI倒是能讓我們卸下一些低層級的腦力任務，一如我們現在將記憶的任務外包給智慧型手機那樣。我們應該努力創造出「AI+人類」，而非「 AI取代人類」的未來。在那樣的未來，工作者會與科技相輔相成，也更加有效率。
即使是寫作這種講求創造力的事情，現在也能將初始工作交給AI系統來完成。法律文件生成器ROSS可編寫出清晰的備忘，再讓律師進一步修潤。此系統能省去律師整整四天、用在梳理上千頁判例法的時間，而人類律師也得以在每個案件中展現他們的思維力，產出更深入的論述，並寫就更理想的文字。最近，Google的數位新聞計畫（Digital News Initiative）資助名為RADAR的自動新聞寫作系統。此系統能從公開資料庫中讀取資料來尋找新聞。這一款機器人並不會取代深度報導，但以地方新聞的產量來說，新聞寫作系統的工作效率是人工報導速度所難以企及的。
這些例子說明了，關於自動化真正的故事並不是人類失去了什麼，而是從中得到了什麼：我們生活在有AI增強生產力的時代，隨著智慧型機器日趨繁複，人類與這些機器的互動也會更加複雜化，甚至會以目前無法想像的方式持續發展。若要跟上時代的腳步，關鍵是要釐清機器可以取代工作的哪些部分、人力能又在哪些方面創造價值。
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