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6月14日，一段形似波士頓動力機器人Atlas反擊人類的視頻在網絡熱傳，制作這款視頻的團隊Corridor Digital，是一家位于洛杉磯的美國制作工作室。自2010年以來，一直以制作與流行文化相關的病毒在線短片視頻而聞名。

Corridor Digital由九名全職員工組成，包括創始人Sam Gorski和Niko Pueringer。他們的頻道擁有超過500萬訂戶，并多次獲得Streamys獎，包括2017年的“視覺和特效獎”。

那段視頻很好的抓住了今日人類社會與機器人未來關系的敏感心理，包含的要素包括機器人的前沿進展，虐待或霸凌機器人的問題，機器人覺醒與反抗的問題等等，有網友評論道“這個視頻也許在未來會被機器人當做人類殘酷對待機器人的證據“。

關于機器人是不是一種生命，應不應該得到尊重，未來會不會產生意識從而對人類產生反抗情緒從而帶來威脅，一直在科學和哲學界有巨大的爭議。我們或許可以從另外一個角度看待為什么人類會同情機器人的問題。

如果我們把一把榔頭設計為人的形象，當每次”人”的頭作為榔頭的打擊部打擊釘子，旁觀者會不會也產生同情心里，如果在把手上安裝一個小音箱，每次打擊時，會發出痛苦的聲音，這種同情感會不會加強。由此推廣的機器人，人們是不是也是因為移情的作用，對一種特殊的工具產生的同情感？

對于機器人和人工智能的恐懼來源與西方的文學，電影和藝術中，最近幾年在一些著名的企業家和投資人的推動下，也不斷深入影響了社會大眾，代表性觀點為谷歌技術總監雷·《奇點臨近》作者庫茲韋爾(Ray Kurzweil)預言人工智能將超過人類智慧。日本投資家孫正義認為未來20年，人工之智能的智商將超過1萬，而人類還只有200或300以內。

對于這些人工智能威脅論，Facebook人工智能實驗室主任Yann LeCun，百度首席科學家，斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授吳恩達，中國科學院自動化所教授，人工智能領域專家王飛躍等也在不同場合提出了反對意見。

從科技的發展史看，每一次技術革命帶來的科技成果都會引發陣痛，譬如大工業時代的機器讓很多手工業主失業，電視的誕生讓廣播從業者受到影響。人工智能的發展無疑對很多從事重復性勞動的工種產生影響。例如工廠的工人，汽車司機， 甚至包括從事教育的部分老師。

但我們往往忘記，人類最強的智慧能力不是記憶和計算，而是創新，創造和發現規律。 人類把枯燥的記憶和計算扔給互聯網和人工智能，集中精力在發現更多大自然的規律，創造更多改造世界的工具，觀察來自各方面的威脅，提出解決方案保證人類安全。

人工智能其實是在解放人類核心優勢，幫助人類向更高方向進化的助手。 產生人工智能威脅論的原因很多，大概有一下幾點原因： 

1、對人工智能的技術和原理不夠清晰，做誤解延伸，產生恐慌，例如人工智能智力水平在單調遞增，但也許是指數曲線，也許是無限逼近某一水平線，人工智能威脅論者容易選擇指數遞增，于是得出結論認為在某個時間點將超越人類智慧，但人工智能科學家往往認同人工智能智慧無限逼近人類智慧,如下圖所示：

2、對人類的種種丑惡現象不滿，喪失對人類未來的希望，希望人類滅絕，他們對所有能夠滅絕人類的理論或預測都會感興趣并進行傳播，例如三體中描繪的降臨派等。

3、通過對人工智能威脅人類生存的炒作，獲得名望或利益甚至是快感， Facebook人工智能實驗室主任 Yann LeCun，卡內基梅隆大學計算機學院教授王威廉最近都對這種現象進行了嚴厲的批評。

4、還有一個深成次原因，達爾文進化論認為進化無目標，無方向，因此人類存在和進化的意義不明，導致人工智能對人類進化的意義也就容易出現分歧。

歷史上，我們一路在恐懼中走來，恐懼過日食，月食.新技術革命后，我們的恐懼更為頻繁，害怕過機器，恐懼過機器控制人類，害怕過火車，認為會破壞龍脈，害怕過電視，擔心永遠沉迷于節目中，害怕過千年蟲，會導致社會大混亂.現在開始恐懼人工智能。擔心人類變為奴隸，甚至木偶，這恐懼依然是歷史上種種恐懼的延續。

人類真正無法抗衡的還是來自大自然的威脅，例如2012電影中表現的大地震，太陽的不知名原因暴漲，巨型行星突然襲擊，人類能做的只能加快進化，用科技抗衡。

人類發展的科技像雙節棍一樣是工具，用的好，可以健身防敵，用不好才會自殘傷身。至于說這雙節棍或者人工智能控制人類，威脅人類，依然是千年來人類恐懼的沿承。

在討論人類對機器人和人工智能產生同情和恐懼的原因后，我們不禁要問，如果機器人是一種特殊的工具，那么我們是否就可以對這個人形設備做出虐待和霸凌的行為呢？

答案是否定的，本質上說，禁止對機器人做出虐待動作不是為了保護機器人的權利，因為它依然是無生命的工具，而是為了照顧人類自身的感受，為了防止這種行為對人類的未成年人產生負面的示范效應。就像那個會發出痛苦聲音的榔頭，即使我們知道它的運行原理，但創造出這種工具并在大眾面前示范，由此產生的影響，這才是我們應該思考的事情。

作者：劉鋒

文章來源：人工智能學家

IEEE Spectrum

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