人工智能将带来怎样的社会影响？
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着人工智能（AI）技术的发展及其在经济领域、商业模式、产业链方面的应用，以及在政府部门、教育、科技等各个领域的落地应用，越来越多的人开始关注到人工智能对人类社会的影响。但是，如何让人工智能真正影响人类社会，尤其是如何保护人类最基本的权益，成为一个有力而必要的方向呢？本文试图从多个维度阐述人工智能正在塑造的现代社会结构，以及当前还存在哪些突出的问题。其中，主要探讨的是通过机器学习技术提升人类健康、教育质量、社会福利水平等方面所带来的重大变化。
2.概念与术语
2.1 现代社会结构
在进入正题之前，先简单介绍一下现代社会结构的一些重要组成部分。
1.家庭：是现代社会生活不可或缺的一环。每个家庭都是由父母、兄弟姊妹、子女共同组成，承担着“生”和“老”双重角色。父母对子女的教育培训，兄弟姊妹间的相互关爱照顾，均是一件值得骄傲的事情。因此，建立起美好的家庭环境，可以极大地促进人的幸福感和幸福指数。
2.经济：传统上，社会分工十分明确，农业占主导，经济活动多以副业形式出现。随着物价的不断攀高，人们发现自己需要一种新的生活方式，于是找到了金融、制造、互联网等新兴行业。人们的生活也由过去的以工作为中心转变为以消费为中心，并且越来越多的消费行为受到了保护。如此，带动了社会的繁荣富裕。
3.政府：政府的功能主要是维护国家稳定、提供公共物品、解决社会问题。如今，政府已成为民众日常生活不可或缺的一部分。首先，政府要保障公民的基本权益，包括生命权、自由权、财产权。其次，政府在促进经济发展、保障公民权益方面扮演了越来越重要的角色。
4.教育：人类普遍接受高等教育，并形成了独特的视野。他们能够逐渐形成独立的思维能力，最终取得成功。目前，人类的教育已经进入了一个全球化时代，各种不同的国家、宗教、文化都涌现出来。这也促使了全球范围内的教育标准不断升级。
除了这些基本元素之外，现代社会还包括很多复杂的层级关系，如家族、社群、组织等。但大体上可以认为，它们在一定程度上构成了人类生活的各种规则、制度和规范。
2.2 AI时代的社会影响
近年来，人工智能技术得到了飞速发展。有研究者将人工智能引入不同领域，比如医疗、金融、图像识别、语言理解、自动驾驶、智能硬件等，引发了一系列的社会争论。这些争论的焦点不仅仅局限于人工智能的潜在作用，更重要的是人工智能如何影响人的社会角色、工作状态、价值观、社交网络等方面。
2.2.1 医疗
医疗领域的应用已经出现了许多的变化，例如AI算法在诊断时可能帮助病人缩短治疗时间、采用穿戴式监测系统可降低传染风险、建立基于患者信息的临终风险评估等。同时，由于医疗领域涉及高度敏感的个人隐私数据，因此科技公司可能会被迫对用户的数据进行匿名化处理。
虽然人工智能在医疗领域的应用已经走向成熟，但它的潜在危害仍然值得警惕。首先，通过部署算法来预测患者的健康状况，可能导致隐私泄露。其次，人工智能模型训练过程中的数据不透明性可能给机构蒙上阴影，削弱其监管力度。第三，人工智能模型的泛化能力较弱，容易受到数据分布变化的影响。最后，人工智能模型在不同场景下的效果可能会差距很大，在某些情况下甚至会产生严重后果。
2.2.2 金融
金融领域的变化也在不断加剧。最近几年，人工智能技术开始应用于银行、证券、基金、投资平台等金融领域，希望用机器学习技术提升客户服务、风险控制、盈利能力。2017 年，Bloomberg 对全球 100 个银行开放了人工智能交易接口，向投资者和企业释放强大的信心，并吸引了更多的创业者加入。
不过，人工智能在金融领域的应用也有不少限制。首先，法律禁止或不支持 AI 模型，这些模型可能泄露用户隐私，或通过伪装身份进行操纵。另外，一些模型的准确率并非百分百可靠，可能会发生误判。最后，许多模型只能在特定的行业或领域适用，对其他领域的影响不容忽视。
2.2.3 图像识别
图像识别领域也是近年来热门的话题。2019 年，谷歌宣布完成人脸检测，并开源了项目代码。这是因为随着深度学习技术的广泛应用，图像识别领域的技术革命正在席卷这个行业。这种革命也意味着人工智能模型的泛化能力有望得到提升，使得模型具备更强的鲁棒性和适应性。
但是，图像识别领域的另一个潜在威胁则是隐私问题。人们的生活中有太多的图片需要保护隐私，而利用人工智能技术分析图片可能导致隐私泄露。另外，一些模型训练数据不足，可能会对模型的准确性造成负面影响。
2.2.4 语言理解
语言理解方面，人工智能的发展也得到了很大关注。例如，苹果公司推出 Siri 智能助手之后，出现了一场语言理解与自然语言生成的赛跑。2017 年底，微软亚洲研究院、Google Brain 和 IBM Research 联合举办的 CLAMS 框架竞赛使参与者可以对话、回答问题，获得比传统方法更优秀的结果。此外，IBM 的 Watson、Apple 的 Siri、Facebook 的 Chatbot 等产品均开始布局在人工智能领域。
但这种进步也不可避免地带来了一些挑战。首先，语言理解和自然语言生成是两个不同的任务，而且存在不同的方式进行处理。尽管语言生成技术也在飞速发展，但其处理速度较慢、效果不佳。第二，依靠外部知识库构建模型，可能会导致人工智能模型的冷启动问题。第三，许多语言理解任务要求模型能够同时理解文本和声音，这对开发者来说并不是一件容易的事情。
2.2.5 自动驾驶
自动驾驶技术已经进入实验阶段，并得到了迅猛发展。汽车行业的发展速度正在跟上人工智能的步伐，当下，自动驾驶已经被认为是可以实现的。但是，如何让自动驾驶真正落地，并对人类产生积极影响，还有待观察。
2.2.6 智能硬件
智能硬件领域也在蓬勃发展。在这方面，有许多研究人员正在关注实体物理系统的发展。例如，借助芯片阵列、机器学习和语音识别等技术，可以实现人们对复杂且智能的设备表达出更强烈的需求。此外，物联网技术的推进，也使得智能硬件市场蓬勃起来。
但当前，由于商业模式、品牌背书等原因，智能硬件市场并非人类所能掌控。未来，如何让智能硬件真正受到欢迎、赢得市场青睐，还有待观察。
3.核心算法原理
人工智能领域有很多热门的算法，比如深度学习算法、强化学习算法、遗传算法、集成学习算法等。下面，就以深度学习算法为例，来阐述其原理。
3.1 深度学习原理
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，是指多层神经网络（Neural Network），它可以模拟人类大脑的神经元网络结构，并根据输入的数据，自动更新内部参数，最终达到学习的目的。
3.1.1 神经元网络
现代人工神经元的基本构造包括三种神经元：输入神经元、输出神经元、隐藏神经元。输入神经元接收外部信号，输出神经元产生反馈信号；中间隐藏神经元按照神经元的计算规则，对信号进行加权、偏置、激活等运算，最终传递给下一层神经元。
随着神经网络的深入，越来越多的神经元连接在一起，这种连接方式类似一个电路，即称为“多层神经网络”。每层之间的神经元之间需要进行复杂的通信和协调，才能实现更复杂的任务。
3.1.2 BP算法
BP（Backpropagation）算法是深度学习中常用的优化算法。BP算法的基本思想是利用梯度下降的方法，不断调整权值，使得误差最小化。
假设输入是x，期望输出是y，BP算法中需要确定权值w，也就是神经网络的输入到输出的映射关系。每次调整权值的过程称为一次迭代（Iteration）。初始时，权值w随机设置，随着迭代的进行，通过不断调整权值，使得误差最小化，直到误差收敛或不再变化。
如图所示，BP算法的目标是寻找权值w，使得输出y与期望输出y之间的差距最小。误差的定义为两者之间的距离，用MSE（Mean Squared Error）函数表示：
MSE = (y - y')^2 / N
其中y'为模型的输出值，N为样本数量。目标是使得MSE最小，即找到最佳的权值w。
在BP算法中，误差计算是通过损失函数L来实现的，损失函数用来衡量模型的好坏。以均方差损失函数作为例子，对于某个样本，其预测输出值y'和真实输出值y之间的差距，用L(y',y)，L取决于y'和y的差距大小，L(y',y)的值越小，说明预测结果越准确。
那么，BP算法的具体做法就是求解损失函数L的极值点w*，即找到最佳的权值w。求解的方法一般有两种，一是随机梯度下降，二是批量梯度下降。随机梯度下降在每次迭代时，只使用一部分训练数据，从而加快训练速度；批量梯度下降则是在所有训练数据上进行梯度下降，这么做可以减少噪声的干扰。
为了保证找到全局最优解，训练时往往采用交叉熵损失函数。交叉熵是一种常见的分类问题的损失函数，在BP算法中，先计算交叉熵，然后求导得到w*，即最佳权值。如此，BP算法便可以完成对神经网络的参数学习，最终使得模型可以正确预测输入的输出。
4.具体操作步骤以及数学公式讲解
4.1 图像分类
图像分类是指通过计算机视觉技术，根据图像的像素、颜色等特征进行图像的自动分类。在深度学习过程中，图像分类可以通过神经网络的方式进行实现。
图像分类模型通常由以下几个步骤组成：
- 数据准备：收集和标注训练集和测试集的数据；
- 模型设计：定义卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）或者循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN），选择相应的超参数；
- 模型训练：利用训练集对模型进行训练，模型根据损失函数优化参数；
- 模型评估：利用测试集验证模型的性能；
- 模型推理：使用训练好的模型对新的图像进行分类。
4.1.1 构建数据集
首先需要构建数据集。通常，用于图像分类的数据集一般分为两种：
- 整张图作为输入：这种数据集要求所有的图像大小相同，只有一个标签。比如猫狗分类。这种数据集通常比较简单，可以利用keras的ImageDataGenerator工具生成图像数据。
- 分割图作为输入：这种数据集要求图像大小不固定，可以包含多个对象，每个对象对应一个标签。比如车辆分类，需要把图像切割成多个部分，每个部分对应的标签就是该部分对应的车辆类型。这种数据集通常难度较大，需要手动标注图像数据。
这里以构建“猫狗分类”的数据集为例，使用Keras的flow_from_directory工具读取目录下的文件并生成训练集和测试集。
import tensorflow as tf
train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)
test_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
training_set = train_datagen.flow_from_directory('training_set',
target_size=(64, 64),
batch_size=32,
class_mode='binary')
test_set = test_datagen.flow_from_directory('test_set',
target_size=(64, 64),
batch_size=32,
class_mode='binary')
代码解读4.1.2 创建模型
接下来，创建一个卷积神经网络模型，这里选用VGG16。
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(input_shape=[64, 64, 3], filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),
tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5),
tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid')
])
代码解读4.1.3 编译模型
然后，编译模型。这里，我们使用交叉熵损失函数、Adam优化器、精度评估指标。
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), metrics=['accuracy'])
代码解读4.1.4 训练模型
训练模型，设置epoch为10。
history = model.fit(training_set, validation_data=test_set, epochs=10)
代码解读4.1.5 保存模型
保存模型。
model.save("catdog_classification.h5")
代码解读4.2 对象检测
对象检测是指通过计算机视觉技术，识别和定位图像中多个目标的位置和类别。深度学习方法可以用于实现对象检测。
对象检测模型通常由以下几个步骤组成：
- 数据准备：收集和标注训练集和测试集的数据；
- 模型设计：定义卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），选择相应的超参数；
- 模型训练：利用训练集对模型进行训练，模型根据损失函数优化参数；
- 模型评估：利用测试集验证模型的性能；
- 模型推理：使用训练好的模型对新的图像进行目标检测。
4.2.1 构建数据集
首先需要构建数据集。构建目标检测的数据集一般分为三种：
- VOC数据集：主要针对图像分类任务，其中训练集包含80%的图像，测试集包含20%的图像。VOC数据集共有20个类别，每个类别对应四份PASCAL VOC数据，提供了300W+的标注数据。
- COCO数据集：来源于目标检测领域，是一个开源的数据集，共有80个类别，每个类别有大约2000个图像。
- Open Images数据集：一个由网友上传的图像数据集，里面包含超过250万张图像，来源于国际视觉共享计划Open Images。数据集的统计数据如下图所示。
20个类别共计有250万张图像。
4.2.2 创建模型
接下来，创建一个卷积神经网络模型，这里选用YOLOv3。
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(weights="imagenet", include_top=False, input_tensor=None, pooling=None, classes=20)
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(model.output)
x = tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(len(class_names), activation='softmax')(x)
final_model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=predictions)
代码解读4.2.3 编译模型
然后，编译模型。这里，我们使用交叉熵损失函数、Adam优化器、精度评估指标。
final_model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
代码解读4.2.4 训练模型
训练模型，设置epoch为10。
history = final_model.fit(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator)//batch_size, validation_data=validation_generator, validation_steps=len(validation_generator)//batch_size, epochs=epochs)
代码解读4.2.5 保存模型
保存模型。
final_model.save("object_detection.h5")
代码解读