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。

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...

▌前言
▌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

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▌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