3、人工智能捷径：机遇与挑战并存

人工智能捷径：机遇与挑战并存

1. 新媒介与人工智能的共生

数据驱动的人工智能的出现与统一的数据基础设施的兴起紧密相连。这个基础设施比万维网更庞大，为了方便，我们有时将其简称为广义的网络。它是各种元素快速融合并引入新元素的结果，涵盖计算机和电话网络、个人电脑、手机、ATM 网络，以及从海底电缆到个性化推荐软件等支撑其运行的软硬件各层。对这一基础设施的理解还应包括文化层面的因素，如规范其各部分的法律体系、商业模式和社会认可度。

以在亚马逊买书为例，我们可能接受了其推荐软件的个性化建议，然后完成在线支付，此时另一边会有机器人和人工协作从仓库发货。在实现这样的服务之前，国际税收法规、劳动法、出版法、电信和银行业等所有这些组成部分都必须就位。

这种全球基础设施的快速融合为自主软件代理创造了繁荣的生态系统。在这个环境中，它们能够获取学习和改进所需的数据、必要的计算和物理基础设施，以及实现可行商业模式的条件。正是在广义网络的背景下，智能代理首次走出实验室，进入现实世界，在社会中找到立足之地并成为我们日常生活的一部分。

如今的智能代理与我们最初的想象大相径庭。它们的行为由从海量野生数据中发现的统计信号驱动（它们对这些数据有着持续的渴望），并且巧妙地将人类纳入其功能的关键部分，通过人类的活动为数据提供隐式信号注释。例如，亚马逊（或 Facebook 或垃圾邮件过滤器）中的推荐代理不仅包含统计算法和大量的过往交易数据库，还包括未发生的交易信息，如用户未选择的推荐商品、一天中的时间等上下文信息。它确实依赖人类行为样本来学习我们希望它做的事情（如垃圾邮件过滤）或促使我们去做的事情（如购物推荐）。而揭示偏好和揭示弱点往往难以区分，代理本身也无法分辨两者。

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