大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于Tay的人工智能，tay人工智能说了什么这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

本文目录

1. 人工智能是不是恶魔？
2. 人工智能出现了，人们该如何提升自己？
3. 人工智能在未来可能会面临怎样的伦理问题？
4. 智能时代的到来，我们可以完全信任人工智能吗？

人工智能是不是恶魔？

一面恶魔，另一面天使。

但无论是恶魔，还是天使。一旦潘多拉的盒子打开，谁也没办法把ta收回去。

首先，万物互联的结果是所有企业本身，上下游供应链和客户资源全部曝光在人工智能面前，这些“数据+人工智能”使人工智能的拥有者可以像神一样决定某一企业的生死。这种远期关系就如同天猫上的卖家和天猫现在的关系。尽管大佬们都说自己不作恶，但谁来约束呢？zf！呵呵，怎么约束？你怎么查询腾讯怎么用你的数据？所以，万物互联的拥有者比单纯的人工智能更有作恶的资本。最大的作恶冲动，认为A企业不行（其实是看见A赚钱），投钱轻松干掉A企业，因为A企业和A企业产业链上的数据和客户资源都在万物互联平台手中。

其次，各个平台为了不落后，盲目进入无人区，铤而走险，给人工智能注入“有毒”基因。对待人工智能这种比原子弹更危险的事物，我们本应本着急事缓行的原则，先定规则：不怕慢，安全第一。但各自为战恰恰使我们选择了反面。

第三，共享股权的万物互联网络平台。可以极大降低所有领域的交易成本。并关掉人工智能进入商业领域的阀门。让人工智能远离智能机器。万物互联和轻度人工智能是天使面。

人工智能出现了，人们该如何提升自己？

20年前，我们没有想到互联网会占据我们生活的每个角落；但20年后，我们曾经赖以生存的职业渐渐淡出了视线，极可能会完全改变，或者完全消失。高科技的改革，我们的孩子未来所面临竞争和挑战，远比我们想象的要残酷。

这种单调重复的工作以后一定会被科技和人工智能代替。我们以后面对的压力将是越来越严峻的。这种能力取决于性格、心态、习惯、思维等“学”不到而只能“养”出来的素质！

我们的教育，到底要教会孩子什么，仅仅是为了传授知识，还是传递某种生活习惯和思维方式？我们应该如何让孩子适应这种改变，为遥远的未来

生活做好准备？

未来的世界是一个怎样的世界？

根据现在的科技改革来看，我们可以猜想：

l以后的社会可能会伴随时代的潮流而前进

l对于专业知识的要求将会更加全面

l更多的工作需要熟练使用数控机械和智能系统

l“人”的发展将获得世界更大的关注

l所要面对的问题将会越来越多的

苦力活将大大消除

人工智能的应用越来越广，目前的很多工作已经被机器所取代。我们在思考，20年后我们孩子成人后，还剩哪些工作可以做？可能有人认为，这些基本都是对体力劳动主导工作的替代，孩子长大后从事脑力活就可以。事实上，体力活在人工智能中所占的比例很小很小。

举个例子，假如要找工作，不是去人才市场，而是上赶集网。电子商务崛起的这几年，我们已经能感受到它对产业的改造：大部分店铺损失了许多老顾客，对应的工作岗位也大幅缩减了。还有，饭店扫码点餐的进入，节省了很多人力服务成本，由此就使工作岗位变少了。

大量的、非创造性的智力工作岗位将会被智能化替代，再到慢慢没有。这种改变没有任何的准备工作，这些岗位上的人如温水青蛙般，在不知不觉中已经被替代料。

高大上的职位也未能幸免

如果你还在怀疑，你应该了解以下的事例。

1文秘、分析师等信息分析类的职能：

以前信息类行业很受欢迎。因为他们能先行对大量的原始数据进行分类、归档和计算，替老板省了人力物力。

但现在，大量的软件在信息采集获取产生的时候，就对信息进行归类分析判断，分析结果也会自动生成，对需求者来说特别便利。

关注十分科学~一同关注孩子的未来~

随着信息化在各个行业的不断深入，对于信息类的行业渐渐变少。英国就业委员会的报告指出，2010~2020期间，这类型的工作岗位仅在英国就会减少38.7万个。

美国的信息类行业已经被大数据时代代替，个人装个APP就能获得精准优质的服务。

这种情况不是单纯存在于某一个行业，而是遍布各个行业。

对于传统媒体而言，是很难想象一个媒体公司是由大量技术人员和少量编辑构成的；写稿还得和作者协商，可是大数据时代不同，通过算法自动将最适合的内容推给读者。智能技术已经在慢慢取代人民的岗位。

2医生、律师等分析+操作类的职能

我们提倡“病向浅中医”，所以，医生一直是个非常吃香的职业。

可是由于医疗也走上信息化的道理，医生特别是西医医生，受到了很大的冲击。相比医生的记忆，机器更持久，更智能，再辅助检查因为信息系统“记忆力”更好，能“背”下各种疾病的对应症状，能结果，最终得出更为准确的结论。

不仅仅是问诊，就连手术，也已经有了机器人辅助医生完成精准手术的案例。

有很多事例都在慢慢证明这一点。目前还是机器人辅助医生，但未来会不会变成医生辅助人工智能系统就不可而知了。因为目前很多方面已经是机器人为主要干将。

3传统律师

律师也不例外。目前已经有许多案件通过程序来完成；统计模型可以预测法院判决结果，对美国最高法院的审判结果预测，已经高达71%的准确率。初中级律师的大量工作，以后也不再需要人完成了。

所以，这些看不见的替代，已经在不知不觉间，重构我们的

社会分工：操作类型的工作最容易被替代，其次就是对信息分类探索型的工作。

但是，我们的教育体制反应远跟不上社会发展的速度。

我们在学校学的语数英、面对的各项考试，包括现在大学的课程体系，都是基于工业社会人才需求建立起来的：他们普遍被塑造为一种行业的专门性人才。

尤其我们的孩子，在小学、中学阶段将面临大量的考试，面对的考试都是固定形式：通过死记硬背应付考试，学习方式完全像个机器：输入各种信息，根据这些信息的规律，分类检索，模糊匹配，去解答问题。

这样的培养方法，就是直接培养和计算机竞争工作的人才。

可是人类怎么和计算机做比较，不管是查找能力，记忆能力，存储能力，二者都无法比较。而且更要命的是，人工智能比我们获得新知识的速度还要快。他们能通过和人类的沟通，去记住和判别信息。

iPhone推出的siri，自上线后，就通过不断和人类的沟通快速吸收了解信息。

刚开始QQ小冰的答案都是预设的，现在已经可以自己应对人类的问题了。以及tay，短时间里就可以学习到新的词汇，弊端就是不会辨明是非。

人类对这些技术的研发还在巨量投入，而且这些技术是“指数级”发展的，就是说以后科技进步会越来越快。假如现在的儿童还是整天为应试教育学习，20年后要想找工作真的是难上加难？

重复型工作被取代；简单工作被取代，剩下为数不多的适应这种教育体系的工作机会，可能会在以后越来越抢手。

当20年后，我们的孩子在这条教育路上走出来的时候，发现自己学会的东西基本无用，因此他们只好选择竞争压力小的。

还有一点，长久的固定形式的学习使孩子形成了惯性思维。那我们的孩子，将面临一种怎样残酷的现实啊。

说了半天危机，那我们具体该怎么做呢？

面对未来，孩子都需要具备哪些能力？

著名未来学家丹尼尔·平克是这么说的：

1，要有创造力

在创造一件物品时，我们还需要考虑到它的美观性|对于一件待做的东西，我们除了把它做完，更应该把它做好。这是未来能够产生更多价值，让孩子在社会中受到欢迎的一种能力。

2，讲故事的能力

在观点爆炸的时代，每个人的思维各不相同，我们的孩子应当具备基本的交流的能力，才能与他人更好地建立连接。

3，资源整合的能力

未来社会，孩子不仅仅要有自己独特、擅长的专业能力，同时，还要有纵观大趋势、对资源进行有效整合的能力，如此方能体现自己人生的价值。

4，相处的能力

不管是现在，还是未来，和别人相处投机都很有必要，这种共情是孩子更好地融入社会和团体不可缺少的能力。

5，娱乐和游戏的能力

不要小看娱乐在社会中的作用。在工作和生活中，具备娱乐和游戏的能力，能让孩子更好地引领生活、融入团体，跟随潮流，也更具备创造和实现的可能。

6，追求价值的能力

只有在追求价值的能力上有所保持，方能对自己的生活充满希望和力量，让自己对所做的事情都感觉有意义，有价值，通过它来给自己的生活增加快乐。

家长和学校再给孩子增加学识时，也有注意孩子人格的养成，孩子长大以后会更加幸福快乐，实现人生的圆满。

人工智能在未来可能会面临怎样的伦理问题？

人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处将是巨大的。但是，为了让AI真正有益于人类社会，我们也不能忽视AI背后的伦理问题。

第一个是算法歧视。可能人们会说，算法是一种数学表达，是很客观的，不像人类那样有各种偏见、情绪，容易受外部因素影响，怎么会产生歧视呢？之前的一些研究表明，法官在饿着肚子的时候，倾向于对犯罪人比较严厉，判刑也比较重，所以人们常说，正义取决于法官有没有吃早餐。算法也正在带来类似的歧视问题。比如，一些图像识别软件之前还将黑人错误地标记为“黑猩猩”或者“猿猴”。此外，2016年3月，微软公司在美国的Twitter上上线的聊天机器人Tay在与网民互动过程中，成为了一个集性别歧视、种族歧视等于一身的“不良少女”。随着算法决策越来越多，类似的歧视也会越来越多。而且，算法歧视会带来危害。一方面，如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关切人身利益的场合，一旦产生歧视，必然危害个人权益。另一方面，深度学习是一个典型的“黑箱”算法，连设计者可能都不知道算法如何决策，要在系统中发现有没有存在歧视和歧视根源，在技术上是比较困难的。

为什么算法并不客观，可能暗藏歧视？算法决策在很多时候其实就是一种预测，用过去的数据预测未来的趋势。算法模型和数据输入决定着预测的结果。因此，这两个要素也就成为算法歧视的主要来源。一方面，算法在本质上是“以数学方式或者计算机代码表达的意见”，包括其设计、目的、成功标准、数据使用等等都是设计者、开发者的主观选择，设计者和开发者可能将自己所怀抱的偏见嵌入算法系统。另一方面，数据的有效性、准确性，也会影响整个算法决策和预测的准确性。比如，数据是社会现实的反映，训练数据本身可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的AI系统自然也会带上歧视的影子；再比如，数据可能是不正确、不完整或者过时的，带来所谓的“垃圾进，垃圾出”的现象；更进一步，如果一个AI系统依赖多数学习，自然不能兼容少数族裔的利益。此外，算法歧视可能是具有自我学习和适应能力的算法在交互过程中习得的，AI系统在与现实世界交互过程中，可能没法区别什么是歧视，什么不是歧视。

更进一步，算法倾向于将歧视固化或者放大，使歧视自我长存于整个算法里面。算法决策是在用过去预测未来，而过去的歧视可能会在算法中得到巩固并在未来得到加强，因为错误的输入形成的错误输出作为反馈，进一步加深了错误。最终，算法决策不仅仅会将过去的歧视做法代码化，而且会创造自己的现实，形成一个“自我实现的歧视性反馈循环”。包括预测性警务、犯罪风险评估、信用评估等都存在类似问题。归根到底，算法决策其实缺乏对未来的想象力，而人类社会的进步需要这样的想象力。

第二个是隐私忧虑。很多AI系统，包括深度学习，都是大数据学习，需要大量的数据来训练学习算法。数据已经成了AI时代的“新石油”。这带来新的隐私忧虑。一方面，如果在深度学习过程中使用大量的敏感数据，这些数据可能会在后续被披露出去，对个人的隐私会产生影响。所以国外的AI研究人员已经在提倡如何在深度学习过程中保护个人隐私。另一方面，考虑到各种服务之间大量交易数据，数据流动不断频繁，数据成为新的流通物，可能削弱个人对其个人数据的控制和管理。当然，现在已经有一些可以利用的工具来在AI时代加强隐私保护，诸如经规划的隐私、默认的隐私、个人数据管理工具、匿名化、假名化、差别化隐私、决策矩阵等等都是在不断发展和完善的一些标准，值得在深度学习和AI产品设计中提倡。

第三个是责任与安全。AI安全始终是人们关注的一个重点，美国、英国、欧盟等都在着力推进对自动驾驶汽车、智能机器人的安全监管。此外，安全往往与责任相伴。如果自动驾驶汽车、智能机器人造成人身、财产损害，谁来承担责任？如果按照现有的法律责任规则，因为系统是自主性很强的，它的开发者是难以预测的，包括黑箱的存在，很难解释事故的原因，未来可能会产生责任鸿沟

第四个是机器人权利，即如何界定AI的人道主义待遇。随着自主智能机器人越来越强大，那么它们在人类社会到底应该扮演什么样的角色呢？自主智能机器人到底在法律上是什么？自然人？法人？动物？物？我们可以虐待、折磨或者杀死机器人吗？欧盟已经在考虑要不要赋予智能机器人“电子人”的法律人格，具有权利义务并对其行为负责。这个问题未来值得更多探讨。此外，越来越多的教育类、护理类、服务类的机器人在看护孩子、老人和病人，这些交互会对人的行为产生什么样的影响，需要得到进一步研究。

智能时代的到来，我们可以完全信任人工智能吗？

你看古往今来那么多案例，给人一个启示，对待新事物还是积极接受是最好的。因为个人的力量也阻挡不了。

根据我们国家现在的智能发展，人工智能应该还需要一段时间，技术上和人的思想接受度上都是。现阶段达不到完全的信任，以人力辅助人工智能的情况更多，然后人工智能逐步取代人力。担心失业挺没必要的，新的工种会不断涌现。

关于Tay的人工智能到此分享完毕，希望能帮助到您。