2007年图灵奖得主约瑟夫·希发基思8月21日在《中国日报》撰文称，人类希望人工智能可以开辟科学研究的新边疆，为全球性挑战寻找解决方案，并创造一个让人类创造力得到充分释放的未来。然而，现实却与这些愿景相去甚远。
文章表示，当前人工智能的快速应用并没有真正以人类福祉为导向。“快速行动，打破常规”之类的口号背后是一种技术决定论，贬低了人类的能动性和自主判断。
这种思维的核心，是机器很快就会在所有认知领域超越人类，从而使人类的专业知识变得毫无用处。
然而现在只是人工智能发展的早期阶段。今天的人工智能系统能够模拟某些人类认知功能，但它们并不真正理解事物，也不能进行可靠的推理，更无法稳定地取代人类判断。
当前的人工智能所做的是匹配模式，而不是思考。
文章认为，世界需要专业化、透明的人工智能系统，用来增强人类在医疗、工程、科学研究和企业管理等领域的专业能力。
这需要各国加大对可解释性、可靠性和领域专业知识的投入，而不是一味追求更大的模型和更多的数据。
然而，本应在这一进程中发挥引领作用的学术研究，却被边缘化了。大学实验室很难与少数科技公司的私人研究机构竞争，往往只能跟在后面追赶。当研究力量集中于少数私营实验室时，研究重点也会从理解科学规律转向开发专有功能。这正在扭曲整个领域的发展方向。
世界必须重振大学科研，让研究更多由求知欲、透明度和同行评议驱动。只有这样的科研体系，才最有能力破解人工智能可解释性和人机信任等关键难题。
文章指出，推动改变的条件正在逐渐形成。公众对缺乏问责机制的人工智能愈发不信任。人们已经多次看到各种技术概念被包装成所谓的重大突破。每一次广受关注的炒作，都会进一步消耗公众对人工智能的信任。
与此同时，“不断扩大模型规模”这一路径的技术局限正变得愈发明显。巨额投资与一个仍然难以产生足够回报的市场之间，正形成越来越大的落差。
文章强调，人类之所以能够从一次次技术革命中获益，关键就在于能够在风险与收益之间找到平衡。但每一次技术革命最终都受到监管、公共讨论和伦理反思的塑造。人工智能也不应例外。
最初的狂热应该让位于更加理性的思考。
世界应该让人工智能增强人类的智慧，而不是取代人类。
这需要各国政府为协作式人工智能提供公共资金支持，在教育体系中加强人机交互设计课程，并建立相应的监管框架。在医疗、刑事司法以及关键基础设施管理等敏感领域部署人工智能之前，必须确保其决策过程具有足够的可解释性。
（英文原文刊发于中国日报《智享汇》栏目：
https://www.chinadaily.com.cn/a/202608/21/WS6a87ae92a3106bc57421cb4d.html)
编辑：李薇 张曦 朱萍
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