壹
早在20年前，我们二人就已经在微软共事，虽然那时我们分处地球的两端。
那是在1998年，我们一个在中国，作为微软亚洲研究院的创始人成员，在北京的实验室里从早忙到晚；另一个则在5000英里之外的西雅图微软总部，负责领导国际法律及公司事务。
我们生活在远隔重洋的两块大陆上，文化背景更是天差地别。虽然我们同在微软工作，但每天走进办公室之前的日常工作，却是迥然不同。
那时在美国，人们会在睡前打开咖啡机的定时开关，这样第二天一起床，就能立刻享有一杯香浓的咖啡—这可以算是技术自动化给生活带来的了不起的小成就。
在享用咖啡的同时，美国人一般会看电视或看报纸来了解这个世界在你睡觉时都发生了什么大事。
对于很多人来说，一本日记手札简直就是生命线，它会提醒自己在即将开始的一天中要做的所有事：从一大早办公室里的晨会、电话会议的接入号码和密码，到下午预约门诊的地址，以至于设置定时录像录制节目等，这些七七八八一长列待办事项。
在出门上班之前，你可能已经打了一堆电话，比如叮嘱保姆该什么时间接送小孩，以及确认晚餐的安排等—即便对方没有接听也没关系，因为可以在自动答录机上留言。
同样是在20年前，对于大多数中国人来说，卧室里唯一的数字产品可能只有一台数字闹钟。人们习惯把事情写在台历上，例如在某一天约了什么人在哪儿见面，还有对方的电话号码。
送孩子出门上学之后，人们会顺便从街边的早点铺带回油条和豆浆，然后一边吃早点，一边从收音机里了解世界动态。
在1998年的北京，挤在拥挤的地铁和公交车上往返于市区内外的上班族们，常常会把脸埋在书报中抓紧时间阅读—而不像今天的“低头族”摆弄智能手机或电脑。
贰
时过境迁，今天人们每天早上的基本活动其实并没有发生太大的变化，但在科技进步的驱使下，我们从事这些活动的具体方式却已经是今非昔比。
如今，北京和西雅图的早晨仍旧有所不同，但它们之间的区别已经没有那么明显。发生在地球两端的情景大致如此：
在床头柜上充电的手机把你叫醒，并为你推送当天的头条新闻和朋友圈里的最新动态；你会拿起手机，查看昨天晚上收到的电子邮件；发条信息给你的好友，确定晚餐安排；然后更新一条日历通知你的保姆，告诉她孩子足球训练课的具体时间地点；最后，在出门之前，查看今天的路况信息。
今天，2018年，无论你在北京还是西雅图，都可以用智能手机点上一杯星巴克的双份脱脂拿铁，然后叫辆顺风车送你去上班。
仅仅是与20年前相比，我们今天司空见惯的很多东西都像是那时科幻小说的素材。
毫无疑问，短短20年的改变，已经是翻天覆地。
那么，20年后的早晨又会变成怎样一幅情景呢？
我们在微软勾画了这样一种可能：
在你进入梦乡之后，你的专属个人数字助理小娜（Cortana）会着手整理你的全部日程，通过协调调度你家中的各种智能设备，她可以在你即将结束一个完整的睡眠循环时将你轻轻唤醒，不但保证让你以最轻松愉快的状态醒来，同时还能留出足够的时间让你冲个淋浴，穿戴整齐，出门上路，并准时出席今天的第一个会议。
在你准备就绪之后，小娜会根据你的个人喜好和工作需要，为你阅读新闻、研究报告及社交媒体上的动态，通过梳理你的日历、会议安排、通信记录，以及正在做的项目和写下的文字，小娜能做到真正理解你的需求。
此外，小娜还会为你更新各种信息和安排，例如天气变化、即将开始的会议信息、会面对象的情况介绍，还能根据实时路况提醒你应该何时出门。
参考你一年前的指令，小娜会记得这天是你姐姐的生日，并帮你预订一束她最喜欢的百合花，在当天下午送到她府上。当然，小娜也会把送花的事告诉你，这样在姐姐表示感谢时，你不会不知所措。如果需要，小娜还会在你们都喜欢的餐厅里预订座位，当然是在你们双方的行程安排都合适的时候。
2038年，数字设备将帮助我们真正用好我们最宝贵的财产—时间。
20年后，不出家门就能参加工作会议，只要戴上HoloLens或类似设备，你就可以借助混合现实技术，在虚拟会议室里与同事和客户进行身临其境的交谈和互动。
即使语言不通也不用担心，你的演示和谈话都会被自动翻译成不同语言，每一位与会者都能通过耳机或电话听到他们母语的实时翻译。
小娜这样的数字助理会自动制作一份会议纪要，不但能根据会上进行的对话和决策，列出每位与会者接下来分配的任务，还能在与会者的日程表上自动添加相关工作的日程提醒。
2038年，在无人驾驶汽车送你去参加会议的途中，可以利用车载数字终端继续完善自己的演讲。
小娜将帮你从最新发表的文章和报告中提取研究成果与数据，将最新信息绘制成一目了然的图表，供你参阅。
根据你的指令，小娜可以自动回复常规电子邮件，或者将可由其他人员处理的邮件转发出去，在发送时，还会根据项目时间表，要求相关人员在一定时间内作出回复。
实际上，上述有些功能在今天已经实现，但20年后，所有这些功能都将变成每个人司空见惯的日常操作。
还有越来越多的智能设备帮你监控自己的健康状况。
如果发现了任何异常征兆，小娜就会帮你预约医生，她还会帮你长期记录和定期安排常规体检、疫苗接种和免疫测试。数字助理预约和安排就医时，会确保选择你最方便的时间。
结束工作后，无人驾驶汽车将带你回家，然后在家里通过远程连线接受医生的虚拟检查。各类移动设备为你测量血压、血氧，并将结果传送给医生，医生在通话过程中就能对这些数据进行分析和诊断。
通过比对超过TB级别的海量健康数据，人工智能可以协助医生对检查结果进行准确的分析和诊断，根据你个人的生理特征为你量身定制治疗方案。几个小时内，无人机将把药物送到家门前，由小娜来提醒你按时服药。
小娜会持续监控你的康复进展，如果病情未见改善，她会在征得你的同意后，为你预约复诊。
在自动化的未来，当你想要放松自我的时候，不必再去联系旅行社或上网预订机票和酒店，只要动动嘴说：“嗨，小娜，请为我制订一个两周的休假计划。”小娜会根据季节、预算、你的时间和兴趣，帮你量身打造一份行程，而你要做的就是决定目的地，然后动身上路。
叁
回首过去，20年间科技的进步，为我们工作和生活的方式带来了翻天覆地的巨变。
由云计算驱动的数字技术，让人类变得更具智慧，也让我们能够更高效地利用时间，更有效地提高生产力，并且更顺畅地相互交流。
而这，还仅仅是个开始。
不久的将来，许多枯燥的重复性劳动将由人工智能自动处理，让我们将宝贵的时间和精力用于更具建设性和创造性的工作。推而广之，人工智能将让人类有能力驾驭真正的海量数据，并帮助我们在诸如医疗、农业、教育、交通等领域取得突破性的进展。
事实上，今天我们已经看到，人工智能有能力帮助医生减少医疗事故、帮助农民增加收成、帮助教师因材施教、帮助科研人员为保护地球家园找到更好的解决方案。
与此同时，过去20年来的经验也告诫我们：数字技术的进步带来的不仅有便利的生活，还会引发许多复杂的问题，而科学技术对人类社会的潜在影响，总能引起人们最广泛的担忧。
随着互联网时代的到来，技术已经成为我们工作生活中不可或缺的一部分，今天我们在饭桌边讨论智能手机为什么能让人们终日魂不守舍，同时，人们也在公开探讨诸如网络安全、个人隐私和社交媒体被恐怖主义活动利用的隐忧。
这样的广泛关注不但促成了一系列全新的公共政策与法律法规的出台，也催生出全新的法律研究领域，并引发了人们对于计算机科学领域中伦理道德问题的思考。
随着人工智能的不断进化，以及全世界对于人工智能将要扮演社会角色的日渐关注，这样的讨论无疑将会持续下去。
放眼未来，我们既要保持开放的态度，也要保留质疑的精神，只有这样，我们才能成竹在胸地面对人工智能为我们带来的机遇与挑战。
透过过去20年间隐私保护条款不断完善的过程，我们或许可以窥见未来数年围绕人工智能将会出现的一些趋势和变化。
1998年，即使在美国也很难找到一位全职的“隐私律师”—在全球首批数字隐私法律中，最知名的《欧洲共同体数据保护指令》（European Community’s Data Protection Directive）是在1995年通过的，而这一领域的专业领导机构“隐私专业人员国际协会”（International Association of Privacy Professionals，IAPP）在2000年才成立。
如今，IAPP已经拥有来自全球83个国家的2万多名成员，每次举办会议都有近万名听众与会。IAPP成员讨论的议题内容非常广泛，既包括企业责任，也有与用户信息搜集、使用、保护相关的道德伦理问题。
与之同时，隐私律师也不会缺少案源，已有100多个国家和地区设立了数据保护机构，来负责隐私监管问题。20年前，隐私监管作为独立的法律分支学科几乎还不存在，现已一跃成为举足轻重的法律领域之一。
未来，涉及人工智能的议题、政策和法规会产生哪些变化？在计算机科学领域，对人工智能的种种疑虑，是否意味着计算机程序员和研究人员必须学习伦理学？
我们认为答案可能是肯定的。
那么，未来的程序员是否也要如同医生宣誓《希波克拉底誓言》一般遵从某种道德准则？
这层考虑不无道理。
我们要共同学习，并坚决履行我们的社会责任。最终的问题不是计算机能够做什么，而是计算机应当做什么。
那么，未来是不是会出现“人工智能法”这一全新的法律领域呢？
现在人工智能相关法律的发展就像数据隐私法在1998年面对的情况：部分现有法律可应用于人工智能领域，特别是侵权法和隐私法，与此同时，也将出现一些新的具体法规，如无人驾驶汽车相关法规。但人工智能法尚未成为独立的法律领域，现在我们去参加会议时，肯定不会有人自称是“人工智能律师”。
到2038年，情况几乎可以肯定会有所改变，那时，不仅会出现专门处理人工智能诉讼的人工智能律师，而且几乎所有律师，都将借助人工智能辅助执业。
真正的问题并非“人工智能法”是否会出现，而是在什么时间、以何种方式，才能最好地制定出这样的法律。
目前我们对此还没有答案，但是非常幸运的是，每天与我们一起工作的人们，已经提出了正确的问题。正如他们所言，只有在人工智能科技不断发展成熟之后，才能制定出有针对性的监管规则。
在那之前，我们首先需要形成一套统一的社会原则和价值观，用以管理人工智能的发展和应用，在此基础上，我们要按照这些社会原则和价值观开发出最佳实践经验。在这之后才是政府出面的更好时机，由政府参照之前的实践经验，来制定法律和监管条例，要求每个人都按章行事。
完成这些工作需要假以时日，也许要好几年，但一定不会超过20年。
目前，我们或许可以将六大道德原则作为起点，以指导人工智能的发展与利用。这六大道德原则将确保人工智能体系公平、可靠与安全、隐私与保障、包容、透明、负责。
我们对这些原则或类似原则了解越多，技术开发人员和用户就越能通过最佳实践执行这些原则，我们便能为人工智能监管制定出适当的社会规则，从而更好地服务整个世界。
目前，有些人认为，在推动人工智能发展的过程中，我们只需要道德准则和最佳实践。他们相信，科技创新本身并不需要监管机构、立法者和律师的帮助。
虽然他们阐述了一些重要的观点，但我们认为这样的想法是不切实际的，甚至可能产生误导。
与古往今来的所有科技成果一样，人工智能必然会造福于人类社会，但也不可避免地，可能被一些不法分子所利用。
正如不法分子会通过邮局进行邮件欺诈、利用电信服务进行电信诈骗一样，自1998年以来，互联网在推动社会进步的同时，也成了欺诈犯罪角逐的舞台，犯罪手法层出不穷、愈演愈烈，波及范围也遍布全球。
我们不得不设想，到2038年，犯罪集团或其他组织很可能会通过滥用人工智能技术，危害社会。
与此同时，围绕着如何以社会可以接受的方式利用人工智能的话题，也一定会涌现出很多棘手难题。
要有效地解决和处理这些问题，都要依赖于制定全新的法律法规。
因此，我们既不能在尚未弄懂将要面临的问题之前，轻率地制定法律，阻碍人工智能技术的发展；与此同时，我们也不能无所作为，干等到20年后再着手制定相关法律—我们需要在这二者之间找到一个平衡点。
肆
在考虑制定人工智能监管的原则、政策和法律时，我们还必须关注人工智能将对全世界就业造成的影响。
哪些工作岗位会因人工智能而消失？人工智能又将创造出哪些新的工作岗位？
过去250多年来，在人类科技发展史上有一件事是恒久不变的，那就是科技进步对就业的影响—创造新的工作、消灭既有工作、颠覆工作的职责和内容—今天人工智能的发展，也不会避开这一规律。
人工智能会创造更多的工作岗位，还是取代更多的工作岗位？
经济学家指出，之前每次工业革命所创造的工作岗位的数量，都会超过被取代的工作岗位的数量。
我们有充分的理由相信，这种情况也会出现在人工智能的发展过程中，但未来究竟怎样，目前还难以作出定论。
我们很难准确预测就业市场的未来走向，因为科技发展对就业的影响往往是间接的，而且会受制于诸多相互作用的创新和事件。
拿汽车取代马车的历史进程举例来说，随着汽车的普及，制造马车的工作岗位无疑变得越来越少，但与此同时，在生产汽车轮胎的工厂里又出现了更多全新的工作岗位。而这只是汽车所带来影响的冰山一角而已。
汽车的兴起首先引发了20世纪20年代末到30年代美国农业的大萧条，全美的经济都因此受到波及。
原因何在？
因为在马匹数量迅速下降后，美国农民的收入也随之减少。
在汽车盛行之前的10年，美国约四分之一的农产品被用来喂马，马匹数量减少意味着干草需求量大幅降低，农民不得不转而种植其他农作物。当市场因此充斥着这些农产品，就又造成了农产品价格的大幅下滑。农业的萧条冲击了农村的地方银行，进而影响了整个金融体系。
但在另一方面，汽车的兴起也对经济发展造成了间接的积极影响：随着汽车销量的增加，一些乍看与汽车风马牛不相及的行业部门也发展起来，其中之一便是新兴的消费信贷行业。
亨利·福特发明的流水生产线，让汽车成为多数家庭可以负担的商品，但由于汽车价格依然高昂，大家不得不先行借款。正如一位历史学家所言：“分期还款信贷行业的繁荣与汽车行业的成功互为因果。”
简而言之，汽车引爆了一个全新的金融服务市场兴起。
广告业同样受益于汽车行业的发展。
在汽车行驶速度达到每小时30英里以上时，“只有能够被一眼辨识的标志能够被驾驶员看到，否则将被忽略掉”。这就是公司品牌标志产生的原因之一—无论公司标志树立在哪儿，都应该被一眼认出。
我们再来看一下汽车对纽约曼哈顿岛造成的间接影响。在百老汇畅行的汽车，为华尔街的金融业创造了新的工作机会，在麦迪逊大街，则为广告业带来了更多的工作岗位。
但当汽车首次亮相于城市街道时，几乎没有人预见到汽车会创造出这些新的工作岗位。
基于这些过往的经验，我们需要对人工智能及其他未来技术可能对就业产生的影响保持警醒。
虽然我们大体上已经可以预言，新的工作岗位会出现，一些既有的工作岗位会消失，但我们始终都要坚信，无论如何，我们都绝对有能力适应任何可能到来的意外情况。
在准备迎接未来的不确定性时，有一件事是毋庸置疑的：新的工作岗位要求新的技能。
事实上，很多旧的工作岗位也会要求新的工作技能。这是科技发展的必然要求。
让我们回顾一下过去30年间所发生的变化。
现在，每个中等规模以上的企业机构都会有一名或多名专职的IT支持人员，而在30年前，这类工作岗位几乎不存在。而且，并不是只有IT工作人员才需要掌握IT技术。
20世纪80年代初，办公人员一般都是先手写公文，然后交由秘书用打字机打出来。到了80年代末，秘书们学会了使用文字处理机。到了20世纪90年代，因为所有办公人员都学会了用电脑制作公文，秘书人数随之急剧下降。今天，我们都知道，IT培训并不只是针对IT专业人士的。
同样，对掌握数字技术和其他新技能的专业人士的需求也在不断增长，有些部门严重缺乏此类专才。
在我们迎来第四次工业革命时，不仅是编程和计算机科学，其他地位逐渐提升的重要领域，如数据科学，同样需要大量技术人才。
今天的重点，已不再是鼓励大家学习新技能，而是帮助大家找到学习技能的新途径。
调查显示，父母们特别希望自己的孩子能够有机会学习编程。在微软内部，当我们为员工开设与人工智能最新进展相关的课程时，大家的响应总是异常火爆。
当前最大的挑战是如何创造出更多的途径帮助大家学习新技能，并让劳动力市场的运作方式与之适应，以便帮助劳资双方更灵活地找到自己的新位置。
许多社群和市场，已经作出了各种创新来应对这一挑战，我们可以从中汲取很多经验。
其中有些创新是为早已存在的项目提供了新的实施途径，例如在瑞士大获成功的青年学徒制职业教育模式。还有一些新近推出的创新，包括领英（LinkedIn）等公司推出的网络工具和服务，以及非营利机构（如马克尔基金会）在科罗拉多州实施的“熟练技术”项目等。
人工智能、云计算以及其他新科技带来的影响与改变远不止于此。
几十年前，大多数国家普遍存在的雇佣关系都非常传统，受雇方的工作地点要么是在办公室，要么是在制造工厂。
科技的发展颠覆了这一模式，许多人开始作为合同工从事远程或兼职工作，或提供基于项目的合作。大多数研究均认为，这种趋势在未来将不断壮大。
为了让人工智能以及其他科技能够尽可能地为社会创造更多福祉，我们需要修订劳动法律和相关政策，以应对新的形势。
多数现行劳动法律法规是为了适应20世纪初的科技创新而制定的，但在一个世纪之后的今天，这些法律法规已经不再符合雇主和雇员的需求。
例如，大多数国家的劳动法均假设，所有雇员要么是全职雇员，要么是独立合同工，而完全没有考虑到那些服务于优步（Uber）、Lyft等新兴行业的人群；这些新兴行业覆盖了诸多领域，包括技术支持和看护服务。
健康保险和其他福利计划也存在类似情况，因为这些保险和福利计划的设计前提是全职雇员多年受雇于同一雇主；这种设计不适用于同时服务多家公司或经常更换工作的人群。
我们的社会保障网（包括美国的社会保障制度）是20世纪上半叶的产物，所以，这些重要的公共政策亟须修订，以适应不断变化的世界。
在展望未来时，世界变化的速度，或许会令我们望而生畏；但回想1998年以来科技的发展，我们应该感到欣慰，因为我们成功应对了其中的挑战。
展望2038年，我们可以预见到，未来即将发生巨变—这些巨变将会在全世界的各个角落创造无数机遇，同时也将带来无尽的挑战。
我们得到的主要结论
首先，在人工智能时代，只有迅速、有效地拥抱时代变化的企业和国家才能获得成功。
原因很简单：人工智能发挥作用的领域，也正是人类智力发挥作用的领域，在几乎所有这些领域中，人工智能都会帮助我们提高生产力，实现经济增长。
简言之，只有善用新科技者而非拒绝新科技者，才能实现工作机会和经济的双增长。
其次，虽然我们确信，人工智能将提升我们的生活品质、帮助解决重大社会问题，但与此同时，我们务必保持清醒的头脑。
人工智能所带来的既有机遇也有挑战。这就是为什么我们不能仅仅关注科技发展本身，同时还应当关注其他重要议题，如确立有效的道德准则、修订法律法规、培训新技术人员，甚至实施劳动力市场改革。如此，我们才能最大化地利用人工智能新科技。
再次，我们应携手应对相关挑战，共同为我们的社会负起责任。
原因之一是人工智能技术并非仅仅关乎科技行业。微软努力的方向是“普及人工智能全民化”，正如同我们曾经致力于推广“电脑普及化”一样。
20世纪70年代，我们曾成功地帮助各组织机构实现了对电脑的自定义应用，未来，我们也会帮助他们实现对人工智能技术的自定义应用。
我们的策略是向每一人和每一组织提供最基础的人工智能工具，如计算机视觉、语音、知识认知服务，让他们能够设计出自己的人工智能解决方案。
我们认为，这种做法要远胜于仅仅将人工智能的未来交由少数几家公司掌控。只有让更多的人有机会创造人工智能体系，才能让更多的人担负起解决人工智能相关问题与挑战的共同责任。
在科技飞速发展的今天，从事人工智能、云计算和其他创新技术开发的人员，最为了解科技的工作原理，但这并不意味着我们最懂得应当如何在社会生活中应用这些科技。
因此，我们需要与各方携手，共同规划未来—包括政府机构、学界、商界、公民社会和其他利益相关方。这已经不再是单个社群或某一国家的任务，而正逐渐成为全世界共同的使命。我们每个人都有责任参与其中，并发挥我们不可或缺的一份力量。
所有这些都让我们得出一个极为重要的结论，就像史蒂夫·乔布斯生前反复强调的—要让工程技术与人文科学相互结合。
我们两个人，一个从小钻研计算机科学，另一个则一直从事人文研究。在微软共事多年后，我们两人的共识是—在未来，这二者的结合将愈加重要。
一方面，人工智能的发展需要更多人掌握数字技术和数据科学；与此同时，在由人工智能驱动的未来世界，人们所需要具备的专业技术绝不限于科学、科技、工程和数学领域。当电脑能够高度模仿人类时，社会学科和人文学科将变得尤为重要。
语言、艺术、历史、经济学、伦理学、哲学、心理学和人类发展学科所教授的批判性思维、哲学和伦理分析能力，对人工智能应用的发展与管理同样至关重要。
要让人工智能最大限度地发挥其潜力，为人类服务，每个工程师都应该更深入地了解人文科学，而每个人文学科的学生也都应该更深入地了解工程学知识。
我们需要用更多的时间来彼此交谈、彼此倾听、彼此学习。我们两人虽然来自不同领域，但都从相互交流中获益良多—这一过程不仅珍贵，同时也愉悦无比。
在即将驶入新时代之际，希望本书能对您有所帮助。
﹣End﹣
联系客服
