这部ElonMusk批准的纪录片关注的是人工智能的错误之处

人工智能的挑战是巨大的，但它们值得比这更好的分析

这篇评论之前是在 4 月进行的，以配合一个特别的在线发布它正在更新以配合电影以有限的形式重返影院

这是一种耻辱，因为人工智能领域迫切需要细致入微的公众讨论相反，你相信这台电脑吗带领观众参观各种与人工智能相关的话题，包括工作自动化，自主武器和自动驾驶汽车，所有这些都用 CGI 机器人和受人尊敬的研究人员的语录进行了说明潘恩，他曾执导过 2006 年广受好评的纪录片《谁杀死了电动汽车， 试图对人工智能的威胁和潜力给出一个雄心勃勃的概述，但他这样做的方式与卫星图像提供了一个很好的概述你把车钥匙放在哪里的方式相同只是没有足够的细节有用

以电影中对超级智能的讨论为例，超级智能是许多世界末日人工智能场景的动画理论这个想法是，一旦我们制造出比人类更智能的计算机，它的智能将成倍增长，并将成为对人类的严重威胁该理论说，如果我们不以适当的道德对人工智能进行编程，它最终会因恶意，粗心或冷漠而消灭我们马斯克也是这部电影关于超级智能的主要声音，他警告说，这样的系统将成为一个我们永远无法逃脱的不朽独裁者

这可能非常令人兴奋，就像任何基于恐惧的动作电影场景一样，但它也是对 AI 社区对该主题的看法的不完整且具有误导性的总结。是的，许多专家承认超级智能的潜在威胁，但他们很快补充说，我们现在拥有的技术无法创造有意识的机器，人工智能可能会给社会带来更多紧迫的危险，比如算法监管和自动监控.

超级智能不应该被忽视，但也不应该掩盖其他问题

是的，像马斯克这样的人认为，超级智能的威胁仍然值得更多关注，因为它是存在的但这种计算主要在学术环境中很有用，对超级智能的研究已经激发了大量关于人工智能安全的有用工作在媒体中，注意力稀缺且转瞬即逝，恐吓策略扭曲了辩论，并平息了超级智能讨论中的许多细微差别

这就像在结束一部关于城市暴力的纪录片时说:忘掉抢劫吧，你的邻居现在可能正在他们的车库里制造核弹！ 这在技术上可能是正确的，但它并不是特别有用难怪推特上的科学家们对你信任这台电脑吗，将其描述为无端散布恐惧和非常好的喜剧

还值得注意的是，您信任这台计算机吗建议解决方案是用人工智能增强人类，这样我们就不会落后马斯克本人就是基于这个前提成立了一家公司虽然马斯克宣传支持他的理论和经济利益的东西并没有错，但这表明他的热情有些偏颇

你信任这台电脑吗使用了许多令人印象深刻的图形，但缺少重要的细节

你信任这台电脑吗确实花时间在重要的问题上它讨论了工作自动化将导致更大不平等的可能性，并暗示 Facebook 和谷歌等公司正在收集大量关于我们的数据还有一个关于自主武器的特别有趣的部分，尽管我们对机器制造感到不安，但它提出了令人沮丧但经常被忽视的一点在战场上做出决定时，战争的权宜之计可能会凌驾于道德上的反对意见之上在纪录片中，政治学家 PW Singer 指出，针对货轮和油轮的无限制潜艇战在 20 世纪初被认为是不合情理的，但在二战后变得正常化无人机战斗伦理和自主武器可能遵循相同的路径

这些部分与电影的其他部分有同样的缺点:它们太简短，太耸人听闻了但令人沮丧的是完全省略了目前，人工智能领域正在进行大量重要工作，探索将机器学习系统融入社会的伦理意义这些都是重要的话题，例如有偏见的数据集如何影响用于刑事判决和招聘的决策算法尽管它们很复杂，但它们并不难沟通当谷歌开发的一种用于过滤在线评论的算法将我是一名同性恋黑人女性这一声明的毒性评级为 87% 时，即使是最夸张的纪录片制作人也应该能够表达为什么人工智能应用不当会令人担忧

这部电影忽略了太多令人难以置信的重要担忧

同样值得注意的是，虽然这些重要的工作大部分是由女性完成的——比如 AI Now 研究所的 Kate Crawford 和算法正义联盟的 Joy Buolamwini——但在你信任这台计算机吗绝大多数是男性影片中出现的26 位专家中，有 23 位是男性正如微软 AI 研究员 Timnit Gebru在 Twitter 上指出的那样，考虑到该领域的性别多样性，这确实是一项难以实现的壮举

这部电影并没有消除这种印象，它只对重要人物谈论重要思想感兴趣，并持续使用女性公众来说明对计算机的普遍天真在整部纪录片中，妇女和儿童在街上接受采访，她们轻松而非正式的评论——比如，天哪，我非常信任我的电脑——始终与男人自信的专业知识形成鲜明对比这个主题比纪录片本身更能说明社会的偏见和人工智能

你信任这台电脑吗在某些方面是可以辩护的它引人入胜，富有想象力且易于观看，它使人们关注一个将对我们所有人的生活产生真实而重要影响的主题但是它牺牲了太多的复杂性和细节来实现这一点，而且它比信息更容易产生误导

潘恩预料到了这种批评他戏剧性的开场片段以终结者 2的剪辑为特色，机器人踩在人类头骨上然后《西部世界》的联合创始人乔纳森·诺兰表示，媒体和好莱坞已经搞砸了狼来了很多次，以使公众免受对人工智能的恐惧这次不同了，诺兰向我们保证:恐惧是真实存在的然后电影开始了，喊声开始了

#2:场景碎片化，多样化，模型难以复用。AI企业投入高，原因在于：1)根据亿欧智库，多达40%的现有技术场景存在于需求的长尾中，导致大量技术无法落地；2)面对特定的应用场景，需要结合行业及AI算法知识对模型加以训练；3)即使已有成功落地的经验，AI项目仍然难以泛化，模型具有局限性。

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