“机器学习泰斗
”迈克尔·乔丹：人工智能系统设计缺乏激励机制

　　新浪科技讯 9月5日上午(wǔ)消息，2024 Inclusion·外滩大会期间(jiān)，机器学习泰(tài)斗、美国“三院院士”迈克尔·乔丹在开幕主论坛上的演(yǎn)讲(jiǎng)中指出(chū)，人工智能落地(dì)产(chǎn)业，需要(yào)形(xíng)成互相协作的集体；要构建(jiàn)人工智能的协(xié)作系(xì)统，必须要引入经济学(xué)的“激(jī)励”视角。

　　他指出(chū)，当前的人工智能系统很难表达它(tā)真正学到哪些知识，也没(méi)有能力表达它有多确定。相较之下，人类(lèi)在面对不确定性时表(biǎo)现出色，尤(yóu)其是集(jí)体协作共(gòng)同应对(duì)时。

　　因此(cǐ)，迈克尔(ěr)·乔丹建(jiàn)议不仅单 独设(shè)备要具备一定智能，人工智能更要通(tōng)过协同(tóng)体(tǐ)现在整体系统层面。他指出，仅仅将人类(lèi)的智慧融入超(chāo)级智能计算机中是不够的，现代信息(xī)技术在医疗、交通、金融科(kē)技和
商业领域的应用，需要集体性、去中(zhōng)心化的智能(néng)系统(tǒng)。

　　迈克尔·乔(qiáo)丹进一步探(tàn)讨了不确定(dìng)性与集体性的关系。他指出，人类在集体协作(zuò)时能够更好地应(yīng)对不确定性，但如何让(ràng)当前的AI系统也具备类似(shì)的(de)集(jí)体(“机器学习泰斗”迈克尔·乔丹：人工智能系统设计缺乏激励机制tǐ)协作能力，仍是一个未解的关键问题。他认为，微(wēi)观经济学视角是当前AI研究的一个缺失(shī)。

　　“激励机制”是市场(chǎng)经济(jì)和集体(tǐ)智能的关键因素，“AI拥有海量的数据，但有些不(bù)能生成价值，通过 设计激励机制才能(néng)驱动AI智能体贡献和协作。”迈克尔·乔(qiáo)丹提(tí)出了“三层数据市场（Three-Layer Data Markets）”模型，其中(zhōng)用户、平(píng)台和(hé)数据买家通过“出让数据”、“购买数据”、“提供(gōng)服务(wù)”形(xíng)成(chéng)了闭环。他(tā)强调，数据(jù)购买者也就是企业(yè)可(kě)以(yǐ)结合“数据和服务”建立与用户 的激励机制(zhì)，从而为他们带来真正的(de)价值。

　　对此，迈克尔·乔丹(dān)援(yuán)引了统计契约理论，这
是(shì)一种结合了统计学和经济学的(de)新(xīn)型理论。在(zài)契(qì)约理(lǐ)论中，代理
人拥有私有“机器学习泰斗”迈克尔·乔丹：人工智能系统设计缺乏激励机制信息，而(ér)委托人通过激励机制形成了数据和服务相互促(cù)进(jìn)的市场，维持了供需双方的利益平衡。

　　例如(rú)航
空公司分(fēn)“商务舱”和“经济舱”，航空公司作为委托(tuō)人能够根据代理人(rén)的不同支付意愿提供不同的价格，而不需要代理人透露其个人信息。由于(yú)过去十年间，全球范围(wéi)内对数
据隐(yǐn)私的监管不断增(zēng)加，他也建议“我们可以通过非一致的隐私要求进一步提高(gāo)用户效用，对低成(chéng)本平台 施加更高的要求。”

　　人
工智能系统(tǒng)建立在(zài)过去(qù)人类300年(nián)的(de)推理理念(niàn)、算法(fǎ)理(lǐ)念和经济理念基础之上，需要以人类(lèi)福祉(zhǐ)为目标。迈克尔·乔(qiáo)丹提醒道，“但(dàn)人工智能正被置(zhì)于那些未经深思熟虑的、朴素的旧式愿景(jǐng)之中，它(tā)的兴起和发展(zhǎn)受到扭曲。”（罗(luó)宁）

责任编(biān)辑：江钰涵

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