“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日上午消(xiāo)息，2024 Inclusion·外(wài)滩大会期间(jiān)，机器学习泰斗、美国“三(sān)院院士(shì)”迈克尔·乔丹(dān)在开幕主论坛上
的演讲中指出，人工智能落地产业，需要(yào)形成互相(xiāng)协作(zuò)的
集(jí)体；要构建人工智能的协作系(xì)统，必须要引入经(jīng)济学(xué)的“激励”视角(jiǎo)。“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

　　他(tā)指出，当前的人工智能系统很难表达它(tā)真正学到(dào)哪些(xiē)知识，也没
有(yǒu)能力(lì)表(biǎo)达它有多确定。相较之下，人类在(zài)面对不(bù)确定 性时表现出色，尤其是(shì)集体协作共同应对时(shí)。

　　因此，迈克(kè)尔·乔(qiáo)丹(dān)建议(yì)不仅单独设备要具备一定智能
，人(rén)工智能更要(yào)通(tōng)过(guò)协同体现在整体系统层面。他指出，仅仅将人类的智慧(huì)融入超级智(zhì)能(néng)计算机中是不(bù)够(gòu)的(de)，现代信息技术在医疗、交通、金融科技和(hé)商业领域的应用，需要集体(tǐ)性、去中心化的智能系统。

　　迈克(kè)尔·乔丹(dān)进一步(bù)探讨了不确定性(xìng)与(yǔ)集(jí)体性的关系。他指出，人类在集体协作时(shí)能够更(gèng)好地应对(duì)不确定(dìng)性，但如何让当前的AI系统也具备类似的集体协(xié)作(zuò)能力，仍是一(yī)个未
解的关键问题。他认为(wèi)，微观经济学视(shì)角是当前AI研究的一个缺失。

　　“激励机制”是市场经济和集体智能的关键因素(sù)，“AI拥有海量的数据，但有些不能生成价值(zhí)，通(tōng)过设计激励机制才能驱动AI智能体贡献和协(xié)作。”迈克尔·乔丹提出了“三(sān)层数据市场（Three-Layer Data Markets）”模型(xíng)，其中用户、平台和数(shù)据买家通过“出 让数据”、“购买数据”、“提(tí)供服务”形(xíng)成了(le)闭环(huán)。他强调，数据购买者也(yě)就是(shì)企业(yè)可(kě)以结合“数据和服(fú)务”建立与用户的 激励机制，从(cóng)而为他们带来真正的价值(zhí)。

　　对此，迈克尔·乔丹援引了统计契约理论，这是一种结(jié)合了统计学和经(jīng)济学的新(xīn)型理论。在契约理论中，代理人拥有私有信息，而委托人(rén)通过激(jī)励机制形(xíng)成(chéng)了数据和服务相互促进的市(shì)场，维持了供需(xū)双方的利(lì)益平衡。

　　例如(rú)航空公司(sī)分“商务舱”和“经济舱”，航空公(gōng)司(sī)作为委托人能够根据代理人的(de)不(bù)同支付意愿(yuàn“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)提供不同的价格，而不需
要代(dài)理人透露其个人信息。由于过去十年(nián)间，全球范围内对数据(jù)隐私的监管不断增加，他也建议“我们可(kě)以通过非一致的隐私要(yào)求进一步提高用户效(xiào)用，对低成本平(píng)台施加更高的要求。”

　　人工智能(néng)系统建立在过去人类300年的(de)推理理念、算法理念和(hé)经济理(lǐ)念基础之上，需要以人(rén)类福祉(zhǐ)为(wèi)目标。迈克尔·乔丹提醒道，“但人工智能正(zhèng)被置于那些未经深思(sī)熟虑的、朴素的旧式愿(yuàn)景之中(zhōng)，它的兴起和发展受到扭曲。”（罗宁）

责任编辑(jí)：江钰涵

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