上海
人工智能的发展呈现越来越类似人、越来越接近人的趋势。如果把人工智能冠以“类人”之名，那么，人类和“类人”在数据、算法和算力上不仅“同根同源”，而且正在进行一场“大比拼”。它们之间不是“你死我活”的竞争关系，而是“你中有我”“我中有你”，最终成为互动、共存、共创的人机共同体。
原文 ：《共创人机共同体》
作者 |中共上海市委党校图书馆馆长 吴才唤
图片 |网络
数据与原料：
人机“善恶”边界
人是数据的载体与创造者，人工智能同样是数据的载体与创造者。人工智能所依赖的初始数据来源于人和人类的活动。
人的身心本身是一座“富矿”，存有大量数据。人体的细胞、感官、微生物、神经细胞、循环系统、消化系统的数据数量惊人。人的思维、情绪、记忆、社交、潜意识、认知处理等也会产生大量数据。另外，人在生产生活中每时每刻都在生成数据。
数据就是原料，原料好、质量高，产品才有可能好。数据质量要靠监管，但更要靠人心。善恶一念间，我们创造的原始数据需要以我们心中的“善恶”为边界。
算力与燃料：
人机分工协同
对于人类，算力取决于大脑的进化程度；而对于机器来说，算力取决于CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）和TPU（张量处理器）等“机芯”的发展程度。
随着人工智能对算力的“苛求”，支撑算力的能源需求剧增，这与人类社会在其他领域对电力资源的需求产生竞争，也与当下倡导的节能降碳理念产生冲突。
另外，由于人工智能决策过程的复杂性和“黑箱”特性，人类很难完全理解和信任它的决策。为了消解这些冲突，可以从任务分工、资源共享和人机交互等方面着手。在任务分工与互补上，人类应在具有创新性、情感性、伦理道德判断等方面发挥优势。在科学研究中，科学家提出研究方向和假设，人工智能帮助科学家处理实验数据。在资源共享与优化上，可以建立算力共享平台。企业和研究机构可以将自己的闲置算力资源（如在非工作时间的服务器算力）共享到这个平台上。这样，人工智能的开发者可以根据自己的需求租用这些算力资源，提高资源利用率。同时，通过优化算法来更好利用现有算力。在人机交互融合与提升上，可以设计更加自然、高效的人机交互界面。反过来，人类也可以通过与人工智能的交互来提升自身的算力利用效率。
因此，人机算力的分工协同，是必然趋势，也有无限可能性，是未来发展的方向。
算法与思维：
人工智能和人类智慧共享
人工智能和人类智慧将通过构建知识图谱、反馈强化学习、搭建协同平台和促进算法理解等方式走向共享。
构建知识图谱。人类可以将自己的知识和经验整理成结构化的知识图谱，其中包括实体、关系和概念等信息。同时，人工智能也可以通过对大量数据的分析和挖掘，丰富和完善知识图谱，为人类提供新的知识和见解。
反馈强化学习。在人工智能的学习过程中，人类可以作为评估者，对人工智能的输出或决策进行评价和反馈。人工智能根据人类的反馈调整自己的算法和模型参数，提高性能。这种方式使得人类的判断和经验能够融入到人工智能的算法学习中。
搭建协同平台。创建人类与人工智能协同工作的平台，使两者能够在同一任务上进行合作。提供共享的工具和接口，让人类和人工智能能够方便地调用彼此的功能和资源。人类可以通过应用程序接口调用人工智能的图像识别功能，而人工智能也可以利用人类输入的文本信息进行语义分析。脑机接口就是一种有效的协同和方式。
促进算法理解。研究人员致力于开发可解释的人工智能算法，使人类能够理解人工智能的决策过程和逻辑。人类学习人工智能算法的基本原理和方法，以便更好地与之合作和共享。
上海“模速空间”大模型创新生态社区就为人类和人工智能在数据、算力、算法上共享和协作创建了平台，提供了样本。
人类和“类人”在数据、算力、算法上分工合作、协同创造，组成一个开放复杂巨系统，和谐共生，构成风雨同舟的命运共同体，就大可不必有“本是同根生，相煎何太急”的“庸人自扰”了。
文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1958期第3版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。
本期责编：潘 颜
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