计算未来 :人工智能及其社会角色（The Future Computed. Artificial Intelligence and its role in society ）这本书于2018年09月由北京大学出版社出版。
书籍的作者是：沈向洋（微软全球执行副总裁）,（美）施博德（微软总裁），这两位都是微软高管，书中也大篇幅描述了微软在人工智能的进展和很多落地的案例，所以，这本书可以说是微软眼中的人工智能，通过这本书我们可以更清楚的了解微软对于人工智能的定位和未来的发展战略。
以下是该书各章节内容的概要:
第一章 - 人工智能的未来
本章探讨了近年来人工智能技术的进步,如计算机视觉、语音识别、自然语言处理和推理。解释了微软开发人工智能系统的方法,这些系统能够增强人类能力并使所有人都能使用。强调了人工智能在解决社会挑战方面的潜力,如医疗保健、教育、交通等。提出了人工智能带来的公平性、安全性、隐私性、包容性和透明度等方面的挑战。
作者指出：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。
事实也是如此，目前，微软各项产品都融入了人工智能。
微软的人工智能战略推动公司业绩提升，随着ChatGPT的爆火，股价也一路高涨。从本书发布的2018年到现在，微软股价上涨了3倍多。相信微软在人工智能方面的深度布局，将助力公司业务在未来获取更大的发展空间。
一些洞见：
未来的人机交互：多模态 ，就像和一个真实的人进行交流，语音对话、表情、手势、文字、图片都会运用起来，ChatGPT在这方面的发展已经很清晰了。
AI发展的3大推动力：数据大量可用（传感器，生活数字化，识别出模式）、云计算（用于分析）、强大算法（GPT模型）
AI是终极工具，是可以帮助我们构建所有工具的工具。
第二章 - 责任使用人工智能的原则、政策和法律
本章提出了6项伦理原则来指导负责任人工智能的发展:公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明度和问责制。讨论了数据使用、竞争、责任和人工智能系统法律明确性方面的政策影响。
呼吁促进公私对话,分享了人工智能伦理的最佳实践。
由于AI的强大能力，自然会带来很多问题。趋利避害的关键是采用以人为本的方式开发人工智能。利用AI来增强人类的能力，强化人的创造力。
第三章 - 人工智能与未来的工作
本章检查了技术如何改变工作性质的历史。讨论了人工智能对未来工作的影响及重新培训的必要性。建议采取措施为学生和工作者做好人工智能经济的准备。提出了创建系统以更好地匹配工人与工作的想法。呼吁更新工人保护和现代化社会安全网。
由于AI能力已经达到大学生水平，很快将超越人类。社会普遍担心AI会取代掉大量劳动力。作者的观点是：AI技术不会取代老师，但使用AI技术的老师会取代不使用技术的老师。
问题的关键是，我们要快速去掌握AI新技术，社会要进行大规模的AI培训，让人们掌握新技能从而适应AI新时代。
AI对于劳动力市场的影响，可以参考ATM机。ATM机消除了常规性、重复性工作，柜员专注于销售和客户服务。虽然银行的单个分行人员减少，但是银行可以开更多分行了，就业人员的总数增加了，新技术创造了更多高价值工作。所以，在AI时代，我们需要更多更高技能的员工，比如：数据科学家、机器人专家、人工智能工程师等。要适应未来工作，人们需要掌握最重要的一项技能，就是不断学习的能力，人人都需要具有较高的数字素养。
另外，作者指出：有些职业虽然未被人工智能完全取代，但受到的影响也不可小觑：在仓储行业，雇员的工作已经从码放货物转变为操控机器人；在法律行业，律师助理和法官助理开始使用" e - discovery "软件来检索文件；在医疗行业，机器学习能够帮助医生加快疾病诊断速度，老师们也可借此更有效地评估学生的学习情况。人工智能正在重塑这些职业，但这些职业并没有消失﹣﹣最根本的原因是这些职业在某些方面无法自动化。由于人工智能和机器不具备人类的创造力、合作、抽象和系统思维、复杂沟通以及在多样性的环境中工作等能力，因此，许多职业仍无法离开需要具备独特人类技能的劳动者。
此外，AI还会推动按需经济，产生大量的自由职业者，进行远程全球化工作，推动劳动力商品化。劳动力交易的数字平台会获益，比如upwork、taskrabbit，财富则会进一步集中。
结论 - 人工智能增强人类创造力。人工智能如何增强人类智力并赋予人们解决问题的能力。
强调需要以永恒价值观为中心的人工智能方法。强调通过公私合作制定人工智能的共享伦理原则的重要性。
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