AI時代,人文社會領域將更凸顯重要性

王宏恩
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最近幾天,有關於AI世代來臨以及對人文社會領域的影響,引起不小討論。隨著AI類股水漲船高、AI從業人員薪水三級跳,也越來越多年輕學子把成為AI工程師視為未來夢幻出路。然而,假如AI真的持續發展下去,有了越來越強大的計算能力與輸出能力的話,人文社會領域反而在這過程中會扮演不可或缺的重要角色。

圖片來源:達志影像/美聯社

人文社會領域可提供AI優質的資料

當我們打開整個AI產業鏈,除了負責計算的硬體設施、以及用來計算的數學公式與電腦程式之外,AI需要先有良好的資料用來訓練模型,而最後模型輸出答案之後也要給予反饋,進而不斷改進AI模型。人文社會領域的第一個幫助,就是協助改善訓練模型用資料的品質。如何好好標記一段話、一張照片、一部影片?過去倚賴的是個別的物品,而比較難把整體的氛圍、脈絡、乃至於歷史也拉進成為用來訓練的資料。

過去大型語言模型訓練的資料為純文字、或使仰賴現有各家線上討論區的資料庫來訓練模型,但這種過度倚賴文字的訓練模式會在最後陷入結構性的瓶頸,而突破方式就是使用更高品質的標記資料來進一步改善模型,尤其是未來的輸入資料將是圖片、聲音、影片等更高維度也需要更全觀的標記的資料,更別提一些要給專門功能或領域的AI所訓練的特殊資料的標籤,這些都是人文社會領域能提供的第一個角色。

要AI產出重質而非重量,人文社會更是必

而第二個角色,自然就是在產業鏈末端的輸出結果了。當AI得以大量快速的輸出全新的文本、圖片、影片時,人們就會開始更重視品質而非數量。如同過去工業革命,人們從缺乏物品、到物品工業化後過剩壓低價格、到人們開始重視不同品質的物品並給予不同價格,這個過程也會在AI加速製造的情況下出現。在這情況下,哪些輸出結果是比較「好」的而哪些不是,就更倚賴人文社會領域提供給AI的反饋,而反饋是整個系統最佳化的重要步驟。

除了品質之外,到底AI產出的結果是對是錯,也同樣需要人文社會領域的糾錯。過去訓練的模型,許多科學或電腦科學領域的糾錯是很容易的,只要結果無法重製或跑步出來就知道有錯、只要數學結果不符合計算機計算就是有錯。但是人文社會領域面對結果的對錯,往往更重視當下的脈絡,而非有通用的對與錯。到底某個當代很常出現的用字在古代有沒有出現、某種商品或手勢在那個設定下的國家社會是否有可能、這樣的輸出結果是否加劇了歧視跟造成可能的傷害,這些慎思明辨本來就是人文社會領域的專業訓練內容。

AI可能造就的社會轉型更需要人文社會

人文社會領域能夠扮演的第三個角色,就是在超脫整個AI領域之外,協助人類進行產業結構轉型。人類上一階段的工業革命過程中,也經歷了巨大的社會變遷,衍生出了工會以及馬克思主義、逐漸禁止了童工與解放女性生產力、大量的農業人口移往都市並促進都市化的興起,無數新興行業也隨之而生、教育體制隨之而改變。

除了各國各自的國內變遷之外,也為了掌握工業化的需求與優勢而出現了全球範圍的帝國主義與殖民體系,無數生靈塗炭。當AI與機器人真的解放了人類的勞動力時,哪些產業會隨之興衰?即使經濟學告訴我們說久了就會達到平衡,但每一波的經濟上下都是無數條人命,而我們也永遠不知道經濟波動的時間範圍有多大。此時要透過怎樣的政治、經濟、社會制度設計,讓變動中的人類社會度過難關,就是個重大的議題。

同等重要的,就是要關注這樣的AI供應鏈重整是否也會如同二戰時期一樣造成帝國擴張或衝突、加劇不同世界乃至於不同群體間的不平等,而要如何避免這樣的未來,也是人文社會領域可以開始著手討論的,畢竟已有不少前車之鑑。

總之,雖然AI加速了人文社會領域相關產業的生產的過程,使得爬格子的苦勞的重要性降低,但隨之而來的是對於品質要求的上升、對於文本標記的重要、以及對於社會與國際造成的衝擊,這些反而都是更具有挑戰性的題目們,也會讓人文社會領域的重要性更為凸顯。這個領域的學生因此要涉獵更為廣泛、培養品味、並知道如何與AI合作來說服其他人。畢竟AI的最終目的還是要服務每一個實際存在的人類,而人類並不是標籤、也不是演算法,而是演算預測值之外的誤差項值的總和:有人類的地方就有人文、有江湖、也有政治。

作者為內華達大學拉斯維加斯分校政治系助理教授。在台中一中被選進數學校隊,接著考取台大電機系後想當個科學家。在椰林繞了一圈後,覺得還是人類有趣多了,於是跟著數學一起投入研究政治,成了政治科學家。

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王宏恩

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