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一支强大的团队发起了一项名为“以不同方式做 AI”的新举措，呼吁以人类为中心的方法来进行未来的发展。多年来，我们一直将 AI 的输出视为一个巨大数学问题的结果。但来自艾伦·图灵研究所、爱丁堡大学、AHRC-UKRI 和劳埃德船级社基金会的研究人员表示，这种看法是错误的。AI 所创造的基本上是文化产物，更像是一部小说或一幅画，而不是电子表格。问题在于，AI 在不理解任何内容的情况下创造了这种“文化”，就像一个记住了字典但不知道如何进行真实对话的人。这就是为什么在“细微差别和背景最为重要”时，AI 经常失败，艾伦·图灵研究所可持续性解释技术主题负责人德鲁·亨门特教授说。该系统根本没有“解释深度”来理解其真正的含义。
然而，世界上的大多数 AI 都是基于少数类似的设计构建的。报告称这是“同质化问题”，未来的 AI 发展必须克服这一问题。想象一下，如果世界上的每个面包师都使用完全相同的食谱，你会得到很多相同的、坦率地说很无聊的蛋糕。对于 AI 来说，这意味着相同的盲点、相同的偏见和相同的局限性被复制并粘贴到我们每天使用的数千个工具中。我们在社交媒体上已经看到了这一点，它以简单的目标推出，现在我们正在承受意想不到的社会后果。“以不同方式做 AI”团队正在发出警报，以确保我们不会在 AI 上犯同样的错误。
该团队计划构建一种新的 AI，他们称之为解释性 AI。这是关于从一开始就设计系统，使其以人类的方式工作：具有模糊性、多种观点和对上下文的深刻理解。愿景是创建能够提供多种有效观点而不仅仅是一个僵化答案的解释性技术。这也意味着探索替代的 AI 架构，以打破当前设计的模式。
最重要的是，未来不是 AI 取代我们，而是创建人类 - AI 组合，我们共同努力，将我们的创造力与 AI 的处理能力相结合，以解决巨大的挑战。这有可能以非常真实的方式影响我们的生活。例如，在医疗保健中，你与医生的经历是一个故事，而不仅仅是一系列症状。解释性 AI 可以帮助捕捉整个故事，改善你的护理和你对系统的信任。对于气候行动，它可以帮助弥合全球气候数据与当地社区独特的文化和政治现实之间的差距，创建在实地真正有效的解决方案。
一个新的国际资助呼吁正在启动，将英国和加拿大的研究人员聚集在这项任务上。但我们正处于一个十字路口。“我们正处于 AI 的关键时刻，”亨门特教授警告说。“我们有一个狭窄的窗口来从根本上构建解释性能力”。对于劳埃德船级社基金会等合作伙伴来说，一切都归结为一件事：安全。“作为一个全球安全慈善机构，我们的首要任务是确保未来的 AI 系统，无论其形状如何，都以安全可靠的方式部署，”他们的技术总监扬·普日达泰克说。这不仅仅是关于构建更好的技术，而是关于创建一种可以帮助解决我们最大挑战的 AI，并在这个过程中放大我们自身人性的最佳部分。