人工智能倫理和從數字原住民到人工智能原住民的代際轉變在無處不在的人工智能中成長，包括無處不在的自動駕駛汽車

您無疑聽說過這樣一個流行語： 數字原住民.

大多數人都有。

我敢打賭，你還沒有聽說過一個相對較新的流行語，即 人工智能原住民。 你最好習慣這個最新的短語，因為它會逐漸地、不可阻擋地紮根。 你看，我們正在跨越數字原住民的舊時代，並隨著人工智能原住民時代的展開而進入高速發展階段。 所有這些都對人工智能倫理和道德人工智能的出現產生了重大影響，這是我的專欄已經並將繼續廣泛涵蓋的主題，例如 這裡的鏈接 和 這裡的鏈接, 僅舉幾例。

在我們仔細研究人工智能原住民及其措辭含義之前，我們應該確保數字原住民被適當地放在桌面上。

所謂的到底是什麼 數字原生?

總的想法是，這些人從出生起就成長在數字系統時代，例如廣泛的計算、日常移動電話、功能強大的筆記本電腦和電子平板電腦、通過互聯網進行的龐大網絡，以及完全沉浸在數字媒體中。 它們天生就存在於數字世界中。 對他們來說，數字化就是事物本來的樣子。 數字化是一個普遍被認為的方面，他們個人無法以任何其他方式看待自己和周圍的世界。

他們是數字原住民。

他們的前輩們的裝備並不相同。 您可能會將這比作飛機成為普遍接受的飛行形式後的成長。 在能夠直接走上飛機進行空中旅行之前，那些周圍的人不可避免地對能夠飛行的現實感到震驚。 在以後的生活中，每次他們成功乘坐飛機時，他們都會有些驚訝。 參與這真是一項了不起的壯舉。乘坐飛機的經歷似乎很神奇，幾乎難以想像。

數字原住民通常對數字通信模式不感興趣。 當然，當他們發現數字化功能的額外細微差別時，他們有時會感到驚喜或興奮，但總的來說，他們以慣常的方式處理這些問題。 他們對能夠利用數字能力感到非常滿意，並完全期望在可行的情況下能夠利用數字能力。

您可能沒有意識到，據說這句流行語源自 2001 年發表的一篇文章，該文章描述了圍繞最新高科技成長的學生的現狀。 在那篇文章中，作者就該主題這樣說道：“今天的學生——從幼兒園到大學——代表了伴隨這項新技術成長的第一代人。 他們一生都被計算機、視頻遊戲、數字音樂播放器、攝像機、手機以及數字時代的所有其他玩具和工具所包圍和使用”（Marc Prensky，“數字原住民，數字移民”， 在地平線上).

作者提出了可以給這一代人貼上明確標籤的方式。 在考慮了幾種可能性之後，該論文接著說道：“但我為他們找到的最有用的名稱是數字原住民。 今天，我們的學生都是計算機、視頻遊戲和互聯網數字語言的“母語人士””（根據上面引用的普倫斯基文章）。

您一開始可能會認為被指定為數字原住民可能是一種聰明的頭銜或名義名稱形式，但它並沒有真正對日常生活產生明顯的影響。 根據原始論文，存在一個關鍵的區別：“現在很明顯，由於這種無處不在的環境以及他們與之互動的數量，今天的學生思考和處理信息的方式與他們的前輩根本不同。 這些差異比大多數教育工作者所懷疑或意識到的要深遠得多”（引用普倫斯基的文章）。

要點是，成為數字原住民確實具有重要意義。 那些數字原住民顯然能夠以更實質性的方式思考和處理周圍的世界，特別是在信息的使用和評估方面。 據說他們比那些非數字原生時代的人有優勢。 數字原住民本質上使用數字手段和模式，包括相應地調整他們的思維過程。 相比之下，我們可以想像，那些在數字原住民之前但身處數字世界的人會發現自己有些不知如何應對，並且無法像那些數字原住民那樣形成類似的思維方式。

順便說一句，並不是所有人都同意數字原住民對世界的心理過程在某種程度上被重新調整。 這個概念似乎很令人愉快，我們可能會發現，由於在數字技術中成長，人類的思維過程得到了不同的校準。 一些研究人員認為，某人明確地 任何監管機構都不批准 數字原住民同樣可能介意適應，但不一定完全在數字時代長大。 對此展開了激烈的爭論。

數字原住民是否是一個公理化且真正的數字奇才也是一個懸而未決的問題。 換句話說，這種假設通常表明，作為數字原住民，絕對有保證該人將擅長並高度精通數字技術的使用。 對於這個標籤來說，這似乎有點太過分了。 我確信我們都遇到過不適應數字化方式的數字原住民。 宣稱某人是數字原住民並不能保證他們具備數字悟性（另外，我們應該記住，世界上並非每個地方都擁有如此豐富的數字訪問和數字資源）。

當我轉向我們應該說的相關主題時，讓我們記住這些警告 人工智能原住民.

首先，簡單總結一下數字原住民：

• 數字原住民是在數字時代長大的一代人
• 據說他們天生就擁抱並適應數字技術
• 聲稱他們的心態已無縫適應數字世界
• 他們的行動和努力在某種程度上取決於他們的數字多功能性
• 以數字為導向已融入他們的日常生活

我相信我們都可以接受這些作為目前的基石原則。

什麼是人工智能原住民？

總的想法是，從出生起就在人工智能時代長大的人，例如在智能手機和網絡上廣泛使用人工智能，完全沉浸在人工智能中，天生就存在於基於人工智能的世界中。 對他們來說，人工智能就是事物本來的樣子。 了解並圍繞人工智能是一個天生的假定方面，他們個人無法以任何其他方式看待自己和周圍的世界。

作為旁注，您可能已經註意到，我方便地改寫了定義數字原生的開頭段落，以更改它以適應人工智能原生定義的表現。 這很有意義。 我們正在從數字原住民時代滑向人工智能原住民時代，在這個時代，關於數字原住民的許多見解可以很容易地重新校準，以考慮到人工智能原住民。

我在此建議，我們將有關人工智能原住民的以下五個原則作為基石：

1）人工智能原住民是在人工智能時代長大的一代人

2）據說他們天生就擁抱並適應人工智能係統

3) 聲稱他們的心態已無縫適應基於人工智能的數字世界

4）他們的行動和努力在某種程度上是由他們的人工智能多功能性決定的

5）以人工智能為導向融入他們的日常生活

您可能會認識到這些原則再次是從有關數字原住民的集合中藉用的。 是的，這看起來完全合適。 我們可以檢查其中的每一個，並普遍預測它們可能適用於人工智能原住民，就像它們應用於數字原住民一樣。

另一個快點。 你不需要為了成為人工智能原住民而放棄數字原住民的身份。 這兩種類型並不會導致其中一種類型排除另一種類型。 簡而言之，你可以成為數字原住民，也可以成為人工智能原住民。 可能性是，你幾乎肯定必須是數字原生代才能成為人工智能原生，這是所產生的定義時間流逝的重要組成部分。

我們應該在這次討論中添加這些有用的推論：

• 成為數字原住民與成為人工智能原住民完全兼容
• 總的來說，人工智能原住民幾乎肯定是數字原住民
• 有些數字原住民不是人工智能原住民
• 我們不能確定人工智能原住民是否已經存在

項目符號列表中的最後一項非常引人注目。

關於我們是否已經進入人工智能原生時代，或者我們是否尚未到達這一點，存在爭議。 由於人工智能似乎被廣泛使用，近年來出生的孩子有時被稱為人工智能原生者。 Siri 和 Alexa 被認為是我們現在確實處於人工智能時代的指標，孩子們在成長過程中已經完全習慣了周圍的人工智能。

不過，你會發現很多關於在沙子上畫這樣一條線的爭論。 一些人熱切地說，我們還沒有進入人工智能時代。 在我們可以滿意地宣佈人工智能已經到來之前，我們需要擁有更多的人工智能。 除了這種抗議之外，還有一些人認為我們可以將人工智能追溯到1950 世紀1960 年代和XNUMX 年代的起源，在這種情況下，那些年代的幾代人也可以被貼上人工智能原住民的標籤。

讓你頭暈目眩。

也許可以合理地說，我們不會將人工智能原住民算作回到計算的最早時代。 我敢說，大多數人都希望同意我們需要考慮更現代的日期。 更有可能的開始時間可能是最近一代，也可能是即將到來的一兩代。 我們可能要等到十年後才能畫出起跑線。

拋開人工智能原住民的界限，我們可以繼續思考人工智能原住民現在或將來的影響和後果。 請繼續思考，並把關於人工智能原生時機的激烈爭吵放在一邊，以便討論。

AI原住民有哪些特徵或能力？

我為您準備了一份清單，我們可以在此簡要考慮一下：

• 具有關於人工智能是什麼以及人工智能如何工作的基本人工智能素養
• 能夠輕鬆揭開人工智能的神秘面紗
• 不太容易受到人工智能炒作的影響
• 了解人工智能的優點和缺點
• 擁抱人工智能的使用，但保持謹慎和敏銳的眼光

在深入探討人工智能原生背後的瘋狂和模糊考慮之前，讓我們先就深刻的整體主題建立一些額外的基礎知識。 我們需要簡單地深入了解人工智能倫理，尤其是機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 的出現。

您可能隱約意識到，如今在 AI 領域甚至在 AI 領域之外，最響亮的聲音之一就是呼籲更多地表現出道德 AI。 讓我們來看看提到 AI Ethics 和 Ethical AI 是什麼意思。 最重要的是，當我談到機器學習和深度學習時，我們將探討我的意思。

受到媒體廣泛關注的人工智能倫理的一個特定部分或部分包括表現出令人不快的偏見和不平等的人工智能。 你可能已經意識到，當人工智能的最新時代開始時，人們對現在一些人所說的東西產生了巨大的熱情 永遠的人工智能. 不幸的是，在那種滔滔不絕的興奮之後，我們開始目睹 壞的人工智能. 例如，各種基於 AI 的面部識別系統已被發現包含種族偏見和性別偏見，我在 這裡的鏈接.

努力反擊 壞的人工智能 正在積極進行中。 除了吵鬧 法律 在追求遏制不法行為的同時，也大力推動擁抱人工智能倫理以糾正人工智能的邪惡。 這個概念是，我們應該採用和認可關鍵的道德 AI 原則來開發和部署 AI，從而削弱 壞的人工智能 同時宣傳和推廣可取的 永遠的人工智能.

在一個相關的概念上，我主張嘗試使用人工智能作為解決人工智能問題的一部分，以這種思維方式以火攻毒。 例如，我們可以將道德 AI 組件嵌入到 AI 系統中，該系統將監控 AI 的其餘部分是如何做事的，從而可能實時捕捉到任何歧視性行為，請參閱我在 這裡的鏈接. 我們還可以有一個單獨的人工智能係統，作為一種人工智能倫理監視器。 AI 系統充當監督者，以跟踪和檢測另一個 AI 何時進入不道德的深淵（請參閱我對此類能力的分析，網址為 這裡的鏈接).

稍後，我將與您分享一些 AI 倫理背後的總體原則。 這里和那裡有很多這樣的列表。 你可以說，目前還沒有一個普遍的吸引力和同意的單一列表。 這就是不幸的消息。 好消息是，至少有現成的 AI 道德清單，而且它們往往非常相似。 總而言之，這表明通過某種形式的合理融合，我們正在尋找通往人工智能倫理所包含內容的普遍共性的道路。

首先，讓我們簡要介紹一些整體的道德 AI 規則，以說明對於任何製作、部署或使用 AI 的人來說應該是一個至關重要的考慮因素。

例如，正如梵蒂岡在 羅馬呼籲人工智能倫理 正如我在 這裡的鏈接，這些是他們確定的六項主要人工智能倫理原則：

• 透明度： 原則上，人工智能係統必須是可解釋的
• 包含： 必須考慮全人類的需求，使每個人都能受益，並為每個人提供最好的條件來表達自己和發展
• 責任： 那些設計和部署使用人工智能的人必須承擔責任和透明度
• 公正性： 不產生偏見或根據偏見行事，從而維護公平和人的尊嚴
• 可靠性： 人工智能係統必須能夠可靠地工作
• 安全和隱私： 人工智能係統必須安全運行並尊重用戶的隱私。

正如美國國防部 (DoD) 在他們的 使用人工智能的倫理原則 正如我在 這裡的鏈接，這是他們的六項主要人工智能倫理原則：

• 負責人： 國防部人員將行使適當的判斷力和謹慎程度，同時繼續負責人工智能能力的開發、部署和使用。
• 公平： 該部門將採取慎重措施，盡量減少人工智能能力的意外偏差。
• 可追踪的： 國防部的人工智能能力將得到開發和部署，使相關人員對適用於人工智能能力的技術、開發過程和操作方法有適當的了解，包括透明和可審計的方法、數據源以及設計程序和文檔。
• 可靠： 國防部的人工智能能力將有明確的、明確定義的用途，並且這些能力的安全性、保障性和有效性將在其整個生命週期中在這些定義的用途中進行測試和保證。
• 可治理的： 該部門將設計和設計人工智能功能以實現其預期功能，同時具備檢測和避免意外後果的能力，以及脫離或停用表現出意外行為的部署系統的能力。

我還討論了對人工智能倫理原則的各種集體分析，包括在一篇題為“人工智能倫理指南的全球景觀”（已發表在 性質)，我的報導將在 這裡的鏈接，這導致了這個基石列表：

• 透明度
• 正義與公平
• 非惡意
• 社會責任
• 隱私
• 受益人
• 自由與自治
• 信任
• 永續發展
• 尊嚴
• 團結

正如您可能直接猜到的那樣，試圖確定這些原則背後的細節可能非常困難。 更重要的是，將這些廣泛的原則轉化為完全有形且足夠詳細的東西，以便在構建人工智能係統時使用，這也是一個難以破解的難題。 總體而言，很容易就 AI 道德規範是什麼以及應如何普遍遵守它們進行一些揮手，而 AI 編碼中的情況要復雜得多，必須是真正符合道路的橡膠。

AI 開發人員、管理 AI 開發工作的人員，甚至是最終部署和維護 AI 系統的人員，都將使用 AI 道德原則。 在整個 AI 開發和使用生命週期中的所有利益相關者都被認為是在遵守 Ethical AI 的既定規範的範圍內。 這是一個重要的亮點，因為通常的假設是“只有編碼人員”或那些對 AI 進行編程的人必須遵守​​ AI 道德概念。 如前所述，設計和實施人工智能需要一個村莊，整個村莊都必須精通並遵守人工智能倫理規則。

讓我們也確保我們對當今人工智能的本質保持一致。

今天沒有任何人工智能是有感知的。 我們沒有這個。 我們不知道有感知的人工智能是否可能。 沒有人能恰當地預測我們是否會獲得有感知力的人工智能，也無法預測有感知力的人工智能是否會以某種計算認知超新星的形式奇蹟般地自發出現（通常稱為奇點，請參閱我的報導： 這裡的鏈接).

我關注的人工智能類型包括我們今天擁有的非感知人工智能。 如果我們想瘋狂地推測 有知覺的 人工智能，這個討論可能會朝著完全不同的方向發展。 一個有感覺的人工智能應該具有人類的素質。 你需要考慮到有感知的人工智能是人類的認知等價物。 更重要的是，由於一些人推測我們可能擁有超智能 AI，因此可以想像這種 AI 最終可能比人類更聰明（對於我對超智能 AI 可能性的探索，請參閱 這裡的報導).

讓我們更腳踏實地，考慮一下今天的計算非感知人工智能。

意識到今天的人工智能無法以任何與人類思維同等的方式“思考”。 當你與 Alexa 或 Siri 互動時，對話能力可能看起來類似於人類能力，但現實是它是計算性的，缺乏人類認知。 人工智能的最新時代廣泛使用了機器學習 (ML) 和深度學習 (DL)，它們利用了計算模式匹配。 這導致人工智能係統具有類似人類的傾向。 同時，今天沒有任何人工智能具有常識，也沒有任何強大的人類思維的認知奇蹟。

ML/DL 是一種計算模式匹配。 通常的方法是收集有關決策任務的數據。 您將數據輸入 ML/DL 計算機模型。 這些模型試圖找到數學模式。 在找到這樣的模式之後，如果找到了，那麼人工智能係統就會在遇到新數據時使用這些模式。 在呈現新數據時，基於“舊”或歷史數據的模式被應用於呈現當前決策。

我想你可以猜到這是走向何方。 如果一直在做出模式化決策的人類一直在納入不利的偏見，那麼數據很可能以微妙但重要的方式反映了這一點。 機器學習或深度學習計算模式匹配將簡單地嘗試相應地在數學上模擬數據。 人工智能製作的建模本身沒有常識或其他感知方面的外表。

此外，人工智能開發人員可能也沒有意識到發生了什麼。 ML/DL 中的神秘數學可能使找出現在隱藏的偏見變得困難。 您理所當然地希望並期望 AI 開發人員會測試潛在的隱藏偏見，儘管這比看起來要棘手。 即使進行了相對廣泛的測試，ML/DL 的模式匹配模型中仍然存在偏差。

您可以在某種程度上使用著名或臭名昭著的格言垃圾進垃圾出。 問題是，這更類似於偏見，因為偏見潛伏在人工智能中。 人工智能的算法決策 (ADM) 不言自明地變得充滿了不公平。

不好。

現在讓我們回到人工智能原住民的話題。

回想一下，我之前提供了一份關於 AI 原生的要點的便捷列表：

• 具有關於人工智能是什麼以及人工智能如何工作的基本人工智能素養
• 能夠輕鬆揭開人工智能的神秘面紗
• 不太容易受到人工智能炒作的影響
• 了解人工智能的優點和缺點
• 擁抱人工智能的使用，但保持謹慎和敏銳的眼光

我們可以簡要地檢查一下人工智能原住民可能會精通的每個核心方面。他們在成長過程中必須在一定程度上在功課中了解人工智能。 整個課程中的課程將涉及各種人工智能元素。 需要澄清的是，這並不意味著他們必須在整個課程中直接關注人工智能。 這個想法是，由於人工智能將出現在學術活動的所有領域，例如文學中的人工智能、科學中的人工智能、數學中的人工智能等，因此他們通常會持續和間歇性地接觸人工智能原則。

此外，人工智能原住民將以某種形式被人工智能包圍。 他們將與 Alexa 和 Siri 等互動。 他們將使用智能手機上由人工智能驅動的應用程序。 他們將去利用人工智能提供商品和服務的公司工作。 儘管人工智能普及之前的幾代人可能會對人工智能的使用感到驚訝或驚奇，但人工智能原住民卻泰然處之。

我們現在準備好解決有關人工智能原生的每個關鍵要點。

具有關於人工智能是什麼以及人工智能如何工作的基本人工智能素養

人工智能原住民熟悉人工智能的基礎知識。 他們了解人工智能由各種基於計算機的功能組成。 在使用人工智能的多年時間裡，他們逐漸意識到自然語言處理（NLP）及其局限性。 他們已經習慣了機器學習和深度學習的組成部分。 他們了解人工智能的基礎知識，例如計算模式匹配和計算搜索技術。 他們還意識到，我們還沒有能夠積極地在人工智能中執行常識推理，達到人類能力的水平，請參閱我對此的討論： 這裡的鏈接.

這些是有關人工智能技術和技術的基本人工智能素養要素。 但這並不是人工智能原生者將熟悉的唯一人工智能領域。 他們還將關注人工智能將如何影響社會。 對他們來說，理解人工智能的“軟”方面與人工智能技術的“硬”方面一樣重要。 這包括認識到本文前面闡述的人工智能道德原則。

能夠輕鬆揭開人工智能的神秘面紗

如今，關於人工智能的功能有很多錯誤的說法。 有時，頭條新聞會大肆宣傳人工智能能夠思考，或者我們正處於人工智能超級智能的邊緣。 人工智能原住民不會相信這種胡言亂語。 他們會對這種瘋狂且未經證實的說法嗤之以鼻。

這種對人工智能的認識讓人工智能原住民能夠揭開人工智能的神秘面紗。 目前尚不清楚這種能力是否會結束有關人工智能的誇張說法。 很可能仍然會有人試圖以最無恥的令人震驚的方式誇大人工智能的用語，以達到令人震驚和敬畏的目的。

不太容易受到人工智能炒作的影響

類似於人工智能原住民揭開人工智能神秘面紗的能力，他們將更不容易受到人工智能炒作的影響。 儘管其他人可能會陷入有關人工智能的錯誤斷言，但人工智能原住民卻會保持警惕。

這並不能讓他們免受人工智能大肆宣傳的影響。 他們對人工智能有足夠的理解，能夠在人工智能歇斯底里的時候分辨出麥子和穀殼，但仍然有可能蒙蔽他們的雙眼。

了解人工智能的優點和缺點

人工智能原住民的一個特別重要的因素是他們幾乎與生俱來的（從幼兒時期學到的）能力來評估人工智能何時有用以及何時可能被不利地利用。 他們會在學習期間選擇使用人工智能應用程序。

一旦他們進入勞動力市場，他們將能夠有力地幫助採用人工智能的公司。 他們對人工智能在哪裡可以做對、哪裡可以做錯提出了清醒而有益的見解。 這將有力地促進人工智能在商業中的使用，並進一步擴大人工智能的採用。

擁抱人工智能的使用，但保持謹慎和敏銳的眼光

一些專家想知道人工智能原住民是否會是人工智能的徹底擁護者，或者他們是否可能是人工智能的反對者，請參閱我對人工智能激進主義的報導： 這裡的鏈接。 答案有點複雜。 總的來說，人工智能原住民將尋求擁抱和利用人工智能，儘管這樣做會以平衡和謹慎的方式進行。 很難說他們會絕對支持還是反對人工智能。

當然，你當然可以預期一部分人工智能原住民會朝一個方向或另一個方向轉變。 那些對人工智能持中立態度的人可能會成為中流砥柱。 與此同時，你可以肯定地預見到，有些人將成為人工智能的直言不諱的擁護者，而另一些人將同樣強烈反對人工智能。

人工智能原住民和自治系統的出現

在這個重要討論的關鍵時刻，我敢打賭，你希望有一些說明性​​的例子可以展示這個主題。 有一組特別的、肯定很受歡迎的例子讓我很喜歡。 您會看到，以我作為人工智能專家（包括倫理和法律後果）的身份，我經常被要求找出展示人工智能倫理困境的現實例子，以便更容易掌握該主題的某種理論性質。 生動呈現這種道德 AI 困境的最令人回味的領域之一是基於 AI 的真正自動駕駛汽車的出現。 這將作為一個方便的用例或示例，用於對該主題進行充分討論。

接下來是一個值得思考的值得注意的問題： 基於人工智能的真正自動駕駛汽車的出現是否說明了人工智能原住民的一些情況？如果是的話，這展示了什麼？

請允許我花一點時間來解開這個問題。

首先，請注意，真正的自動駕駛汽車並不涉及人類駕駛員。 請記住，真正的自動駕駛汽車是通過人工智能駕駛系統驅動的。 不需要人類駕駛員來駕駛，也不需要人類來駕駛車輛。 有關我對自動駕駛汽車 (AV) 尤其是自動駕駛汽車的廣泛且持續的報導，請參閱 鏈接在這裡。

我想進一步澄清當我提到真正的自動駕駛汽車時是什麼意思。

了解無人駕駛汽車的水平

需要澄清的是，真正的自動駕駛汽車是指AI完全自行駕駛汽車，並且在駕駛任務期間沒有任何人工協助。

這些無人駕駛車輛被認為是 4 級和 5 級（請參閱我在 這裡這個鏈接)，而需要人類駕駛員共同分擔駕駛工作的汽車通常被認為是第 2 級或第 3 級。共同分擔駕駛任務的汽車被描述為半自動駕駛，通常包含各種稱為 ADAS（高級駕駛員輔助系統）的自動附加組件。

5 級還沒有真正的自動駕駛汽車，我們甚至不知道這是否有可能實現，也不知道需要多長時間。

與此同時，Level 4 的努力正逐漸試圖通過進行非常狹窄和選擇性的公共道路試驗來獲得一些牽引力，儘管對於是否應該允許這種測試本身存在爭議（我們都是實驗中生死攸關的豚鼠有些人認為，發生在我們的高速公路和小路上，請參閱我的報導 這裡這個鏈接).

由於半自動駕駛汽車需要人工駕駛，因此這類汽車的採用與傳統汽車的駕駛方式沒有明顯不同，因此，在這個主題上，它們本身並沒有太多新的內容要介紹（儘管您會看到暫時，接下來提出的要點通常適用）。

對於半自動駕駛汽車，重要的是必須預先警告公眾有關最近出現的令人不安的方面，即儘管有那些人類駕駛員不斷發布自己在2級或3級汽車的方向盤上睡著的視頻， ，我們所有人都需要避免被誤導以為駕駛員在駕駛半自動駕駛汽車時可以將注意力從駕駛任務上移開。

您是車輛駕駛行為的負責方，無論可能將多少自動化投入到2級或3級。

自動駕駛汽車和人工智能原住民

對於4級和5級真正的無人駕駛汽車，不會有人類駕駛員參與駕駛任務。

所有乘客均為乘客。

AI正在駕駛。

需要立即討論的一個方面是，當今的AI駕駛系統所涉及的AI並不具有感知性。 換句話說，AI完全是基於計算機的編程和算法的集合，並且最有把握的是，它不能以與人類相同的方式進行推理。

為什麼強調 AI 沒有感知能力？

因為我想強調的是，在討論AI駕駛系統的作用時，我並沒有將AI的人格特質歸咎於AI。 請注意，這些天來有一種持續不斷且危險的趨勢擬人化AI。 從本質上講，儘管不可否認和無可辯駁的事實是，目前還沒有這樣的AI，但人們仍在為當今的AI賦予類似人的感覺。

通過澄清，您可以預見到AI駕駛系統不會以某種方式固有地“知道”駕駛的各個方面。 駕駛及其所需要的全部都需要作為自動駕駛汽車的硬件和軟件的一部分進行編程。

讓我們深入探討與此主題相關的眾多方面。

首先，重要的是要認識到並非所有的人工智能自動駕駛汽車都是一樣的。 每家汽車製造商和自動駕駛技術公司都在採用自己的方法來設計自動駕駛汽車。 因此，很難就人工智能駕駛系統會做什麼或不做什麼做出全面的陳述。

此外，無論何時聲明 AI 駕駛系統不做某些特定的事情，這都可能在以後被開發人員取代，他們實際上對計算機進行了編程以完成那件事。 人工智能駕駛系統正在逐步完善和擴展。 今天現有的限制可能不再存在於系統的未來迭代或版本中。

我希望這提供了足夠多的警告來作為我將要講述的內容的基礎。

讓我們將人工智能原住民的出現與自動駕駛汽車和自動駕駛汽車的出現相應地結合起來，指出人工智能原住民可能有無限的意願利用這些新形式的自動駕駛交通。 到人工智能原生成為現實時，自動駕駛汽車、自動駕駛卡車、自動駕駛摩托車和大量其他自動駕駛車輛很可能會大量出現在我們的公共道路上，並且在那種自然的組合意義。

那些先於人工智能出現的人很容易驚訝地發現自動駕駛汽車的駕駛座上沒有人。 相比之下，人工智能原住民很少考慮或關注駕駛不是人類這一事實。 這將是非常習慣和普通的事情，不值得人工智能原住民特別關注。

這是一個你可能需要仔細考慮的轉折點。

人工智能原住民最終將達到生孩子的年齡。 這些孩子無疑將通過使用自動駕駛汽車與人工智能原生“父母”一起旅行。 使用自動駕駛汽車一定會非常舒適，即使成年人不在場，這些人工智能原生父母也不會介意他們的孩子單獨使用自動駕駛汽車。

我在專欄中討論過，對於那些非人工智能原生者來說，這個選擇似乎是多麼困難。 換句話說，您會允許您的孩子乘坐自動駕駛汽車旅行，並且自動駕駛汽車中沒有成人陪伴孩子嗎？ 你的第一個想法可能是，不，你不會讓這種事發生。 看起來很瘋狂。 有關為什麼這可能被視為人工智能時代的新規範的詳細解釋，請參閱 這裡的鏈接.

所有這一切並不意味著人工智能原住民會盲目接受自動駕駛汽車的出現。

人工智能原住民將意識到人工智能駕駛系統的局限性。 這將導致他們在其他方面對自動駕駛汽車過於謹慎。 他們也有理由擔心自動駕駛汽車的網絡安全入侵。 人們還意識到，民族國家或其他一些惡意行為者可能會試圖接管自動駕駛汽車車隊，請參閱我的報導： 這裡的鏈接.

結論

數字原住民這一代將逐漸讓位於下一代人工智能原住民。

如果你不相信存在數字原住民這樣的東西，這往往表明你可能也對人工智能原住民的可能性持悲觀態度。 沒關係。 也許關於成為數字原住民或人工智能原住民的喧囂只不過是華而不實而已。

話雖這麼說，人們對數字原住民進行了大量的關注和深入的研究，致力於分析和試圖理解數字原住民，並假設有一些東西可以找到。 毫無疑問，同樣類型的分析將轉向關注人工智能原生者。

也許我們都可以一致同意的一個方面是，那些在人工智能豐富的環境中長大的人有望對人工智能有一定的了解。 我們可能不會將他們標記為人工智能原住民。 我們可能只是說，也許它們還活著並存在於人工智能時代，而人工智能的能力和普及度都得到了大幅提高。

那些完全沉浸在人工智能世界中的人會選擇把人類帶向何方？

喬治·巴頓將軍曾說過一句關於領導力的嚴厲宣言：“要么領導我，要么跟隨我，要么給我讓路。” 我們可以認真思考那些人工智能原住民將走向何方。 未來將由那些人工智能原住民決定，即使我們不會用這個特定的綽號來稱呼他們。

AI原住民，我們恭敬地問，你們要帶我們去哪裡？