来历：DeepTech深科技。

虽然我不是机器人，但在互联网上我常常需求花费许多时刻来证明“我不是机器人”，比方，点击照片中的人行横道和摩托车、辨认歪曲的数字与字母，乃至还要勾选小方框来承认自己并非机器人。

这些所谓的验证码，也便是“彻底自动化的公共图灵测试以差异计算机和人类”，本应是用于防备垃圾邮件和数据爬取的，但现在看来，机器人在破解验证码方面好像比人类更为拿手，这着实令人费解。

走运的是，在实践国际中差异真人和机器人要简单得多，至少现在是这样。其间，一个显着的差异在于咱们的共同技能。

很大程度上，机器人往往拿手那些成年人觉得颇具难度的作业，比方国际象棋到达国际冠军水平，或许进行大数乘法运算；但是关于一个五岁小孩都能轻松完结的作业，它们却觉得困难重重（乃至底子做不到），比方接住一个球，或许在房间里自在走动而不撞到任何东西。

这种教机器人抽象思维相对简单，而教它们底子的感官、交际和运动技能却十分困难的现象被称为莫拉维克悖论（Moravec's paradox）。

该悖论源于机器人学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）在 20 世纪 80 时代末的一项研讨，大体意思是说对人类来说困难的作业（数学、逻辑、科学推理），对机器而言却很轻松；而对机器来说困难的作业（系鞋带、读懂人类心情、进行对话），人类做起来却垂手可得。

科学作家伊芙·赫罗尔德在其新书《机器人与爱它们的人：在交际机器人时代据守人道》（Robots and the People Who Love Them: Holding On to Our Humanity in an Age of Social Robots）中提出，得益于机器学习的新方法以及人工智能的继续前进，咱们总算开端逐渐破解这一悖论。

在她看来，“由此带来的个人和社会机器人新时代行将来临，这将迫使咱们从头审视从友谊、爱情到作业、医疗和家庭生活的方方面面。”。

为了给读者展现这个新的交际机器人国际的容貌，赫罗尔德说到了由日本软银集团和法国 Aldebaran Robotics 开发的一款人形机器人 Pepper。

“像 Pepper 这样的机器人很快会变得不可或缺，由于它们能与咱们树立共同的高度个性化的联络。”赫罗尔德写道，“这个小伙伴能够轻松读懂咱们的表情和心情状况，并以其孩提般的声响做出恰当回应。”。

Pepper 听起来有点耳熟，那或许是由于自 2014 年推出后的数年间，它一向被大肆宣传为国际上第一款 “情感机器人”。

但是在 2021 年，软银忽然中止了 Pepper 的出产，原因是需求缺乏，以及 2,000 美元的价格过高且功用欠佳。

写书往往需求消耗很长时刻，并且在写作进程中许多作业也会发生变化，Pepper 在这本书出书前三年就已停产，而作者却好像疏忽了这一点。

将一个无人问津的产品定位为新交际机器人革新的一部分，的确让人难以服气。对此，赫罗尔德或许会回应称，她的书更多重视的是人类本身而非机器人，在咱们与机器人树立的新联系中人类的人物才是要害。这好像也有必定道理。

但虽然她仔细分析了咱们赋予机器人人道化的倾向，并带领读者了解了一些关于深度学习和恐惧谷效应的根底研讨，可她对人道和心理学的定论往往显得过于简单化，或许与她所供给的依据脱节。

关于一位声称“编撰关于未来的文章，仅有的方法便是坚持高度谦逊”的作者来说，书中仍有许多令人质疑的结论（比方 “到现在为止，整体而言，咱们对算法的信赖是合理的”），以及一些过于肯定的猜测（比方 “毫无疑问，某种陪同机器人很快就会进入工业化国家的家庭”）。

在书的最初部分，赫罗尔德提示读者：“企图展望未来的科普写作，往往更多地反映了写作时的时代特征，而非未来国际的实在相貌。” 从这个视点来看，她的书的确很有启发性。

例如，这本书反映了咱们倾向于将技能影响的评论简化为二元敌对（比方“这太棒了”/“这太糟糕了”）、面对不良后果咱们常常表现出无法的默许情绪、科普作家很简单遭到职业炒作的影响，以及令人不安的是机器的逻辑和价值观（速度、功率）在很大程度上现已被人类所接收。

这些或许并非赫罗尔德想要传达的要害，但安全这本书证明晰什么的话，那便是并非机器人变得越来越像咱们，而是咱们变得越来越像机器人。

若想深化了解人类社会表达的一个中心前言，特别是咱们论争测验将其转移至机器上，那么莎拉·贝尔的《机器之声：会说话机器的文明史》（Vox ex Machina: A Cultural History of Talking Machines）出现了一个引人入胜且见地深入的 20 世纪“语音组成”开展进程。

贝尔是密歇根理工大学的教授，她对咱们论争测验以数字方法再现人类的各种表现形式感兴趣，不管是言语、情感仍是视觉形象。

正如她在书中开篇所指出的，“了解这一进程往往意味着要了解工程师（简直都是男性）是论争决议丈量和量化咱们身体的各个方面的。”。

故事始于 20 世纪许多重要技能打破的中心 —— 贝尔实验室。到 20 世纪 30 时代，贝尔实验室的研讨人员现已开端将人类语音视为一种信号，或许是“一种特别的声学代码”。

其间，工程师霍默·达德利将舌头比作电报机的按键，以为它仅仅咱们口腔内的一种东西，用来调制从声门宣布的“载波”。

达德利信任，就像摩尔斯电码将文字分化以便之后重组相同，语音以及构成人类丰厚语音表达的全部，相同能够被紧缩或简化为脉冲信号。

依照贝尔的说法，“像达德利这样的研讨人员为此后简直一切的语音组成作业打下了根底。他们将对人类语音机械实质的假定融入了后续一切技能中。”。

图｜1939年在纽约国际博览会上初次露脸的 Voder 是一种由真人操控的语音组成器（来历：MIT Technology Review）。

达德利最著名的尔虞我诈研讨成果之一是 Voder（语音演示器），它在 1939 年纽约国际博览会上初次露脸，其实质上是一个“小型语音乐器”，由“Voderettes”操作。这些 Voderettes（操作员）需求通过一年的练习，通过操作 10 个按键、一个腕板和一个踏板把握这台机器能宣布的一切语音。

这种会说话机器的演示虽然通过精心编列，但仍是遭到了参观者和媒体的火热追捧，以至于人们好像赋予了 Voder 远超其实践水平的了解力和自主性。

即便在整个演示进程中，Voder 的操作员一直在人们的视野范围内，但媒体一般仅仅顺带提及担任操控宣布声响的人（有的乃至底子不提）。

显着，Voder 被拟人化了，并赋予了高度的自主权。《群众科学》杂志写道：“它没有嘴巴和嗓子，但说起话来喋喋不休。”。

从 Voder 和 Elektro the Moto-Man，到会说话的拼写学习玩具 Speak & Spell 和 Perfect Paul，再到 Alexa 和 Siri，这本书不只展现了语音组成的产品，还提示了使它们成为或许的根底技能。

这是一个引人入胜的探索之旅，尤其是当贝尔发现其时大众对这些 “会说话的机器” 的反响预示了几十年后人们对“会考虑的机器” 的反响。

虽然用机器比方人类、用人类比方机器的做法能够追溯到几个世纪前，但机器模仿人类言语的才能（不管多么糟糕）为“机器拟人化赋予了新的内在”，贝尔表明。

换句话说，机器越能 “说话”和“考虑”，咱们就越以为自己也是机器的一部分。固然，人们不由会发现，这与当今人工智能的开展有着惊人的相似之处，特别是咱们乐意削减或忽视让咱们成为人类的特质，以更好地习惯产品所展现的“智能”特点。

比方，OpenAI 的萨姆·奥尔特曼对大言语模型实质上仅仅超卓的文字计算器这一现实的回应，“我是一只随机鹦鹉，你也是。” 他说道。

“别忧虑自动化会抢走咱们的作业，实践情况正好相反，其是人类抢走了机器人的作业。”。

——Antonio A. Casilli。

或许，Voder 仅仅语音组成范畴最早的开始测验之一，它的实践运作方法（依靠许多人类练习和劳作）与大众及媒体的认知（将其视为具有自主发声才能的机器）之间的脱节，预示了咱们今日仍面对的问题。

安东尼奥·卡西利在《等候机器人：自动化的雇佣劳作力》（Waiting for Robots: The Hired Hands of Automation）一书中指出：虽然有相反的观念，但人类的参加仍然是一切现代自动化和人工智能东西的要害组成部分，不管这些东西多么先进。不同之处在于，现在这个人物不像 Voderettes 那样显着，而是被躲藏起来了。

卡西利是巴黎归纳理工学院的社会学教授，他所从事的研讨作业支撑着当今许多交际媒体渠道、微使命网站，以及按需服务的、那些未被看见和认可的“数字劳工”。

他并不以为自动化和人工智能会夺走人类的作业，而是导致作业进一步碎片化，将其分化为对咱们许多人来说更纤细、更无含义的使命。“别忧虑自动化会抢走咱们的作业，实践情况正好相反，其是人类抢走了机器人的作业。”他写道。

不管是亚马逊的 Mechanical Turk（招募不计其数的作业者来做机器无法完结的视频挑选和图画标示等使命），仍是自动化学习和人工智能练习所需的继续人类“监督”和“强化”，卡西利为读者供给了许多实例，展现了人类劳工（其间很大一部分来自亚洲、拉丁美洲和非洲国家）支撑着（有时乃至是伪装成为）智能体系和产品。

终究，卡西利更忧虑的不是机器人会替代白领作业者，而是不计其数低薪或无偿的数字作业者会取而代之。正如他所指出的，咱们现已在不知不觉中被公司招募，每年团体无偿作业数百万小时。

以前文说到的验证码为例，谷歌具有并运用最受欢迎的验证码服务版别之一（ReCAPTCHA 和 No CAPTCHA），十多年来一向在使用这种数字劳工。

这些劳作成果有助于辨认门牌号以改善谷歌街景视图、为谷歌图书数字化文本，还能练习其计算机视觉算法来辨认方位和重建场景，然后增强谷歌图片功用并提高 Waymo 自动驾驶轿车的功能。“具有挖苦意味的是，一项本应差异人类和机器人的服务，实践上却让人类作业以制造出更多机器人。”卡西利写道。

虽然环绕当今人工智能东西的大肆宣传和夸大言辞或许让人觉得史无前例，但卡西利提示读者，这种言辞其实并不新鲜。

几十年来，机器人、自动化和各种智能体系一向都声称行将接收咱们作业和文明产出等方方面面。他以为，“归根到底，人工智能是一个并非真实‘人工’的技能进程，揭开高效的表象，你会发现背面满是人类的身影。”。

本文作者 Bryan Gardiner 是一位驻加利福尼亚州奥克兰的作家。

原文链接：

https://www.technologyreview.com/2025/02/25/1111767/book-reviews-ai-robots-automation-eve-herold-sarah-a-bell-antonio-casilli/。

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