人工智慧與新的電腦科技在最近的新聞媒體還有各式高教與文化領域的論壇上，已經成為最為熱門的話題，而且有許多論述都是以類似啟示錄預言的修辭，例如某領域再不重視AI就會被淘汰、某學科再不引進最新科技就會跟不上潮流等。但實際上，人工智慧還有科技並不是解決所有領域問題的萬靈丹。我們應該要先辨識出這些領域的問題是什麼，然後解決問題或許可以使用什麼新的科技或人工智慧。反過來說，人工智慧目前也還沒有發展到完全獨立於人類之外存在的階段。有不少被隱藏的人類勞動力，實際上的工作就是協助人工智慧學習、判斷複雜的人類喜好與意圖。所以，如果人工智慧也還需要人類的協助來成長，那麼人工智慧就不應該被過度地鼓吹成為各個領域解決問題的萬靈丹。
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許多手機應用程式、網站和人工智慧系統的動力來自人類勞動力，但可能我們根本看不見—事實上，這些人力也常被刻意隱藏起來。受雇於這種可見度低的工作領域的人，就叫作「幽靈勞工」。
回想一下最近一次的網路搜尋。或許你想找趨勢話題、心愛球隊的最新消息，或最新的名人八卦。有沒有想過，為什麼搜尋引擎傳回的影像和連結既不含色情內容，也沒有毫無關係的結果？也可以回想你前一次滑Facebook（俗稱臉書）、Instagram（俗稱IG）和Twitter（俗稱推特）動態的時候，這些網站都有反圖像化暴力和仇恨言論的政策，他們怎麼推行這些政策？ 在網際網路上，愛說什麼都可以，一有機會你就想口無遮攔。那麼，我們看到的東西怎麼好像淨化過了呢？
這其實是人與軟體的合作成果，為你我等顧客端出看似自動化的服務。
除了一些最基本的決定，今日的人工智慧在運作環節中少不了人類參與──有時可能是要傳送相關的新聞，有時或許是要處理簡訊訂餐的複雜披薩訂單，在這些情況人工智慧有可能失靈，或無法完成工作，這時，數以千計的企業行號會找人來不動聲色地完成工作。
此種新型的數位生產線彙整了各地勞工集體的勞動力貢獻，完成後遞交的是專案的片段，而不是產品，這些工作跨越了各種經濟部門，不分日夜地運作。事實上，這種影子勞動力的興起也是「雇傭」本身更大規模、意義更深的結構重組。
大多數人以為人工智慧很聰明，或是怕人工智慧比我們聰明，其實不然。以仰賴人工智慧的AlphaGo 當例子好了。2017年5月，AlphaGo 成為第一個打敗世界圍棋冠軍柯潔的電腦程式。5個月後，AlphaGo 輸給它的下一代AlphaGo Zero。不過，也不必一味嘖嘖稱奇，別忘了：圍棋有固定的規則，不會變動，也在封閉的環境裡對戰，只有兩名棋手的行為能決定結果。真實生活比一局圍棋複雜多了。
媒體把人工智慧渲染成智慧無邊的東西，大幅報導機器人必然會興起，然而，新型線上工作平台卻顛覆了這些故事。真實世界的任務，例如辨別仇恨言論、把某個出租場地分類為適合在春天舉辦婚禮的空間、正確修改稅單報表，都需要靠人類的判斷力。這不像圍棋棋局，不能明確指定唯一的最佳選擇為何。比方說，我們能列舉出「最佳」婚禮場地的所有特質嗎？應該很難。就算能做到，關於場地的特質，人人都有自己的偏好，何況目前也沒有能教導人工智慧識別「最佳選擇」的訓練資料。此外，無數的外在因素，例如某地的俚語、氣候變遷引發的颶風，以及無計畫的稅制改革立法，都可能造成干擾、影響結果。
在很多狀況下，變數太多了，我們無法訓練目前的人工智慧培養出夠高的察覺力，或具備足夠的經驗，來明智回應意料之外的情形。這就是為什麼人工智慧必須回過頭仰賴人腦，用人類廣博的知識來彌補決策過程中的不足處。
（以上引用自網頁原文）
https://opinion.cw.com.tw/blog/profile/390/article/9613
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