AI也能自行繁衍了。根据外媒报道。谷歌的AI系统AutoML创造了一个AI——NASNet，测试后发现，NASNet的表现已经比人类工程师撰写的AI更为强大。ML是机器学习(machine learning)的缩写，而AutoML是能学习如何构建其他ML算法的一种ML算法。此次诞生的NASNet，主要用于片石图像与影片中的人、车、信号灯等各种物件。
经过数千小时的训练后，达到了82.7%的准确度。比人类开发的AI还要高出1.2%，而且运算的效率也胜过以前的AI。
这项技术将用在AI机器人、视觉障碍者与无人驾驶汽车上。谷歌已经将AI开源，希望透过各方一起完善有关功能。
难道AI工程师也要自行下岗了吗？至少现在不会，但可能是未来几年的事情。
不过，让AI创造AI，目前来说似乎没有什么害处。不过还有两点引发各界疑虑。
首先，AI创造的AI，由于不是AI工程师自己创造的，那么外人甚至是开发者都无法理解和说明其中的机制，就如同黑箱作业。
AI的作用就是帮助人们将各种资讯数字化，进行分析提出建议，而AI的建议会交给个人判断。问题在于如果把关的人都不知道AI建议的一句。实际上根本无从做判断，只能交给AI做决定。
针对这一点，日本NEC就致力于研究白箱的技术。在AI提供建议的时候，同事提供有效的证据，让人们理解后再去决策。让人们不至于被AI牵着走。
另一个值得观察的地方，就是如果AI带有瑕疵和偏见的时候，如同人类一样，这些不良的基因也会传承到下一代。本来的问题可能很小，但是会不断的累积最终大爆发。
2015年Google Photos 就闹出了把黑人的照片标签为「大猩猩」的争议。甚至有时候，AI也会模仿人类的偏见。2016年美国的一份报告表明，成人人脸辨识资料将黑人标记为高风险的概率是白人的两倍。微软纽约研究院资深研究员 Hanna Wallach 曾表示，只要机器学习的程序是透过社会已存在的资料训练，那么只要这个社会有偏见，机器学习就会重现这些偏见。AI保持客观、中立的判断，做出好的角色，仍然是一个需要观察的课题。
如果无法解决偏见，那么应用在社会上尤其是行政执法上问题会大的多。不过好在各国政府都在努力保证反乌托邦的未来的到来，而各大科技公司都专注于让AI向负责人的方向发展，还制定了AI道德道德标准。避免此类事情的发生。
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