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2023/1/30
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星期一
一览众山小-可持续城市与交通
#原文/Jeff Sparrow、Cailin Crowe
#翻译/张国华、莫秋婷
#校验/众山小 #文献/赖思云
#编辑/众山小 #排版/众山小
人工智能变得越来越复杂，有人说它能够写学术论文. 但AI的入侵在什么时候构成作弊呢？关注我们的澳大利亚新闻直播博客获取最新更新；获取我们全天的新闻电子邮件、免费应用程序或每日新闻播客。则二反映了智慧城市在为城市发展和领导者决策带来便利的同时，在推进智能化、数字化的过程中也逐渐浮现出潜在的一系列问题：数字不公平、居民信任、技术安全、种族歧视……未来智慧城市的建设可能道路曲折，需要更多的社区参与、居民信任和公开透明。
大学教育
面临AI挑战
全机器人论文写作：大学教育面临人工智能挑战
#01
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人工智能
敲响大学的大门
已经有一段时间了!
“在讲台前等待我的下一节课开始，我旁边的两个学生正在讨论哪个AI程序最适合写他们的论文。这是我标记的吗？人工智能论文？
历史学家卡拉·约内斯库（Carla Ionescu）上个月下旬发布的推文反馈出人们对人工智能对传统大学评估的影响越来越感到不安。“不可能，”她在推文上写到。“告诉我，我们还没到那儿。”
但人工智能敲响大学的大门已经有一段时间了。
2012年，计算机理论家Ben Goertzel提出了他所谓的“机器人大学生测试”，认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意识的。
Goertzel的想法—一个更著名的“图灵测试”的替代方案—可能仍然是一个思想实验，如果不是人工智能采用自然语言处理（NLP）的成功：最著名的是GPT-3，OpenAi创建的语言模型研究实验室。
两年前，计算机科学家Nassim Dehouche发表了一篇文章，证明GPT-3可以产生可无法检测到的反剽窃软件的可信学术论文。
“（我）发现输出的结果，”Dehouche告诉《澳大利亚卫报》，“无论是在可靠性还是原创性方面，都与优秀的本科生论文没有什么区别。（我的文章）最初的副标题是：“最好的行动时间是昨天，其次是现在”。它的目的是呼吁迫切需要至少更新我们对剽窃的概念。
Ben Goertzel提出了他所称的“机器人大学生测试”，认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意义的。
他认为，现在的我们已经远远超过了学生可以使用算法方法生成完整论文（和其他形式的写作）的时代。
“对于有抱负的作家来说，这将是一个很好的练习”他说，“是一种反向图灵测试：‘你能写出一页人工智能无法生成的文本，并解释为什么吗？’据我所知，除非有人报告了原始数学定理及其证明，否则这是不可能的。但我很想被证明是错误的。”
许多其他人现在也有同样的紧迫感。在新闻和评论文章中，GPT-3令人信服地阐述了它是否会对人类构成威胁（它说它没有），以及鲍勃·迪伦和威廉·莎士比亚风格的关于虐待动物的文字。
一篇关于人工智能论文写作的2021《福布斯》（Forbes）文章以一个戏剧性的小插曲中而达到高潮：“这篇文章是关于使用人工智能在学校写论文的文章，”它解释道，“是使用人工智能内容写作工具写的。”
当然，科技行业是在毫无根据的炒作而繁荣起来的。上个月，斯科特·格雷厄姆（S Scott Graham）在《高等教育内幕》（Inside Higher Education）的一篇文章中谈到鼓励学生使用该技术完成作业，结果喜忧参半。他说，最好的情况会满足最低的要求，但仅此而已。较弱的学生很挣扎，因为给系统提供有效的提示（然后编辑它的输出）需要足够高的写作技能，而这其实使人工智能变得多余。
“我强烈怀疑，”他总结道，“完全由机器人写作的作品将永远‘指日可待’。
这可能是正确的，尽管在一个月前，Slate的阿基·佩里茨（Aki Peritz）得出了恰恰相反的结论，他声称“只要稍加练习，学生就可以用人工智能来写他或她的论文，所有时间仅仅为正常情况下的一小部分”。
然而，高等教育面临的挑战不能简单地简化为“全机器人写作”。
如果软件可以用算法改写学生的句子，为什么不能对段落进行同样方式的改写呢？
大学不仅要面对完全由算法生成的论文或作业，他们还必须裁定无数更微妙的问题。例如，人工智能文字处理器习惯性地建议我们不符合语法的短语的替代方案。但是，如果软件可以通过算法重写学生的句子，为什么它不能对段落进行同样的事情？如果是段落，为什么是一页呢？
在什么时候，人工智能的入侵构成了作弊？
迪肯大学的菲利普·道森教授专攻数字评估安全，他建议将人工智能仅仅视为一种称为认知的卸载技术的新形式。
“认知卸载，”他解释到，“当你使用一种工具来减轻一项任务的精神负担时，它可以像写下一些东西一样简单，这样你以后就不必试图记住它了。从苏格拉底抱怨人们使用书写来假装自己知道某些事物，到袖珍计算器的首次出现，长期以来，认知卸载工具一直存在道德恐慌。”
道森认为，随着人工智能越来越多地被融入更高层次的任务，大学应该向学生明确评估允许的认知卸载的形式和程度。
“我认为我们实际上会教学生如何使用这些工具。我认为我们不一定要禁止它们。”
大学为学生准备的职业很快也将依赖人工智能，其中人文学科影响尤其大。
道森说：“我认为，我们现在能很好地了解专业人员在这些工具方面做了什么，以及他们将来可能会使用这些工具做什么，我们会尝试将这些能力映射到我们的课程中。这意味着要弄清楚如何引用它们，这样学生就可以说：我让人工智能做了这件事，然后那是我自己做的。”
然而，制定关于何时何地可以合法使用人工智能的政策是一回事，而实施这些政策则是另一回事。
Helen Gniel博士领导着高等教育质量和标准局（TEQSA）的高等教育诚信部门，这机构是澳大利亚高等教育独立监管的。
与道森一样，她认为围绕人工智能的问题在某些意义上是一个机会——一个让机构“思考他们在教什么，以及在这种背景下评估学习的最合适方法”的机会。
透明度是关键。
“我们希望各机构围绕人工智能的使用制定他们的规则，并确保将期望明确、定期地传达给学生。”
算法可能会在一个无限的过程中标记其他算法的输出，但在这个过程中什么也学不到。
她指出，ICHM、健康管理研究所和弗林德斯大学这三家人工智能写作工具提供者现在有明确的政策，弗林德斯大学将提交 “由算法、计算机生成器或其他人工智能生成”的作品标记为“合同作弊”的一种形式。
但这又引发了其他问题。
8月，TEQSA屏蔽了约40个与更传统形式的合同作弊相关的网站，即向学生出售预写论文。这些网站每月要收到的45万次访问，说明人工智能写作有巨大的潜在市场，因为那些曾经花钱请人代写的人转而使用数字替代品。
西澳大利亚大学Guy Curtis博士的研究发现，非英语背景的受访者购买论文的可能性是英语为第一语言的受访者的三倍。这一数字无疑反映了近50万名在澳大利亚院校学习课程的国际学生所承受的压力，他们可能会在工作不稳定、生活成本、社会孤立以及外语评估的固有困难等方面苦苦挣扎。
但人们也可以注意到，合同作弊的扩大与高等教育转变为利润丰厚的出口行业之间存在着更广泛的关系。如果大学学位仅仅是一个可以买卖的产品，那么失败的学生决定求助外部承包商（无论是人力还是算法）似乎看起来只是一个理性的市场选择。
这是人工智能如何对教育本质提出令人不安的问题的另一个例证。
本·戈泽尔（Ben Goertzel）将他的“机器人大学生测试”想象为“通用人工智能”的展示：人类智能的数字化复制。但这不是NLP所涉及的内容。相反，正如卢西亚诺·弗洛里迪（Luciano Floridi）和马西莫·奇里亚蒂（Massimo Chiriatti）所说，通过人工智能，“我们正在越来越多地将有效解决问题的能力……与任何需要智能化的需求脱钩”。
GPT-3令人信服地阐述了它是否对人类构成威胁，以及鲍勃·迪伦（下图）和威廉·莎士比亚（William Shakespeare）的风格的虐待动物行为的文字。
新的人工智能在大量数据集上进行训练，搜索大量信息，从而推断出对文本和其他提示的合理响应。艾米丽·M·本德（Emily M Bender）和她的同事将语言模型描述为“随机鹦鹉”，它“根据关于它们如何组合的概率信息，随意地（缝合）在其大量的训练数据中观察到的语言形式序列，但没有任何意义”。
因此，如果有可能在不理解其含义的情况下通过评估任务，那么这些任务到底评估了什么？
华威大学的托马斯·多赫蒂（Thomas Docherty）在他2011年出版的《为大学的民主与未来》（For the University：Democracy and the Future of the Institution）一书中建议，公司化教育以“有效和受控的信息管理”取代开放式和不稳定的“知识”，评估要求学生仅证明他们已经获得了“知识”数据库的访问权……然后他们在将剪切和粘贴的部分组织成一个新的整体的过程中操纵或“管理”了这些知识。
“随机鹦鹉”在高等教育评估中的潜在熟练程度为Docherty的论点提供了新的思路，证实了这些任务实际上并不是衡量知识（AI天生缺乏），而仅仅是信息传递（AI擅长）。
换句话说，人工智能给教育部门带来的问题超出了可能采取的任何直接措施来管理学生使用此类系统的范围。例如，人们可以想象，该技术促进“无聊的反乌托邦”，进一步降低了大学已经被企业要求侵蚀最严重的那些方面。毕竟，高等教育在AI评分系统上投入了大量资金，因此，从理论上讲，算法可能会在一个无限的过程中标记其它算法的输出，但在这个过程中什么也学不到。
但也许，只是也许，人工智能的挑战可能会鼓励其他事物。也许它可以促进关于教育是什么以及最重要的是我们希望它成为什么的对话。人工智能可能会促使我们认识到真正的知识，因此，随着未来的大学对技术的拥抱，会重新认识使我们成为人的东西。
#02
数字化公平治理
城市市政府预测未来会出现
更多数字化公平治理现象
在智慧城市中智能路灯几乎随处可见。费城智慧城市总监Emily Yates认为这项技术是智慧城市项目的典型案例，或许可以解决社区问题。而在克利夫兰，政府官员们正努力将61000盏路灯转变为智能路灯。芝加哥的交通部门计划使用这些路灯来监测有关停电和电路故障的数据。而费城正尝试将智能路灯作为扩大公共WiFi覆盖面、监测空气质量的一种新手段。
Yates提到，空气质量差是影响有色人种社区的主要问题之一，黑人居民居住在交通噪音和环境污染严重社区的可能性比白人居民高75%，这些数据可能帮助费城政府在影响空气质量的项目和投资上作出更明智的决策。Yates指出，费城政府发现新冠肺炎和“黑命贵”运动加剧了城市问题，而这一切都发生在城市预算被削减的时候，但正是这些挑战为智慧城市提供了巨大契机，使项目的聚焦点由科技和数据转向公民。
为了评估当地领导人对诸如智能路灯这样的未来智慧城市科技、智慧城市运动发展以及实现智慧城市目标潜在限制的想法，“智慧城市潜水”对来自15个美国主要城市的领导人进行了调查。这些领导者给出了智慧城市计划，其中包括强调数字公平、数据为主导的决策和社区参与，同时还预测了资金、技术安全、居民信任等潜在阻碍。
{加倍关注数字正义}
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这些领导人表示，在过去五年间，智慧城市运动已经从以技术为核心的发展模式演变为专注解决城市和居民需求。这种演变包括保护公民数字权利、打破种族歧视与数字不公平，并且这些城市声明它们会在不久的将来努力解决上述问题。
俄勒冈州波兰市的智慧城市PDX项目经理Kevin Martin在他的调查回复中表示，该市计划“继续确立和实施数字正义原则”。他还表示，这项计划旨在打破“历史性的市场模式，以确保数字城市带来的繁荣与危害能跨越经济和种族鸿沟”。
为帮助完成这些目标，Martin指出该市计划在未来两到三年聚焦于监控政策和治理、数据政策和治理、开放数据以及制定数字法治计划。
底特律、圣安东尼奥和波士顿也呼吁在不久的将来将公平作为智慧城市治理的重点。
波士顿市长新城市力学办公室联合主席Boston’s Kris Carter指出，一个更“智慧”的城市应当是更公平和公正的。
“当我们展望未来时，有两个领域需要改进发展方法和范围，首先，创新领域如何变得更‘反种族主义’”Carter在调查中提到，“第二个领域是数字收集领域，这不仅关乎数据透明，还关乎数据信任问题。”
为支持后者，波士顿开始与社区倡议组织在监控技术和数据方面开展合作。市议会今秋批准了一项法令，该法令将给予市政厅监督政府行使监测技术的权利，包括要求议会批准警务部门使用任何监测技术。
Carter说，技术部署与数据收集必须是合乎伦理，有弹性且开放的。
圣安东尼奥市首席创意执行官Brian Dillard在其调查回复中提到，该市打算评估和扩张最近的试点项目，以确定可以获得将其纳入更广泛的数字政府计划的机会。该计划将通过城市如何管理数据、采购技术、吸引居民、提供数据服务并使其可访问，来制定组织范围内政策，以将公平纳入数字服务。
纽约市还计划优先使用互联技术。纽约首席技术官John Paul Farmer在回应中表示，该市将继续专注于其互联网总体规划和物联网战略，他指出这些计划制定了目标和举措，并以高效、负责、公平的方式推出互联技术。
乔治亚理工学院智慧城市和包容性创新管理总监Debra Lam表示，这场流行病为与公平相关的连通性问题创造了紧迫感和机会之窗。这表明“连通性是一项关键的公共基础设施，如同上个世纪的电力与自来水”。
Lam 表示，在理解虚拟基础设施对经济发展、医疗保健和教育的重要性方面有了真正的进步。
{ 一切皆在数据中}
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许多城市规划继续专注于使用数据作出更明智的决策。
“智慧城市需要基本的数据基线和有效使用这些数据的能力，”地方政府副主席，兼美国成果组织-“什么使城市运作”项目的常务董事Zachary Markovits在接受采访时说。
Markovits表示，在过去的五六年里，城市在使用数据来解决挑战和关键问题的能力方面发生了巨大变化，例如从流行病中恢复，增加收入和提供更有效的服务。他说，此前，城市使用数据改善服务的期望与其实际能力之间存在相当大的差距，但近年来，这一差距已显著缩小。
例如，达拉斯市创建了一个“数据学院”，旨在培训所有数据分析部门和岗位的员工，达拉斯IT架构师Amanda Nabours在调查中说。Nabours说，该市利用数据和洞察力来满足居民的需求，并以“更智能、更高效和更有效的方式”提供服务。
数据也是洛杉矶规划的基本要素。洛杉矶预算与创新副市长Jeanne Holm表示，市长和市议会要求市政府雇员精通技术和数据。她说，市长要求所有 42 个城市部门的总经理使用指标来表明他们在实现某些目标或成就方面已经走了多远。
该市还向社区提供数据培训。她说，居民可以通过 99 个社区委员会报名参加培训，以帮助他们倡议各种需求。例如，如果有人想要一个新公园，居民可以分析周边缺乏本地公园的情况，以此提出更具说服力的理由。
除了使用数据之外，Replica的Jain 表示，智慧城市需要打破孤岛效应，创造更具协作性和包容性的规划、开发和建设方法。“我相信我们会从更系统的解决方案中看到的效益，”Jain说。“你不能只考虑以交通或住房来规划城市——这些挑战需要从整体方向解决。”
{ 潜在的阻挠}
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实现智慧城市的道路未必一帆风顺。市领导表示，他们的计划可能面临的主要障碍包括资金、人员配备以及缺乏居民信任和社区参与，同时还有公共和私营部门革新之间固有的紧张关系。
例如，休斯顿市长创新办公室主任Jesse Bounds在调查回复中表示，休斯顿计划围绕人工智能和物联网 (IoT) 的使用制定政策，类似于纽约的物联网战略。该市还计划清点其技术和智慧城市用例，以提高公众对他们收集的数据及其使用方式的可见性。
但由于缺乏资源，这些努力可能会受到阻碍。 “主要限制仍是缺乏资金和因技术人员匮乏而有限的内部能力，”Bounds说。
费城的Yates认为，发展公私合作伙伴关系是帮助解决资金挑战的好方法。“城市需要在使用技术和数据的方式上创新，但它们也需要在融资模式上创新，特别是如果它们想扩大试点项目，”她说。
智慧城市计划的另一个挑战可能是在解决方案证明其价值之前对技术进行大规模融资的风险。为了最大限度地降低财务风险，费城启动了一项“投入和试验”计划，允许对一项技术进行试验、测试和衡量。
“城市还需要弄清楚如何协调采购流程和创新，”Yates说。“从根本上说，他们是矛盾的。采购流程是为了最大限度地降低城市风险，但一项成功的创新工作取决于接受和探索风险的能力。这是城市政府所面临并继续努力解决的一个反复出现的问题。”
与此同时，丹佛首席信息官David Edinger在他的调查回复中表示，未来智慧城市工作的“支柱”——建立实时数据中心成果，在丹佛受到了边缘技术安全问题的挑战。
波特兰表示他们将在不久的将来专注于制定数字司法计划，但“决策桌”上缺乏信任、资源和代表性声音是其主要障碍。Martin还提到了在无数持续危机中关注度的竞争，这些危机对优先社区的影响不成比例。
在美国的另一边，华盛顿特区办公室的首席技术官也指出吸引居民的注意力是关键。该办公室在其调查回复中表示，该市计划在未来五年内打造“全方位的数字政府体验”，使居民、企业和游客能够轻松浏览城市资源及服务。
“政府难以向其需要沟通的居民提供信息和服务，因为他们被反对的声音所淹没”华盛顿特区办公室提到。“我们尝试了几种不同的方法，在努力突破并寻求必要的关注。最终如果我们要成功建立一个伟大的数字政府，我们还需要弄清如何解决这些反对声。”
全文终
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