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封面圖自 O'Reilly 官網
李開復來硅谷了！
從 TED 演講《人工智能如何拯救人類》、到 Tech Crunch 的 “2018 顛覆舊金山”、再到 O'Reilly 人工智能大會，李開復在各種活動上頻頻露面，硅谷此行日程安排得相當滿。
密探在 O'Reilly 與 Intel 合辦的 AI 大會上與開復老師相遇。開復老師不僅神采飛揚的呈現了一場精彩的演講，在應對來自硅谷各界的種種提問時，更是精神抖擻、遊刃有餘。
李開復大會分會場發言 / 圖自硅谷密探
會後，在他趕往下一個會議的間隙，無縫不鑽的密探（要不怎麼能叫密探呢！）和開復老師展開了一場關於中美之間 AI 發展的訪談。在有限的時間裡，開復老師妙語連珠，乾貨連連。
九月初的舊金山寒風漸起，秋意轉濃。在大風呼呼的街道上，密探與開復老師邊走邊聊，聽他將 AI 發展與人類未來命運的種種觀點，一一拋出。
中國在人工智能領域投資領先美國
在演講中，開復老師提到，今天的 AI 領域美國佔領先地位，但五年後誰還能領先，就很難說了。為什麼這麼說呢？開復老師給出了六大原因：
第一，中國的產品創新已經趕上了美國；
第二，中國殘酷激烈的市場競爭創造出了堅毅的創業者；
第三，中國在人工智能領域的投資全球領先（佔全球 AI 投資的 48%，美國佔 38%），且 AI 獨角獸很多。以創新工場為例，過去兩年內就投出了 5 家獨角獸；
第四，AI 應用越來越廣泛；
第五，也是最重要的原因，訓練 AI 的關鍵是大量數據，而中國人口眾多、產生大量數據，從點外賣、共享單車、再到移動支付等等，中國成為 AI 數據資源豐富的寶庫；
第六，政策支持。
令人興奮的是，如今的 AI 領域，是中美兩架巨大的引擎共同拉著人類向前發展。與之前一貫由美國單槍匹馬領先科技發展的 “慣例” 相比，這還是第一次。
大會現場 / 圖自硅谷密探
中國比美國更敢於放手發展科技
爭奪全球人工智能龍頭的寶座，中美一攻一守，攻方想銳意創新、守方要控制風險。
從政府對於科技發展的支持力度方面來說，開復老師認為，中美的態度大有不同。
在中國，當新技術出來時，政府往往會 “讓子彈先飛一會兒”，如果發展得不順利，政府再調整、引導。而我們看起來樣樣自由的美國，其實常常根本一開始就不放行。
開復老師說，以無人駕駛貨車為例，中國正在發展支持自動駕駛的超級高速公路，為未來無人駕駛時代做準備。
密探查了一下：今年 2 月，浙江省正式宣佈建設全國首條超級高速公路。將建設的超級高速公路是已經分段批覆的杭甬複線高速公路——杭紹甬高速公路；今年年初，上海發放了全國首批智能網聯汽車開放道路測試號牌，同時劃定了相關測試道路；2017 年底，北京也發佈了《加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見》和《自動駕駛車輛道路測試管理實施細則》兩個自動駕駛的指導性文件。這三地的政策無疑會對全國其他地區起導向性作用。
而美國雖然技術領先，但來自工會的阻力強大。貨車工會就通過影響政策，延緩自動駕駛貨車技術的發展。目前，在美國貨車自動駕駛連測試都是不被允許的。
不僅是自動駕駛，中國在移動支付、電商等方面，一直也非常鼓勵創新。
李開復大會演講
圖自 O'Reilly 官網，版權屬於原作者
這就是中國思路：對技術先放行，再理解和觀察，之後再決定是否管制、如何管制。這在宏觀上，對於技術的發展有很正面的推動作用，也是對創業者和投資人有利的。
“當然，政府如果觀察到技術應用的發展勢頭有問題，肯定還是會阻止，但是總比一開始就不讓推出要好。” 開復老師告訴小探。
中國 AI 公司暫時不需要往海外擴張
密探觀察到，雖然中國 AI 創投是個熱門話題，中國獨角獸公司也發展強勁，但是中國和美國之間的 AI 合作似乎並不多，基本都只是學術上的交流。在中美資本互相搶投對方熱門項目、中美人才流動頻繁的現狀下，雙方在 AI 領域淺嘗輒止的合作顯得頗為不同尋常。
對此，開復老師的觀點是：“這樣不是挺好的嗎？中國 AI 公司其實暫時不需要海外擴張。”
對於 AI 初創公司，開復老師的建議是，雖然中國人口不到全球的一半，但語言一樣、用戶習慣有很多共同點，對 AI 初創公司的發展是非常有利的。在中國創業的人，不把主要的時間放在中國，而過早的去考慮國際市場，其實是不明智的。
而且，從互聯網公司的過往案例就可看出，太早走向國外的公司，往往因為沒有辦法兼顧，而增大了失敗的風險。
這讓密探想起，近期出海的項目有很多是內容、娛樂、視頻方面，與 To B 項目相比，這些團隊必須對當地用戶需求有更為深刻的瞭解。由於不瞭解當地法律法規、客戶心理而碰一鼻子灰的項目不在少數。
開復老師說：“現在，中國公司在國內做自己的客戶，和美國公司在學術上做朋友，其實挺好的。中國和美國已經成為了平行宇宙，中國公司去美國，或者美國公司進入中國，都有一定的挑戰和障礙。”
看來，中美兩國在 AI 領域的發展，表面上井水不犯河水，實際上暗流湧動。
人工智能的應用，哪個行業會先行？
對於密探的這個問題，開復老師給出了非常精準的回答：
如果行業應用場景是相對一致的、重複性高的，那麼AI的應用就會比較快；而如果需要應對很多不同的環境、場景，AI就會比較難用。
例如，無人汽車不好做，但是無人駕駛可以在高速公路上相對穩定、安全的行駛，因為高速公路提供了相對一致的環境。
但如果我們想讓 AI 研發菜品、甚至替代米其林三星廚師，這就很難了，因為每一個菜品都是創新，創新可不是 AI 的長項。
圖自 O'Reilly 官網，版權屬於原作者
那麼，對於各個行業來說過，如果要對AI應用的容易度打分，開復老師會怎麼打呢？
互聯網：排名第一。互聯網行業數據多、並且用戶還免費對數據進行著標註，應用當然最容易和 AI 結合；
金融：可能也很快。金融行業不僅數據多，利潤也非常高，很有希望 AI 的應用快速發展起來；
醫療：很有挑戰。
開復老師談到，醫療行業的用戶隱私，一直就沒有一致性的標準，因此 AI 的應用頗具挑戰。
什麼叫 “一致性的標準” 呢？開復老師解釋到：拿投資舉例，比如說我投資 1000 塊錢，增值變成 2000 塊了，那就是賺了一倍，很清晰、很容易衡量。但醫療領域就沒那麼簡單明瞭。
以癌症治療為例：經過治療，腫瘤變小或增大的程度，每個人個體都不一樣，用什麼標準去衡量（治療到底有沒有效）？又或者在治療後，患者存活多了兩年，但不知道是不是能夠存活五年，該如何衡量？在這些方面，每個醫院衡量的標準都不太一樣，也就是缺乏統一標準下的數據。在這種情況下做 AI 訓練，就會面臨很多難題。
教育：挑戰相對少。
開復老師透露，創新工場下個月會在美國的《60分鐘》節目出現（密探注：《60分鐘》是美國最久負盛名的談話節目之一，奧巴馬總統、布什總統、導演斯皮爾伯格等都曾做客該節目），透露更多關於其在教育和AI領域的佈局。
為什麼教育領域AI應用的挑戰相對少一些呢？ “教育作為一個領域，相對可以拆分，逐個化解，不需要整個環節全部做好才OK。因此，其AI應用就會相對快。”
創新工場投資的公司中，有做改考卷的、改作文的，做數學教學的，做視頻會議上課，做慕課的企業等。
“目前老師一天中，50%的事情都可以 AI 來做。”
開復老師認為，未來的老師，應該更深度去了解學生的需求，發展個性化教育，而非把時間用在重複性的工作上，例如重複性講課、糾正學生英語口音、改考卷、上課點名等。這些都可以由 AI 代勞。
就如騰訊對自己的用戶會有畫像，瞭解用戶用微信、京東、摩拜，以及玩遊戲的習慣，未來每個學生也會有一個畫像，他的學習進程、優缺點、對老師的喜好、對家教的需求等，都會個性化體現。而學生的個人畫像，將會引導 AI 時代的教育。
看來，互聯網、金融、教育，這三個行業最容易首先被 AI 顛覆。
當然，如果你想懷把舊，也可以訓練 AI 對你說 “你們這屆學生，是我帶過最差的一屆！”
AI 到底將如何影響我們的生活？
這個議題雖然看似宏大，但卻是開復老師作為一位 “AI老兵” 的深入思考。
開復老師認為，一方面要對財富進行重新分配，另一方面，教育系統要升級，針對 AI 影響下的工作需求的變化，做出新的培訓體系。
財富分配自不必多言。高科技帶來的財富太集中，必須做出平衡，顧及到沒有工作的群體。
“而對於失業的群體，我們要幫他們找到新的工作，並通過訓練，讓他們勝任這些工作 —— 這些不會被 AI 取代的工作。”
現在問題來了：什麼樣的工作才不會被 AI 取代？
以上圖這張表為例，橫軸從左到右是對創造性的需求，越往右、越需要創造性，左邊則不需要創造性；縱軸從下到上是對領會人類情感的要求，越往下的工作越不需要領會人類情感。因此我們看到：
（左下角）不需要人類情感、也不需要創造性的工作，將會被 AI 取代（比如駕駛卡車）；
（右下角）不太需要和人打交道、但需要創造性的工作，AI 將提供工具為人類服務（比如寫歌詞）；
（左上角）不需要創造性、但我們想 “加點人情味” 的工作（比如醫生、教師），AI 將提供信息，由人類輸出；
（右上角）既需要創造性、又需要 “人情味” 的工作，則不太會被 AI 取代（比如 CEO）。
未來，如果 AI 取代掉數以千萬計、甚至億計的工作，無疑會造成深遠的社會影響。因此開復老師認為，政府與民間需要共同用
非常長遠的、15 到 20 年的眼光為未來規劃。如果眼光不夠長遠，就可能出現尷尬。“如果一個卡車司機沒工作了，你叫他去做客服，再過幾天客服又被 AI 取代了，他不又沒工作了嗎？”
那麼，這個政府跟民間合作來推動教育體系轉型升級的機制，在中國或者是美國，已經有這個苗頭開始成形了嗎？
開復老師回答很簡短：“沒有。這就是我要寫這本書的原因之一。”
《AI•未來》不是開復老師寫的第一本關於 AI 的書。如果說上一本 《人工智能》定義為人工智能領域的科普讀物的話，《AI•未來》則是從人文角度，探討這種技術對於我們生活的衝擊與影響。
在這本書裡，開復老師將人工智能革命分為四個階段：互聯網智能化（Internet AI）、商業智能化（business AI）、實體世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。
前兩波浪潮，也就是互聯網智能化及商業智能化，已經進入了我們的生活；現在，隨著機器像嬰兒一樣開始 “看” 我們的臉孔與物體、“聽” 我們的指令，第三波浪潮的這些公司，在試著逐步搞懂我們的世界、把現實世界數字化。
如果說第三波浪潮是給人工智能加上了眼睛和耳朵，第四波浪潮則是人工智能的胳膊和腿。這個浪潮將會伴著未來自動駕駛汽車上路、智能機器人負責製造等只有科幻小說裡才有的場景，徹底改變我們的生活。
而我們所有人都要思考的問題是：
我們人類怎麼辦？
被 AI 搶走的工作怎麼辦？
面對 AI 可能給我們生活帶來的巨大、且前所未見的衝擊，我們準備好了嗎？
你的工作未來會被 AI 搶走嗎？歡迎留言討論！
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