不用担心，能取代人脑的AI还不存在-李开复的财新博客-财新网

按：瑞士当地时间1月25日，腾讯新闻原子智库与北京大学国家发展研究院在达沃斯联合举办午宴。创新工场董事长李开复发表主题演讲。李开复澄清了一些人们对AI技术的误解，并指出在AI领域中国对美国的独特优势。中国发展的AI技术的“数据燃料”更为丰富，中国的工程师人口庞大，并且还有功利主义的发展模式。在AI领域，中国和美国并驾齐驱，可以携手走很长的路。

演讲者 | 李开复

今天我将把重点更多放在AI科技上，在细枝末节的地方我会一笔带过，这样我才能着重讲有关AI的问题，以及中国怎样助力世界的未来。

当我们谈论AI的时候，很多人想的是超级AI，那些能复制人类大脑的AI。但实际上，那种AI现在还不存在，甚至不可能存在。现在可能存在的是弱AI，即能在一个领域中，运用大量数据来做出决策，做出的决策会比人类的好。这种弱AI是具有变革能力的。即便是在许多的保守的组织中，比如普华永道，他们保守估计，这项变革将对世界也会产生20万亿美元的利润，对中国则可能产生7万亿美元的利润。

为什么会带来如此丰厚的利润呢？因为运用庞大数据来提升决策的办法同样可以适用于许多其它领域中。如我们所见它被运用在围棋中，AlphaGo打败了人类。同样可以被运用到银行贷款，投资，客户服务中，告诉我们如何销售，等等。

在这里，我把AI怎样影响世界划分为了四类。

第一类AI是只通过庞大的数据处理，只在一个领域内工作，不会跨越领域工作，并且无法解决十分复杂的问题。所以在那种情况下，可以推断出在未来不会有什么重大的突破，我们能够预见到以下变形的冲击，我们都是AI巨头的劳动者，我们每次点击，每次购买，都会给予相应反馈，供他们参考其他用户可能想买什么，搜索什么。这就是为什么网络巨头能成为AI巨头，因为他们有庞大的数据，能够让他们赚更多的钱，发布更多的产品，雇佣更多的人，购置更多的设备，然后又收集更多的数据，扩大市场占额，如此循环下去。而现今网络数据最多的是中国以及美国。

第二类是商业公司，这些公司记录并储存数据，这些数据原本不是供给AI使用的，但现在他们可以将数据提供给AI，让AI来处理正常商业流程。所以针对借贷，银行能够做出更好的决策，保险公司能够更好地估计保险费用，医院则能够通过AI得出更好的临床诊断建议，诸如此类还有很多。这是第二波浪潮。

第三波浪潮便是我们所称的数字化世界，在原本没有的地方创造出数据，包括捕捉对话，视频等。在中国的机场，车站等地方，这种特征尤其明显。成百上千摄像头能够识别你的脸部，保护我们不受恐怖组织的威胁。相比于其他国家，中国有更多人愿意用隐私来换取安全和方便，这也是为什么数字化世界在中国能得以普及。这同样也可能发生在美国，因为他们大多数都有亚马逊账号，它同样也会捕捉，储存并运用你的隐私信息。在无人商店，智能家庭系统等便会采取你的信息。

最后就是完全自动化，这会需要更长时间，那时候AI就有移动并操纵的能力了。实现这种AI比其他领域会难一些，因为需要考虑爪子，脚，轮子，有关安全的问题等。当然，最终的应用是在自动化汽车上，自动化汽车的出现便会对社会交通，后勤以及快递方面产生巨大的改变。但工业机器人以及家庭智能机器人也能成功发展。

我重申一遍，我们要记住AI并非万能灵药，只有在你拥有大量数据，准确的分类，在一个领域中，足够强大的计算能力以及顶级的AI科学家条件下，才会有用。在这些问题都被解决之前，AI并不会成为主流。像百度以及谷歌这种大公司在研究的工作，它们为非AI专家人员提供成套的工具来使用AI，对提高AI成为主流的采用率很有帮助。

现在你看在AI技术领域，美国，英国与中国相抗衡。我猜你们会认为美国，英国，欧洲以及加拿大会比中国更强，因为世界顶级的科学家都聚集在那里。你看全世界前100名的科学家，中国只有两名，比起英国，加拿大来说少多了，更别说美国了。但那只是相当片面的，如果你纵览宏图的话，中国已经准备好腾飞。原因有以下四个。

第一，中国的工程教育十分显著，学习刻苦的理科学生有着良好的基础，尽管很难出一个瞩目的AI科学家，但塑造一个AI工程师只需要花3个月而已——如果你给我一个电脑科学优秀和数学优秀的学生的话。这样算来，中国比现在任何其他国家拥有的都多。因此，现在我们也在帮助教育部以及其他部门来迅速加快培养AI工程师的步伐。科学家的数量也是在迅速地增长，如果你看前100期刊的话，中国作者的比例已经从23%增长到了42%，这已经是大大超越中国人占全世界人口的比例水平。

如果你再推断的更远一些，前100的科学家总会被中国人包揽。中国有庞大的数据，数据就是AI的燃料，更多的数据意味着造出更好的产品，更多的用户意味着更多的利润，更多的利润意味着你可以雇佣更多的科学家，购置更多的设备，并收集到更多的数据。中国有多少的数据呢？在手机用户的数量上，中国至少有美国三倍的数据。但仍是令人误解的数据，因为人数还是被低估了。

真正的鸿沟在于，中国有手机支付系统，主要是被腾讯以及阿里巴巴集团垄断的，但是是点对点的，微型支付方式并且几乎不需要手续费。

想象一下，如果你的国家不再需要信用卡并拥有那样的支付能力，这会带给社会多大的便利啊，将会怎样把一个储蓄型经济社会转变成为一个开销型经济社会，怎样刺激当地经济，怎样激发创业精神，资金也会流入创业。中国的资产也在上涨，有私人资金，以及政府奖励资金，总计270亿美金，所谓的“引导资金”。

最后，中国会以一种非常功利主义的方式，将发展AI作为首要任务。我来向西方的朋友们解释一下。与奥巴马的AI白皮书相比吧。奥巴马的AI白皮书其实是很有见解的，它谈论隐私，安全，偏见以及怎样使AI变得更安全的问题。中国政府的AI计划预计在2020年开始实施，在2030年之前实现AI的应用，成为全世界AI创新热潮的领头羊。习近平总书记的19大报告中有所提及，实际上他不仅十分支持AI，并且对此表示十分理解，因为他说的不是什么超级AI，而是很具体的AI将如何与现实经济相结合起来，是关于支付，关于创业精神，关于数据捕捉与现实生活相结合，所以所有的数据都能上传至网上。所以说习近平体现出了相当程度的理解。

最后政府与环境共同创造出了有益于科技发展的环境。阿里巴巴因电子商务而没有被征税的事实，以及阿里巴巴能够发起存款产品的事实都说明，“有了新科技的发展，我们能让你试一试”的可能性，至于其他的问题，到时都会解决。这与西方深思熟虑后的，达成共识后的方法不同。我本人对两种方法都表示尊重，我并不想争论哪种方法会更好一些。但在AI盛行的时代下，收集数据并运用此数据对一个国家或是公司来说是无比重要的，科技实用主义优势在于能够更快收集，利用数据并提升效能。

以电车难题为例，比如说全自动驾驶的汽车必定会导致一个人死，或者导致两个人，有52%的概率会死。你会如何选择。我猜无神论的经济哲学家可以为此争论很久，当然也不会有一个正确的答案。如果这场争论造成分析瘫痪，并减缓AI的外部系统，那么你极有可能会付出一定代价。中国不大可能会因此而放慢步伐。我觉得更可能是：人命重要，两者大抵相同重要，试着最小化损失，然后罢手继续工作。真正重要的是，如果你尽快开始采集数据，在未来2年，5年内你会救下很多人的性命，到那时你的产品便会变得相当的安全。

所以你们还认为讨论那个道德问题合适吗？我不是说讨论这个道德问题不合适，我想说的是，世界上有其他的国家不是很着迷于这个问题。所以我认为，未来还是中国和美国主导着世界，美国垄断着科技，中国运用在数据的庞大以及工程师的数量的优势，采用科技功利主义方法想方设法追上，甚至超越美国。

在我结束我的演讲之前，我还想再讲两件事。

第一件事是对于AI我们应该考虑些什么？说到AI我们会想到消除贫困，AI有能力做到，鉴于有那20万亿美金的利润。但AI也会引起一系列问题。安全问题，每辆自动驾驶汽车都能够被黑客以及恐怖分子转变成为武器。隐私问题，我们是否愿意将我们的信息暴露给那些公司，让他们为所欲为吗？我们怎样拥有属于自己的隐私信息？那样是否会减缓公司发展的进度？有关偏见的问题，用带有偏见的数据训练便会呈现出有偏见的数据，我个人认为针对这个问题，机器能够很好地解决，实际上，相比于机器，人才是具有偏见的动物。针对这个问题我可以谈论很多，但我还是认为这也是一个重要的问题。

最大的问题是失业，最近最好的研究资料表明，未来的50年内，我们50%的工作都可以由AI自动化完成，不是说会失去50%的工作岗位，说的是如果你把每个人的工作都分解的话，合计50%人的工作都可以由AI，蓝领以及白领完成。有一些因素可能会减缓这种替代，因为任务并不等同于工作。公司并不会仅仅因为效率更高而裁员，每个公司都会面临着抉择。但不得不承认的是，工作减少是摆在我们眼前的。我们得想办法怎样提供新的工作并创造出AI无法胜任的工作。对此，我指出创造性，敏捷性，复杂性以及同情心，这些都是AI不具备的，我希望我们能够在此前进。

最后的一个问题是拥有和没有之间不断加深的沟壑。此次分享我希望能够激发一些对AI的思考，并希望中国在某种程度上，能向世界展示科技功利主义的方法，并不是说你们得效仿它，而是说是存在。并希望能将中国的创业精神带给谷歌以及Facebook去不了的地方。所以，东南亚，南美，伊斯兰这些国家，便是腾讯，阿里巴巴以及创业公司去的地方。想法设法迅速给大量的人提供教育，明白转换服务是中国政府以及大学积极着手的工作。我希望在进步的同时，我们能够分享。谢谢。

文章载于“原子智库”微信公众号（AtomThinkTank）

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