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李开复:这些工作将被人工智能取代

2020-03-23 10:56:02 来源 : 百家号

汽车驾驶、电话销售以及放射科医生等工作在15年内都将被人工智能所取代。拥有世界最庞大手机用户群的中国得以最快地积累移动应用数据。移动用户基数使得中国的数据优势是美国的3倍,移动食品配送是美国的10倍,移动支付是美国的50倍,共享单车设施是美国的300倍。当这一代中国企业家学会利用人工智能时,将彻底颠覆游戏规则。人工智能将会取代人类,完成不属于人类专有的各种重复性工作。美国一流高校有着传统悠久的自由开放的人才流动机制、鼓励特立独行的研究精神,无疑是人工智能原创研究的乐土。

被称为“计算机界诺贝尔奖”的图灵奖由美国计算机协会于1966年设立至今,共有67名得主,大多数是美国学者,仅有一位华人学者姚期智,也是在美国学习、研究并获得了重大成果。是的,在人工智能这个横冲直撞、扑面而来的未来面前,人类会遭遇前所未有的挑战。美国互联网科技企业的技术积累和研发仍具备相对优势,它们对世界一流研究人才的资金支持与研发放权,是孕育、催生人工智能应用的环境基础。正在成为人工智能研究的新巨人,在人工智能开发平台、无人驾驶和用语音识别技术打通无所不包的个性化服务的商业尝试方面也还处于前沿。

中国成功的互联网创业者,几乎都是从世界上最残酷的竞争中脱颖而出的,在他们的世界里,速度是创业者必备的特质,模仿与借鉴是可以接受的做法,竞争者为了赢得新市场的份额或想尽各种办法。在不久的将来,这些巨无霸一般的真实世界数据,将会是中国公司发展人工智能服务的重要优势。当中国的投资人、创业者及政府官员聚焦某个产业时,他们能集结撼动世界的力量。中国的学生也加入了人工智能热潮,他们选修前沿科技的课程,使用智能手机观看国际知名研究人员授课。

国务院发布的人工智能国家规划,承诺对人工智能研发提供全方位的支持,同时也会投入大量资金。该计划明确提出了2020年及2025年的发展目标,并希望到2030年中国能成为人工智能领域的全球创新中心,在理论、技术及应用等方面领先全球。嗅觉灵敏的中国风险投资人积极响应号召,2017年一年,他们给予人工智能创业公司的风险投资占到全球人工智能投资的48%,中国在这一数据上首次超越了美国。人工智能许多抽象的研究工作大都已经完成,研究中遇到的困难大都也已解决,现在是创业者“撸起袖子加油干”,把深度学习算法转换为持续经营的事业的时候了。

与此同时,工厂内的人工智能自动化,将会大量破坏发展中国家具有的优势——大量廉价劳动力的存在。很多人已经习惯从日常工作中找到自我存在的价值,人工智能的普及将会挑战这些人类价值,有可能在很短的时间内摧毁很多人的人生目的,让他们短时间内失去依靠。在21世纪头10年的中期,深度学习这项重大的技术性突破终于到来,知名研究人员杰弗里·辛顿找到了有效训练人工神经网络中新增神经元层的方法。但直到2016年中国的“斯普特尼克时刻”到来之前,绝大多数的中国科技界人士都尚未察觉深度学习革命的到来,这整整比该领域突破性学术论文的发表落后了10年,也比这项技术在国际计算机视觉竞赛中得到证明晚了4年。

这些创业者将帮助中国成为第一个在实干的年代利用人工智能赚钱的国家。最终使神经网络法复活,并让人工智能再次复兴的,是神经网络系统赖以存在的两项要素出现的变化,再加上一项重大的技术性突破。神经网络需要大量的计算机算力及大量的样本数据输入系统,以“训练”程序去辨识形态,计算机算力则让程序得以高速分析样本数据。普华永道估计,到2030年人工智能的应用部署将为全球GDP增加15.7万亿美元,这个数字大约是八个工商银行,预估中国将囊括其中的7万亿美元,几乎是北美的两倍。

规则式人工智能系统有时也称为符号式系统或专家系统。之所以称“专家系统”,是由于该阵营的研究人员认为,要使人工智能软件更好地适应现实世界,必须将相关领域的人类专家的智慧编写进软件。照目前科技发展和应用的趋势来看,我预估在未来15年内,人工智能将会减少美国40%到50%的就业机会,但实际的就业损失还会延迟若干年,因为必须考虑到很多现实因素,例如雇主相信人工智能的程度、法规限制等。神经网络方法则是把数百万张标示了“有猫”或“没有猫”的样本图片“喂”给计算机系统,让它自行从这数百万张图片中去辨察哪些特征和“猫”的标签最密切相关。过去,实体商品是主流,再加上地理上的限制,都有助于抑制厂商在消费市场中的垄断能力。这些创业者可以很容易获得中国科技界的另一项“天然资源”——多到爆炸的数据。中国已经超越美国,成为数据产量最多的国家,拥有的数据量多到惊人。同时由于中国独特的科技生态系统,这些数据似乎先天就是为了打造赚钱的人工智能公司而产生的。

我领导的谷歌中国面临着全球统一化产品与本地用户脱节问题的挑战。当时,谷歌中国是全球最著名互联网企业的分公司,具有很大的品牌优势。西方分析师只会将这些公司的成功视为依赖政府保护的结果,却看不到其中蕴含的世界级创新。他对新市场的胃口永不满足,美团持续迭代新产品,是市场导向的精益创业公司典范。在这样的氛围下,模仿和借鉴别人的点子或产品特色,被视为对时代精神的背叛,是真正的创业者所不齿的行为。而中国用户的活动热度图非常混乱,快速浏览与鼠标点击集中在左上角,但其他部分也布满绿色点及红色点。中国用户平均在搜索结果页面上停留30至60秒,视线几乎穿梭在所有搜索结果上,任意点选他们看到的内容。中国创业圈生态系统的成熟化进程,不只是中国公司与美国公司之间的激烈竞争。市场如火如荼,创业公司的数量呈几何级数增长。在焦点小组的研究中,我们能够追踪用户视线和鼠标在搜索结果页的移动轨迹。

因为模仿美国公司出色的创业点子,同时受到中国政府对本土公司的保护。他们觉得中国互联网的市场竞争没有那么激烈,本土公司因为受到保护,尽管先天体质薄弱,但也能在竞争中存活得很好。这种分析在本质上误解了中国市场的动态性,反映出从“硅谷观点”分析所有互联网创新时表现出的自我中心主义。结果就是当中国的互联网产品和硅谷原创产品直接竞争时,美国公司对产品本地化的不情愿成了中国创业者最大的机会。中国用户偏好和全球化产品之间的每一项分歧,都成了中国本地竞争者的机会。美国的上市公司往往把国际市场当成印钞机,认为某个产品在本国取得了胜利,理应也能在国际市场获得源源不断的利润。这家硅谷当时最富有的电子商务公司不愿意只为了跟中国的同类网站竞争,就对全球统一的商业模式做出个性化的调整。

而这时阿里巴巴创始人马云正忙着研究eBay的核心功能,并根据中国的实际情况调整电商网站的商业模式。然后他的团队不断调整淘宝网的功能以适应中国用户独特的需求。硅谷和中国的互联网生态系统,生长自不同的文化土壤。热情的投资人在数千家几乎完全相同的公司上投入了大笔资本,中国的城市居民用低到不可思议的优惠价格,成群结队地在餐馆内用餐。这几乎是中国的创投界在招待全中国人吃晚餐。把别人的成果直接商用肯定会被人诟病。但这段经历让中国的互联网公司积累了用户界面设计、网站架构和后端软件开发的初步经验。

仿制的产品问世后,由市场导向的创业者抓住用户满意度这一基准,不断迭代产品。想要赢得市场,创业者不仅得击败他们仿制的、来自硅谷的产品,还得击败国内大批竞争对手生产的相似产品。在中国,市场导向的创业者不会面临这种两难境地,崇高的使命或价值观并不是他们的负累,也不是他们的核心。他们的核心是用户,他们愿意让用户需求牵引公司往前走。而用户的不同选择可能会促使几百家同类型的公司在市场上激烈拼杀。多年来,中国文化催生的产品被硅谷精英人士嘲笑,被视为廉价仿制品,损害了原创者的尊严,真正的创新人士对这些产品和公司不屑一顾。

短期而言,这种现金流刺激着中国的经济增长,推升了企业估值。不过长期而言,O2O事业发展留下的财富是更丰富的数据环境。招募供货商、处理订单、配送餐饮、接受付款,中国的O2O企业积累了用户在现实世界消费与个人行为习惯的海量数据。重磅模式让中国公司拥有了远超硅谷同行的数据。谷歌退出中国后,安卓系统移动应用程序的市场大开。创新工场最早孵化的一批创业公司就希望能填补这些空缺。在此过程中,我希望探索和互联网互动的新方式,这是硅谷还未涉足的领域。

线上与线下世界以独一无二的方式交融在一起,它们改造了中国的都市景观,也创造出全球最丰富的实体世界数据。不过,若没有中国经济最重要的一环——中国政府,这个延伸到经济每个角落的互联网世界不会这么快速出现。深度学习的问世,意味着我们将从专家的年代转变为数据的年代。截至2017年,中国的7.53亿智能手机用户中已有65.5%开通了移动支付。把Uber挤出中国的网约车市场后,滴滴出行开始购买加油站及汽车维修厂,为其车队提供服务,并赚得了丰厚的利润。因为滴滴出行了解司机,知道他们对滴滴出行品牌的信赖。

全球最强大的移动应用程序问世时,几乎没人注意到它。当时的腾讯已经拥有了中国两大社交网络:即时通信工具QQ和社交网站QQ空间,这两款应用分别拥有几亿用户,但美国分析师却认为它们是美国产品的二流仿制品。微信变成了一款超级移动应用,作为中枢,它可以连接其他数十款来自各个领域的应用。它虽然无法完美替代任何一款应用,但也足够使用多数核心功能,而且带有可无缝衔接的支付功能。最近微信小程序的推出又使微信成为操作系统和浏览器之外的又一个应用平台和用户获取渠道。在短短2年内,微信从一个默默无闻的移动应用发展成为一个包含通信、传媒、营销、游戏等功能的强大平台。

中国的芯片创业公司如地平线机器人、比特大陆科技有限公司、寒武纪科技公司等均获得了大量投资,用于研发针对自动驾驶和其他人工智能应用的各种产品。这些看似疯狂的投资,使人们得以在2017年目睹历史性一幕:5月,AlphaGo完美战胜人类围棋世界冠军;11月,Waymo宣布在美国测试没有司机坐在驾驶位上的无人驾驶车辆。2015年百度的硅谷实验室开发了语音识别系统“深度语音2”,在汉语语音识别领域超越了人类。机器学习需要快速运行复杂的数学计算,这一点是英特尔或者高通公司的芯片都不曾注重的。

除了高度定制推送,今日头条也使用机器学习来创作与监管内容。2016年巴西里约奥运会期间,今日头条和北京大学合作开发了一名人工智能“记者”,可以在赛事结束后几分钟内撰写出简短的摘要报道。谷歌是第一家研发自动驾驶技术的公司,但大规模应用的脚步有些缓慢。这种谨慎态度背后的理念是:打造出完美产品,在自动驾驶的安全性大大超过人类驾驶后,再直接跃入人工智能全自主化。这是一种完美主义的模式,不允许任何危及人类生命或企业声誉的可能发生。

现在,在中央政府的政策引领下,这个地区将兴建为展示科技进步与环境可持续发展的示范城市。但在中国,这只是城市规划的一项手段而已。雄安新区将成为全球第一个从开始就容纳自动驾驶汽车的城市,百度已经和当地政府签约,打造“人工智能城”,聚焦于交通管理、自动驾驶汽车及环境保护。所有的数据,如用机器回答的问题、专注程度、理解程度,将直接写入学生的个人档案里,实时反馈学生了解了哪些授课内容,以及哪些部分需要进一步讲解。

感知人工智能的问世改变了这一切,现在算法能够模拟人脑的运作方式,把图片或视频的像素汇集成有意义的集群以辨识其中的对象,如金毛犬、交通信号灯、我们的亲属等。声音数据也是如此,计算机不再只是把音频档案当成字节的集合储存起来,人工智能算法能够提炼出其中的字词,还能解析整个句子的意思。

第三波浪潮就是把人工智能延伸至我们的生活环境,以大量的传感器及智能型器材,把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据,如小米的智能音箱“小爱同学”和Amazon Echo可以把声音环境数字化;阿里巴巴的“城市大脑”通过摄影机和物体识别,可以把城市交通流量数字化;Face++的技术和软件则可以把面孔数字化,使用感知数据,经过人脸识别来保护我们的手机或数字钱包。感知人工智能开始模糊线上与线下世界之间的界限,大大增加了我们和互联网的互动节点。坐在沙发上说一句话,就能订好外卖,那我们究竟有没有在线上?当我们的冰箱告诉商店里的购物车家里已经没有牛奶了,我们到底是在现实世界还是数字世界里?

今日头条的人工智能引擎在互联网上搜寻内容,使用自然语言处理和计算机视觉技术,消化整理来自合作伙伴及特约撰稿人的大量文章与视频,再根据用户的以往行为,如点击、阅读、浏览、评论等,针对每个用户的兴趣、喜好和习惯高度定制动态推送。这个人工智能算法甚至会修改标题,以吸引用户点击。用户点击量越多,今日头条就越擅长推荐适合用户的内容。这个良性循环,创造了互联网上最诱人的内容平台之一——今日头条的用户平均每天在应用内逗留74分钟。过程中,中国人对数据隐私的开放心态以及深圳的硬件制造实力,将使中国在感知人工智能上相对于美国的优势,不出5年就将从今天的六四开,达到八二开。与此同时,第三波人工智能创新也将为第四波完全自主化的人工智能奠定基础。

工作在可预见的未来中不太可能被自动化。“结合区”和“慢变区”象限的界限并不太明确:尽管目前不会完全被取代,但工作任务的重组或技术的稳定进步,可能引起针对这些工作岗位的大范围裁员。我相信,人工智能很快会成为举世公认的下一个GPT,刺激经济生产甚至促进社会组织变革。蒸汽动力从根本上改变了体力劳动的性质,ICT从根本上改变了某些类型的脑力劳动,人工智能则会同时影响这两者。人工智能会以远超人类的速度和力量执行多种类型的体力和智力任务,大大提升运输、制造、医学等各个方面的生产力。

机器学习在以下两方面的突破同样也增强了机器的智能水平:从大量数据中辨识形态的能力以及做决策的能力。尽管人工智能可以在围棋上战胜最优秀的人类选手,也可以精确地诊断癌症,但它连抓周都很难办到。新下岗的工人拥入该行业只会让薪资进一步下降。经济学家预测到2030年,人工智能将为全球经济带来15.7万亿美元的财富。由此引发的裁员对所有劳动者都一视同仁,给高学历白领职工和许多体力劳动者带来同样的巨大打击。当人类与运算能力超过人脑的机器竞争时,大学本科甚至是高度专业化的研究生学位都不再是工作的保障。除了引起直接失业,人工智能还会加剧全球经济不平衡。

第一个催化剂是人工智能算法的易复制性。硬件密集型革命的技术转型要获得动力,需要发明、设计原型,建造实体产品并出售和运送给最终用户。任何硬件想要获得小幅提升,都需要重复以前的流程,同时参与成本和社会摩擦会减慢每次微调被采纳的速度。操作蒸汽驱动的动力织布机)。在这个过程中,产量大大增加,价格大大降低。这一变化加快了发达国家的经济分层。到2017年,站在美国金字塔尖1%的人拥有的财富几乎是下层90%的人拥有的总财富的两倍。

未来由技术导致的财富与阶层上的悬殊可能演变为更深刻的裂痕:撕裂社会结构、挑战我们的人格尊严。2013年,牛津大学两位研究人员的论文做出了一个可怕的预测:在未来10年或20年内,美国47%的工作可能实现自动化。论文的作者卡尔·本尼迪克特·弗雷和麦克尔·奥斯本请机器学习专家评估70种职业在未来几年实现自动化的可能性。之后,他们将此数据与机器学习的主要“工程瓶颈”清单相结合,使用了一个概率模型来预测另外632种职业实现自动化的难易程度。OECD团队论证称,以岗位为最小单位的方法忽略了那些人类可以执行,但算法不能执行的许多任务,如与同事展开团队合作、与客户面谈等。

在不久的将来,人工智能算法可以代替医疗人员完成许多诊断的工作。人工智能算法做出的诊断、给出的治疗处方比任何人都更有效率。但事实是没有任何算法可以替代家人在我治疗过程中的作用的。他们给予我的东西比人工智能产生的东西要简单得多,却也深刻得多。人工智能固然强大,而人类独有的爱才是我们生活中最需要的。爱是第一眼看到新生儿的瞬间,是坠入爱河的那一刻,是朋友的倾听所带来的温暖,或帮助别人时感受到的自我提升。

人类对自己的心灵还欠缺认识,更谈不上去复制。但是我们确实知道,只有人类具有爱与被爱的能力,也希望爱别人和获得爱。面对死亡,最艰难的是面对无法重来的人生。治疗护士兼作家邦妮·韦尔记录了许多病人在弥留之际最常见的遗憾。面对生命的终点,这些病人清晰地回顾了他们曾经因专注于工作而忽略了生活。他们谈到,由于没有过上无愧于心的生活而感受到痛苦,后悔过于专注工作,意识到生活的意义是身边的人赋予的。没有人在回顾自己一生的时候会后悔没有工作得更努力一些,许多人后悔的都是没用更多的时间陪伴自己爱的人。

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