谷歌阿里們不會統(tǒng)治AI時代

馬克 韓舒淋

埃森哲首席技術官兼首席創(chuàng)新官Paul Daugherty是美國科技界的知名思想者，對人工智能（AI）的思考尤其前衛(wèi)。針對當今社會對AI的最大擔憂——毀滅就業(yè)崗位，他和同事James Wilson今年出版了《機器與人——在AI時代留住工作機會》一書，做出樂觀回應。微軟CEO薩蒂亞·納德拉評論說，該書“繪制出的（人機協(xié)作）路線圖將引導我們走向未來”。

圖為埃森哲首席技術官兼首席創(chuàng)新官Paul Daugherty。

11月6日，該書中文版面市之際，Daugherty和他的同事、埃森哲全球先進技術架構與產品平臺負責人Adam Burden一道，接受了《財經》記者專訪。

我們首先討論了什么是真正的AI技術。Daugherty對我們如此關注這個ABC問題有些意外，因為他不知道中國公司如今都在變著花樣給自己貼AI標簽，如同此前它們忙不迭地給自己貼大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智能化數(shù)字化標簽。

然后我們討論了AI時代的可能性——在AI時代，什么是如同今天智能手機這樣的王者應用？蘋果谷歌阿里騰訊這些今天的巨頭將繼續(xù)統(tǒng)治AI時代嗎？AI時代會不會有、誰將是新巨頭？

接下來我們討論了新書的主題——對于就業(yè)崗位，AI創(chuàng)造得多還是毀滅得多？Daugherty的答案已在書中，但他對該問題的擔憂比書中更重。他反復強調培訓員工掌握新技能的重要性，而且要立即行動?！拔覀儾荒艿鹊轿C出現(xiàn)之后才開始投資。如果我們等到數(shù)百萬司機被自動駕駛汽車取代才開始行動，問題就會更嚴重。”

談到如何面對新技術時，Daugherty以埃森哲為例現(xiàn)身說法：云計算和SAAS（軟件即服務）出現(xiàn)后，一些分析師認為埃森哲很快會破產，因為客戶不再需要它的咨詢服務和技術外包服務。但幾年后埃森哲不僅沒有破產，反而成了年收入近400億美元的、全球領先的云服務提供商之一。而那些未能掌握數(shù)字技術、AI技術，仍只會用PPT做咨詢的公司則難免無可奈何花落去的命運。如今，埃森哲正在用同樣的態(tài)度和方法面對AI。

“克服新技術恐懼癥的最好辦法就是擁抱新技術，把自己變成新技術的代表?！?Daugherty在一個半小時的采訪中金句不斷，但這句話讓我們印象最深。

以下為采訪摘要。

再也不需要編程了

《財經》：過去幾年出現(xiàn)了很多概念，大數(shù)據(jù)、工業(yè)4.0、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字化等等，這兩年最火的概念是AI，它們想要實現(xiàn)的功效似乎是一樣的——預測、分析、降低成本、提高產出，尤其是數(shù)字化和AI之間，很多人都搞不清這兩者的關系。我們的問題是：什么是真正的人工智能技術？

Paul Daugherty：數(shù)字化是由SMAC技術驅動的，也就是社交網(wǎng)絡（Social Media）、移動互聯(lián)網(wǎng)（Mobility）、分析（Analytic）和云計算（Cloud Computing）。這些技術是推動數(shù)字化的主要技術，這些技術是實現(xiàn)工業(yè)4.0、建造互聯(lián)工廠、使用物聯(lián)網(wǎng)制造互聯(lián)產品的基礎技術。而AI把它們帶到更高層面，比單獨的社交、移動、分析或云技術給大型組織帶來的變化更加顯著，它構筑在數(shù)字化的基礎之上，通過機器學習、深度學習等新的人工智能技術，創(chuàng)造出強大的新能力。

比如工業(yè)4.0是一個擁有互聯(lián)工廠、互聯(lián)網(wǎng)制造的好例子，然后通過人工智能，可以在數(shù)字化雙胞胎的數(shù)據(jù)模型基礎上進行更強大的預測模擬和業(yè)務分析，推動不同類型的業(yè)務成果。

Adam Burden：我想在很多方面，人工智能時代是由數(shù)字化帶入的：云計算降低了計算門檻，能以極低成本進行大量計算，使人們能夠開發(fā)算法和模型來運行人工智能。人工智能不是一項新技術，它已經有幾十年的歷史，但只有在巨大廉價的計算能力出現(xiàn)后它才有機會走上最前沿。過去幾十年，算法有很多進步，但是對許多應用來說都不實用。如今，計算力和技術真正趕上了人工智能理論，我們正在釋放出令人難以置信的巨大力量。

《財經》：我們記得五六年前人們都在談論大數(shù)據(jù)技術，現(xiàn)在人們都在談論AI，兩者有什么區(qū)別？

Daugherty：大數(shù)據(jù)是整個SMAC和數(shù)字化的關鍵部分，移動應用和其他一些技術創(chuàng)新使得公司可以收集更多數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術能讓公司通過視頻、社交和其他渠道導入非結構化數(shù)據(jù)，積累起更多數(shù)據(jù)。與此不同，AI提供的是在機器學習范疇下的新技術：深度學習、監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等，這些新算法和解決方案允許人們用數(shù)據(jù)來訓練算法。

人工智能帶來的最大區(qū)別是，五年前，我們編程來使用大數(shù)據(jù)，嘗試將業(yè)務自動化或使用數(shù)據(jù)來預測結果，但這樣處理、使用大量數(shù)據(jù)很困難;而通過機器學習，我們可以更快理解數(shù)據(jù)模型，更快推動業(yè)務決策、獲得成果。因此，人工智能的重大創(chuàng)新是能夠使用數(shù)據(jù)來創(chuàng)建算法，而不是必須開發(fā)程序來處理數(shù)據(jù)。

《財經》：能否說大數(shù)據(jù)技術是人工智能技術的基礎？

Daugherty：是的，有一種說法是數(shù)據(jù)是人工智能引擎的燃料。有了大數(shù)據(jù)技術，我們獲取了數(shù)據(jù)，但公司還無法用它做任何事情，而有了人工智能之后就可以，這就是關鍵所在。

晶體管是在70年前發(fā)明的，我們也因此有了70年的編程史，編程是一項艱苦的工作，你必須編寫確切的指令、進行測試以確保它是完全正確的。因此我們可以解決的問題非常少，都是那些可以指定確切規(guī)則和步驟的問題。

而機器學習正在扭轉局面，為我們提供全新的功能，我們可以基于數(shù)據(jù)推導來創(chuàng)建解決方案，我們再也不需要編程了。比如，通過編程來給自動駕駛汽車搭建視覺系統(tǒng)幾乎是不可能的，而用人工智能機器學習進行訓練就相對容易。

這就是AI為我們提供的創(chuàng)新：不需要確切的步驟也能夠開發(fā)非常復雜的解決方案。這為自動駕駛、醫(yī)療和很多領域的分析需求提供了新解決方案，在許多領域我們可以解決使用傳統(tǒng)技術開發(fā)方法難以解決的問題。

Burden：我們認為人工智能系統(tǒng)是感知、理解、行動及學習的系統(tǒng)，感知、理解、行動和學習是人工智能系統(tǒng)的關鍵特征，也是在編程中將它們與常規(guī)確定性系統(tǒng)區(qū)分開來的特征。

智能手機將被AI助理取代

《財經》：過去30年，個人計算機、互聯(lián)網(wǎng)、智能手機，都根本性地改變了人們的生活，人工智能是這樣的技術嗎？

Daugherty：我在埃森哲工作了32年，經歷了各種技術趨勢，但人工智能是其中最重大的技術變革?，F(xiàn)在我們大量使用智能手機，我預測在不到十年的時間內，我們將不再攜帶這些手機，通過語音、更先進的虛擬現(xiàn)實技術和無需頭戴設備的系統(tǒng)進行通信，我們將擁有更多人性化的與技術互動的方式。人工智能將成為和我們的生活工作水乳交融的一部分。

技術正從工具變?yōu)槲覀兊囊徊糠帧＿^去70年的歷史里，個人電腦和其他的技術都是工具，你帶著電腦、手機，在需要的時候使用它們，而未來技術將成為我們生活、工作的自然組成部分，它將會消失。

幾年后我們會有我們的個人人工智能助理，它比你自己更了解你，幫助你如何更有效地溝通、生活和工作。這就是人工智能的強大力量：它有感知、理解、行動和學習的能力，技術因此變得人性化。

Burden：這是一個悖論，技術越先進，你就越看不到它。隨著人工智能技術的進步，它將無處不在，與你互動的方式將更加自然，而你對此將習以為常，不會特別感受到它的存在。去年我們的技術部門開設了一個名為“人工智能是新的用戶界面”的分部，人工智能會在你周圍的任何地方，你不會再只看到屏幕了。

《財經》：我們相信人工智能技術將主要以軟件形態(tài)體現(xiàn)，但它將搭載在硬件上，目前我們首先想到手機，如果十年后手機不再是第一硬件，那么未來搭載人工智能的硬件會是什么？

Daugherty：我們會通過物聯(lián)網(wǎng)設備來使用人工智能技術。它遍布世界，包括手機、屋內的恒溫器、汽車中的設備等等，人工智能以各種不同的方式嵌入你周圍。它將出現(xiàn)在我們身邊的每一個設備中。

2017年我在CES的展廳走過時，所有設備都與我交談，那是語音交互很受歡迎的一年，洗衣機在跟我說話，汽車在說話，電腦在說話，每個設備都有AI語音功能，這太可怕了，未來不應該是這個樣子。

未來，你將擁有代表你與這些設備互動的私人助理，而不是你與所有這些五花八門的設備直接交談。五年到十年后，最個性化的設備將是AI個人代理，它的存在會比智能手機廣得多。它會知道你的駕駛路線、你如何購物、你如何與你的朋友和人交往。我認為，高度個性化的AI助理將取代今天智能手機的地位。

現(xiàn)在的技術仍然太難用了，智能手機已經是最容易用的設備，但你還是得費腦筋去想該怎么用它。我們的精力不該花在這上面，未來AI將把我們解放出來，技術將以更自然的方式為人類所用。我們將擁有個人AI助理，雖然目前制造它的公司尚不存在，但未來它將與今日的手機、微信平臺這類產品一樣重要。到那個時候，建立信任將變得非常重要，信任程度大小將成為未來公司的差異化所在。

以亞馬遜為例，在美國，亞馬遜有一項名為亞馬遜密鑰（Amazon Key）的新服務，消費者向亞馬遜提供他們家中的數(shù)字密鑰。想象一下亞馬遜與其大量客戶建立的這種信任程度，亞馬遜擁有客戶房屋的鑰匙，能在客戶不在家時交貨。亞馬遜的這個服務是其他任何零售公司都無法比擬的，它可以做到這一點，就是它有信任的優(yōu)勢。

AI時代會有新巨頭嗎？

《財經》：每一次技術革命都會催生新的技術巨頭，電氣時代出現(xiàn)了GE、西門子，計算機時代出現(xiàn)了微軟、IBM;互聯(lián)網(wǎng)時代出現(xiàn)了谷歌、Facebook和亞馬遜，AI時代還會有新巨頭嗎？之所以這么問是因為AI時代跟過去的時代都不同，例如互聯(lián)網(wǎng)巨頭在上世紀90年代起步時PC巨頭并沒有涉足它們的業(yè)務，但現(xiàn)在我們看到從微軟蘋果谷歌Facebook亞馬遜到阿里騰訊百度京東，所有的現(xiàn)巨頭都在重倉AI技術。

Daugherty：是的，但我仍然認為會有新巨頭出現(xiàn)，它將是一個我們還不知道的公司，它會發(fā)明人類與技術更好的互動方式。

平臺型巨頭確實擁有贏得AI時代的所有優(yōu)勢：擁有數(shù)據(jù)、擁有AI專業(yè)知識、擁有平臺、擁有龐大消費群體。但問題是：它們會繼續(xù)贏嗎？

我們處在一個比以往更好的創(chuàng)新時代，商業(yè)不僅僅是關于擴張規(guī)模和消滅競爭對手，每個人都知道要不斷創(chuàng)新。

蘋果、谷歌、Facebook、亞馬遜、騰訊、阿里都投資了很多創(chuàng)業(yè)公司，它們試圖跟上新的潮流。但我認為這是一個不同的時代。十年前決定輸贏的首先不是創(chuàng)新，而是全球化的規(guī)模和效率。如今創(chuàng)新已經成為首要的差異化因素，具備創(chuàng)新能力的公司將掀起下一波浪潮。

Burden：還有另一個因素，那就是監(jiān)管。監(jiān)管機構可能會介入，要求巨頭做出改變，甚至拆分成不同的公司，這也會改變未來圖景，給新人帶來機會。

Daugherty：也許通過監(jiān)管來創(chuàng)造新巨頭比較難，但可能會出臺影響當前格局的監(jiān)管規(guī)則?？偟膩碚f，我相信當前這些巨頭20年后未必仍然是巨頭，會有一些新的公司更適應未來的市場，只是我們現(xiàn)在還不確切地知道它們是誰。

就業(yè)，AI創(chuàng)造得多還是毀滅得多

《財經》：很多人認為AI摧毀的工作崗位將比創(chuàng)造的工作崗位多得多，你如何看待這個問題？

Daugherty：我們相信會創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。

世界經濟論壇做了一項研究，到2022年，AI將消滅大約7500萬個工作崗位，創(chuàng)造1.28億個工作崗位，多了5000多萬個就業(yè)崗位。經合組織的一份研究報告也得出了類似結論。所以問題是，7500萬被替換者是否有技能來從事新的工作。

這是非常真實的問題，也是我最關心的問題，這也是我寫《機器與人》這本書的初衷。我認為這是我們這一代人面臨的最大挑戰(zhàn)——失業(yè)的勞動力沒有合適的技能從事新的工作，一個國家沒有未來所需的勞動力。

我們在書中談到：企業(yè)需要承擔更多責任，因為工作崗位正在發(fā)生變化，企業(yè)需要投資于它們的勞動力，因為哪怕是協(xié)作機器人也需要訓練有素的工人來使用它們。我經常使用并在本書中談到的一句話是：AI時代可以做的最好投資就是投資培訓員工。

《財經》：員工需要怎樣的培訓，他們要去學習編程或者深度學習算法嗎？

Daugherty：有兩類培訓：你需要雇傭和培訓做AI的人，就是開發(fā)人員和機器學習專家、程序員，但這只是一小部分。另一類，大部分人是使用AI工具、以不同方式完成工作的人，這也是再培訓的重點。

以我們的抵押貸款處理業(yè)務為例，它采用業(yè)務流程外包（Business Process Outsourcing）的形式來進行，抵押數(shù)據(jù)驗證工作可以通過RPA（機器人流程自動化）和AI技術實現(xiàn)自動化處理，而做這項工作的員工還是之前的員工。通過培訓，現(xiàn)在他們用新技能提供咨詢服務，分析抵押貸款數(shù)據(jù)，為客戶帶來高價值的服務。因此，企業(yè)、政府需要在再培訓方面投入更多資金。大多數(shù)國家的投資到大學為止，在終身學習上投入不足。

簡言之，未來需要開發(fā)AI的人才，使用AI的人才，而企業(yè)和政府需要為此承擔責任。

《財經》：員工總是需要學習新技能，比如二三十年前他們需要學習如何使用計算機，AI時代的學習有什么不同嗎？

Daugherty：知識更新的速度更快，因為新技術出現(xiàn)的速度更快。過去員工使用電腦，培訓之后可以用五年到十年。現(xiàn)在正在發(fā)生的是持續(xù)的變化，我們正在應用AI不斷改進業(yè)務，不斷改變工作方式，員工需要更加持續(xù)地學習。

毫無疑問，AI會為人類未來提供更好的解決方案。問題是在這個過渡時期，對就業(yè)會有利嗎？我們都不知道答案，但我們知道如果在再培訓上投入更多資金，事情就會變好。

此外也有很多關于最低收入的討論，即我們需要向因AI而失去工作的人支付補償，我不認為這對每個人都必要，但我們確實需要考慮他們的生活。比如體力勞動工作，自動化后，工人可能需要一到兩年才能學會適應新工作的技能，在此期間，他們需要政府的支持，需要社會的支持。

工人的過渡問題非常嚴峻，我們還沒有找到解決這個問題的好辦法。企業(yè)和政府需要做更多事情，現(xiàn)在就得開始投資，我們不能等到危機出現(xiàn)之后才開始投資。如果我們等到數(shù)百萬司機被自動駕駛汽車取代才開始行動，問題就會更嚴重。