专访李开复:你只有做到最好,AI才无法取代

    21世纪经济报道 2019-07-31 16:51

    从卡内基梅隆大学到谷歌、微软,再到创新工场,李开复从未停止过对人工智能的思考。AI时代即将到来,普通人需要做哪些准备?


    图片来源:摄图网

    我个人的主要研究领域是人工智能,1988年的博士论文就是有关语音识别系统的。

    最近两年,我撰写了《人工智能》《AI·未来》两本书,其中有出于对自己学术领域的热爱,另一个理由是,社会上对AI的误解和不理解太多,有人对AI有过高的期望,还有很多人认为AI非常遥远。

    AI时代已经到来了。大部分人印象中的AI,可能局限在机器人、无人驾驶等少数领域,其实,以大数据提升效率也可以是AI。人们的种种误解,会造成AI的商业化和使用不是最佳的,我希望多做些科普的工作。

    在我看来,兴起的AI会颠覆各个行业,对于产业甚至社会的影响是巨大的。与科学家相比,企业家的思维方式、精神特质迥异,但是,也应该对于科技发展保持好奇的心态。最好的企业家,往往是第一个将科技成果进行应用的人。

    企业家要有技术嗅觉

    我自己是一名科学家,也是一名企业家,这两种身份的思维方式绝然不同。我以科学家身份学到的思维方式,大概花15年才把它忘掉,不忘掉是做不好企业家的。

    企业家精神、科学家精神都很伟大,用错地方就不合适。

    我们在学校撰写论文时,会向导师说明研究方向,导师第一反应会问,以前是否有人做过,在前人基础上能否创新?只有从来没人做过,才会鼓励你去做,导师不会问:商业应用在什么地方?对用户有没有用?能否赚钱?他们不在乎,因为科学家从事基础科研,如果先考虑能否赚钱,就不能突破,不能创新了。

    经营一家企业,要对股东、投资人、员工、客户和合作伙伴负责,要创造好的商业模式,企业家在乎的,是能否以最快速度验证商业模式,创造商业价值?他一定要最大限度降低风险,因为产品开发、融资、市场需求、竞争对手等已带来很大风险,未必合适再多冒创新的风险。

    企业家不会强调,开发一个产品,用户喜欢、盈利丰厚,同时确保其中每一项技术前人没有做过。产品固然要创新,并非主导开发的核心思维,而科学家精神一定要做前所未有的事情,要冒巨大风险,事情有没有价值、有没有用是无所谓的。

    在科研方面,企业家并不需要是第一个吃螃蟹的人,但是,他应该知道若干技术是可用的。

    比如,史蒂夫·乔布斯(苹果公司联合创始人)并没有发明鼠标,却是第一个成功将鼠标融入PC的人;他也没有发明feedback display(反馈显示)和Multi-Touch(多点触控),他率先使用在了产品上。

    许多已在实验室得到验证的技术,发明技术的人未必能找到合适应用场景,而企业家有商业的嗅觉、敏感于用户,能将先进的技术用对地方。乔布斯不是技术人员,他跟懂技术的人在一起,有科技的嗅觉和敏感,就将“技术+设计+用户洞察+创新灵感”完美结合在一起。

    传统企业家至少了解所在行业的痛点,以及公司需要解决的问题,他可以快速咨询技术领域的专家,如果自身没有辨别或者理解技术的能力,就与能辨别的人一起搭档。企业家也许离技术远一点,就要找人来帮助他,可以设置CTO,也可以找咨询公司。

    深度学习至少能“吃”20年

    我一直建议,AI+时代,每家传统企业都需要一名“CAIO”,作为企业内最高的AI负责人,看AI能帮助公司在哪个环节赋能,创造最大的价值。记住,这个工作最后会消失的,因为AI会彻底普及化,进入到每家公司。现在,许多互联网企业、高科技企业已不太需要,他们已经在做AI了。

    目前,AI主流深度学习技术的产业潜力,至少能“吃”20年,它会渗透进各种不同的领域,现在,只有少数人用AI和深度学习技术,未来,基于海量的数据,AI会以前所未有的精准度处理各种事务。

    当然,AI普及要解决很多工程化挑战,比如数据结构化、算法迭代、模型训练等,就视觉、语音、无人驾驶等不同的场景应用,进行调整,同时,要处理用户隐私保护等衍生问题。但是,一旦有效运用AI,有些行业短期内能得到很大收益。

    很多人认为AI非常遥远,其实已经到来了。一个易用的工程平台现在尚未存在,但是门槛在迅速下降,只要下降到类似iOS、安卓系统,应用就会井喷。

    一名CEO不懂AI,会产生两个潜在后果:一,难以识别机会在哪,一个领域若使用AI能大幅降低成本或提升效率,没去做的公司会被淘汰;二,太热爱AI,什么都去做,没有找对用力的地方,比如,有些领域没有数据,就无法用AI。

    应该将AI用到正确的地方,忽视或者过度使用,都会带来灾难性后果。有时候,一名创业者做一件事情,可能颠覆掉全行业,比如移动支付,对于信用卡的价值就是颠覆性的。在传统领域,哪一家先用好AI,就会有独特的优势,其他的就有可能灭亡。

    我建议找一名专家,充当CAIO,帮助企业家识别机会,AI是一项非常动态的技术,需要有人真的了解,知道AI到底能解决哪些问题;AI又是在数据的基础上,数据要格式化、进行标注,要有人带领练好基本功,否则AI用不上。

    有人说,AI可能带来技术垄断的风险,只会利于现在的科技巨头。其实,AI的覆盖面非常广,新来者有很多机会,比如保险、教育、医疗等领域,过去都不是科技巨头的强项,如果能用好AI,赋能给一个传统行业,完全有机会让它更好。

    强者越强的风险,一般集中在巨头擅长的领域,比如,AT确实强大,其强项主要在互联网的相关业务,比如腾讯在社交、游戏,阿里在支付、电商,距离核心业务相对遥远的领域,他们无法利用已有的庞大资源。

    当然,技术只是产品的一部分,最终要服务于用户和市场的,创新工场投资高科技企业,创业者肯定要懂相关技术,但不是最重要的,最重要的是执行能力、管理能力、领导力等,对产品有很强的理解能力,在公司碰到困难时,能够凝聚人心、重振士气。

    其实,没有多少公司是纯技术为主的,谷歌可能是一个,但是很难讲出第二个,微软、Facebook、阿里、腾讯都不是纯技术公司,技术主要是为产品服务的。

    白领的工作会更早消失

    现在AI是以深度学习技术为主,很多人关心,未来是否有新的突破?

    突破当然会有,没有人知道。Geoffrey Hinton(深度学习之父,图灵奖获得者)认为,科研人员不要总是钻研深度学习,应该去发明新东西,李飞飞(斯坦福大学计算机科学系教授)也认可这一观点。他们主张探索的,是可能成为颠覆性的AI技术。

    长期的话,AI会越来越聪明,比如做好计划、策划,做有创意的内容,而不只是一个判断,现在,这些工作人非常擅长,AI不擅长。

    我们可以将人所拥有、AI尚未实现的每一种能力都列出来,当做未来潜在的可努力目标。人所在乎的自我意识、情绪、关怀、爱等,目前AI都没有,每一个可能就是一个课题。这些课题,什么时候能突破,没有一个日程表,有可能一年、十年、一百年,突破了就突破了,也有可能永远突破不了。

    AI的发展路径,我们看不清楚,未来可能发生的事情,大部分人不用杞人忧天,好比,不用因为担心有行星来撞地球,所有人都去做避免行星撞地球的工作。AI超越人类存在发生的一定概率,纯粹担心解决不了问题,可以留给顶尖智库去做研究,比如牛津大学专门有一批人,在研究AI超过人之后该怎么办,大部分人没必要担心。

    然而,AI的门槛降低到基本人人可用,这个预期比较乐观,今天的TensorFlow比三年前好用太多。

    举个例子,现在,创新工场每年暑假培训大概600个学生,主要是计算机背景的,他们从不太懂AI到直接成为AI工程师,5周时间就够了。学习AI已经没有那么难,以前可能要读博士,再练3年才能用,现在只要5周,证明门槛在快速下降。

    使用AI所产生的法律、伦理、社会问题,在很多地方已有所显现。不是说AI超越人,而是AI开始左右人,它能利用人性弱点,去优化商业指标,比如Facebook在美国被批评,为让用户留存时间更长,可能诱使有暴力倾向的用户,看很多暴力的东西而更加暴力。

    其中,保护隐私、打击AI行骗等问题,可以立法来监管,但是指望法律介入公司运营,现实中面临不少困难,企业自律也很难。我个人在世界经济论坛AI理事会担任联席主席,我们有过讨论,一种可行的思路,可由第三方评估,以类似财务审计的形式“审计”AI,比如,是否诱导用户,是否保护隐私?

    此外,AI会创造出很多新工作,现在不能预测是什么类型工作。从蓝领角度来看,AI依赖一大堆机器,需要维修,这是他们转型的机会;AI没有爱、没有关怀,这些工作未来仍要靠人完成,护士等职业不容易被取代;有些工作需要手和眼配合,AI目前也难以胜任。

    总体来说,在深度学习的方向上,AI取代白领时间要比蓝领来得更早,由此会牵涉公司治理和国家政策的新课题。AI会取代一部分工作,这些人失业将带来更大挑战。这些被AI取代的失业人员,下一步该做什么?即便培训再就业,过两年可能又被AI取代。那么,什么工作不被AI取代的?培训该由谁买单?

    目前,人类智慧能想到的就是收税。

    有的公司也在进行新的实践,比如,亚马逊会向员工提供培训,不只是培训其在亚马逊的工作技能,也会补贴员工,去学习社会中最需要、最不会被AI取代的技能,比方护士、飞机修理。亚马逊对员工责任的定义是,确保其一直有足够能力再就业,即便新的就业机会不在亚马逊。当然,这有点理想主义,却是一个很好的榜样。

    就普通人而言,一定要有能力的准备,努力寻找非重复性、AI做不了的工作。有人问,孩子该不该学编程?我认为该学,编程锻炼的是人的逻辑思维,对孩子未来发展大有用处,但绝不是为解决饭碗的问题。

    AI已经非常擅长重复性的工作,比如,加减乘除的运算,每个人要有基础能力,但是绝对胜不过AI的。我们应该让孩子学习更深度的思考,培养其逻辑思维能力、同理心,让他们更有好奇心,更有创意,更能分析。比如学习语文,孩子背诵“唐诗三百首”一定比不过AI,也许应该更多着眼于训练他们表达自己,说服别人,来赢得大家的信任。

    编程作为开发分析能力的一种学习工具,确实很有学的价值,但不是说每个人未来都去学C++并以此为职业,最基础的编程工作,AI以后肯定也会做。只有孩子有分析批判思维、策划的能力,又有天赋且有兴趣,才有希望成为最好的。

    未来,在任何领域,人们只有真正做到高水平甚至最顶尖的,从事非重复性的工作,AI才无法取代。

    (李开复为创新工场董事长兼CEO、创新工场人工智能工程院院长,标题为编者所加。)

    来源:21世纪经济报道 杨松 


    推荐阅读
    更多热门新闻   打开每经APP
    分享成功
    每日经济新闻客户端
    一款点开就不想离开的财经APP 免费下载体验