专注互联网 为您提供一站式互联网+解决方案
    咨询热线:135-2590-3531

人工智能对人类的威胁大辩论:重生还是毁灭 | T-EDGE 2017

作者:zdwxadmin 出自:无 加入时间:2017-12-16 点击数: 295 次  自动滚屏(右键暂停)


93347A5A55A07147AB9E08817D73A116062272C8_size2615_w1944_h1080.jpg

钛媒体注:钛媒体T-EDGE国际年度盛典,作为钛媒体年度最重要、在科技领域最举足轻重的年度国际峰会,每一年年末希望能够对当年发生的和未来可能发生的做一些重要盘点和预判,同时,搭建一个平台通过线上线下交流,助力全球前沿创新者的价值发现与落地。


近一两年来,随着人工智能技术被越来越广泛的应用到场景中,关于人工智能话题讨论也越来越多。AI是风口还是泡沫,AI会不会取代人类,AI未来会不会对人类生存产生威胁等等。


12月16日,在2017钛媒体T-EDGE年度国际盛典上,钛媒体创始人赵何娟,“平板电脑之父”Jerry Kaplan,中科拓创始人山世光,蔚来资本合伙人张君毅,阿尔法公社的创始合伙人CEO许四清,《超级智能》作者、牛津大学人类未来研究院院长Nick Bostrom一起从产业、创业投资、商业场景等方面,对人工智能进行了深度探讨,部分精彩对话节选如下:


山世光:


我个人其实更保守一些。我们是不是要在短期内或者可预见的中期内,去担心AI会对人类带来非常大的危害,这一点我个人其实不是很认同的。与其我们去担心AI是否会自己自发地产生一种欲望或者目标去和人类对抗,我们可能更要担心的是背后谁在操控和谁去应用AI以及怎么应用,这才是真正危险的。


越来越多的这种专项的智能能力在逐渐超越人类。但是作为一个通用的智能代理的话,如果说它在各方面全面地超越人类,这个其实还需要很长的时间。同时还有最重要的就是刚才说的,理论上来说没有一种理由或者机制会自发地产生欲望和目标会和人类对抗,以及去毁灭人类的这样一个目标,到目前为止我们没有看到这样的可能性。


张君毅:


关于这个事情我也在想这个问题,大家有的时候会把智能过于神秘化,或者是说我们的超级智能或者人工智能出来以后,就像上帝一样。


但是事实上智能本身,特别是现在我们在讲的人工智能,更是一种工具。我们是投资汽车和自动驾驶领域的基金。在自动驾驶领域我们讨论过一个很有意思的话题,事实上在过去的100年或者200年当中,我们的出行并不是越来越智能,而是越来越不智能。


因为在100年以前我们是用马车和马力,而老马识途,马能够了解自己的道路,它能够知道前面有坑会停下来,它会避开所有的障碍物,当汽车产生了以后,因为它是人的体力的扩展,它不智能了。而现在我们又开始演进,我们把自动驾驶等等又让它变得更智能。但是我要说在几千年使用马力等牲畜力作为出行方式的时候,有人担心马会超越人吗?


回到这样的话题,其实最终产生这种危机和影响并不是机器本身,而是这背后的推动力,我更希望的是在我们的伦理学角度去看这个问题。因为人是自己给自己挖坑的,在一个不是很科技或者不是很先进的技术下面,人也会毁灭自己的社会,其实是这样一个道理。


所以,我不担心整个人工智能会对人类社会在短期内产生天翻地覆的破坏性影响,而是会担心这些技术被错用到不同的领域,这样的话会对我们人类(包括社会,包括整个世界的安定)造成非常致命的影响。


许四清:


我是做早期投资的,对美国资本市场投资的研究和观察。在前几年最多的投资领域(人工智能相关的)是用在金融科技上(尤其是华尔街对这方面的投资非常多)。


但是在去年,我们发现人工智能最早期拿到的钱,最集中的领域发生了改变,它在最大的一个领域是医药和生物工程。医药和生物工程拿到的投资项目笔数超过了金融领域,这是一个很强的信号,就是生物工程和医药在人工智能的帮助下,可以获得的进展是突飞猛进。


Jerry Kaplan:


在中国我出了一本书,我都有点不同意我在这本书当中的看法,这个问题我也思考了很久。对于很多的就业岗位来说,他们都会由于人工智能的到来而被取代,这些就业岗位都会消失。如果我们来看一下自动化的历史,你看到其实在过去自动化都使很多人失业过。有些时候比如说一些新的就业岗位,他们的创造主要的原因是因为我们变得更富有了,更富有之后有了更多的消费者需求,从而创造了新的就业岗位。


如果你回到美国的话,在200年前,你可以看到美国人口的97%其实都是农业人口,在今天只有2%的美国人是农夫,而95%的人其实并没有失业,因为劳动市场也在发生着变化,比如说数字化的计算机让很多的文员失去了工作、几百万的接线员失去了自己的就业岗位,这个列表可以很长(比如说铁路、手机、汽车、航天…),新的技术到来应不仅仅是取代了我们的这些岗位,同时也改变了就业市场。


所以,我一直在了解这个工作岗位的变化的速率有多快,这是我们研究的一个主题。我们回到50年前的时候,看到50%的工作岗位今天都已经消失了,所以我听到大家提的这些警告,说未来50%的工作可能会消失,或者我自己书里面也是这么写的,我们其实应该思考这个过程究竟是以多快的速度会发生,我们需要讨论这些将会失去就业岗位的人们。从社会经济政策和社会稳定的角度来说,如何让这些人能够重新获得投资,能够重新去成为社会有意的一分子,我们不用从社会福利的角度去想,只把这看成一种投资就可以,因为这真的是一笔投资。所以我觉得目前有很多的企业家都在改变教育的本质,都在改变培训的本质,都在教给人们新的技能,让他们来掌握再就业的能力。我非常感谢这些人。


以下是对话的全部内容,略经钛媒体编辑:

赵何娟:今天的几位嘉宾,是人工智能方向上一些特别有意义的嘉宾。我们从议程看到,今天的引话嘉宾Nick Bostrom,有一些关于人工智能会不会毁灭人类,会不会最终取代人类,或者说奴役人类的一个大的观点。同时Nick Bostrom教授对埃隆马斯克的影响也非常大,埃隆马斯克在硅谷跟扎克伯格争论的所有的观点都来自于他。


我们找到Nick Bostrom,给他提出了两个问题:问题一:人类到底怎么看待人工智能的问题,会不会伤害到人工智能。问题二:怎么看AI在接下来的产业里面,对各个产业所带来的影响。


AI会取代人类吗?

赵何娟:刚才听了Nick Bostrom的观点。首先要给Jerry Kaplan教授提一个问题。


刚才您听到了Nick Bostrom在视频当中提到了三个非常重要的关键词,我也非常好奇,究竟他提到的这些概念到底是什么意思呢?他提到了人工智能的概念,提到了机器智能,同时也提到了超级智能,这些之间有什么区别呢?


Jerry Kaplan:我想在这个方面回答可能是有点似是而非。对机器学习和人工智能这样的术语,通常在英语当中可以对等使用。超级智能是另外一个概念,它所指的是人类对未来的一种幻想,人们在未来可能建造出来这样如此聪明的机器,这些机器甚至可能会对人类成为一种威胁,同时就像是超神一样,在这点上我们需要去理解Nick Bostrom教授的观点,我觉得他是一个非常聪明的哲学家。


我在尊重他的基础上,完全与他有不同的意见。我觉得谈到超级智能的时候,目前的科学根本就没有超级智能的基础。并且在我看来,根本没有理由真的要把今天的情况推演到未来,出现这种超神一样的机器人的可能。所以这个听上去是有点儿让人感到很兴奋,但是我没有从一个工程师或者企业家的角度看到任何切实的证据,能够真正地让我们产生这些担忧的理由。


赵何娟:您特别不认可Nick Bostrom教授的观点,我也问一下山总,您一直在技术领域里面开拓同时也是研究员,您怎么看Nick Bostrom和Jerry Kaplan不同的观点和争论。


山世光:我个人其实更保守一些。我们是不是要在短期内或者可预见的中期内,去担心AI会对人类带来非常大的危害,这一点我个人其实不是很认同的。与其我们去担心AI是否会自己自发地产生一种欲望或者目标去和人类对抗,我们可能更要担心的是背后谁在操控和谁去应用AI以及怎么应用,这才是真正危险的。


越来越多的这种专项的智能能力在逐渐超越人类。但是作为一个通用的智能代理的话,如果说它在各方面全面地超越人类,这个其实还需要很长的时间。同时还有最重要的就是刚才说的,理论上来说没有一种理由或者机制会自发地产生欲望和目标会和人类对抗,以及去毁灭人类的这样一个目标,到目前为止我们没有看到这样的可能性。


赵何娟:您说的这个目标是他自发的目标还是人类给他设定的这个目标。人类给它设定目标肯定是不会设定的,但是它是否会进化或者自我产生意识,最终形成我要控制我身边的生态和人。


山世光:如果这个目标有了的话,一定是人为给它设定的,这是我个人的观点,它不太可能按照我们目前已有的技术水平和已有的算法,包括我们可以想像的一些可能的算法,都是不太可能会进化出来这样一个目标。


张君毅:关于这个事情我也在想这个问题,大家有的时候会把智能过于神秘化,或者是说我们的超级智能或者人工智能出来以后,就像上帝一样。


但是事实上智能本身,特别是现在我们在讲的人工智能,更是一种工具。我们是投资汽车和自动驾驶领域的基金。在自动驾驶领域我们讨论过一个很有意思的话题,事实上在过去的100年或者200年当中,我们的出行并不是越来越智能,而是越来越不智能。


因为在100年以前我们是用马车和马力,而老马识途,马能够了解自己的道路,它能够知道前面有坑会停下来,它会避开所有的障碍物,当汽车产生了以后,因为它是人的体力的扩展,它不智能了。而现在我们又开始演进,我们把自动驾驶等等又让它变得更智能。但是我要说在几千年使用马力等牲畜力作为出行方式的时候,有人担心马会超越人吗?


回到这样的话题,其实最终产生这种危机和影响并不是机器本身,而是这背后的推动力,我更希望的是在我们的伦理学角度去看这个问题。因为人是自己给自己挖坑的,在一个不是很科技或者不是很先进的技术下面,人也会毁灭自己的社会,其实是这样一个道理。


所以,我不担心整个人工智能会对人类社会在短期内产生天翻地覆的破坏性影响,而是会担心这些技术被错用到不同的领域,这样的话会对我们人类(包括社会,包括整个世界的安定)造成非常致命的影响。


赵何娟:如果人类有一天真的要毁灭,那也是人自取灭亡。


许四清:如果说人工智能有一天毁灭人类的话,那一天可能发生在几个事情之后:事情一:地球变暖。事情二:地球毁灭。事情三:人类消亡。在那之后有可能人工智能才会发生这种事情,我的意思就是说这个太久了。


我们举一个人工智能的例子,三星刚才演示了他的手机可以帮大家打开微信的朋友圈发个微信,能听懂大家说话,大家兴奋得不得了。人能说话的时候是1岁的事儿,所以人工智能所做的东西很有限。


盖茨曾经在20多年以前预见,计算机的进展会有一个很重要的作用,就是满足人类某一些行为的要求。但是到今天好像在座的大家也看不到这个,它的进展是非常缓慢的,这个确实有点儿担忧得太早了。


从另外一方面讲,我们又觉得有必要对像社会的伦理立法,开始为这个做准备。因为在有一些人工智能的阶段性进展出现以后,会提出对这些问题的新的挑战。


会出现新生物物种吗?

赵何娟:接下来的问题是,对于生物科技的发展,未来的变化、颠覆性的影响会发生在生物科技和AI结合的这个方向,这个领域,我们重新思考一下AI这个问题的时候,如果说生物科技和AI结合,最终产生的结果会不会极大地冲击到人类,或者说诞生一种新的人类物种可能性。因为人类本身总地来说是一个生物物种。生物科技的发展,最终要把人类的肌体结构可能都要发生变化,这样的话,即便说最终可能不是机器人取代人类,但可能人类自己会消亡,诞生一种新型的AI和新的生物人类结合的新物种,有没有这个可能。


张君毅:在讲这句话的时候我想到了《猩球崛起》,反映了当一个新的物种的智能跟人类相近或者超越,它是可以取代人类的。


我觉得事实上我们在地球,在我们这个时代的环境下,一切的架构都是以人类为主,以碳基生物为核心的架构,但是可能存在的一个空间不是这样的一个架构。而且人类在一定的时候,通过融合技术包括生物等的技术是能够产生出一个超级智能(比我们现在更有力量、更有智能的物种)物种,是存在这种可能性。


赵何娟:这样的物种最终有可能成为现有的人类社会里面最顶端的吗?控制我们一些低端生物的那种超人类吗?


张君毅:那应该也是属于一种选择的结果,应该是这样的。


山世光:如果说我们看人类历史的发展的话,人的进化过程,其实我们都在不断地对自身进行改造,这种改造当然到目前为止,更多的还是在借助外部的工具来去延伸我们的手、脚这样的能力,虽然它不是在我们身体内部,但是我们人已经和动物有非常大的差别了。


展开想象力的话,未来一定会出现我们会把越来越多的东西开始穿在身上、戴在身上,到后来的话可能会有一定量的东西会去移植到身体里面去,以及我们通过一些手术的方式,可能会修改我们的大脑。可能大家会觉得为什么有人会愿意选择修改大脑,


同样的情况是,既然有些女生愿意去韩国整容修改自己的长相,为什么不选择通过对自己大脑的某些修改,使得自己可以能够更聪明,甚至可能增加硅基的这样一些模块到我们大脑里面去,使得我们可以,比如说我们不用再背书了,不用背那些非常复杂的,需要完全靠记忆,不需要任何的所谓的智力,重复性的这种记忆的东西。使我们可以减少这部分的负担,有机会可以去做我们更喜欢做、更愿意做,或者更有意思的这样一些事情。


当然如果是短期来看的话,这件事情还是非常遥远的。因为到目前为止,比如说我们现在机器智能的深度学习的这样一个模型,也是这一轮AI带来重大改变的这样一个技术。那么深度学习学来的这样一些模型,如果说是我们希望它能够移植到我们的大脑里面去,和我们的大脑里面已有的知识产生互动、互换和交换的话。这二者之间的差别是极其巨大的,我们现在看不到任何的可能性,使得它们两者之间可以互通。所以在这一点意义上,如果在现在这个时间点上来看,还是非常遥远,非常困难的。


Jerry Kaplan:这是一个非常广泛、非常复杂的问题,我们有一些预先的偏见,你刚才说有新物种的出现,我们什么时候开始。


我现在戴着耳机可以听懂你们讲的中文,我在不断地改善我的理解能力,这是因为我可以听到我耳机里面说的声音。但是如果我们用同样的设备,用机器翻译代替人工翻译,或者是把这样的设备植入到我的耳朵里面,我们就觉得这是一个新物种,这是一个电子人。其实真的有很大的不同吗?其实根本也没有什么很大的不同,我们只是在改善自己而已。


我们更为急迫的需求是,我们如何去改善我们的基因。如果我们可以设计我们的孩子的基因的话,我们会有很多的道德问题。我们能否把它们作为一个新的物种。有的人可能想要做消防员,有的人可能想要做数学家,我们可能会变成,每个人会失去一些选择的自由,他们可能不知道什么是自己被允许做的,他们可能有什么样的自由去做某些事情。那他们的这个生物信息,可能会对社会有非常大的影响,这些要比机器学习这方面的社会问题更为重要。


许四清:我是做早期投资的,对美国资本市场投资的研究和观察:


观察一:在前几年最多的投资领域(人工智能相关的)是用在金融科技上(尤其是华尔街对这方面的投资非常多)。但是在去年,我们发现人工智能最早期拿到的钱,最集中的领域发生了改变,它在最大的一个领域是医药和生物工程。医药和生物工程拿到的投资项目笔数超过了金融领域,这是一个很强的信号,就是生物工程和医药在人工智能的帮助下,可以获得的进展是突飞猛进,这是第一个。


观察二:物种这个事首先不是一个人工智能的事,它是生物基因工程的事。刚才说的这些投资领域有很多是用基因工程对药效做各种各样的分析和预见,这样可以大幅度地缩短每个药的研发周期和测试周期,以及药出现之后看对不同基因特征的人会有什么疗效。当然还有其他的生物、基因充足等等的研究。


我觉得人工智能就像Nick Bostrom说的,它不是某一个垂直领域的技术,它是广泛、普世的技术。实际上人工智能用到生物医学里面,它是帮助生物医学进展,是不是有了这个之后,能够创造新的物种,我相信这个可能是存在的,当然它也产生很多社会的法律和伦理的问题。


就像基因工程造了很多小动物能够出现,不用胚胎就发展出来了,我认为这个是有这种可能的,它会加快生物工程、基因工程的进展。


山世光:其实最大的还不是AI的发展,还在于神经科学这个领域的进步。


因为我们可能想对人类进行修改,我们一种方式当然是嵌入一些外部的模块到我们的身体或者大脑里面去,但是更本质的或者说最直接的可能还是说我们去修改我们的大脑本身。在这个前提条件是我们对于脑是如何工作的,以及包括我们的记忆、情感等等这些信息是如何存储的,以及如何把这些记忆读出来把它修改掉等等这些领域,如果是产生了一些进步,那才是真正会出现像你刚才说的,有些人因为有钱,他就可以去做这样的修改,使得他自己可以做这样的修改,使得自己更加地智能,甚至他可能就非常早地可以去掌控这样很多的资源,这一点的话我想可能是最可怕的。


当然人工智能在这里面起的作用会是一个推波助澜的作用,就是在脑科学发展的这样一个进程里面,人工智能的技术可以帮助神经科学家去理解目前的这样大量的像脑电这样的一些工具,它对大脑研究的进程,我想这一点可能有一些推动作用。


AI会对社会产生怎样的影响

张君毅:人工智能实际上是会直接对整个社会产生摧毁性影响。我同意Jerry Kaplan的说法,人工智能是一种自动化,它本身也是一种技术,当高度自动化了以后,事实上消灭了很多传统的工作岗位。而传统工作岗位的消除,不产生对应的新兴的岗位,而让这些工人去转型、发展的话,就会造成整个社会的不稳定因素和不安定因素。


这也是为什么美国在自动驾驶的时候,不让卡车去进行自动驾驶,因为它是会消灭很多卡车工人的岗位、职位。如果他们对这些卡车工人的职位不进行诱导的话,本身就会对社会产生很大的影响,这只是一个很小的例子。但是如果重复地在整个经济体系下面出现机器、人工智能取代人,而我们不能为这些人群创造新的工作岗位,创造价值的机会,那这些没有收入、没有得到转型机会的人,就会成为整个社会的不稳定因素。


所以,有一句话说能力越大责任越大,这个事实上是所有在研究人工智能加速技术优化的过程当中,每一个开发者所要考虑的问题。同样的问题在社会上已经发生过,在二战的时候开发了原子弹,最后造成的结果大家都看到了。


赵何娟:Jerry Kaplan教授人们是不是会失去就业岗位,成为社会的不稳定因素,成为人们的一种债务?


Jerry Kaplan:其实在这个问题上,提到超级智能的时候,过度把人们的注意力吸引走了,让我们没有时间去思考人工智能给社会带来的一些影响,是有一些好处,但是也有一些潜在的坏处,比如说我们劳动市场的改变。


在中国我出了一本书,我都有点不同意我在这本书当中的看法,这个问题我也思考了很久。对于很多的就业岗位来说,他们都会由于人工智能的到来而被取代,这些就业岗位都会消失。如果我们来看一下自动化的历史,你看到其实在过去自动化都使很多人失业过。有些时候比如说一些新的就业岗位,他们的创造主要的原因是因为我们变得更富有了,更富有之后有了更多的消费者需求,从而创造了新的就业岗位。


如果你回到美国的话,在200年前,你可以看到美国人口的97%其实都是农业人口,在今天只有2%的美国人是农夫,而95%的人其实并没有失业,因为劳动市场也在发生着变化,比如说数字化的计算机让很多的文员失去了工作、几百万的接线员失去了自己的就业岗位,这个列表可以很长(比如说铁路、手机、汽车、航天…),新的技术到来应不仅仅是取代了我们的这些岗位,同时也改变了就业市场。


所以,我一直在了解这个工作岗位的变化的速率有多快,这是我们研究的一个主题。我们回到50年前的时候,看到50%的工作岗位今天都已经消失了,所以我听到大家提的这些警告,说未来50%的工作可能会消失,或者我自己书里面也是这么写的,我们其实应该思考这个过程究竟是以多快的速度会发生,我们需要讨论这些将会失去就业岗位的人们。从社会经济政策和社会稳定的角度来说,如何让这些人能够重新获得投资,能够重新去成为社会有意的一分子,我们不用从社会福利的角度去想,只把这看成一种投资就可以,因为这真的是一笔投资。所以我觉得目前有很多的企业家都在改变教育的本质,都在改变培训的本质,都在教给人们新的技能,让他们来掌握再就业的能力。我非常感谢这些人。


现在的AI是风口还是泡沫?

赵何娟:许四清在你看来现在出现的这些新兴的创业公司,严格意义上来说他们能够真的去解决AI想要解决的那些问题吗?现在大家都说AI创业有泡沫或者有过多的资金的涌入,但是它们的能力可能还非常地弱,能解决的问题还非常少,这个只是现在被吹捧得很厉害,从你的角度来说,你觉得现在这些AI领域的创业公司,能达到这个预期吗?


许四清:从投资的角度看,我们投资的是未来。天使投资希望我们的投资对象在5到7年才可能有真正的回报。


第一,在今天看大家会有一种说法,AI比较泡沫化、娱乐化。确实AI的技术需要时间积累,但是我还是始终相信靠技术积累产生的质变,会带来巨大的突破。这一天一定会到来。


第二,如果纯粹只做AI的创业机会还是比较少的,比如说DeepMind这样的,它唯一的出路就是被人兼并收购,因为它自己不是一个独立的能挣钱的业务。所以像山总肯定对这个有很多的研究,相信你们原来在做科学研究的时候,是在很多场景里面做的。


真正的是这些商业场景使AI变得不同,AI是通过这种场景的变化和变革,产生快速的垂直领域里面的突破,产生额外的机会,这个机会带来收益,我是这么看的。


所以,我不认为短期的高额融资就一定是真正的泡沫,大家回顾一下从1956年我们花了无数多的金钱在里面,但是我们也获得了很多的回报,今天很多完全过去不敢想象的事情变成可能了,刚才我注意大屏幕上的翻译,有人在讲中文的时候,它语音识别得很好,这是AI最早实现的一个应用场景。第二个就把它翻译成英文,翻译得蛮不错的,比我以前想象的和见过的要好很多。


紧接着后面安全领域大家通过对人脸识别和物体的追踪,可以做到非常精细的安全监控。像这个都逐渐出现了很多,更不用说在金融领域,有很多合规的问题、授信的问题,都用人工智能技术做得越来越好了。


我相信风险投资它是抗风险看未来的,我觉得它有点儿泡沫,但是问题不是太严重。


山世光:我非常认同许四清的判断,这一轮AI的热潮和前两轮所谓的AI的寒冬的原因是有很多的差别的。如果我们回顾历史的话,所有人都觉得它会到跌入低谷,主要是因为在那个时候更多地是基于预测、理论上的分析形成了这样的一些过度的承诺,这种过度的承诺一定会让政府、让工业界灰心失望,然后就减少投资。


这一轮很不一样的地方在于,这一次春江水暖鸭先知,工业界首先感觉到了以深度学习为代表的这样一些算法,给他们能够带来的这样一些机制,以及性能上的提升带来的价值。他们更愿意投资,他们的投资是早于政府、早于更多的人包括投资人 。所以这一轮的AI发展跟前两轮是很不一样的。而且确实是我们看到了越来越多的进步,包括像同传、自动驾驶、医疗,越来越多的领域让我们能够看到越来越多的信心,而不是失望。当然在很多领域还是离大众的期望还是有距离的。我们大众可能普遍的想象是一个所谓的强人工智能,就像人一样,人能做什么它就一定能够做什么,而且还要做得比人好,这一点还是有一些距离了。但是在一些单点上面,它能够给企业和工业界、社会带来价值,我想这一点虽然有一点点泡沫,但是这种价值越来越多的话,会击破这些泡沫。


许四清:这个我非常认可,工业界最先意识到,而且从中获益的就是谷歌、Facebook、微软、百度这些公司,他们因此获益,看到了工业界的先驱们在这儿做的获益就开始出现。


在过去两年人工智能在中国融到的钱,超过了过去10年融到的钱,所以这个反倒我想提醒一下准备创业的创业者们,现在如果在这个领域里面融资,反而要小心了,因为有山总这样的技术大牛们,在里面玩儿,所以你如果没有最核心的竞争力要特别小心。第一,参加者慎重。第二,参加的选手段位甚高。所以大家反而现在融钱、创业、投资都要小心一点。


张君毅:我觉得从人工智能来说,整个产业其实它现在的场景化和落地跟工业的结合,使得这一次的人工智能的爆发比之前更有基础。而且我相信这是一个大潮上升的势头,不是几年的时间,而是几十年的时间,将持续下去。


但是在投资领域,的确有一个叫做一人得道鸡犬升天这样的故事,有好的企业也有不好的企业。整个人工智能领域过高的估值,事实上现在已经渐渐地伤害了整个行业的发展,一个企业成立不到几年,几个大学刚毕业的学生,创立一个公司就是几亿美金。


当然,我不是说估值高不好,估值高代表了你对未来的预期,但是你是不是有这个能力实现这些预期。而且这样的环境下,使得创业者浮躁了。


许四清也是做投资的,大家都知道拿钱最多的企业并不是最好的企业,你按照你的需要去分步骤地去拿钱,找合适的合作伙伴,不是百度、腾讯、阿里就是你最好的战友。


如果把这些人能够沉静下来,把这些想法沉淀,把这些泡沫挥发掉,我觉得无论是人工智能、深度学习或者在其他领域的应用,会得到一个未来10年、20年的长期发展。


对AI创业者的建议

赵何娟:Jerry Kaplan能不能给这些AI创业的企业家提一些建议。


Jerry Kaplan:首先,我想对投资者简单说几句。AI不是魔法,可以将死的东西变成活的东西或者怎么样。我们不说一上来就投资AI,因为你是投资某个应用。AI是一个基础性的技术,就像电力一样。在电力刚出来的时候,大家也会说投资发电厂怎么样的。但是到后来肯定就没人再投资发电厂了。一开始我们可能会说投资AI,但是到最后我们会要去选择应用的团队和市场,因为这样才能够对投资人造成回报。


就算你在AI方面有一个学位或者说你知道机器学习,这也不是意味着你就能帮助你的公司赚钱,投资是一个非常技术化的事情。因为你要了解某一个行业,某一个市场。这样的洞察力,对于投资来说才是最重要的,而不是说你知道某一个神经网络方面的编程。


许四清:如果现在有人创业说我做AI,我可能会不太考虑,如果说考虑的话我们第一个问题就是说你用AI做什么,非常同意Jerry Kaplan的说法,AI是一个技术,但是技术本身是要在商业场景里面发挥作用才有价值,才能实现商业的进步、获利。


在之前这个技术是由国家给钱,让科学家们实现技术突破,后来才有工业界给钱,用它增强自己的竞争力,这个是这么演变的。实际上在工业界实现的方法,因为创业就是要实现收入获利,就是用这个东西在商业场景里面实现获利,这才是最关键的。


赵何娟:我们今天下午的讨论更加结合商业场景、结合不同的产业,从工业到物流、医疗、教育、金融等等。因为时间的问题,最后我请几位嘉宾给我们展望一下AI的未来。


刚才Jerry Kaplan讲到:短期:AI的一些技术的突破,可能会有利于哪些科技公司;中期:有利于交通行业的变革;长期:有利于生物科技、生物工程等等领域。请各位共同展望一下,AI的发展如果结合不同的场景和商业的话,从短期到中期、长期,给我们整个商业和社会带来什么样的一些影响。


张君毅:现在从短期、中期、长期来说,现在可能是0.1%的生活是由AI所影响的。但是在5年以后,我觉得我们可能在日常生活当中,智能家居包括办公环境,包括我出行当中,AI基本上已经渗透了一大半了。但是在可能更遥远的20年以上的时间的时候,我们并不会把AI作为一门学科去讨论了。因为它就是像计算机一样是一个基本的技术手段。这是我的观点。


山世光:我个人是非常看好AI+医疗的,因为在中国我们医患比例是极其不平衡的结构,所以AI如果能够在这方面有一些进步的话,它所创造的社会价值其实是巨大的。另外包括公司本身也是非常关注AI和教育的关系,包括AI助力教育,以及我们去如何实现做AI本身的教育,这都是非常值得去做的一些事情。


Jerry Kaplan:要说到AI要怎么用,就像电力要怎么用一样,这是短时间讲不完的话题。我们如何更好地使用计算机和手机,生活可以变得更好。一开始可能没有非常跳跃式的发展,或者不像超神一样的东西出现,而是会让每个人的生活更便捷,或者让生意变得更有利润。这是一个非常逐渐的过程,大家一开始可能没有办法注意到,你只是在每次买手机的时候,这个手机都会比以前更好一点。


许四清:我也同意这个观点,AI在行业里面的渗透如此之广泛,以至于你确实很难判断哪个是AI让你实现的,首先会让你的生活更便捷。比如说我们刚才谈到很多AI的场景,比如说出行你现在去美国连续去三个城市,你要订机票和酒店,特别烦恼。但是AI技术的出现,会让这种OTA公司把这个问题解决得很好,但是OTA不会因为这个就说我是一个AI公司。


同理,在医疗、教育领域里面,刚才我也想提这两个领域,像医疗可以简单地看你的X光和MRI的图片,可以让一个县级医院的医生具备协和医院的医生的能力,这是非常容易实现的,技术上已经就位了。教育领域也是一样,小朋友每天做作业做到11点半,家长很不高兴。实际上用AI的技术可以实现只对他不懂地方进行反复训练,每天八点半就可以做完该做的作为,其他的就不需要了。


所以,这些领域都会不断地进步,每一个参与者都会进步,同时这个时候确实会出现一些弯道超车的公司(利用AI用做好的),会超过他同行业的竞争者。


赵何娟:非常感谢大家的分享。我们今天上就到这里。


上一篇:洛阳红星铁箱集团有限公司

下一篇: