原標題：人工智能爆發(fā)背后的五個冷思考

　　行業(yè)發(fā)展如何脫虛入實？人才與核心技術(shù)瓶頸如何突破？法律責任如何界定？如何應(yīng)對人類就業(yè)機會挑戰(zhàn)？算法歧視如何破解？

　　前言

　　2017年，人工智能全面爆發(fā)，資本大量涌入，政策不斷加持，各企業(yè)趨之若鶩。在此時刻，中國完全掌握著彎道超車的良機，只是，我們更需要理性認知，畢竟健康發(fā)展、蹄疾步穩(wěn)的人工智能發(fā)展才會對未來有益。

　　風口已來，靜待騰飛……

　　在不久前結(jié)束的2018年全國研究生招生統(tǒng)一考試中，“人工智能對人類社會產(chǎn)生哪些影響，對經(jīng)濟發(fā)展帶來哪些改變”成為管理類聯(lián)考綜合能力考試中一道分值很重的作文題目。這從一個側(cè)面可以看出，2017年成為國家戰(zhàn)略的人工智能之火熱程度。

　　在浙江烏鎮(zhèn)落幕的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上，人工智能同樣是最熱門的話題，在以人工智能為主題的分論壇會場，已經(jīng)到了人滿為患、不得不限制進場人數(shù)的地步。

　　回顧2017年的科技創(chuàng)新，坦率地說并沒有給人太多驚喜，最引人關(guān)注的，莫過于人工智能。這一年，人工智能全面爆發(fā)，成為國家戰(zhàn)略。

　　2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中，明確新一代人工智能發(fā)展分三步走的戰(zhàn)略目標，到2030年使中國人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。這是中國首個面向2030年的人工智能發(fā)展規(guī)劃。隨著人工智能上升為國家戰(zhàn)略，頂層設(shè)計框架搭建完成，產(chǎn)業(yè)發(fā)展有望持續(xù)提速，帶來投資新機遇。

　　實際上，在政策出臺前，對市場異常敏感的企業(yè)層面已經(jīng)開始布局，2017年只是進入到了發(fā)軔期。

　　也許，不少“吃瓜群眾”此刻方才明白，為何做搜索引擎的百度提出“all in”（全面進入）人工智能戰(zhàn)略，阿里巴巴也提出了數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料的概念，而騰訊早已經(jīng)開始“連接”一切。　

　　“作為一項改變世界的技術(shù)，人工智能已經(jīng)到了從實驗室走入真實的生產(chǎn)環(huán)境和日常生活的‘臨界點’�！卑⒗锇桶图瘓F副總裁劉松說。

　　在政策信號如此明確的背景下，人工智能幾乎到了“人人爭說”的地步。如今的中國，人工智能缺的不是關(guān)注和熱度，而是理性的思考，是對未來風向的把握。

　　人工智能發(fā)展如何脫虛入實？人才與核心技術(shù)瓶頸如何取得突破？法律倫理責任如何界定？將會砸了誰的飯碗？背后的算法歧視如何解決？梳理過去一年人工智能發(fā)展，理性看待目前的階段，這五大關(guān)鍵之問可能將是人工智能發(fā)展的風向標。

　　與實體經(jīng)濟結(jié)合去泡沫化

　　到了2017年年尾，曾經(jīng)讓各界爭得面紅耳赤的實體經(jīng)濟和虛擬經(jīng)濟之辯似乎已經(jīng)沒有太多意義。因為“取代誰”在當下已經(jīng)成為非常不明智的設(shè)問。答案已經(jīng)越來越明晰：實體經(jīng)濟是根本，虛擬經(jīng)濟也需要結(jié)合實體。換句話說也許更清楚，脫離實體的人工智能發(fā)展很難不出現(xiàn)泡沫。

　　于是在2017年，我們看到，很多的互聯(lián)網(wǎng)工程師開始進入工廠深度研究流水線，拜師高級技工，在工廠寫代碼，而結(jié)合了人工智能的生產(chǎn)線大大提高了生產(chǎn)率。

　　阿里云總裁胡曉明認為，人工智能的發(fā)展要去泡沫化，下一站將是“產(chǎn)業(yè)AI”。目前，該公司在城市、工業(yè)、零售、金融、汽車、家庭等多個場景推出ET大腦等“產(chǎn)業(yè)AI”方案，這些能力、產(chǎn)品和解決方案都通過虛擬的云端結(jié)合了扎實的工業(yè)流水線。

　　胡曉明告訴記者：“現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域有種浮躁的氛圍，有些企業(yè)靠AI講資本故事、炒作股價。人工智能不應(yīng)僅僅是實驗室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更應(yīng)是‘產(chǎn)業(yè)AI’。”

　　人工智能若要健康發(fā)展，首先必須要有場景驅(qū)動，人工智能在解決什么問題、為這個社會的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足夠的數(shù)據(jù)來驅(qū)動AI能力的提升；是否有足夠的計算能力支撐算法和深度學習？只有在這三個場景同時具備的前提下，人工智能才會有價值。

　　在2017年，工業(yè)大腦走進車間，突破了良品率提升、故障率預測等制造業(yè)核心難題，互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)的結(jié)合幫助類似協(xié)鑫光伏、中策橡膠、天合光能、盾安新能源等大型制造企業(yè)創(chuàng)造利潤數(shù)十億元。在天合光能，工業(yè)大腦幫助其提升了電池片A品率達7%，而之前預設(shè)的目標是1%。

　　機器觀察世界，機器學習規(guī)律，數(shù)據(jù)的積累、計算能力的提升，讓人工智能由此變得真正聰明可用。

　　獵豹移動CEO傅盛認為，傳統(tǒng)行業(yè)的智能化核心是把傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)據(jù)化，今天人工智能有機會把傳統(tǒng)的物理世界數(shù)據(jù)化。物理世界的數(shù)據(jù)化是傳統(tǒng)行業(yè)真正轉(zhuǎn)型的核心。如果實體經(jīng)濟想實現(xiàn)10倍數(shù)增長，關(guān)鍵是要實現(xiàn)物理世界的數(shù)據(jù)化，用更多人工智能的方式，去獲取更多來自于這個產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)。

　　2017年，時髦的城市大腦、工業(yè)大腦、無人駕駛、無人超市、無人機、語音識別、唇語識別，無一不是人工智能與實體結(jié)合的應(yīng)用。

　　進入商店的每一張人臉，其實就是每一個訪客的訪問，在里面顧客拿起的每個動作都可以被識別。進入無人超市看上去是一個人臉識別簽到，其實就是一個數(shù)據(jù)的來回流動。線上和線下沒有界限，電商開始進軍零售店，融合的前提就是數(shù)據(jù)化。

　　傅盛說自己的公司在美國硅谷只干了一件事，就是投了一個小基金，讓它每次帶自己去看硅谷的創(chuàng)業(yè)公司，從中可以知道美國企業(yè)在干什么。后來傅盛發(fā)現(xiàn)在數(shù)字化這一點上，美國公司在做的事情就是把物理世界數(shù)據(jù)化。

　　將物理世界數(shù)據(jù)化，與實體經(jīng)濟結(jié)合，降低社會成本，而不是空炒概念，數(shù)字對數(shù)字，將是人工智能未來健康發(fā)展的重要一環(huán)。

　　人才還得自己來培養(yǎng)

　　得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。

　　人工智能火熱自不待言，但是必須清醒認識到，在人才儲備和核心技術(shù)方面我們尚存突破空間。

　　打開某知名招聘網(wǎng)站，搜索“人工智能”后馬上會出現(xiàn)很多招聘崗位，具有誘惑力的薪酬讓人眼前一亮。以人工智能算法工程師為例，該職位少則月薪一兩萬元，多則年薪百萬元。

　　這種供需不平衡的現(xiàn)象，不僅在中國有，在美國硅谷亦是如此。

　　早在2016年，創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復曾公開透露：“在硅谷，做深度學習的人工智能博士生，現(xiàn)在一畢業(yè)就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知。”

　　據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺的全球AI(人工智能)領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過190萬，其中美國相關(guān)人才總數(shù)超過85萬，高居榜首，而中國的相關(guān)人才總數(shù)也超過5萬人，位居全球第七。

　　然而，這些人才仍不能滿足互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的需求。不少互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)人士告訴記者，目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行業(yè)巨頭會用月薪幾十萬元招聘人工智能頂級人才。

　　傅盛表示：“下大力氣把海外人才引入中國是合理的，但核心人才還是要中國自己來培養(yǎng)。”

　　目前，業(yè)界對AI人才的爭搶近乎白熱化，但是“缺口”同樣明顯。來自第三方數(shù)據(jù)顯示，過去一年中，人工智能人才需求量增長近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相較2016年同期增長高達179%。中興研究院副院長董振江坦言：“去年招人非常困難，在人工智能領(lǐng)域，大家都在搶人，薪酬也一再加碼。”

　　AI技術(shù)人才是主導這一變革的中流砥柱。人工智能的競爭說到底是對人才的競爭，在國內(nèi)人才競爭中，數(shù)字挖掘、算法分析、語言識別、自然語言處理是人才競爭的核心。

　　而在核心技術(shù)方面，雖然我國已經(jīng)取得了多項創(chuàng)新，但主要偏向應(yīng)用和數(shù)據(jù)積累，在核心技術(shù)方面與美國尚存差距。我國雖然已從跟跑走向領(lǐng)跑，并有了彎道超車的機會，但美國仍是目前出臺人工智能戰(zhàn)略最多、核心技術(shù)和人才最多的國家。

　　如何在人才和核心技術(shù)方面取得突破，將是未來我國在人工智能發(fā)展中最需要注意的問題。

　　意味著更多從業(yè)機會

　　當機器越來越像人，能夠做人的工作時，這是否意味著它們會搶走人類的飯碗？

　　來自互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界的聲音相對樂觀，一個普遍的觀點是：人工智能對就業(yè)的沖擊正在發(fā)生，但被取代的主要是重復性的工作。實際上，人工智能也會帶來新的職位，讓人類可以從事更多創(chuàng)造性的工作。

　　阿里巴巴集團副總裁劉松對記者說，人工智能將是人類歷史上的第四次工業(yè)革命，其實每次新的工業(yè)革命到來的時候，都有類似“砸飯碗”的恐慌，事實證明，創(chuàng)新帶來的更多的是機會。

　　他認為，未來人工智能意味著更多從業(yè)機會。確實會有很多職業(yè)被人工智能取代，但人類可以空出來更多時間做創(chuàng)造性的東西，或是享受創(chuàng)造性的內(nèi)容。這將為設(shè)計師、藝術(shù)從業(yè)者帶來更多可能性。

　　“什么人才最缺，可能是藝術(shù)類的創(chuàng)造者，而大量簡單重復類工作會遇到?jīng)_擊�！眲⑺杀硎�。

　　數(shù)據(jù)似乎同樣在支撐這樣的說法。來自智聯(lián)招聘的一份研究報告顯示，程式化、重復性、依靠反復操作實現(xiàn)的熟練工種已經(jīng)開始受到?jīng)_擊，投資銀行業(yè)務(wù)、校對錄入這兩個典型職位在過去三個季度連續(xù)出現(xiàn)大幅同比負增長。咨詢公司德勤發(fā)布的報告也顯示，人工智能已經(jīng)在英國取代了80萬個低技能工作崗位，但同時也創(chuàng)造出350萬個新就業(yè)機會，后者的年收入比前者多1.3萬英鎊。

　　人工智能的研發(fā)者認為，機器永遠不可能取代人的作用，人工智能只能解放人類，讓人類從事更多的創(chuàng)造性和服務(wù)性工作。機械化程度越高的工作，人們越希望由人工智能完成，而需要創(chuàng)作的工作，則需要人類來完成。

　　問題的關(guān)鍵在于，這些“新飯碗”誰來端？

　　懂得學習、勇于迎接挑戰(zhàn)的人，將是未來端“新飯碗”的人。具體而言，藝術(shù)創(chuàng)造者、心理醫(yī)生等精神層面的從業(yè)者，未來將越來越受歡迎，而高危和惡劣環(huán)境的穩(wěn)定崗位將大量被人工智能取代。

　　相關(guān)法規(guī)需要不斷突破

　　伴隨人工智能的應(yīng)用不斷落地，法律責任的劃分和承擔是人工智能發(fā)展面臨的首要法律挑戰(zhàn)。其涉及如何確保人工智能和自主系統(tǒng)是可以被問責的。

　　百度創(chuàng)始人李彥宏第一次正式介紹百度無人車時就遇到了這一問題——他駕駛無人車到會場后不久，就收到了交管部門的罰單。而最近百度無人車在河北雄安進行試駕，當?shù)叵嚓P(guān)部門特別出臺了臨時交通規(guī)則讓其上路，這就是法規(guī)上的突破。

　　由此說明，伴隨著人工智能的進步，法規(guī)也需要不斷取得突破。“無人車收到罰單了，距離大規(guī)模上路還會遠嗎？”李彥宏如此認識這個問題，而在世界各國，關(guān)于無人駕駛的立法也正在不斷取得突破。

　　然而，當此人工智能的發(fā)軔期，有一個繞不過去的法律問題就是數(shù)據(jù)隱私保護。

　　人工智能的發(fā)展越來越依賴大量的數(shù)據(jù)分析，大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集、分析和使用，使傳統(tǒng)社會走向透明化，在萬物互聯(lián)、大數(shù)據(jù)和機器智能三者疊加后，人們或許不再有隱私可言。

　　如今，商家越來越夸大大數(shù)據(jù)、人工智能給人類的生產(chǎn)、生活帶來的極大便利，而用戶本身也往往忽視了這些新技術(shù)新應(yīng)用對隱私和個人數(shù)據(jù)帶來的危害。

　　人工智能能帶來精準營銷，而精準營銷的背后可能就是“精準詐騙”。因此，在發(fā)展人工智能的過程中，個人隱私和數(shù)據(jù)保護是國際社會長期以來重點關(guān)注的內(nèi)容。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、云計算以及人工智能新技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，給現(xiàn)有個人信息保護法律制度帶來了新的挑戰(zhàn)，各國立法、修訂法律活動更加頻繁。

　　人工智能時代要負起責任

　　今日頭條是過去一年各界爭相關(guān)注的一個信息發(fā)布平臺，基于一種設(shè)計后的算法，今日頭條作為信息集合平臺為用戶推薦最感興趣的內(nèi)容。由于對用戶注意力的精準抓取，今日頭條取得了巨大成功，其身價不斷增高。

　　今日頭條的成功之處，在于其所謂基于算法的精準推送，但問題的關(guān)鍵還在于，這種算法已經(jīng)越來越成為一種“看不見的正義”。這種算法是不是用戶真正所需要的？對此，一些用戶抱怨，往往因誤點了一兩條新聞，或者僅僅出于好奇點了一下相關(guān)新聞，就導致之后不斷大量地被推送相關(guān)內(nèi)容的新聞。這實際上也變相剝奪了用戶的選擇權(quán)。

　　必須明確的是，就目前發(fā)展階段而言，認為算法可以為人類社會中的各種事務(wù)和決策工作帶來完全的客觀性只是一廂情愿。無論如何，算法的設(shè)計都是編程人員的主觀選擇和判斷，他們是否可以不偏不倚地將既有法律和道德原封不動地寫入程序，值得深究。

　　算法歧視由此成為一個值得重視的問題。

　　今日頭條的出現(xiàn)說明這樣一個問題，算法開始越來越多地左右著移動互聯(lián)網(wǎng)，比如可以決定你看到什么新聞，聽到什么歌曲，看到哪個好友的動態(tài)。那么，算法可以做到公平正義嗎？

　　互聯(lián)網(wǎng)上的算法歧視早已有之，圖像識別系統(tǒng)就曾犯過種族主義大錯，比如，谷歌公司的圖片軟件曾錯將黑人的照片標記為“大猩猩”。

　　英國《衛(wèi)報》曾發(fā)表評論指出，人工智能可能已經(jīng)開始出現(xiàn)了種族和性別偏見，但這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學習人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念，從而出現(xiàn)了種族和性別偏見。這些發(fā)現(xiàn)令人擔憂現(xiàn)有的社會不平等和偏見正在以不可預知的方式得到強化。

　　解鈴還需系鈴人，規(guī)避“算法歧視”的工作必須由人去做。比如，有些大型IT公司已經(jīng)成立了道德委員會，這標志著負責任的人工智能時代的到來；有些組織則致力于解決與人工智能相關(guān)的安全和隱私問題，并推動開源，從而為全社會共享。

　　我們不僅應(yīng)建構(gòu)必要的倫理道德規(guī)范體系，還應(yīng)增強智能算法的透明性。正如丹妮拉·濟慈·西特倫在其論文《技術(shù)正當程序》中所指出的，“鑒于智能算法日益決定著各種決策的結(jié)果，人們需要建構(gòu)技術(shù)公平規(guī)范體系，通過程序設(shè)計來保障公平的實現(xiàn)，并借助于技術(shù)程序的正當性來強化智能決策系統(tǒng)的透明性、可審查性和可解釋性”。