原创： 马前卒 任冲昊  来源：马前卒工作室

译者按：本文为李开复近期为美国国际战略研究中心做的公开演讲，科普性很强，但效果并不止于科普。前一篇文章，马前卒工作室分析了李开复的热销书，对比了语义完全不同的中英文本，这里我们提供李开复的最新言论，为前文的观点做参照。下为译文：

我想在座很多人并不认识我，所以我打算先让一个真正的名人做开场白。

（AI特朗普用英文）：It's a great thing to build a better world with Artificial Intelligence。

（AI特朗普用中文）：人工智能正在改变世界!

特朗普总统的孙女会说英文，但你知道特朗普总统不会。上面这句话是由中国公司开发的深度学习系统讲出来的。中文的那句也好，英文的那句也好，都不是特朗普亲自讲的，是AI系统在说话。

所以，这个表演可以让你知道，深度学习究竟有多么强大，也可以告诉你中国现在有多先进。

回到深度学习的话题，我知道在场有很多人对这个技术并不了解，那么就让我向各位做个简要说明。

当你想到AI的时候，请先不要想起终结者机器人，那是未来的事情。现在的我们能够做的，只是将一个单领域的算法，通过使用大量标记过的数据来进行训练，让算法记住什么是正确、什么是错误；什么是好的，什么是坏的；什么是胜利、什么是失败，从而让它获得一些超凡的能力，就像Alpha Go那样

你可以想象一下，如果有一个放贷的系统，坏账率比人类交易员更低；如果有一个投资系统，它的回报率比人类交易员更高；如果亚马逊公司有一个系统，它可以预测你会点击哪些内容，并且向你推送你喜欢的广告促使你消费。

这就是深度学习和机器学习。

下面让我用一些实际应用来举例。一种机器学习或者深度学习技术，并非只有一种用途，相反，它可以用于很多平台之上。请明白，我们现在所讨论的弱人工智能，并非是科幻电影里的超级人工智能，它是一种能够服务于所有技术领域的技术。

接下来我来讲讲我书中提到过的四次AI浪潮。

第一浪潮是互联网AI。如果我们需要某个领域的大量数据，互联网公司一定拥有最多的数据，比如亚马逊。某种意义上说，我们就像（提供数据的）小白鼠，每当我们在谷歌上点击一个广告，我们就被谷歌、脸书和亚马逊画上一个标签，它们就能推测下次我们还会点击什么。每当我们在脸书上点击一条流资讯，它就会知道我们喜欢阅读什么——不仅知道了我们喜欢什么，还知道了我们这一类人喜欢什么。然后，他们汇聚数据，做出更准确的决策。

谷歌和脸书有非常好用的信息工具，可以通过AI调节系统，让目标函数最大化或者最小化。比如说，目标可能是让你使用它们产品的时间最大化，也可以是让用户尽可能去转发信息，当然也可以是让今天或本季度的利润最大化。想象一下，如果你是CEO，如果你有这种工具，生活会多么美好，你将能实现多少目标。这就为什么这些互联网公司赚这么多钱。

当然，这些公司本身也有非常好的产品，有遍布世界的用户，但是AI带来的这种神奇的调节工具至关重要的。AI带给了他们这种赚钱的能力。

第二浪潮是商业性AI，比如银行或者保险公司使用的AI，可以帮助它们赚到更多的钱，或者帮助它们节省一些开支。对于银行来说，过去它们必须为顾客保留交易记录，不然就会有法律风险，这是需要成本的。但是现在这些交易数据成了金矿，可以用来赚钱。银行可以用这些交易数据来预测顾客的行为，去猜测他们的购买偏好从而推销产品，去评估他们的偿还能力来判断是否要贷款给他们，还可以帮助顾客更好的进行资产配置。这些都是银行可以使用的AI工具。

给个更具体的例子，我们发开了一个APP，这个APP是用于借贷服务的。当然，这个APP会向用户提出姓名、地址、收入、工作地址、净资产等十个常规问题，但是，要不要放贷给你，决定因素是后台进行的三千多项分析。这种做法非常有效。

这三千多项数据都是我们从你手机数据里获得的。当你下载这个APP，你想要借500美金的时候，你必须填个表格，并且同意发送数据给我。

听到这里，你们可能会觉得有些可怕，毕竟这是在获取你的隐私数据，但这并不超出安卓或者IOS所允许的范畴。这些数据，再加上你填写了的十个问题，我们可以决定要不要借钱给你。

想象一下，如果你取出50万美金，走到大街上喊有谁想要借500美金。你最终能够借给1000人。但你知道这样做的坏账率有多少吗？大概是80%？但是这个APP的坏账率只有3%。我们是怎么做到的呢？我们所获取的三千项数据，人类很难对它们进行相关性分析，但是算法可以。

我们的算法是这样进行思考的，它首先想今天是几号，这样它就知道你是在还款日前借款还是还款日后借款。如果是在还款日前，那很好。如果是在还款日后，那就不是一个好兆头。它还会分析你花了多久填写你的住址，如果你花了三分多钟填写你的住址，这也不是一个好征兆，毕竟每个人都应该记住自己的住址，如果用了很长时间来填写住址，你就可能是在从别的地方抄袭一个虚假地址。

我们的算法还会分析你手机里都安装了哪些APP，如果你有用于买大麻的APP，或者是手机游戏，那可能就不太好。但如果你安装了一些教你投资，教你省钱的APP，比如Quaro之类的，那就很好。

我并不是说我们的算法真的这样思考的，我只是在列举这个算法的思考维度。我们的算法还会分析你用了什么手机，手机多久充一次电。这看起来很不可思议，但这是事实。如果你的手机常年有电，就说明你可能是个安全可靠的人。但如果你的手机经常没电，说明你像个会借债跑路的人。以上这些数据每一个都看起来微不足道，但是将它们结合起来分析，我们就可以做出一个正确的决定。这就是为什么我们的坏账率只有3%。

我知道，你们中的一些人会认为这存在歧视，但看看结果吧，坏账率低得惊人。没有一个人类能够以这种近乎0成本的方式做到这一点。现在你们应该知道，如果拥有某些领域的大数据之后，AI可以有多么惊人的能力。

现在我们来看看第三浪潮，感知型AI，这种AI可以捕获并分析当前的环境。Amazon Echo能很好地说明无人商店是如何工作的——它认识你是谁，知道你把什么东西放入了购物篮，你不需要通过柜台交易，多个传感器，比如摄像头、温度感应器、运动感应器就可以将一切反馈给AI，并且正确地做出下一步反应。

还有面部识别系统，拿中国来举例。三周前，中国著名歌手张学友搞了个巡回演唱会，演唱会结束后，30多个罪犯被捕了，一夜之间AI成为了中国最著名的警察。演唱会出席人数有上万人，出于安全方面的考虑，他们将摄像头接入了面部识别系统，而面部识别系统又连接到了罪犯数据库。30多人中有一些被抓错了，对此我们感到抱歉，但是的确有30个罪犯被捕了。

我并不是在鼓吹这套东西，每个国家的国情不同，我只是在展示面部识别系统可以有多强大。10000个最杰出的法医或者面部识别专家也没有这种效率。通缉名单可能有成千上万人，人类记不住那么多脸。我们还可以想象一下AI在无人商店或者养老院的用途，如果有老人在养老院摔倒，AI可以识别出来并且通知医护人员。

第四浪潮就是无人汽车或者机器人，机器人可以是工业用、商业用、或者农用、家庭用的。

家用型设备是最麻烦的，因为人们对此期待过高，希望能拥有一个科幻小说般的机器人。但是农业用机器人做的不错，你可以将机器人进行一些单独设置，给白菜设置单独的水肥量，可以根据销售量来排序你的黄瓜。这个技术是中国一个大学生开发的，他爸爸在中国西部某个地方有个农场。现在的农业机器人还可以用来摘水果。

机器人技术确实已经有了很久的历史，但现在机器人拥有强大的手眼协调能力，虽然看起来不像人类，只是一个小机器，但是拥有相机，它的手指和人类一样灵敏。当它看见草莓之后，就可以通过手眼协调来采摘草莓。这些机器人很棒，并且正在商业化。除此之外，还有洗碗机器人，有检查机器人，有流水线机器人。

当然，这些话题让你想到失业，我们一会再来讨论这个问题。现在先来说说自动驾驶汽车，它将会对交通和物流起到颠覆性变化，并且改善我们的生活。想象一下共享经济+自动驾驶+电动汽车，我们外出可以更加安全，更加环保，堵车情况也会大大减少。

我们也再也不用买（私人）车了——汽车是最糟糕的投资品，汽车有96%的时候都是空闲着贬值的，只有4%的时间会被开出去。有了共享经济，你需要车的时候，车会在30秒内出现，并且只要优步一半的价格。过去有75%的出租车价格要支付给司机，但是自动驾驶将为我们节省这笔开支。有了足够的数据，自动驾驶会让世界更加美好。

没有足够的数据，自动驾驶只能比人类好一点点，但是有了足够的数据，十年内自动驾驶就能超越人类。15年后，人类或许会被禁止开车，因为（人类）开车太危险了。

再想象一下，自动驾驶汽车之间可以相互沟通，因为它们都是接入了物联网。一辆车可以对其他车说，我有一个轮胎坏了，远离我。两辆车还可以互相沟通，决定谁先通过，但是人类现在做不到这样。25年之内，人类会被禁止开车，就像我们现在禁止在高速公路上骑马一样。当然，如果你喜欢骑马，你仍然可以去马场骑马，未来或者会有一个专门给汽车爱好者开车的汽车农场。

这四波浪潮影响巨大的，它们是通过对某一领域的大量数据进行标记实现的，美国有一些这方面的专家。在中国，你会认为美国应该引导这一切，（因为）美国发明了AI，（因为）美国发明了深度学习，（因为）美国有上千个专家，是中国的十倍。美国拥有世界上68%的AI专家，中国只有6%。

但如果真的是这样，为什么我还要来这里，为什么我还要写这本书，为什么中国还有机会赢？在认为中国已经出局之前，你必须要知道三个基本事实。

首先，AI方面的突破现在很少，这些项目都是开源且易懂的。如果常常阅读论文，你会认为AI能够做到很多事情，有大量杰出的美国科学家让美国始终保持领先优势，但事实并非如此。算上我自己博士论文的小主题在内，AI方面的进步一直很小（进入了发展平台期），直到2010年，深度学习技术、深度学习都是非常浅显易懂的，很容易被应用于现实，年轻人也可以很容易就上手。

第二个事实是，早期的AI技术是由顶尖科学家领导的，世界上顶尖的AI专家可能只有1000个。但是能够引导AI发展的是成千上万的（普通）专家，因为AI技术现在是商业导向的，商业公司需要AI技术，但并不需要最最顶尖的AI专家。如果AI还是由最顶尖专家进行引导，那么美国对中国有68:6的优势，但如果AI技术的发展是由商业应用驱动的，中国就占据了优势。更何况，现在还有很多开放性的技术平台降低了这个行业的准入门槛，甚至初学者都可以做出很多有趣的创造。

无需超级专家，年轻的工程师们也可以做出有趣的东西。我们训练了300个还在学校的年轻工程师，他们都没有真正的职业化经验。但是五周之后，有个团队，运用深度学习技术开发了一种玩具车。这种玩具车是自动驾驶的，这就是它在北大自动驾驶的视频。这个很安全，它是有可能撞上人或者自行车，但它已经内置了完整的高清地图，知道如何避开行人和滑板，包括自行车和罐头。做出这个东西的，是十个还在上大学的学生，当然他们的领导者是个有一定经验的人。

这个团队用的所以技术都是开源的，所以不要认为AI领域还存在巨大的准入门槛，或者美国在AI领域有巨大优势。AI实现应用非常简单，完全取决于有多大的进取心，取决于企业家们有多努力，取决于有多少工程师愿意学习。

看看以上三点吧，此外中国还拥有数量庞大的年轻工程师，中国在AI领域的论文数量也占到了48%。这些年轻工程师现在还在金字塔的底部，但随着时间推移他们一定会走上金字塔的顶部。

与此同时，中国企业家们已经开始进行创新。十年前，有很多中国公司被称为中国谷歌、中国亚马逊或者中国雅虎。因为他们把这些公司的概念带入中国。但是大概七八年前开始，这种公司开始尝试创新，他们将美国想法和中国思维结合，让产品更加的本地化，更加得好用。比如微信和What’s Up, 比如微博和推特。当然，我不是说所有的中国产品都比美国的强，美国还是有很多世界顶尖的产品。

我真正想说的，是中国第三代互联网产品，这些都是真正有创新的东西。比如今日头条、抖音、VIP Kid、摩拜、支付宝、拼多多之类的，这些产品美国都是没有的。这些产品中，抖音和快手现在有两亿日活动用户量——注意，这不是说它们有两亿注册用户，而是有整整两亿人每天都会打开它们。这俩产品都是视频社交软件，美国没有吧？

当然，也有美国公司尝试过此类产品，但是失败了，比如VINE，它们不知道如何做用户交互，但是中国搞明白了。中国正在从抄袭时代走向创新时代，并且使得中国和美国成了两个平行宇宙。有很多人问我，如果谷歌和脸书入华会不会成功。对此我想说，中国和美国已经是俩平行宇宙，从一个宇宙到另一个宇宙一定会存在一些困难。更何况，在移动互联网领域，中国已经在很大程度上超越了美国。中国已经不仅仅是个抄袭者，更是一个创新者。

在这个过程中，中国有很多企业家得到了锻炼。中国的市场，是赢者通吃的环境，只有拥有极强意志的人才可以获得最后的胜利。想想角斗士吧，中国的抄袭者众多，如果你想要获胜，只能去努力成为最后一个站着的人。但若是想要真正成为那个站到最后的人，你就必须学会创新，拿出一款无法被抄袭的产品。至于怎么做到这一点，记得买我的书来看。

中国（AI）比起美国，还拥有更多的投资。有48%的AI领域风险投资是投在中国的，而美国是 38%。以我的公司，创新工场为例，我们的投资创造了五家独角兽企业，价值加起来有21亿美金。我们还有其它十家独角兽企业，这都是过去两到四年诞生的。这告诉我们中国发展得到底有多快。今天，世界上最强的语音识别公司，机器翻译公司，计算机视觉和无人机公司都是中国的。

另外一个很重要的因素，当然是因为中国有大量的数据。对于AI来说，数据越多，实力越强。在AI时代，数据就是石油，而中国就是新的欧佩克！为什么中国有这么多数据？有些人认为这是因为中国人不注重隐私，这当然是一个因素，但并不是最重要的。最大的原因是中国人口庞大，有更多的用户，有更大的使用量，这就带来了更多的数据。举个例子，中国的外卖量是美国十倍，骑自行车次数是300倍，移动支付是50倍。

中国的移动支付数额甚至超过了中国的GDP，越来越少的中国商店接受现金，或许五星级酒店还接受信用卡，但如果去普通的小商店，店主们通常更喜欢，甚至只接受微信和支付宝。你甚至能看到乞丐举着二维码，说我很饿，请扫码打钱。这不是玩笑，不久前我亲眼在北京天桥上看见了这一幕。

这意味着，当美国还在为信用卡支付毫无意义的2%的手续费的时候，中国却在制造更多可用于AI训练的数据。记住，数据是新时代的石油，而支付数据是最好的数据形式。因为这是一个真正的消费结果，而并不只是在脸书上的一次普通点击。

我还想说，中国政府有非常强大的保护主义政策。中国政府非常现实主义，一项技术出现，政府一般会先让它自主发展，看看情况如何，然后在必要情况下介入，进行调整。以移动支付为例，如果这个技术诞生在美国，那么大概率会被信用卡公司扼杀。他们会对政府哭诉，说互联网公司不懂得保管钱，无法防止盗窃和诈骗。但是中国政府会给创新企业一个机会，于是阿里巴巴证明了他们可以，现在也就成为了行业标准。

在欧美，政府喜欢在项目面上市前就制定好各种规则。很多人也认为，中国政府会决定哪家公司能成为最后的胜利者，但事实并非如此。中国政府往往只会出台一个宏观政策，定下一个基调，比如说中国要发展AI。然后每个省、每个城市或者国有企业都会独立进行决策。

比如银行通常倾向于购买AI软件。而南京则建立了一个巨大的AI公园，大概有两百万平方英尺，因为南京有很多好大学。然后雄安新区，则投入资源到自动驾驶汽车上，这是一项非常巨大的投入。

你们可能有印象，Waymo的CEO和Lyft公司最近在促使政府修改行业标准。但是中国是怎么做的呢？在雄安新区，地面表层会被设计为普通道路，行人、自行车、滑板在上面通行。而在底层，有一个巨大的B1层，自动驾驶汽车在那里行驶，这是中国规避风险的方案。所以，即便美国可以在一些技术上领先，中国的城市，比如雄安，还是可以先启动这些项目，并且搜集更多的数据，让相应的技术变得更好。

当然，回到研究上面，美国还在很多方面领先。但是很多研究成果都是开源的，中国很容易就能够追赶，甚至最后可以领先一点。普华永道预计，在11年内，AI相关产业的GDP将会高达16万亿美金。这能让我们更加富裕，让我们解决一些饥饿与贫困问题。

但这当然也会带来一些其它问题，我知道有很多人担忧隐私问题，但我想谈点别的，比如失业问题。作为一个风头公司，我们投资了45个AI企业，它们中有7个将最终取代人类的工作，甚至让一些职业彻底消失。我之前谈过了，AI非常擅长某些领域的事情，比如审核贷款，比如洗碗摘水果甚至是电话销售，这些工作会很快就被AI替代。放射科的医生也可能不太安全。

真正不怕AI竞争的，是一些复杂和创造性的工作。很幸运，在场的各位都不会有失业风险。

为什么复杂的工作无法被取代？因为这些不是单领域的事物。为什么创造性的职业也不会被取代？因为这不是对一些项目搞搞优化，而是真的从无到有创造一些东西。但是（普通）蓝领和白领都在被替代，

你们可能注意到了花旗银行此前发出的警告，交易所正在被AI或者自动化软件所取代。如果你去广州吃饭，你会看见一个无人餐厅，这是一个快餐店，每份大约1.5美元到2美元，食品有牛肉面和鱼丸面。这不仅仅会取代收银员的工作，也会抢走麦当劳之类公司的市场份额，从而也取代一些工作。

那么AI能够创造很多新工作吗？这可能会需要很长的时间。那么我们能够创造什么样的工作呢？那些被AI取代了工作的人，经过简单训练就能够胜任新工作吗？这也存疑。

所以，不如我们来问另一个问题：究竟有哪些是AI不能做的？

之前我说过了，AI无法执行复杂的工作或者创造性的工作。不仅如此，AI缺乏自我意识，没有爱与同情心的，而人们总是希望和能够信任、尊重的人一起工作的。所以，在一些需要高度同情心的工作中，AI无法取代人类的，比如照顾老人。随着经济发展，人们会变得更加长寿，老龄化比例也会越来越高。有数据证明，80岁以上老人需要的关心和照顾超出60岁老人的5倍。

当然，也有企业正在开发可以照顾老人的机器人，但这样没太大前途。有公司向我展示过照顾老人用的机器人，那个人告诉我这个机器人可以用于服务老人。但是，当老人点击机器人的胸口让机器人启动后，就开始念叨：“为什么我的女儿还不来看我，来，我给你看看我女儿的照片。”

我们必须要接受AI，AI是一个强大的工具，可以帮助科学家创造更多的发明，开发更多的药物。未来的医生可能会依赖AI来诊断疾病，并且通过AI给出治疗方案。医生会和病人讨论病情和家族病史，然后输入AI引擎来诊断。医生还可以在患者的家中拜访患者，花上三十分钟给患者关怀和信心。

我们今天讨论了很多20年内AI会带来的挑战，但我还想看得再远一些，看到40年甚至50年以后。当AI带来的冲击被消除，我觉得我们会真诚的感谢AI。我们会感谢AI把我们从日常烦琐工作中解放出来，去做我们真正想要做的事情，从而找到我们来到这个世界的真正意义。

对于那些害怕AI的人，我想说的是，请记住，AI只是一个工具，没有自由意志，它被拥有自由意志的人类控制着。我们才是唯一拥有自由意志的生物，是写下未来AI故事结局的人。