李开复对谈MIT实验室负责人：AI时代的变革比每一次工业革命都快

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资本主义市场竞争不会鼓励每个人共享数据、资源和市场。

1月20日，在达沃斯世界经济论坛闭幕当天的人工智能焦点论坛上，创新工场董事长兼首席执行官、人工智能工程创新工场研究所所长李开复应邀与麻省理工学院媒体实验室负责人伊藤穰一讨论人工智能。

随着人工智能的发展，不仅仅是职业取代了恐慌。李开复和伊藤进一步讨论了人工智能对经济结构的影响:大企业垄断技术和数据，中小企业进入人工智能领域更加困难。如何调整市场机制？以及对黑人技术的偏见和滥用。以下内容是根据现场录音安排的。

对话嘉宾:

李开复博士，创新工场主席兼首席执行官，创新工场人工智能工程学院院长

麻省理工学院媒体实验室的负责人伊藤穰一是创意共享空间的首席执行官，六个日本分部的主席，风险投资公司纽腾尼的创始人兼首席执行官

主持人:

蒂姆·布拉德肖是《金融时报》驻旧金山的技术记者

人们的工作必须有足够的深度

主持人蒂姆:我今年第一次来达沃斯参加世界经济论坛。我觉得人工智能已经成为今年会议的一个热点。如今，当人们谈论人工智能及其带来的生产力进步时，他们经常谈论人工智能可能引发的伦理和政治问题，甚至争论人工智能的最终价值。我希望今天我们能从不同的角度讨论人工智能。

伊藤:我认为人工智能真的很受欢迎。这一变化始于去年年底，2016年是非常重要的一年。甚至许多非计算机科学家也开始提出他们的观点，而不是像过去那样简单地质疑人工智能。

李开复:事实上，人工智能已经被整个社会广泛接受。人们开始意识到人工智能是为现实生活服务的。自2016年初alphago战胜李世石以来，它向公众揭示了一个不可否认的事实，那就是人工智能确实能够以极高的效率掌握特定的垂直领域。人工智能可以为我们的生活提供许多超越目前产品和服务水平的解决方案，人工智能可以开始正式为人们提供服务。

阿尔法戈对李世石

蒂姆:那么，你认为这种变化的驱动力来自技术领域还是外部物理环境？

李开复:我认为这是一个技术主导的变化。在过去的几十年里，人们普遍认为人工智能是一种技术。诚然，随着人工智能的发展，经济、政治等外部环境发生了一些变化，但我不认为物理环境的变化与人工智能技术的发展有直接关系。

蒂姆:不久前，ibm和微软还在进行一场大讨论，那就是，人工智能技术会威胁到人们现有的工作吗？人们会失业吗？他们认为人工智能的目的是提高人类的智力，而不是取代人类。你认为上述论点成立吗？

伊藤:任何事物的价值都需要长时间的检验，而不是短时间的观察。从宏观角度来看，我们不能否认人们会恐慌，因为新技术总是会导致人们失业，但是随着新技术的发展，新的工作会在一些领域诞生。例如，在美国，如果高中毕业生想成为护士，他们必须去社区大学参加执照考试，而人工智能技术可以实现护士必须学习的操作过程技能，这使得耗时且昂贵的职业资格考试变得不那么重要。护士这一职业仍将存在，但它将不再受繁琐的操作任务和流程事务的限制，这对那些想当护士的人来说是一个很大的优势。对于许多职业来说，现在谈论被人工智能技术取代还为时过早。但显然，工作领域的许多问题正在得到解决和改变。

这也将是一个巨大的利益，主要技术巨头谁领导的研究和开发的人工智能技术，以建立一个正确的态度，为人民和消除他们的恐惧人工智能技术。毕竟，人们对人工智能技术的恐惧主要来自于他们对人工智能的不理解。

要消除恐惧，我们需要在两个方面努力。第一，消除人们心中的情绪和非理性恐慌；第二，理性地解决问题。例如，我们必须改革目前的教育体系和职业资格认证体系，这取决于机器在未来的发展速度。

在未来几十年甚至很长一段时间内，人工智能技术将继续发展。但现实是，我们的教育体系和人才市场保持不变。我预见现有系统的僵化和不灵活将成为比人工智能技术本身更大的障碍。

李开复:总的来说，我同意，但我认为我们需要更迫切地唤醒社会的集体意识，来理解和准备人工智能时代的到来。

如今，变革的速度比以往任何一次工业革命都要快。随着人工智能技术的不断进步，越来越多的工作被人工智能技术所取代。例如，中国的一群人工智能初创公司正在研究人脸识别。这种技术已经能够批量识别200，000到300，000张脸，这是普通人无法达到的数量级和精确度。从事保安和边防军等表彰任务的员工必然会被替换。在其他领域，人工智能处理人际关系和人机关系的能力不如人类，医疗行业就是最好的例子。一些与医学检测中的图像识别相关的帖子将很快被人工智能技术所取代，但这只是医学专业的一小部分。

人脸++人脸识别自动解锁

因此，一般来说，人们的工作必须有足够的深度，他们需要足够强大，不容易被机器摇动。我不认为从事这种工作有足够深度的人会被人工智能轻易取代。

目前，有两项重要任务等待我们去解决。第一是考虑如何在未来二十年内部署大量将被人工智能技术取代的工人；第二，我们的教育急需改革。我们需要对我们的孩子和下一代孩子进行再教育，分析哪些工作不容易被取代，而不是幻想从事目前看似迷人的工作。

加入服务业可能是选择之一。我们希望鼓励更多的人参与人际互动，建立机器人和人类之间的交流模式。不是每个人都能做到这一点，这对服务业非常重要。人工智能技术可以使未来的服务业更受人们的期待和尊重。

伊藤:日本人对服务业的看法很有趣。日本人认为服务业是一项与人打交道的工作。在日本，很少有人为了将来成为明星而在有好莱坞梦想的餐馆工作。他们只是喜欢在餐馆工作，爱他们的顾客。这种态度完全刷新了我个人对工作价值的认识。

我们有必要重新设置价值评估体系。过去我在日本的时候，日本还是一个经济发展最快的国家。但是现在，人们的观念发生了很大的变化。过去，工作只是为了赚钱，而金钱是衡量一个人成功的标准。

然而，如果你根据你对工作技能的掌握程度来判断你是否喜欢这份工作，同时用你对工作的热爱来衡量你的成功，那么许多属于服务业的职业实际上是相当成功的，服务本身可能并不伟大，也不会创造什么新的东西，但是这些当前的工作让你明确了你的目标，支持了你的生活结构，让你找到了生活的意义。

我们应该少注意工作产出的经济效益，多注意工作的目标和意义。例如，为人父母应该是国家国内生产总值的一个组成部分，而不是像现在这样被视为家务。对整个社会来说，养育下一代是非常重要的。如果每个父母都能在育儿领域花更多的时间，社会将会变得更好。当我们比较人和机器的劳动产出时，我们大多数人只使用劳动价值和工作时间来衡量人类的生产力，而忽略了工作背后潜在的社会价值。这就是为什么许多非计算机科学家从去年开始提出他们的观点。

李开复:另一个关键点是，人类的工作已经进入了一个新的水平。在竞争中，人们会选择更好的雇主和工作，提高自己的工作技能和深度，逐渐成为各种专业专家和顶尖人才，甚至最终成为特定领域的首席科学家、最有价值的金牌选手和最受欢迎的明星厨师。

但是这台机器也有自己全新的定位。我们需要做的是思考如何保留第一手经验，如何为人类提供空，从而创造更多的就业机会，为人类的共同未来找到更好的解决办法。

蒂姆:那么，随着人工智能技术的普及，社会职业的构成和各种职业对经济贡献的成本表现会相应改变吗？例如，如果一个人环游世界去开一家另类杂货店，他会比办公室白领挣得更多吗？

伊藤:这是关系到整体经济的另一个重要问题。如果人工智能真的能把整个社会的生产力提高到一个极其丰富的水平，许多人可能根本不愿意继续他们目前的工作。如今，包括政府公务员在内的许多人都在他们的岗位上工作过度，但他们的工资却极低。这些职业确实需要政策支持和与工资相关的补贴，以鼓励人们考虑选择回报似乎很低的工作。

古希腊的雅典城邦就是一个例子。当然，那时我们没有奴隶制，但是想象一下我们生活在一个充满艺术家和哲学家的社会里。当时，公民关心的是资源分配是否公平，收入是否平等。这并不意味着我们不需要再工作了，否则它将与现代经济规律太不一致。社会仍然需要人类的劳动，但是人们将会变得更加富有，更加能够致力于他们真正想要的工作，更多的音乐家将能够专注于他们最喜欢的创作，厨师将能够每天精心烹饪令人惊奇的食物，他们周围的人的生活经历将会更加丰富多彩。

蒂姆:刚才说到音乐家，他们现在似乎更难赚钱了。你认为应该由谁来支付这笔额外收入？是政府吗？还是一家科技公司？

伊藤:目前，随着流媒体技术和更完善的数字版权系统的出现，音乐产业正在蓬勃发展。可以预见，数字音乐在不久的将来不会衰落。随着技术平台的发展，行业规则和行业规模都发生了重大变化，但整个音乐行业都在崛起。然而，我预见到音乐行业的各种排他性约束系统仍然是发展的瓶颈。在上个世纪后期，电视和传统音频媒体占主导地位的时候，超级明星经济、高容量唱片和企业垄断形成了当时的市场结构。但是现在，这个系统太复杂了，不符合当今以技术平台为主流的出版体系。

李开复:不仅音乐行业，其他行业也有明显的问题。例如，专栏作家和记者的未来也值得担忧。他们都经历了遵循传统媒体游戏规则的有利可图的时期。然而，他们还没有为新的技术平台分配规则和更自动化的媒体模式做好准备，记者和编辑的专业地位需要重新审视和定位。未来的人工智能技术公司将有机会获得更高的经济效益，这些创新的公司甚至可以与前沿政府密切合作，为未来世界的工作结构和薪酬体系做出前瞻性的规划和准备。

过去，我们注重培养数学、物理和化学方面的人才。为了培养工程师、医生、会计师、律师和其他满足前一时代需求的专业人士，我们投入了巨大的社会资源，这导致许多人在不知情的情况下偏离了他们的核心潜力。在不久的将来，许多工作可以被机器取代，人们将从这种进化中解脱出来，真正投入到我们擅长和热爱的领域。

未来的电车问题

蒂姆:我们来谈谈人工智能技术带来的经济效益。因为人工智能技术对大数据存储、员工技能、辅助设施研发等提出了很高的门槛要求。，大部分收益会集中在少数大型科技公司吗？对于其他小型初创企业来说，由于缺乏机器和数据集，人工智能技术的研发成本无疑是巨大的。你认为人工智能技术对经济结构有什么影响？

李开复:我认为目前的体制将继续推动大型科技企业的不断发展。他们有能力垄断资源和数据。在商业利益和激烈竞争的驱动下，他们将不断地争夺更尖端的技术能力，为公司赢得更大的利益。对于较小的企业来说，在移动互联网时代，进入人工智能市场比创业要困难得多。

我呼吁业界需要开放的大力推广人工智能生态系统。创新工程北京总部和我们投资的创业公司系统已经开始了与人工智能技术相关的新的研发工作。最近，我们成立了人工智能工程研究所，投入了大量资源，旨在培育中国的人工智能生态系统，招募和培训了一批年轻的工程师开始从事人工智能领域的工作，并启动了公共数据集的收集和注释。我们还积极寻求在中国和全球资本市场的融资和增长机会。

在全球人工智能领域，美国市场有谷歌、facebook、微软，中国市场有百度、腾讯、阿里巴巴等行业巨头。由于激烈的市场竞争，他们的技术将被考虑开放。创新工场希望成为人工智能领域开放发展的倡导者和实践者。

蒂姆:正如我们之前提到的，谁拥有数据优势，谁就拥有敏锐的洞察力和创新能力。那么，非技术公司什么时候才能真正采用人工智能技术，还是只能使用像ibm、谷歌和微软这样的平台？

伊藤:随着世界变得越来越相互联系，用赢家通吃的游戏垄断市场变得越来越困难。现在，如果一个人试图垄断，它将自动触发市场机制。市场竞争将形成限制:如果一方采取垄断行动，另一方将花费数亿美元寻找超级优秀的人工智能医生来迎头赶上。如今，人才培训的源头已经到位，但我担心，当一个企业实现垄断甚至成为寡头时，它自然会在人工智能领域招募全球人才，吸引能够支付数百万美元薪酬的投资者，各种因素正在融合。市场单方面依赖竞争机制进行监管并不完美。因此，我对中国倡导的开放实践和创新作品特别感兴趣。

然后我想谈谈下一个经典的电车问题。虽然这似乎有点离题，但它实际上与我们的讨论有关。这项研究可能是问人们一辆载满乘客的有轨电车是否会撞上一大群人，是应该马上掉头，牺牲车内乘客的生命，还是让车撞上人群。因此，大多数人说，当然，应该牺牲车里乘客的生命来拯救更多的人。但是如果你按照这个标准设计一辆无人驾驶汽车，你会买一辆具有如此人类道德的汽车吗？我绝对不会买。因此，事实上，这意味着当我们只把责任交给市场机制时，人们通常是自私的。

此外，正如凯夫所说，资本主义市场竞争不会鼓励每个人共享数据、资源和市场。传统的政府监管在过去一直是有效的，但是面对互联网的开放和动态结构，这种传统的监管将会失败。现在，人工智能、比特币和所有其他领域的这些问题不是过去十几二十年学者们研究的话题，而是真正能在资本市场快速赚钱的技术。然而，与开放的互联网相比，行业还没有充分探索这些技术在开放领域中衍生出的问题和现象，这是我所关注的。

李开复:我们试图采用一种实用而直接的方法，与大公司竞争。例如，一家大公司说它可以提供数百万美元，而另一家大公司说我们可以提供一个昂贵的开放平台。我们不知道这种方法是否有效，但毕竟我们都是风险资本家，这种策略绝对值得一试。作为风险投资家，我们明白市场上的一切都是为了回报，我们试图将各方的利益串联起来，形成一个共同的利益链。

蒂姆:现在每个人都可以看到人工智能输出变得非常有说服力，那么输入状态是什么？谁在编写和改进算法，我们如何知道这些算法何时会被使用？人工智能技术的透明度如何？市场能避免对像人工智能这样的黑技术的误解，或者避免滥用人工智能技术吗？

李开复:我认为有些公司正在采取所谓的公开透明的方式，这实际上是一种非常令人愉快的宣传方法。但我真的担心是否会出现以下困境:一些公司选择通过自律或促进立法来限制错误，而另一些公司则不会。自然，由于更全面的发展考虑，更加标准化和自律的公司可能会放慢相对发展速度；一个不太在意错误的企业可能会成为最快或最成功的企业？

例如，在无人驾驶技术的发展中，谷歌非常谨慎，把保护司机和行人放在极其重要的位置。如果技术不成熟，就不会推广；相反，特斯拉的自动驾驶仪非常激进，将直接把测试版产品推向公众进行测试。然而，特斯拉似乎更有可能造出一辆好的无人驾驶汽车。因此，这个问题对于任何规模和任何阶段的企业来说都是一个道德决策。

伊藤:偏见也会影响产品开发。当一家公司开发面部识别系统时，它只使用自己的工程师作为培训数据库的模板，但当它发布演示产品时，它没有识别出一个黑人女性的脸，恰恰是因为他们的工程师都是白人男性。在日常工作中，有许多偏见是你不容易察觉的。

过去，许多公司会收集信息，了解客户，然后给出解决方案。如果我们想建立一个真正有益于社会并解决问题的框架，我们只想让这个工具变得更好、更有用。我喜欢举会计和电子表格的例子。visicalc发布后，苹果不知道卖给谁的软件出人意料地受到会计行业的欢迎，这让他们非常高兴。所以他们给visicalc注入了更多的灵感，而visicalc的开发人员没有想到它有这么多的可能性。

我们需要的不是企业的销售人员出去收集客户的需求，然后让工程师稍后做一些事情。我们需要的是给人们自己构建这些工具的能力。这不会是那些目前在人工智能领域占据主导地位的技术巨头的商业模式和运营模式，但更有可能来自像凯富这样的务实企业家。

蒂姆:数据和最终结果之间有明确的界限吗？例如，如果一家商业公司使用谷歌的算法来寻找公共部门数据中有利可图的部分，比如使用一些医疗数据并赚取巨额利润，会发生什么？这些利润会因为来源是公共数据而返还给政府吗，还是会因为使用了谷歌算法而成为其产品的一部分？毕竟，没有公共数据就不会有这样的结果。目前与这些数据相关的行业规则是如何制定的？

李开复:我觉得我们正站在一扇门前，打开门去探索一个美丽而勇敢的新世界。事实上，业界对上述问题尚未得出结论，我们应该深入研究这个问题。

伊藤:看来科技巨头们有一套针对现有数据库和获取数据的策略。谷歌、facebook或中国的百度和腾讯肯定会收集公共数据，并试图从公共数据中取得成就。但很明显，个人电子邮件不是公共数据，也不可能购买这样的数据。也有很多人争论算法重要还是数据重要。显然，这两者都非常重要，但是不同的企业由于其业务属性会有不同的选择。

蒂姆:本周，我听到了很多关于人工智能是否真的能在未来带来巨大利益的讨论，比如增加税收和帮助政府让每个人不用工作就能快乐地生活。你认为人工智能能缓解社交焦虑并解决其他情况下可能出现的不平等吗？它会是我们期待的灵丹妙药吗？

李开复:应该说这是不可避免的。在可预见的未来，大规模的职业转移即将发生，人才和人力需要重新部署。当人工智能驱动的工作模式改变时，有两个部分我要特别注意:第一，针对儿童和成人的教育体系，比如上面提到的音乐家和儿童保育将更好地展示他们的价值。目前，各种专业教育和技能培训需要检查其未来的适用性。第二，人们有更多的时间去体验和享受更好的娱乐，而像虚拟现实这样的娱乐产业在未来必将更加繁荣。

蒂姆:这是一次非常有意义和有趣的谈话。非常感谢您的参与。

来源：搜狐微门户