原標題：人工智能爆發(fā)背后的五個(gè)冷思考

　　行業(yè)發(fā)展如何脫虛入實(shí)？人才與核心技術(shù)瓶頸如何突破？法律責任如何界定？如何應對人類(lèi)就業(yè)機會(huì )挑戰？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(shí)刻，中國完全掌握著(zhù)彎道超車(chē)的良機，只是，我們更需要理性認知，畢竟健康發(fā)展、蹄疾步穩的人工智能發(fā)展才會(huì )對未來(lái)有益。

　　風(fēng)口已來(lái)，靜待騰飛……

　　在不久前結束的2018年全國研究生招生統一考試中，“人工智能對人類(lèi)社會(huì )產(chǎn)生哪些影響，對經(jīng)濟發(fā)展帶來(lái)哪些改變”成為管理類(lèi)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(gè)側面可以看出，2017年成為國家戰略的人工智能之火熱程度。

　　在浙江烏鎮落幕的第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì )上，人工智能同樣是最熱門(mén)的話(huà)題，在以人工智能為主題的分論壇會(huì )場(chǎng)，已經(jīng)到了人滿(mǎn)為患、不得不限制進(jìn)場(chǎng)人數的地步。

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

　　2017年7月，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規劃》中，明確新一代人工智能發(fā)展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(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(gè)面向2030年的人工智能發(fā)展規劃。隨著(zhù)人工智能上升為國家戰略，頂層設計框架搭建完成，產(chǎn)業(yè)發(fā)展有望持續提速，帶來(lái)投資新機遇。

　　實(shí)際上，在政策出臺前，對市場(chǎng)異常敏感的企業(yè)層面已經(jīng)開(kāi)始布局，2017年只是進(jìn)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(jìn)入）人工智能戰略，阿里巴巴也提出了數據是生產(chǎn)資料的概念，而騰訊早已經(jīng)開(kāi)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(shí)驗室走入真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境和日常生活的‘臨界點(diǎn)’�！卑⒗锇桶图瘓F副總裁劉松說(shuō)。

　　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(shuō)”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(lái)風(fēng)向的把握。

　　人工智能發(fā)展如何脫虛入實(shí)？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(huì )砸了誰(shuí)的飯碗？背后的算法歧視如何解決？梳理過(guò)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(wèn)可能將是人工智能發(fā)展的風(fēng)向標。

　　與實(shí)體經(jīng)濟結合去泡沫化

　　到了2017年年尾，曾經(jīng)讓各界爭得面紅耳赤的實(shí)體經(jīng)濟和虛擬經(jīng)濟之辯似乎已經(jīng)沒(méi)有太多意義。因為“取代誰(shuí)”在當下已經(jīng)成為非常不明智的設問(wèn)。答案已經(jīng)越來(lái)越明晰：實(shí)體經(jīng)濟是根本，虛擬經(jīng)濟也需要結合實(shí)體。換句話(huà)說(shuō)也許更清楚，脫離實(shí)體的人工智能發(fā)展很難不出現泡沫。

　　于是在2017年，我們看到，很多的互聯(lián)網(wǎng)工程師開(kāi)始進(jìn)入工廠(chǎng)深度研究流水線(xiàn)，拜師高級技工，在工廠(chǎng)寫(xiě)代碼，而結合了人工智能的生產(chǎn)線(xiàn)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(chē)、家庭等多個(gè)場(chǎng)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(guò)虛擬的云端結合了扎實(shí)的工業(yè)流水線(xiàn)。

　　胡曉明告訴記者：“現在人工智能領(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(jià)。人工智能不應僅僅是實(shí)驗室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更應是‘產(chǎn)業(yè)AI’�！�

　　人工智能若要健康發(fā)展，首先必須要有場(chǎng)景驅動(dòng)，人工智能在解決什么問(wèn)題、為這個(gè)社會(huì )的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足夠的數據來(lái)驅動(dòng)AI能力的提升；是否有足夠的計算能力支撐算法和深度學(xué)習？只有在這三個(gè)場(chǎng)景同時(shí)具備的前提下，人工智能才會(huì )有價(jià)值。

　　在2017年，工業(yè)大腦走進(jìn)車(chē)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)的結合幫助類(lèi)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%，而之前預設的目標是1%。

　　機器觀(guān)察世界，機器學(xué)習規律，數據的積累、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(dòng)CEO傅盛認為，傳統行業(yè)的智能化核心是把傳統行業(yè)數據化，今天人工智能有機會(huì )把傳統的物理世界數據化。物理世界的數據化是傳統行業(yè)真正轉型的核心。如果實(shí)體經(jīng)濟想實(shí)現10倍數增長(cháng)，關(guān)鍵是要實(shí)現物理世界的數據化，用更多人工智能的方式，去獲取更多來(lái)自于這個(gè)產(chǎn)業(yè)的數據。

　　2017年，時(shí)髦的城市大腦、工業(yè)大腦、無(wú)人駕駛、無(wú)人超市、無(wú)人機、語(yǔ)音識別、唇語(yǔ)識別，無(wú)一不是人工智能與實(shí)體結合的應用。

　　進(jìn)入商店的每一張人臉，其實(shí)就是每一個(gè)訪(fǎng)客的訪(fǎng)問(wèn)，在里面顧客拿起的每個(gè)動(dòng)作都可以被識別。進(jìn)入無(wú)人超市看上去是一個(gè)人臉識別簽到，其實(shí)就是一個(gè)數據的來(lái)回流動(dòng)。線(xiàn)上和線(xiàn)下沒(méi)有界限，電商開(kāi)始進(jìn)軍零售店，融合的前提就是數據化。

　　傅盛說(shuō)自己的公司在美國硅谷只干了一件事，就是投了一個(gè)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(lái)傅盛發(fā)現在數字化這一點(diǎn)上，美國公司在做的事情就是把物理世界數據化。

　　將物理世界數據化，與實(shí)體經(jīng)濟結合，降低社會(huì )成本，而不是空炒概念，數字對數字，將是人工智能未來(lái)健康發(fā)展的重要一環(huán)。

　　人才還得自己來(lái)培養

　　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(kāi)某知名招聘網(wǎng)站，搜索“人工智能”后馬上會(huì )出現很多招聘崗位，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(wàn)元，多則年薪百萬(wàn)元。

　　這種供需不平衡的現象，不僅在中國有，在美國硅谷亦是如此。

　　早在2016年，創(chuàng )新工場(chǎng)創(chuàng )始人李開(kāi)復曾公開(kāi)透露：“在硅谷，做深度學(xué)習的人工智能博士生，現在一畢業(yè)就能拿到年薪200萬(wàn)到300萬(wàn)美元的錄用通知�！�

　　據領(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)人才數量超過(guò)190萬(wàn)，其中美國相關(guān)人才總數超過(guò)85萬(wàn)，高居榜首，而中國的相關(guān)人才總數也超過(guò)5萬(wàn)人，位居全球第七。

　　然而，這些人才仍不能滿(mǎn)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(huì )用月薪幾十萬(wàn)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(lái)培養�！�

　　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(lái)自第三方數據顯示，過(guò)去一年中，人工智能人才需求量增長(cháng)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(cháng)高達179%。中興研究院副院長(cháng)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(shuō)到底是對人才的競爭，在國內人才競爭中，數字挖掘、算法分析、語(yǔ)言識別、自然語(yǔ)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，但主要偏向應用和數據積累，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(chē)的機會(huì )，但美國仍是目前出臺人工智能戰略最多、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(lái)我國在人工智能發(fā)展中最需要注意的問(wèn)題。

　　意味著(zhù)更多從業(yè)機會(huì )

　　當機器越來(lái)越像人，能夠做人的工作時(shí)，這是否意味著(zhù)它們會(huì )搶走人類(lèi)的飯碗？

　　來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界的聲音相對樂(lè )觀(guān)，一個(gè)普遍的觀(guān)點(diǎn)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(shí)際上，人工智能也會(huì )帶來(lái)新的職位，讓人類(lèi)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(shuō)，人工智能將是人類(lèi)歷史上的第四次工業(yè)革命，其實(shí)每次新的工業(yè)革命到來(lái)的時(shí)候，都有類(lèi)似“砸飯碗”的恐慌，事實(shí)證明，創(chuàng )新帶來(lái)的更多的是機會(huì )。

　　他認為，未來(lái)人工智能意味著(zhù)更多從業(yè)機會(huì )。確實(shí)會(huì )有很多職業(yè)被人工智能取代，但人類(lèi)可以空出來(lái)更多時(shí)間做創(chuàng )造性的東西，或是享受創(chuàng )造性的內容。這將為設計師、藝術(shù)從業(yè)者帶來(lái)更多可能性。

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

　　數據似乎同樣在支撐這樣的說(shuō)法。來(lái)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(shí)現的熟練工種已經(jīng)開(kāi)始受到?jīng)_擊，投資銀行業(yè)務(wù)、校對錄入這兩個(gè)典型職位在過(guò)去三個(gè)季度連續出現大幅同比負增長(cháng)。咨詢(xún)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(wàn)個(gè)低技能工作崗位，但同時(shí)也創(chuàng )造出350萬(wàn)個(gè)新就業(yè)機會(huì )，后者的年收入比前者多1.3萬(wàn)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(lèi)，讓人類(lèi)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(lèi)來(lái)完成。

　　問(wèn)題的關(guān)鍵在于，這些“新飯碗”誰(shuí)來(lái)端？

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

　　相關(guān)法規需要不斷突破

　　伴隨人工智能的應用不斷落地，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。其涉及如何確保人工智能和自主系統是可以被問(wèn)責的。

　　百度創(chuàng )始人李彥宏第一次正式介紹百度無(wú)人車(chē)時(shí)就遇到了這一問(wèn)題——他駕駛無(wú)人車(chē)到會(huì )場(chǎng)后不久，就收到了交管部門(mén)的罰單。而最近百度無(wú)人車(chē)在河北雄安進(jìn)行試駕，當地相關(guān)部門(mén)特別出臺了臨時(shí)交通規則讓其上路，這就是法規上的突破。

　　由此說(shuō)明，伴隨著(zhù)人工智能的進(jìn)步，法規也需要不斷取得突破�！盁o(wú)人車(chē)收到罰單了，距離大規模上路還會(huì )遠嗎？”李彥宏如此認識這個(gè)問(wèn)題，而在世界各國，關(guān)于無(wú)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(gè)繞不過(guò)去的法律問(wèn)題就是數據隱私保護。

　　人工智能的發(fā)展越來(lái)越依賴(lài)大量的數據分析，大規模的數據收集、分析和使用，使傳統社會(huì )走向透明化，在萬(wàn)物互聯(lián)、大數據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(lái)越夸大大數據、人工智能給人類(lèi)的生產(chǎn)、生活帶來(lái)的極大便利，而用戶(hù)本身也往往忽視了這些新技術(shù)新應用對隱私和個(gè)人數據帶來(lái)的危害。

　　人工智能能帶來(lái)精準營(yíng)銷(xiāo)，而精準營(yíng)銷(xiāo)的背后可能就是“精準詐騙”。因此，在發(fā)展人工智能的過(guò)程中，個(gè)人隱私和數據保護是國際社會(huì )長(cháng)期以來(lái)重點(diǎn)關(guān)注的內容。近年來(lái)，隨著(zhù)大數據、云計算以及人工智能新技術(shù)的快速發(fā)展和應用，給現有個(gè)人信息保護法律制度帶來(lái)了新的挑戰，各國立法、修訂法律活動(dòng)更加頻繁。

　　人工智能時(shí)代要負起責任

　　今日頭條是過(guò)去一年各界爭相關(guān)注的一個(gè)信息發(fā)布平臺，基于一種設計后的算法，今日頭條作為信息集合平臺為用戶(hù)推薦最感興趣的內容。由于對用戶(hù)注意力的精準抓取，今日頭條取得了巨大成功，其身價(jià)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(wèn)題的關(guān)鍵還在于，這種算法已經(jīng)越來(lái)越成為一種“看不見(jiàn)的正義”。這種算法是不是用戶(hù)真正所需要的？對此，一些用戶(hù)抱怨，往往因誤點(diǎn)了一兩條新聞，或者僅僅出于好奇點(diǎn)了一下相關(guān)新聞，就導致之后不斷大量地被推送相關(guān)內容的新聞。這實(shí)際上也變相剝奪了用戶(hù)的選擇權。

　　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(lèi)社會(huì )中的各種事務(wù)和決策工作帶來(lái)完全的客觀(guān)性只是一廂情愿。無(wú)論如何，算法的設計都是編程人員的主觀(guān)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(dòng)地寫(xiě)入程序，值得深究。

　　算法歧視由此成為一個(gè)值得重視的問(wèn)題。

　　今日頭條的出現說(shuō)明這樣一個(gè)問(wèn)題，算法開(kāi)始越來(lái)越多地左右著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，比如可以決定你看到什么新聞，聽(tīng)到什么歌曲，看到哪個(gè)好友的動(dòng)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，圖像識別系統就曾犯過(guò)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《衛報》曾發(fā)表評論指出，人工智能可能已經(jīng)開(kāi)始出現了種族和性別偏見(jiàn)，但這種偏見(jiàn)并非來(lái)自機器本身，而是計算機在學(xué)習人類(lèi)語(yǔ)言時(shí)吸收了人類(lèi)文化中根深蒂固的觀(guān)念，從而出現了種族和性別偏見(jiàn)。這些發(fā)現令人擔憂(yōu)現有的社會(huì )不平等和偏見(jiàn)正在以不可預知的方式得到強化。

　　解鈴還需系鈴人，規避“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(huì )，這標志著(zhù)負責任的人工智能時(shí)代的到來(lái)；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(wèn)題，并推動(dòng)開(kāi)源，從而為全社會(huì )共享。

　　我們不僅應建構必要的倫理道德規范體系，還應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(zhù)各種決策的結果，人們需要建構技術(shù)公平規范體系，通過(guò)程序設計來(lái)保障公平的實(shí)現，并借助于技術(shù)程序的正當性來(lái)強化智能決策系統的透明性、可審查性和可解釋性”。