AI的暢想與現(xiàn)實

李奧

今年6月麥卡錫發(fā)布報告稱，以機器學(xué)習(xí)為主要實現(xiàn)方式的人工智能，有望在15-20年內(nèi)成為世界所有主要經(jīng)濟體中主要產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)支撐方式，為人類帶來14萬億的直接經(jīng)濟效益。

這個非常有誘惑力的數(shù)字背后，原本以為人工智能會迎來大爆發(fā)。然而，世界上最著名的人工智能——那只曾打敗世界圍棋冠軍李世石的AlphaGo，其母公司DeepMind還在燒錢中。即使中國人工智能的資本燒錢熱度很高，但創(chuàng)業(yè)者們認為人工智能（以下簡稱AI）的技術(shù)與商業(yè)門檻太高，想要踏入還不知要燒多少錢。

AI的進階

“人類水平的人工智能，早晚會出現(xiàn)。”默里·沙納漢是帝國理工學(xué)院的認知機器人學(xué)系教授，同時還是奧斯卡獲獎影片《機械姬》的科學(xué)顧問。關(guān)于人工智能，沙納漢表示，10到20年之后，人工智能很可能會代替人類進行大部分工作，人類也就有了更多的空閑時間，到那時，人類就可以嘗試“去過一種更有意義的生活”。

人類真的能放心的讓人工智能替代自己，去“賦閑”？前不久，馬斯克與扎克伯格就人工智能是否會給人類帶來風(fēng)險進行了隔空論戰(zhàn)。扎克伯格對馬斯克的“AI末世論”提出了明確反對，認為“人工智能會給人類文明帶來毀滅”是太過消極，并表示“在接下來的5到10年，人工智能將會給我們的生活品質(zhì)帶來諸多可喜的改變”。

此前，包括比爾·蓋茨、斯蒂芬·霍金、山姆·哈里斯等企業(yè)家或?qū)W者，都提出人類應(yīng)該警惕自身在人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

耶路撒冷希伯來大學(xué)教授尤瓦爾·赫拉利對人工智能可能產(chǎn)生的威脅，做了過程更為細致的闡述：“隨著人工智能、機器人逐步取代人類的職業(yè)，許多人都將會失去經(jīng)濟價值。隨著人工智能加速進化，未來99%的人類將變成無用之人。”

這并不是危言聳聽。去年來自谷歌的AlphaGo大比分戰(zhàn)勝了人類圍棋冠軍李世石。最近，AlphaGo的進階版本——AlphaGo Zero，把戰(zhàn)勝李世石的那個AlphaGo打出了一個100比0。順便說一聲，AlphaGo Zero完全不知道圍棋規(guī)則，依靠自學(xué)3天超越AlphaGo、21天達到Master水平，40天后成功“吊打”了之前所有的AlphaGo版本。“對于AlphaGo的自我進步來講，人類太多余了。”中國棋手柯潔在微博上發(fā)表評論，還加了一個大大的失落表情。

在另一些領(lǐng)域，AI也在朝著人類開戰(zhàn)。近日，一個叫做Botnik的技術(shù)社區(qū)，成為了人工智能界的焦點。Botnik可以從全球各種地方篩選有趣的文本內(nèi)容，比如從第三季的《宋飛正傳》，再比如從“美國的大眾點評”——Yelp的評論中。所有找來的這些內(nèi)容，目的都是為了構(gòu)建一個可以用來預(yù)測的、用于一些特定用途的“鍵盤”。據(jù)報道，Botnik甚至可以用來續(xù)寫比如新的《未婚女子》、新的《實習(xí)醫(yī)生風(fēng)云》等知名喜劇劇集。另一位聯(lián)合創(chuàng)始人Bob Mankoff設(shè)想，作者可以用它寫一首鄉(xiāng)村歌曲，那就可以訪問這類歌曲的預(yù)測發(fā)生器。

就在幾年以前，許多人還認為，AI能夠取代的只有藍領(lǐng)——那些從事機械勞動的產(chǎn)業(yè)工人。如今種種趨勢表明，AI將給白領(lǐng)、金領(lǐng)階層的就業(yè)也帶來重大影響。

阿爾法狗贏了世界，卻仍“虧成狗”

AlphaGo去年的“圍棋大戰(zhàn)”引發(fā)了世界范圍內(nèi)對人工智能的暢想。今年，谷歌推出AlphaGo Zero后，充分證明人工智能的深度學(xué)習(xí)能力。然而有熱度的人工智能，賺錢能力卻似乎遜色很多。

作為世界上最著名的人工智能AlphaGo，它背后的開發(fā)者DeepMind公司仍舊收不抵支，是個名副其實的“燒錢貨”。2014年，谷歌以5.25億美元的價格收購了英國人工智能初創(chuàng)公司DeepMind，該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人戴密斯·哈撒比斯曾將其目標(biāo)描述為“攻克智能領(lǐng)域，然后用智能解決其他問題。”背靠谷歌這棵大樹，又乘著人工智能的東風(fēng)，DeepMind卻一直在虧損。

據(jù)英國政府近期披露的一份文件，這家專注AI的公司去年收入只有5270萬美元，而虧損額約為1.62億美元。而且它的收入完全來源于母公司Alphabet的各種項目和任務(wù)，沒有獲得一個外部客戶。

Alphabet將DeepMind的虧損分類到了“其他業(yè)務(wù)”，這一類別去年的全部虧損額為3.77億美元。在各項支出中，“員工成本和其他相關(guān)成本”（包括公司的薪資、差旅、辦公硬件和軟件以及股權(quán)補償?shù)荣M用）這一項占比最大，約合1.37億美元。此前有報道稱，DeepMind已經(jīng)招攬了大約400名電腦科學(xué)家和神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)家，團隊規(guī)模可能擴大到1000人。此外，還有4110萬英鎊的“管理服務(wù)費”，包括公司置業(yè)和計算機系統(tǒng)的管理和維護費用。

谷歌首席執(zhí)行官桑達爾·皮查伊曾表示，該公司未來的成功將基于人工智能，谷歌在人工智能上所下的重注也有目共睹，近日推出Pixel2的時候就多次強調(diào)“AI+軟件+硬件”。有統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，AI公司的收購競爭已經(jīng)開始，2018年將是我們能看到的最多的公司收購和被收購的一年，而谷歌在這場競賽中居于領(lǐng)跑地位。

但事實證明，雖然展開了多項令人印象深刻的研究，AI目前要實現(xiàn)盈利仍然是非常困難的。

中國AI：錢都花哪兒去了？

作為AI發(fā)展勢頭極為迅猛的一大市場，中國的AI產(chǎn)業(yè)也在瘋狂吸金。

掌握著核心技術(shù)與產(chǎn)業(yè)高段身位的巨頭企業(yè)紛紛開始了人工智能技術(shù)與企業(yè)的扶植計劃。就在10月，百度在百度AI開發(fā)者實戰(zhàn)營深圳站中發(fā)布了一項名為“燎原”的AI開發(fā)者扶植計劃；借著所謂的程序員節(jié)，科大訊飛宣布開啟1024計劃，在技術(shù)、平臺資本三個層面賦能開發(fā)者。加上此前的騰訊AI加速器計劃，中國的AI大戶可謂紛紛向開發(fā)者張開了懷抱。

據(jù)億歐與阿里研究院近日發(fā)布的《2017中國投資市場研究報告》，中國AI商業(yè)化的“二次革命”已爆發(fā)，AI投資市場投資額呈不斷上漲的趨勢：2017年前三季度的投資額就高達177億元，超過2016年的全年投資額。

這些錢都花哪兒了？專家表示，人工智能企業(yè)的發(fā)展則離不開數(shù)據(jù)儲備、計算架構(gòu)和硬件服務(wù)和專業(yè)的人才。在起步階段，人工智能初創(chuàng)企業(yè)往往會因研發(fā)成本過高而導(dǎo)致虧損：側(cè)重于大數(shù)據(jù)類的數(shù)據(jù)堂去年研發(fā)投入同比增長 141.91%，巨額的研發(fā)費用導(dǎo)致公司2016 年虧損1693萬元；研究語音識別的智臻智能已經(jīng)連續(xù)四年虧損，去年虧損額高達7335萬，研發(fā)費就用了5903萬。

另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)面臨的最大問題就是人才缺口，聘用專業(yè)的技術(shù)人才需要支付高額的薪酬，百萬年薪在這個領(lǐng)域極為常見，如果要從百度、微軟亞洲研究院等大公司挖人，更是動輒上千萬。目前，中國在發(fā)展人工智能這一前沿領(lǐng)域仍更多依賴于引進大量的海外高端人才。而在中國本土，高層次的AI人才極為稀缺。但是，尷尬的是，如果想要引進高端人才，需要支付高額的薪酬，卻無法迎來相匹配的盈利。

雖然資本的踴躍程度領(lǐng)先世界，中國在人工智能的大部分領(lǐng)域尤其是基層技術(shù)方面仍處于追趕和模仿階段。比如AI芯片仍需要大量進口，受制于其他國家。資本的過于樂觀與技術(shù)水平的相對滯后，導(dǎo)致國內(nèi)AI企業(yè)做出的產(chǎn)品要么停留在試驗層面，要么重復(fù)度較高，競爭力不足。這也使得AI企業(yè)成為一個燒錢嚴(yán)重、回報率卻不可靠的投資領(lǐng)域。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟副秘書長陳建文就認為，目前人工智能涉及的所有行業(yè)中，99%的創(chuàng)業(yè)項目為非關(guān)鍵性應(yīng)用，致力于純粹的技術(shù)創(chuàng)新的“全部是大公司的跑道”，這也導(dǎo)致很多小型人工智能公司的研發(fā)技術(shù)被上游擠壓，失去盈利的可能。而且，許多給自己貼上AI標(biāo)簽的企業(yè)實際上只是拿著人工智能的噱頭在做產(chǎn)業(yè)升級。另一方面，很多傳統(tǒng)企業(yè)也在利用AI技術(shù)為自己賦能。從這種角度來看，與其說他們是AI企業(yè)，倒不如說是利用AI技術(shù)的行業(yè)企業(yè)。

專家認為，人工智能真正的商業(yè)價值取決于其普遍應(yīng)用的可能性，也取決于其所能開拓的場景。解決了這兩大問題，我們才能對AI盈利有所期待。endprint