AI為何還沒讓我們賺到錢

很多人都觀察到了，AI（人工智能）已經被用于很多領域，相關公司的市值都在飆升，人人都在談論它。可是反映在經濟上，AI對生產力的促進還沒體現出來。為什么AI還沒有讓我們賺到錢？其實這是通用技術正常的發展階段。

AI賺錢慢慢來

1879年，愛迪生用電點亮了第一盞電燈，可是過了20年，美國才只有3%的家庭用上了電。到1890年，只有5%的美國工廠用上了電力。甚至到1910年，新建的工廠還是優先采用蒸汽動力。這是為什么呢？

3位經濟學家——阿杰伊·阿格拉沃爾、喬舒亞·甘斯和阿維·戈德法布剛好討論過這個問題。他們在《權力與預測》一書中提出，我們此刻正處在AI發展的“中間時代”，通用技術要真正發揮生產力效能，需要經過3個階段。

第一個階段叫“點解決方案”，是簡單的輸入端替換。

比如，用燈泡比用蠟燭方便一點，用電力做動力有時候會比用蒸汽動力便宜一點，你可能會有替換的意愿。但是僅此而已。

第二個階段叫“應用解決方案”，是把生產裝置也更換了。

以前的工廠用蒸汽做動力時，都是一根蒸汽軸連接所有機器，蒸汽一開，所有機器都開動。人們發現改用電力之后，每臺機器都有獨立的電源，完全可以用哪臺開哪臺，豈不是更省錢？但這并不容易，這意味著你必須對機器進行改造，根據獨立電源重新設計。這需要時間。

第三個階段叫“系統解決方案”，是整個生產方式的改變。

蒸汽時代的廠房，因為要用到蒸汽軸，所有機器都必須布置在中央軸附近。用上電力后，你可以隨處安裝插頭，將機器放在工廠里的任何一個位置，那么你就可以充分利用空間，沒必要把所有機器集中在一起。這就使得“生產流水線”成為可能。

AI也是如此。到目前為止，我們對AI的應用還處在點解決方案和一定程度上的應用解決方案階段，尚未達到系統解決方案階段。這就是AI還沒有發揮最大作用的原因。

從商業角度看AI如何賺錢

從商業角度看，AI是一個“預測機器”。預測是決定的前提，AI預測能改變人們做決定的方式。

舉一個預測取代規則體現在經濟上的例子。農民種田最早都是根據天氣預報，自己大概估計一下什么時候播種、施肥、收割。決定是自己做的，預測只是參考。

后來天氣預報越來越準，美國的氣象公司提供了一項人性化服務，專門對農民提供精確的預測，比如告訴農民今年播種只有8天的窗口期。氣象公司一方面根據天氣預報，一方面根據作物類型，直接告知農民最佳的播種、施肥和收割時間。

AI還可以改變農業生產的方式。

現在很多農產品都是在溫室里種植的。溫室種植好處很多，但也存在問題——容易遭遇蟲害。那么就有公司利用AI，提前一周準確預測某個溫室會不會長蟲。有了這一周時間，農民就可以提前訂購抗蟲用品。但到這里還只能算是一個應用解決方案。

系統解決方案是，既然AI預測能力這么強，農民就不用擔心蟲害了，可以種植一些原本因為擔心蟲害而不敢種的農作物。還可以擴大溫室的規模，因為不用擔心蟲害襲擊一大片農作物。農業的生產方式被改變了。