越來越熱的人工智慧，需要更多的是耐心，而不是吹捧

新聞 07-22

科技界的熱詞總是一波接一波。最先是「開放」，幾乎所有巨頭都在搭建自己的「開放平台」；接著是「雲計算」，一夜之間，幾乎所有的伺服器都被「雲」取代；再然後是「大數據」，每個公司都在說挖掘，可實際的成果卻寥寥。

現在，我們又進入到了「AI」時代，有越來越多的企業都在用人工智慧技術把自己「包裝」得更為聰明。

從騰訊成立西雅圖人工智慧實驗室，到百度宣稱自己是一家人工智慧公司，再到阿里開始兜售搭載著人工智慧的音箱，人工智慧這股風已經席捲了國內科技界。而這股浪潮不止局限在國內。據統計，到去年年底，在財富 500 強企業中，就有 180 家對外宣稱自己要啟動相關的人工智慧項目。甚至有廣告研究公司大膽預估，到了 2020 年，人工智慧技術可能會出現在幾乎所有的新科技產品的宣傳之中。

（財富 500 強中提到人工智慧的公司數量，圖源：

彭博）

如果人工智慧能夠代表一家公司的智商的話，那麼財富 500 強俱樂部可以說在短短兩年內，從充斥著懵懂無知孩童的幼兒園變成了一個平均智商過 120 的門薩俱樂部。

在這一熱潮之中，也有人表達了他的顧慮。他擔心，現在對人工智慧的過度吹捧，會讓消費者喪失對人工智慧技術的信心。消費者一旦發現這些標榜著「人工智慧」的產品與實際體驗上的巨大落差，就會對人工智慧保持懷疑態度。因為，就現在的技術來看，現在宣傳的人工智慧 (AI) ，與其說是人工智慧 (Aritifical Intelligence) ，倒不如說是人工吹捧 (Artifical Inflated) 。

如果讓我們冷靜下來觀察一下業界，我們就會發現，儘管人工智慧技術在近幾年來飛速發展，但要是說很多公司突然之間在人工智慧領域都有了值得宣傳的進展，顯然是不現實的。因為人工智慧技術本身需要的是大量的數據支持和資金支持。

（AI 的發展，靠的是投入大量的資金和數據，圖源：

MyGame）

首先是數據。現在鮮有公司能夠有足夠多的數據來訓練他們的人工智慧。哪怕像蘋果、Amazon 這樣的巨頭，坐擁海量的數據，但表現到具體產品上——比如說 Siri、Amazon Echo，其功能還是非常簡單的。

其次是資金。先別說企業需要在人才、計算設備、數據存儲方面的巨額投入，就單單是人工分揀數據這一項，就讓 Amazon 僱傭了一萬五千名到兩萬名的低收入員工。這，足以看出 AI 對資金的需求量之大。

（人工分類數據，往往是 AI 學習的重要一步，圖源：

CrowdFlower）

而如此巨大的資金投入，得到的卻是一些看起來毫無革命性的結果，這對大部分公司來說，都是一個虧本的買賣。作為一線的開發者們，顯然比公司高層更了解這個現實。就拿 VisionMobile 針對 8500 名開發者的調查來說，相信基於人工智慧的聊天機器人（就是像小冰、小七、小魚、 BabyQ 這樣的聊天機器人）能夠給公司帶來利潤的，不到 25%。

（那些我們調戲過的聊天網紅機器人們，圖源：

科技獵）

而人工智慧的先行者——Facebook 也已經意識到了這一問題，在推出他們的人工智慧機器人 Chatbot 短短 11 個月後，就決定削減在這方面的投入。

一邊是尚處於起步階段的人工智慧，另一邊卻是公司營銷部門越來越誇張的宣傳。

據廣告研究公司 Gartner 的一位分析師在研究了 1,000 家宣稱自己使用了人工智慧的技術供應商後發現，大部分所謂的人工智慧技術，採用的依舊是基礎的、基於規則的機器學習和分析技術。這些技術，早在人工智慧這個概念被熱炒之前，就已經出現並被學界所使用；此外，這些技術的能力也遠遠未達到可以被稱得上「人工智慧」的程度。

換句話說，現在被用於產品中的「人工智慧」，和科技巨頭們花大價錢研究的，可以說得上是兩種不同的事物。而營銷部門的冒進，讓大家樂觀的以為，讓人工智慧驅動萬物已經是指日可待。

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