「二李」達沃斯見聞錄：關於AI，他倆聊了啥？

本文轉載自AI星球（ai_xingqiu）

為了「在分化的世界中打造共同命運」，2018 World Economic Forum又讓這座阿爾卑斯山下的瑞士小鎮達沃斯熱鬧了起來，超過2500位來自全球各界的領袖精英齊聚於此，聊一聊自己對這個世界的看法，在窗外，是二十年不遇的暴雪和厚厚的冰天雪地。

大佬們談話，聚餐這種形式越來越流行，讓人印象深刻的聚餐之一可能是馬雲組織的一個飯局，正可謂群星璀璨：微軟創始人比爾·蓋茨、加拿大總理特魯多、英國前首相托尼·布萊爾、IMF總裁拉加德、萬豪集團CEO蘇安勵 、UPS公司CEO大衛·艾博尼、UBER創始人卡蘭尼克、知名對沖基金Third Point創始人丹尼爾勒布等都是座上賓，馬雲準備了中國風十足的苗族鼓舞、二胡、戲曲等表演，與一群大佬把酒言歡，狠狠扳回了在烏鎮世界互聯網大會期間被冷落的顏面。

當然，大佬飯局不是重點，談什麼才是核心。達沃斯寒冷的天氣並不耽誤AI成為一個火熱的國際議題，作為被國人熟知的AI名人，李開復和李飛飛也都去參加了本屆的達沃斯論壇，各種會議和飯局上的所見所聞所感，第一視角整理如下。

開復的分析視角

>>>社會就業

2030年前，以AI為主的技術發展會讓大量的人找不到合適的工作，全球最著名的管理諮詢公司麥肯錫認為這個群體會波及4-8億人。

這不是說失業數據會呈現這麼大的下滑，而是說很多工作的任務被機器取代之後，工作的時間和待遇都會大幅度下滑，很多人想換個好點的工作，但他們卻又沒有足夠的才能，而才能的要求因為AI技術的提升會越來越高，甚至讓很多人對升級無望。

另外，最慘的可能不是藍領工人。舉個例子，一個2萬美元的清潔工，機器人未必那麼容易取代，但是一個8萬美元的牙醫助理，有了AI，就徹底被取代了，而牙醫助理這個工作會徹底消失，而且牙醫助理也很難找到一個合適的工作，最後可能只能淪為清潔工或服務員。AI科技浪潮真正導致實際重新訓練的需求巨大，但又不容易做到。

未來社會最大擔憂是貧富差距將達到歷史新高，而這帶來的社會不幸福不穩定感是非常嚴重的。

>>>中國AI優勢

在達沃斯峰會上，AI和中國是兩大話題焦點，雖然說頂尖的人工智慧專家還是以美國為主，但是由於一大批年輕工程師的崛起，中國的發展速度遠遠超過了歐美的總和。

其次，中國的數據比較多，移動互聯網的人數多，移動支付是美國的50倍，共享單車是美國的300倍，整個雲端數據量巨大，為人工智慧發展提供了更多的燃料。

此外，中國人工智慧創業者和資本結合的特別好。資本很願意去投資具備人工智慧潛力的公司，而人工智慧公司也願意冒很大的風險去做很偉大的事情，所以我覺得無論是金融還是無人駕駛等等領域都有很好的進度。

最後，AI的快速發展還要歸功於國家政策。去年7月，國務院發布的人工智慧計劃就提出了中國在2030年成為人工智慧創新核心的宏偉目標。這不是一個空洞的目標，在北京、南京、廣州等都開始落地，是用百億級別的資本在推動，無論是幫助當地的創業者，當地的資本還有AI公司，都起到了一個很強的推動力，在幾年內形成中美共同引領世界人工智慧是可以期待的。

>>>AlphaZero並沒有那麼神

DeepMind團隊發表了最新論文，提出強化學習演算法AlphaZero，一種可以從零開始，通過自我對弈強化學習在多種任務上達到超越人類水平的新演算法。新聞報道，AlphaZero在8個小時訓練後就擊敗李世石版本的AlphaGo；再用4小時訓練擊敗世界頂級的國際象棋程序Stockfish；再用2小時訓練擊敗世界頂級將棋程序Elmo。

DeepMind聯合創始人兼主管Mustafa Suleyman坦言：AlphaZero沒有那麼神，並不是通用的AI，外界對它有點誇大了。它必須滿足三個前提才能工作：可預測環境（圍棋規則），清晰獎勵系統（輸贏），無變數（variability) ，並不是外界說的不受監督，AlphaZero的監督來自於它的結構和訓練環境，這些依賴強化學習的具體方法在現實生活中效果不是很好。在現實生活中我們無法提供模擬器，進行巨量訓練來形成演算法。

AlphaZero 本身並不能解決AI對於數據的需求，但在數據生成和模擬上的進步（比如說用真實語音合成、人臉合成、甚至類似Grand theft auto來做自動駕駛的模擬）是有可能在未來自動產生可補充的數據。

>>>中國模式再難複製

模仿世界工廠模式是個幻滅的夢想：一方面，AI技術的階段性應用，讓一些批量生產的工廠正在成為機器人熄燈工廠，儘管中國的人工成本在提升，但中國製造的成本和質量，具有全球競爭優勢；另一方面，在製造業領域，深度「本地製造」已經成為主流，要在其他國家和地區，重新組建改造供應鏈，並不容易，中國已是幾乎所有商品的全球最大市場；其三，成本重要，「快速反應」同樣重要，甚至更加重要。

>>>中國雙創是特色產物

中國「雙創」模式有三個重要前提：大市場、強執行力創業者、有經驗的VC，三個要素缺一不可，只有少數國家同時具備這些因素。

此外，真實世界正在全面數字化，移動支付成為最重要的「基礎設施」，移動支付讓中國跳過了信用卡時代，一步跨入OMO（線上線下融合）時代，中國有領跑優勢。

AI 對於其他發展中國家既是機遇也是挑戰，「彎道超車」的機會可能會在高科技創業和服務類創業領域，發展中國家應該重視社會企業，這類公司的特點是：能賺錢，能擴張，但未必能做成獨角獸。另一方面西方世界需要放下過去領跑者的傲慢，思考如何平衡技術連帶的隱私、道德考量和中國採取的實用主義心態。

飛飛的參會感觸

這是我從達沃斯2018世界經濟論壇回來後關於人工智慧討論的一些看法。雖然達沃斯今年風雪暴不斷，但也擋不住冰天雪地里各個大小論壇關於AI的熱火朝天的討論。以下是我通過十幾場討論發言和無數私下交流後的一些簡短總結。

達沃斯論壇總的來說科技含金量不高。我所參加的論壇里可能最「學術」的是麻省理工學院組織的一場對話，參加者除了我還有李開復，Richard Socher (Salesforce AI 負責人), Mustafa Suleyman (DeepMind 聯合創始人), 和Andrew McAfee (MIT 經濟學教授）。大家都共同認為今天的人工智慧科技還存在大量的局限，尤其是對監督學習和人工賦予knowledge的依賴（比如AlphaGo Zero）。

人工智慧對社會的影響是每個人都關注的話題。就業問題在每次討論中都被提起。矽谷的公司總裁們說公司對就業是有社會責任的，但是也有經濟學家挑戰他們，認為目前的經濟體制並不獎勵這種責任，從而質疑這樣的空口承諾。政府官員們更關心政策的制定和怎樣幫助勞動力再就業。而人工智慧的科技人則希望看到新的科技能衍生出更新的智能輔助性工作。總的來說大家的擔憂不少。在這個問題上還需要更多的討論和思考。

機器學習存在偏見和偏差。在以下幾個方面，我們還有大量的工作要做：數據收集和標註的偏差，演算法的偏差，演算法的可解釋性和透明性，以及演算法預測的正確應用。這些問題在與人的生命健康和權益方面尤為重要和突出。

人工智慧已是一個世界性的話題。大家公認中國已成為人工智慧的一個重要參與國，這裡也很大程度上因為政府的強有力支持，國民性的數理文化，和巨大的數據和應用場景。在一場晚宴上，我還和可能是全球的第一位「人工智慧部長」暢談了很久，他來自阿聯酋國。

人工智慧對工業轉型的重要角色以不容置疑。在達沃斯論壇里，我至少和以下產業的總裁領導們討論過AI：金融，保險，食品，SaaS，科技諮詢，醫療健康，電商，能源，汽車，旅遊，媒體娛樂，製造業，等等。我很開心谷歌雲在這場工業革命里扮演的重要角色。

人工智慧時代，學術界和大學應該扮演什麼樣的角色？我這次有幸和普林斯頓，耶魯，香港科技大學，麻省理工和瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETH）的校長們有多次私下討論。面對強勢的AI工業界，今天的大學既在積極的尋求合作機會的同時又多少有些擔憂。全球現在AI人才奇缺，而教書育人的AI老師們紛紛進入工業界。我們怎樣能在學術教育和工業界之間創建出一個更好的合作交流生態呢？這是一個重要的問題。

達沃斯論壇的討論給我們留下的問題比答案更多。我真心希望今後能看到更多的AI科技人和社會各界的對話和合作。機器是沒有獨立的價值的；機器的價值反映了人類的價值。這是我們共同的責任。

最後，離達沃斯小鎮不遠的山腳下竟然是那位叫「海蒂」的小女孩的村莊。海蒂的故事這麼多年來一直感動和溫暖著全球小朋友們的心。希望高高身在達沃斯的世界領袖們能記得，無論他們在達沃斯做了什麼樣的決定和協議，都將對地球上千千萬萬個像海蒂的孩子們的未來有著深遠的影響。

編輯：Bixby

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