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白领将是高危职业吗? 读李开复新书《AI·未来》

傅一平 与数据同行 2021-10-16

李开复老师最近出了本新书《AI·未来》,因此迫不及待的读了,这本书通俗易懂,有不少新观点,为了方便描述,笔者将核心内容概括为文化、追赶、特色、超越、趋势、挑战六个方面,读这本书最大的感受就是:李开复认为,中国将在AI上弯道超车



1、文化-中国模仿年代最宝贵的结晶不是产品,而是创业者


接受借鉴的文化环境、匮乏心态以及为抓住创富机会而愿意投入有前景的新产业的迫切,构成了中国互联网生态系统的心理基础,中国文化催生的产品被硅谷精英人士嘲笑,被视为廉价仿制品,损害了原创者的尊严,真正的创新人士对这些产品和公司不屑一顾。


但我们要看到,较之于硅谷,中国创业界的文化迥然不同,中国的创业公司是市场导向的,为了盈利中国创业者愿意创造任何合法的产品,采用任何合法的商业模式,这种心态造就了商业模式及执行层面的高度灵活性,而这也是硅谷推崇的“精益创业”的完美典范,对中国的创业公司而言,点子来自何处或来自谁并不重要,重要的是能够实现它


硅谷创业者确实在非常努力地工作,但可以负责任地说,和太平洋彼岸的中国创业者比起来,硅谷创业者可以说是十分懒散的。中国成功的互联网创业者,几乎都是世界上最残酷竞争中脱颖而出的,在他们的世界里,速度是创业者必备的特质,模仿与借鉴是可以接受的做法,竞争者为了赢得新市场的份额会想尽各种办法,就像古罗马竞技场上的斗士,不是你死就是我亡,竞争者之间毫不留情。


2、追赶-模仿在中国更是一种助力,而不是阻力


创造出世界级科技产品所需要的工程思维与设计灵感不是凭空产生的,在美国,大学、公司和前辈工程师培养后来人,传承经验,每一个时代出现的突破性产品及创造这些产品的公司都建立在教育、指导、实践和灵感的基础上。


但当时的中国没有这样优越的环境,把别人的成果直接商用肯定被人诟病,但这段经历让中国的互联网公司积累了用户界面设计、网站架构和后端软件开发的初步经验,不光如此,他们理解什么适合中国用户,什么不讨中国用户喜欢,开始迭代、改进、本地化产品,以更优质的产品迎合用户。


而谷歌这样的公司往往并不喜欢根据当地顾客的习惯与偏好对核心产品或商业模式进行改变或调整,它们坚信只需要打造一款很好的产品就够了,互联网问世初期,这种模式帮助它们横扫全球,因为那个年代多数国家的技术落后它们一大截,生产不出本地化的产品,但随着技术在全球的普及,中国的创业者可以说不,美国公司产品本地化的不情愿成了中国创业者最大的机会


百度虽然备受诟病,但他们也在坚持的优化网站,以迎合中国用户的搜索习惯,比如美国用户和中国用户搜索页面的互动方式就存在差异,下面第一张图代表美国用户的活动热力图,第二张图代表中国用户,美国用户平均在搜索页面上停留约10秒左右,而中国用户的活动热力图非常混乱,平均停留时间在30至60秒,视线几乎穿梭在所有搜索结果上,任意点选他们看到的内容。



用户在态度和使用习惯上的这些根本性差异,理应促使公司针对中国用户的特定需求调整产品,在谷歌的搜索平台上,用户点击一个搜索结果,就会离开搜索结果页面,这意味着我们让来自中国的“顾客”点击购买,然后把他们踢出商场,而百度则是在用户点击搜索结果时,开启一个新窗口,而搜索结果页面还在。


3、特色-中国拥有一个另类的互联网世界


中国的互联网环境与其他国家完全不同:


(1)移动跨越:2010年,中国还仅有三分之一的人能使用计算机上网,相对便宜的智能手机问世后,中国大批用户则跳过了个人计算机时代,直接过渡到移动互联网时代,这是完全不同竞技场的较量,大家又站到了同一起跑线。


(2)自顶向下:中国传统文化强调对权威的服从与尊敬,新的产业或是活动如果未获得权威认可,大家会认为是在冒险,反之如果获得了政府的支持,人们就会抢着去分一杯羹,中国政府的“大众创业,万众创新”理念深刻改变了中国百姓对互联网创业认知,也彻底革新了文化思潮,这是美国所没有的。


(3)轻量与重磅:最早的革命性O2O模式之一共享出行诞生于硅谷,但把这种商业模式发挥得淋漓尽致的是中国公司,打算做颠覆性产业时,美国的互联网公司往往采取“轻量”模式,它们普遍认为,互联网的根本力量在于分享信息,消除知识鸿沟,虽然会自己建立平台,但会选择让实体企业处理现实世界里的工作,它们希望通过智取战胜竞争对手,用优雅的代码解决信息问题。


中国的公司则倾向“重磅”,不想只建平台,还想招揽每一个卖方、处理货品、运营配送团队、提供和维修电动车、控制支付行为,“重磅”意味着挖好企业周边的护城河,重磅模式也让中国公司拥有了远超硅谷同行的数据,比如共享单车的骑行订单量,中国是美国的300倍,外卖订单量是美国的10倍。


(4)支付跨越:美国与中国在上一代支付技术上的强弱差异,导致了一个奇怪的结果,美国习惯使用曾经先进的信用卡或借记卡,从银行卡支付到移动支付似乎无足轻重,但中国一步从现金支付升级到了移动支付,原有的弱势反倒成了优势,2017年,中国移动支付金额是美国的50倍。


送外卖、汽车维修、共享单车、接头便利店等行业的互联网化,使中国拥有了人工智能时代的大量关键资源-数据,靠着实地苦干,中国在这方面远远超越了美国,成为全球最大的数据生产国,为中国在人工智能实干时代的领导地位奠定了基础。


4、超越-成为人工智能超级大国的四个条件


在21世纪要建设人工智能超级大国,需要具备四个条件:大量的数据、执着的企业家、优秀的人工智能科学家和有利的政策环境,正如前面所述,中国创业公司的竞技场选拔出了世界上最精明强悍的企业家,中国的另类互联网世界创造了世界上最丰富的数据生态环境,再加上另外两项助力-人工智能专家的涌现和中国政府的政策支持,在这个人工智能实干的年代,硅谷的优势将不复存在。


难道美国的顶尖科技不是人工智能最大的优势吗?


李开复给出了自己的看法。


(1)科技发展的历史表明,基础领域的突破出现后,发展的中心会很快从顶尖科学家转移到无名工匠,即有足够专业能力将这种新技术应用于解决不同问题的工程师,尤其是当技术突破性成果的应用范围遍布整个社会经济体系,而非集中于某几个实验室或者武器系统的应用时,电的发明和大规模的电气化很好地印证了这个过程,目前人工智能的发展阶段符合这一模式。


深度学习先驱杰弗里·辛顿、扬·勒昆和约书亚·本吉奥-人工智能领域的“恩里科·费米”们持续拓展着研究边界,也许他们会实现新的颠覆性突破,再次打破科技界的格局,不过眼下应用领域的进展,还得由工程师一手打造。


(2)投身这场技术革命的工程师有一个额外的优势:能实时接触到前沿先驱们的研究成果,因为人工智能研究人员对自己的算法、数据和成果一向采取开放态度,这种开放性的根源一方面是希望给竞争一个客观标准,人工智能的算法特点恰好就是完全可复制可比对,只需在同样的数据条件下训练监测算法即可,另一方面人工智能领域的进步速度也促使研究人员选择实时分享研究成果,从而让自己青史留名。


(3)深度学习是过去50年来最大的飞跃,这种突破非常少见,当前的研究更侧重于算法的改进和微调,只有很少比例的资源会投入到下一个颠覆性的研究中,同时由于缺少数据和算力,大学与其他独立机构难有作为,谷歌虽然最有可能,但BAT也有同样的机会。


5、趋势-人工智能发展的四波浪潮


李开复将人工智能革命分成四波浪潮:互联网智能化、商业智能化、实体世界智能化、自主智能化



第一波是互联网智能化:这波浪潮起于近15前,在2012年左右成为主流,大体上讲,互联网人工智能就是使用人工智能算法作为推荐引擎,这些算法了解、研究、学习我们的个人喜好,从而推荐针对我喜欢的内容,使用这些人工智能,阿里巴巴可以给用户推荐他们想买的东西,谷歌可以列出用户想点击的广告,抖音可以推荐用户想观看的视频。


第二波是商业智能化:第一波浪潮的基础是给互联网用户的浏览数据贴标签,而商用人工智能则是给传统公司数十年来积累的大量专业数据贴标签,如保险公司理赔事故中鉴别保险欺诈,银行核发贷款,医院保存医疗诊断记录等,这些活动产生了大量的标签,但直到最近才有部分公司找到方法,更有效的利用这些数据。


第三波是实体世界智能化:第二波人工智能的应用对现实世界有直接影响,但算法本身处理的对象仍然是由人类行为形成的数据,但第三波人工智能改变了这一点,赋予了人工智能最宝贵的信息搜集工具-眼睛与耳朵,比如以前机器只能存储照片,而无法辨识其中的对象。


第三波浪潮就是把人工智能延伸到我们的生活环境,以大量的传感器及智能型器材,把我们的现实世界转化成可被深度学习算法分析与优化的数据,如智能音箱可以把声音环境数字化、人工智能冰箱发现牛奶快喝完时自动订购,感知人工智能越来越擅长辨识我们的脸孔,听懂我们的声音,观察我们身边的世界,从而创造一个线上线下融合的环境。


第四波是自主智能化:自主人工智能是前三波人工智能浪潮的集大成者,把极其复杂的数据和机器感知能力结合起来,就会得到不仅能了解世界,也能改变世界的机器,比如自动驾驶汽车。


李开复还给出了AI四波浪潮中美趋势预测:



6、挑战-人工智能的真正危机


技术乐观主义者认为,技术转变可能会在短期内造成一些工作被取代,但就像以前成千上万的农民转变成工厂工人一样,现在下岗工人可以转型成为瑜伽老师和软件工程师,从长期来讲,技术进步从未真正引起工作岗位的减少或失业率的上升。


但现实可能不是那么理想,如下图所示,美国80年代以来生产力持续提升,但薪资和就业却持平或下降,某种程度来说美国的指标也是世界的指标。



随着时间推进,不同工作类型的就业人数变化也不同。



正如《第二次机器革命》一书中指出的那样,过去30年中,美国工人生产力稳步增长,但收入中位数和就业率增长陷入停滞,在生产力、工资和工作岗位经过了数十年几乎同步增长后,这一曾经紧密的联系开始松动。这一变化加快了发达国家的经济分层,1980到2016年,随着ICT的收益越来越集中到前1%的人手中,美国的精英群体在国民经济中的份额近乎翻倍,2017年,美国金字塔1%的人拥有的财务几乎是下层90%的人拥有的中财富的两倍,而普通美国人的实际工资在30年中保持不变。


因此,ICT时代有一件事越来越明确:没人能保证提高了生产力的通用技术还能为工人带来更多的工作岗位或更高的工资,如果说蒸汽动力从根本上改变了体力劳动的性质,ICT从根本上改变了某些类型的脑力劳动,人工智能则会同时影响这两者。


当然,人工智能也会创造一些新的岗位,失业工人可以在其他更加难以自动化的产业中找到工作,但这一过程极其漫长,人工智能可能不会给我们足够的时间,工业革命历时几代人完成,而人工智能革命在一代人的时间内就能产生重大影响,李开复提到了有三个催化剂加剧了这一过程:


第一个催化剂是人工智能算法的易复制性,硬件密集型革命的技术转型要获得动力,需要发明、设计原型、建造实体产品并出售和运送给最终用户,然而,许多提高生产力的人工智能产品只是数字算法,可在全球无限复制、零成本应用;第二个催化剂是风险投资行业(VC)的诞生;第三个催化剂则是中国的影响力


基于人工智能的特点,李开复给出了体力劳动和脑力劳动被取代的风险图,大家可以各归其位,从图中可以看到,只有CEO或者老人看护人才能让自己立于不败之地。



在预测美国各类工作被取代的可能性方面,麦肯锡基于工作任务分析法认为可能性在9%到47%,李开复则认为低估了影响,认为很多职业将被彻底清除,比如编辑的岗位,今日头条就完全不需要,其预计未来10到20年,40%-50%的工作有可能被人工智能技术取代


李开复还提到了莫拉维拉悖论与一般观点相反,让人工智能模仿成年人高认知水平或运算能力比较容易,但要让机器人具备婴儿的感知和感官运动能力,则困难的多,本质上,人工智能是“演算的巨人,行动的矮子”。因此,人工智能自动化时代将首先对白领造成冲击,相对于尚未成型的机器人,白领职业更需要担心日新月异、快速进步的算法。


你说你怕不怕?


最后谈到了由此导致的个人危机,既然白领都没了,就只剩下一批顶尖收入的CEO和投资家和一批收入一般的家庭护理人员,这会造成更大的不平等,人工智能也许会滋生21世纪的阶级制度:人工智能精英阶级和“无用阶级”,即历史学家赫拉利所说的永远也无法创造出足够的经济价值养活自己的人。


这就引出了一个更深刻的问题,既然我们能做的机器都能做,那我们作为人类的意义是什么?


李开复从自己得癌的向死而生开始,表达了自己的最新看法,笔者这里就点到为止了,大家可以自己到书中寻找答案。


总体而言,这本书缺乏一定的深度,对AI本身的描述偏少,但有一些独特的看问题角度,还是值得读一读的。


作者:傅一平    微信号:fuyipingmnb  欢迎交流!

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