李開復:終結者不會來,但你得預習有 AI 的未來

2020-12-16 極客公園

李開復是中國最早,也是最懇切的 AI 布道者。是集科學家、工程師、投資人、寫作者多種角色於一身的多面大咖。

1983 年從哥倫比亞大學計算機科學系畢業,後獲得卡內基梅隆大學博士學位,早年曾在蘋果、SGI 等明星公司擔當要職,1998 年回國後一手打造微軟和谷歌在中國的研發中心。2009 年,李開復創建創新工場,專注於科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。

在 AI 領域,李開復創建的微軟亞洲研究院(前身為微軟中國研究院)被譽為黃埔軍校,為行業培養了大量科學家和技術人才。李開複本人也是推動 AI 浪潮的先鋒力量,在他的著作《AI · 未來》中,他曾這樣預言:「人工智慧將會取代人類,完成不屬於人類專有的各種重複性工作」、「對於人類來說,最大的挑戰並不是失去工作,而是失去了存在的意義」、「相比於人工智慧,人類的優勢在於創造力和同情心」……

在極客公園和 B 站共同舉辦的 Rebuild 2020 Move on 現場,極客公園創始人&總裁張鵬向李開復拋出了不少尖銳問題,「AI 公司有賺錢的嗎」、「AI 是割投資人韭菜的利器嗎」、「李世乭之後沒聽說過比較大的 AI 進展,AI 是不是涼了」。針對這些問題,李開復一一做了靠譜回答,以下是部分對談摘要。

關於 AI 的幾個真相

張鵬:我們都知道 AI 的概念很熱,但是這些 AI 公司有人在賺錢嗎?

李開復:我覺得首先,很多被認為不是 AI 公司的公司,它其實是 AI 公司,比如騰訊、阿里、谷歌、臉書、亞馬遜,它們靠 AI 優化投放、收入,拉長用戶使用時長,這些公司肯定是賺錢的。

純 AI 公司的話,有一些早期創立的 AI 公司,可能會太過於注重博士數量、論文發表數量,這些公司以後可能會有很大問題。因為現在只要有計算機背景的人,通過幾個星期的學習就能初步掌握 AI 技術了,從這個角度來看,早期博士帶來的人才稀缺性已經不存在了。

任何科技公司想要做大,就必須要用商業的邏輯來衡量,很多純 AI 公司已經在往賺錢的道路上走了。

張鵬:聽起來 AI 已經不像幾年前那樣,是個 Rocket Science,是那種特別稀缺的黑科技,現在很多人都能用 AI,為什麼 AI 現在變得這樣普及了?

李開復:一個是像 TensorFlow、PyTorch 這樣的工具越來越好用,另外 GPU 越來越快,並且很多 AI 的功能已經上「雲」了。我們可以看到,比如最近幾年穀歌的 Transformer 技術,它從論文發表,到被谷歌使用,再到被其他巨頭公司普及性地使用,只用了兩年的時間,這個時間窗口與過去相比真的很大程度地被壓縮了。

張鵬:前段時間我們聽到一些說法,說 AI 是割投資人「韭菜」的好模式,這個情況現在是不是有變化了?

李開復:AI 真的可以割韭菜,農業應用是很好的 AI 應用。

確實不能否認,不少的 AI 公司割了不少投資人的「韭菜」。在 AI 領域我們看到各種奇葩現象的出現,比如某公司的創始人是三個 AI 專家,在公司創立初期,只憑這三個大腦就能要到七個億的估值。

怎麼做到的?比如他們跟投資人說:「你要錯過這個機會嗎?我是某某公司很牛的 AI 專家。」投資人不捨得錯過機會,又不願意出一兩個億,最後說:「那這樣吧,我出兩千萬」。結果創業者就這樣收了七八家兩千萬的融資,最終也湊夠了兩個億的融資額,達到七個億的估值。

這其實是非常可惜的,主要是因為很多 VC 有虛榮心,想要參與 AI 項目。當然,這個階段已經過去了。現在而言,特別是受疫情的影響,投資人審視的還是一個項目能不能賺到錢,怎樣節省現金流。而不是像以前一樣講更大的故事,拿更多的錢。

張鵬:這幾年好像自動駕駛這件事從科幻變為日常了,這也讓大家有一個擔心,AI 真的這樣值得信賴嗎?

李開復:場景符合它的產品定位的話,還是值得信賴和使用的,超越了就是危險的。比如我們投資的馭勢科技,他們在大興機場有接駁的功能,機場接駁沒有十字路口,也不像高速那麼快,在這個場景下自動駕駛比人開車要安全。

但是比較可怕的是人的認知慣性。比如認為既然自動駕駛汽車在高速上可以開那麼好,那麼在城市裡也沒問題;或者雖然知道不夠安全,但是自動駕駛開了兩三個小時人類也沒有接管一次,就安心看手機了。這樣就很危險。

大家千萬不要認為它看起來安全就和人類是一樣的了,其實遠遠沒有,AI 雖然表現得很聰明,但它目前還是一個思維很簡單的優化算法而已。

張鵬:當年 AlphaGo 和李世乭交鋒,我們突然覺得對 AI 這件事要刮目相看了。這幾年雖然聽說了幾次 AI 在遊戲方面超越了人類,卻始終沒有當年那種震撼,是 AI 的發展在減速嗎?

李開復:主要是我們的期望值的原因。當年李世乭那一戰之前,大家覺得 AI 還早呢,根本不可能。大家的預言還是十年、二十年,結果突然之間就成了,一下子就把我們的期望值大大提高了。

大家可能覺得圍棋是最高智慧的表現,但其實讓 AI 打 DOTA 遠比下圍棋難。因為在 DOTA 裡面,要多人協作、要看畫面、要決策、要溝通,還要學習每一個怪獸的特性,做預測。而且因為讓 AI 去學 DOTA,沒有辦法去讀一大堆的攻略或者問專家,所以比下圍棋要困難很多倍。

其實這幾年 AI 一直在快速進步,最近三五年還是有很多巨大的 AI 突破的。比如自動駕駛能做到今天這個地步,是五年前不可想像的。而比如一些很不好的 AI 應用,像是 Deepfake 換臉等,這些都是讓我們跌破眼鏡的事。

張鵬:那些領先的 AI 公司現在都在解決些什麼問題?

李開復:每一個 AI 公司都有它專注的方向,AI 本質是一個 ToB 賦能的東西。比如我們投資的文遠知行,他們在廣州有一百輛的無人駕駛車隊,把乘客從機場送到酒店。他們就是把這一件事情做得特別深,商業模式驗證過後再擴張到別的城市去。

十年後的世界將如何被 AI 變革

張鵬:今年是 2020 年,我們將認知穿越到未來,假定現在是 2030 年,到那個時候,AI 在社會上會起到怎樣的作用?

李開復:往後看十年的話,無人駕駛可以完全成熟,成為標配。另外,我們可能不需要買車了,只要日程上需要車,車子就來了。而且那時候,無人駕駛會比人開車安全,擁堵會減少,汙染會減少,停車場不需要了。

但從另一個角度說,如果人類以後完全不用開車了,世界上 5%-7% 的人可能會失去工作。實際上,未來十年到二十年我覺得是失業挑戰最大的時候,重複性的白領、藍領的工作會被取代,而且重新就業會很難。因為如果這個人做的是一個低難度的、重複性的工作,那麼這個工作沒了,他可能還會去再找一個重複性的工作。但是當 AI 取代一個重複性工作,它將取代所有重複性工作。

我們會看到只會寫簡單重複文章的記者不需要了,只會打算盤的會計也不需要了,只會幫老闆檢錯的年輕律師也不需要了,公司後臺工作的一些報帳人員也不需要了。但是資深的人員還會被需要,整個商業會迎來很大的變革。

需要提醒的是,很多人會認為是挑戰,因為工作沒有了,但 AI 還會創造更多的工作出來,AI 替代的只是重複性的工作,其實是解放了我們,讓我們做自己更喜歡的、更適合的事情。

張鵬:過去幾年,像 Elon Musk 這樣的人可能會擔心 AI 失控,那麼在通向 2030 的這十年,有什麼是我們需要盯著點 AI,防止出現大問題的東西?

李開復:AI 界分兩派,一派認為奇點來臨越來越快,機器越來越厲害。今天 AI 像一個昆蟲,明天就像人,後天就超過人。另一種說法不太一樣,會認為 AI 只是取代一些簡單的人的認知和辨識,就是所謂的系統 1 和系統 2。系統 1 裡面的看到、聽到、識別到,這些 AI 可以做到,但是系統 2 中的自我意識、感情、戰略思維、策劃,這些 AI 今天還是做不到的,所以現在防著 AI 也是杞人憂天。

我屬於後面一批,認為 AI 太強大這件事現在還沒譜,不用太擔心。AI 沒有自我意識,你把 AlphaGo 的電源拔了它就停了,它也不知道自己為什麼下圍棋,贏了它也不快樂,輸了也不難過,它沒有控制人的欲望。

當然要做一些防禦也是可以的,非常讓人擔憂的是 AI 變成很厲害的工具卻無監管。比如 Deepfake 視頻換臉,如果被壞人拿去了,去做偽證告上法庭,冤枉了好人怎麼辦?無人駕駛不好好開車,撞死人怎麼辦?AI 醫生把人治壞了怎麼辦?比如可能有人看過一種殺人無人機,無人機加上人臉識別,帶著一點炸藥,它看到這個人就飛過去,把這個人殺了,這個做壞事的恐怖分子其實並沒有冒一點風險。另外還有 AI 的種族歧視等等。

我們要考慮的是,對於這些壞人利用 AI 作惡,我們如何用高效、嚴厲的立法去杜絕,如何用技術的手段捕捉問題,預防問題,就像殺毒軟體一樣。

普通人該如何看待「數據霸權」

張鵬:這麼多年來,網際網路、移動網際網路帶來了信息透明和對稱,這讓我們普通人感到,面對大公司時沒有那麼脆弱,大家是平等的。但是現在 AI 技術在這些大公司裡運用得非常到位,並且越來越深入。這樣會不會帶來普通人與商業組織之間的不平等,未來誰有 AI 誰就厲害,沒有 AI 就會脆弱,這種情況會發生嗎?

李開復:確實有這個風險。AI 對於商業公司來說是一個良性循環,對於巨型公司來說是良性。收集數據訓練更好的產品、得到更多的用戶、賺更多的錢、用這個錢再去收集數據、得到更多的用戶……

現在確實很多歐美個人利益保護組織在說,數據是屬於個人的,商業公司拿著個人的數據賺錢,應該獲得用戶的授權或者分成。這個我覺得是個終極烏託邦的夢,它有一天會發生,但是這兩種狀態之間的切換會比較困難。

今天這些網際網路巨頭已經拿走了我們的數據,你要誰把它還給我們呢?如果通過強制手段讓他們還給我們了,還了以後,從理想主義來說很爽,我拿回我的數據了。但是你可能突然發現,淘寶搜不到你要的東西、朋友圈推薦不了好友、美團點評推薦給你的餐館不靠譜,這是因為你的數據都被收回來了,公司沒有辦法做好的推薦引擎,做好 AI 了。

我們在考慮數據這個問題的時候,一定要考慮個人信息的保護和擁有權,但是另一方面也要考慮到因為網際網路產品得到的便利和安全。我們思考的方向更應該是如何懲罰用數據做壞事的人,而不是把數據收回來。 長期看,我同意一些理想主義的看法,把數據的擁有權還給個人,可能會是未來新的應用上試著去實現它,比如說用區塊鏈或者是其他的技術。

張鵬:非常感謝開復老師,讓我們看到在整個 AI 發展的過程中,有賦能的一面,也有在職業上鞭策我們的一面。再次感謝開復老師參與到我們 Rebuild 2020 Move On 的交流。

李開復:謝謝,拜拜。

責任編輯:靖宇

圖片來源:極客公園

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