激辯：人工智慧將會取代一半的人類工作嗎？
2016-12-15 16:45 人工智慧
人工智慧不只是代替一半的人類工作，可能會代替80%、90%的人類工作。
i黑馬訊 12月15日消息，由創業黑馬主辦、摩比神奇冠名的2016年創業黑馬社群大會今日在京舉行。在本日激辯環節上，朋友印象、乂學教育創始人慄浩洋，格靈深瞳技術副總裁鄧亞峰，圖森互聯首席科學家王乃巖，智能管家CTO雷宇，DeepCare聯合創始人、CEO劉聖等六位嘉賓開展了題為「人工智慧將會取代一半的人類工作嗎？」的激烈辯論。
這場討論，雖然是以辯論的形式進行，但實際上正反方只是表象，這其實是六位嘉賓對人工智慧發展未來的討論。慄浩洋，用工業革命代替了大部分工人的工作為佐證，代表正方提出人工智慧不只是代替一半的人類工作，可能會代替80%、90%的人類工作。他認為未來十幾年是「人工智慧+」的時代，這場顛覆將會比網際網路和移動網際網路給人類帶來的顛覆更加令人震撼；劉聖則代表反方提出「人工智慧不會取代人類，而是解放生產力」。
以下為現場辯論實錄節選：
正方辯手（會）：
鄧亞峰 格靈深瞳技術VP
慄浩洋 朋友印象、乂學教育創始人
雷宇 智能管家CTO
反方辯手（不會）：
王乃巖 圖森互聯首席科學家
劉聖 DeepCare聯合創始人、CEO
王曦 杉數科技聯合創始人
正方反方辯論陳詞
正方鄧亞峰：我方認為人工智慧能夠取代人類的工作，人工智慧是一種用機器來實現人的一些智能，增強人的能力的技術。它的目標實際上是要提高這個社會的生產力。
為什麼說它能夠取代人的工作：
第一，技術的進步。人工智慧發展了60年，在近幾年內，歸功於深度學習技術的出現，在技術上取得了非常大的進步。以圖像識別中的人臉識別技術為例，過去的50多年中只有4倍的提升，但是在最近幾年內取得了20倍的提升。這個領域還會有更多的技術進步出現。
第二，歸功於大眾、資本的關注，更歸功於應用的產生。在前幾年講人工智慧，關注的都是很專業的人士，大眾很少有人關注。而現在社會、資本對這個方向非常的關注，同時各種應用應運而生，這些都能夠促進這個行業的進步。
第三，為什麼我們認為很多的工作可以給人工智慧代替呢？是因為人工智慧的特點，決定了它要代替的是人比較簡單的重複性工作，而這部分人是在社會中數量最大的人群，所以說能夠代替一半的人。
反方王曦：今天我們討論的這個題目其實是面向未來的，但是如果回溯一下歷史，我們會發現伴隨著任何一次科技技術的革新，都會有類似的討論，所以我們不妨來看一下歷史上究竟發生過一些什麼，給大家舉一個不太遙遠的例子。
1908年，當人類第一次實現批量化、流程化生產福特汽車的時候，人們出現了相似的擔憂，因為整條生產線上可能一半以上、甚至三分之二的員工都已經不被需要了，只需要14個小時就可以生產一部汽車，這樣人類的工作徹底會被機器取代。
但是實際上我並沒有看到這些人被徹底淘汰，相反我看到的是這些人轉而能夠服務於由於機械化、流程化生產，而催生出一個比原來更大千倍、萬倍的生產。具體而言就是汽車的生產、製造、服務、保險，現在可能是一個達到了11萬億的市場。
最後總結一下，我認為這個問題不要關注眼前的這張小餅，要看人工智慧給我們帶來的大餅。
正方雷宇：我覺得人工智慧提高生產力，釋放很多好的需求，是一定會發生的。比如，現在人工智慧的基礎是通過機器深度學習，可以把人類以前所有的基於經驗的、基於數據的很多工作，都承擔起來，我覺得這是社會進步，就和第一次和第二次產業革命是一樣的道理。
我覺得這是一個不可逆的過程，大家必須去接受它，只有這樣才能把人的精力釋放出來，人類才能引領新的格局、引領新的未來。
我本人是做機器人的，如果我們把機器人作為人工智慧的最佳載體來說的話也是一樣的，很多重複勞動還有高危的一些行業已經在發生了，比如說客服機器人、迎賓機器人、消防機器人，都是在代替人類的工作，大家會覺得這是在解放生產力，我覺得這是一定會發生的事情。
反方王乃巖：我的觀點主要有兩點：第一，我確實贊成對方辯友說的，可以取代掉部分的人工工作。可能機器可以取代掉人類99%的工作，但是剩餘1%的工作，是需要人來完成的。比如說在自動駕駛中，機器可能在99%的時間能夠取代人，但是在剩下1%的時間，也就是那些往往最危險、最關鍵的時刻，人的作用依然是不可取代的。但是如果只考慮那99%、忽略掉1%的話，這樣的系統仍然是不能完全被機器所運作的。
第二點，目前的人工智慧依然是以數據為主導的弱人工智慧，這其中涉及到我們要去採集大量的數據，用來覆蓋掉我們所有可能可以遇到的情況，我們並不能像人類這樣使用一個描述性的語言定義一個事情，這樣的一個弱人工智慧其實是非常不完善的。
正方慄浩洋：剛才反方的一辯其實正好證明了我們的觀點。他說其實人工智慧機械化取代了人的工作，以至於他可以做別的，或者像馬斯克說的那樣什麼也不做，由政府來發福利。我投資並擔任董事長的乂學教育，做的就是用機器來代替人類老師的工作。我認為我們可以代替幾百萬、幾千萬的老師，因為每位老師不可能像人工智慧系統一樣了解6萬個知識點，了解6000萬道題目、了解所有的高考、中考考點……這樣的人工智慧機器人與人對比，其智能遠高於人類智商的智能。所以我認為人工智慧代替的人類目前的工作，將是大面積的而且也是恐怖式的，而人類到底走向哪裡，能不能被政府發福利，能不能獲得更優越的生活，我們並不知道。
反方劉聖：剛才我覺得正方的一辨、二辨也是反過來在證明我們的觀點。剛剛我們的二辯說人工智慧很多可以解決大部分的問題，但是可能最後只有1%到10%的問題是沒法解決的，所以這個時候需要人類的介入。
舉個例子，我們是做人工智慧和醫療的，我們想做的事情是，想教會電腦看醫療的片子。我們在幫助醫生的時候，等於醫生在看病的時候，看的是腦袋裡面的資料庫，根據他很多年的經驗積累下來的資料庫。一個好的醫生一輩子看的不會超過5萬個病例，可是5萬個病例如果教給機器來學的話，可能只需要一個禮拜的時間。那我們通過大數據的積累，幫助醫生提高其診療水平，最後做決定的時候還是由醫生來做。
三分鐘的自由辯論
正方：其實在極少數的地方，人工智慧只能代替一部分的人，但是在80%的工作裡面，人工智慧可以全部代替人。比如說搬運機器人，比如說很多工業製造商的生產線，完全可以用機器人代替人。
反方：我們不否認這件事兒，但是我們今天的辯題是是否能夠取代人類。我們其實回想工業革命或者是農業革命，都是一樣的。我們被取代的工作通常都是重複性的比較低價值的工作。把這些人力解放出來之後，其實他們可以投入到更高價值的工作當中去，為我們整個社會創造一個更大的餅、更大的價值。
正方：實際上我覺得人工智慧是不可能把人都拋棄掉或者取代掉的，但是在人數眾多的重複性的勞動上是具有非常大的優勢的。
反方：剛才我們都強調是可不可以取代，但是其實在很多行業裡面，人工智慧能夠比人做得更優秀，這是大家不容否認的。比如，在一些需要精度的地方，機器人是完全可以代替人類的，並且我覺得這個是可以依賴他的。科技是用來被人用的，這是我們最核心的觀點，只有科技才能推動人類發展。
我們杉數科技就是一個用運籌優化，機器學習、深度學習理論來幫助企業做決策的。但是我今天依然是反方的辯手，這兩件事情其實並不矛盾，因為我們的目的並不是要取代決策者，而恰恰相反我們要為決策者提供支持。他能夠告訴我們什麼樣的決策場景、什麼樣的決策輸入，才能得出一個合理化結論。換句話說，如果把人工智慧切分開來，要以人工為基礎去開發智能，而當智能成熟了以後，他必須要反過來服務於人工。
正方：我覺得對方三位辯友搞混了智能化機器、智能系統和人工智慧的區別。人工智慧並不是做一個機器設備讓人來操控的，至少在某些領域裡面會全面取代人，比如亞馬遜的倉儲搬運機器人，包括未來的自動駕駛，我認為未來有一天一定是全面取代所有的司機，儘管它可能也會死人，但是出事故的概率遠遠低於人類，我們就可以讓它百分百取代。
還有醫療，我們每個人都受過庸醫給出來的錯誤診斷的痛苦，現在別說普通的醫病的案例，既使在CT對於癌症的診斷方面，最高明的醫生大概也就80%的準確度，而現在人工智慧已經達到99%的準確度。為什麼在這麼高準確度的時候，你要讓一個低智能的人類再來替機器做的判斷呢？
反方：這個問題其實更涉及到技術層面的一些理解。這一輪人工智慧的興起，很大程度上是源於深度學習的發展。但是我們知道深度學習從2012年有了一個飛速發展之後，至今也有差不多四五年的時間了。深度學習的紅利還能持續多久？以目前從學術界的角度來看，最多也就再有5年時間。我的意思不是說人工智慧不會有發展，而是在5年之後，我們在這一波深度學習的發展之下，我們能解決的問題已經解決得很好，但是我們不能解決的問題仍舊不能解決。實際上這種強人工智慧，仍然需要再有一波需要像深度學習這樣的革命性變革。
正方：花旗銀行和牛津大學的一個報告，跟你的看法相反，他認為美國有47%的人類工作，中國、印度有70%的人類工作，都會在最近的15年全部被取代。
反方：剛才正方三辯一直在強調人工智慧是要取代人類的，但是我想問一個事情，就是人工智慧再厲害、機器人走到哪兒也是要找電源的。
正方：我想回復對方二辯說的結論。其實我是不認同的。第一，這個辯題沒有規定時間，5年。第二，深度學習技術，其實我跟乃巖本身是做算法方面的，這個技術確實取得了非常大的進步，但是並不等於它是停止了，它其實變成了一個基礎，比如說在特徵表示這方面。所以說技術的進步，尤其是現在受到這麼多的關注、這麼多的資本和學校的支持，其實這個領域是很難用今天的視角來看，它就已經是限定了的。
反方：我非常同意你剛才說的，不能以一個限定的眼光去靜態地看我們現在這張餅的大小，這張餅的大小可能很容易就可以有一半甚至更多被機器人或者人工智慧取代。但是因為它們所催生出來的更大的餅，它們能佔多少，我相信遠遠到不了一半。
正方：所以我們並沒有說完全把人代替掉，而是把人解放出來做更高級的工作。我是說讓人解放出來做這些需要腦力活動的高級的工作。
反方：我繼續補充一下剛才的觀點。現在的人工智慧仍然是數據驅動的人工智慧，所以它的使用場景仍然是非常局限的。確實我們在一些限定的場景、特殊的應用下可以超越人類。但是在更多的情況下，因為機器是沒有常識的，所以會導致對於人類很簡單的一些任務反而不能實現，比如是識別紅綠燈這樣一個簡單的任務。
正方反方總結陳詞
正方慄浩洋：我們認為人工智慧不只是代替一半的現在的人類工作，可能會代替80%、90%，就像在上百年來，在農業領域，90%的人類工作都已經被播種機、收割機所代替。現在人工智慧的拖拉機已經可以每分鐘掃描5000株植物，可以識別出生菜和雜草、以及農作物的病變程度和未來要撒什麼農藥，從而節省90%的農藥。
除了一些共識的工人和基礎白領工作，人工智慧在一些我們認為不可取代的領域裡面，也取得了更好的成績，包括新聞編輯領域今日頭條的小鳴和新華社的快筆小新、律師判案，甚至是藝術領域。我們當時說人只能走到藝術的領域和情感的領域，但是現在人工智慧在藝術領域的發展，它能夠讀懂畢卡索、梵谷、馬蒂斯等並從中抽取藝術風格。人工智慧作出的畫已經超過了80%的畫家的水平，也就是說，世界上80%、90%的藝術從業者都要被取代。
人工智慧在藝術的商業應用更是突飛猛進，在《冰川時代》裡面，人工智慧機器人所做的美術渲染，已經部分代替了美工設計。在我們「朋友印象」APP裡面我們通過人工智慧來促進人與人之間的交往，不但能幫你高效地進行了社交匹配，而且我們期望在未來你不一定需要那麼多的朋友和閨密，有一個人工智慧的機器人閨密，可以跟你一起聊天、抒情，幫你一起去發洩罵你的老闆，但是最後它們又能給你最有價值、最客觀、最冷靜的建議，能夠幫助到你。
到了那一天，人工智慧代替我們所有人目前80%的工作，並不是一件恐怖的事兒，而是我們在座的每個人必須要接受和擁抱的現實，也是我們每一個企業致力於要推動的事情。我覺得網際網路+時代已經過時了，未來十幾年是人工智慧+的時代，而這場對幾乎所有行業的顛覆會比網際網路和移動網際網路給人類帶來的顛覆更加令我們猝不及防和深刻，每一個人一定要好好擁抱。
反方劉聖：我先來回應正方的觀點。您捕捉到了很重要的一個點，我們現在這一波的人工智慧主要是基於大數據的，所以我們用來訓練的大數據其實是從行業裡面來的。
您剛才講的現在也有人工智慧從事創造性的行業（比如說作詩、寫音樂、畫畫），可是這些機器人作的畫和寫出來的音樂，只能夠達到一般人的水平，也就是說讓我們一般人看起來還不錯的水平。如果真的讓專家來評判的話，還是遠遠不足的。
應該這樣講，我們在座的各位都是人工智慧的從業者，所以我們對未來是堅信不一的，我總結一下，我們並不認為人工智慧會取代人類，而是解放生產力。有三個觀點需要重申：
第一個觀點：人工智慧目前還是比較弱的人工智慧，所以它的應用場景是非常有限的，它只能在特定的場景下解決一個定義非常明確的任務。
第二個觀點：它能夠取代的工作也非常有限，有三種工作是人工智慧無法取代的，也就是領導者、連接者、溝通者。領導者就不多說了，沒有人願意聽一個機器說話。溝通者和連接者是什麼意思呢？比如說醫療是一個跨學科的行業，包括軟體工程師、算法工程師和醫療工作者，連接者這個事情就必須要人來做。有一句名言說，醫生是偶爾會治療，常常會幫助，總是在安慰。那安慰這件事情只能人來做，而不能機器來做。
第三個觀點：我們認為人工智慧取代的是人類的重複性的勞動，我們把這些生產力解放出來，人類可以把時間放到更好的，解決一些高難度的勞動上面去，給社會、給整個進步創造更大的價值。
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