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“二李”达沃斯见闻录:关于AI,他俩聊了啥?

来源:AI星球


  为了“在分化的世界中打造共同命运”,2018 World Economic Forum又让这座阿尔卑斯山下的瑞士小镇达沃斯热闹了起来,超过2500位来自全球各界的领袖精英齐聚于此,聊一聊自己对这个世界的看法,在窗外,是二十年不遇的暴雪和厚厚的冰天雪地。


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  大佬们谈话,聚餐这种形式越来越流行,让人印象深刻的聚餐之一可能是马云组织的一个饭局,正可谓群星璀璨:微软创始人比尔·盖茨、加拿大总理特鲁多、英国前首相托尼·布莱尔、IMF总裁拉加德、万豪集团CEO苏安励 、UPS公司CEO大卫·艾博尼、UBER创始人卡兰尼克、知名对冲基金Third Point创始人丹尼尔勒布等都是座上宾,马云准备了中国风十足的苗族鼓舞、二胡、戏曲等表演,与一群大佬把酒言欢,狠狠扳回了在乌镇世界互联网大会期间被冷落的颜面。


  当然,大佬饭局不是重点,谈什么才是核心。达沃斯寒冷的天气并不耽误AI成为一个火热的国际议题,作为被国人熟知的AI名人,李开复和李飞飞也都去参加了本届的达沃斯论坛,各种会议和饭局上的所见所闻所感,第一视角整理如下。


  开复的分析视角


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  >>>社会就业


  2030年前,以AI为主的技术发展会让大量的人找不到合适的工作,全球最著名的管理咨询公司麦肯锡认为这个群体会波及4-8亿人。


  这不是说失业数据会呈现这么大的下滑,而是说很多工作的任务被机器取代之后,工作的时间和待遇都会大幅度下滑,很多人想换个好点的工作,但他们却又没有足够的才能,而才能的要求因为AI技术的提升会越来越高,甚至让很多人对升级无望。


  另外,最惨的可能不是蓝领工人。举个例子,一个2万美元的清洁工,机器人未必那么容易取代,但是一个8万美元的牙医助理,有了AI,就彻底被取代了,而牙医助理这个工作会彻底消失,而且牙医助理也很难找到一个合适的工作,最后可能只能沦为清洁工或服务员。AI科技浪潮真正导致实际重新训练的需求巨大,但又不容易做到。


  未来社会最大担忧是贫富差距将达到历史新高,而这带来的社会不幸福不稳定感是非常严重的。


  >>>中国AI优势


  在达沃斯峰会上,AI和中国是两大话题焦点,虽然说顶尖的人工智能专家还是以美国为主,但是由于一大批年轻工程师的崛起,中国的发展速度远远超过了欧美的总和。


  其次,中国的数据比较多,移动互联网的人数多,移动支付是美国的50倍,共享单车是美国的300倍,整个云端数据量巨大,为人工智能发展提供了更多的燃料。


  此外,中国人工智能创业者和资本结合的特别好。资本很愿意去投资具备人工智能潜力的公司,而人工智能公司也愿意冒很大的风险去做很伟大的事情,所以我觉得无论是金融还是无人驾驶等等领域都有很好的进度。


  最后,AI的快速发展还要归功于国家政策。去年7月,国务院发布的人工智能计划就提出了中国在2030年成为人工智能创新核心的宏伟目标。这不是一个空洞的目标,在北京、南京、广州等都开始落地,是用百亿级别的资本在推动,无论是帮助当地的创业者,当地的资本还有AI公司,都起到了一个很强的推动力,在几年内形成中美共同引领世界人工智能是可以期待的。


  >>>AlphaZero并没有那么神


  DeepMind团队发表了最新论文,提出强化学习算法AlphaZero,一种可以从零开始,通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。新闻报道,AlphaZero在8个小时训练后就击败李世石版本的AlphaGo;再用4小时训练击败世界顶级的国际象棋程序Stockfish;再用2小时训练击败世界顶级将棋程序Elmo。


  DeepMind联合创始人兼主管Mustafa Suleyman坦言:AlphaZero没有那么神,并不是通用的AI,外界对它有点夸大了。它必须满足三个前提才能工作:可预测环境(围棋规则),清晰奖励系统(输赢),无变数(variability) ,并不是外界说的不受监督,AlphaZero的监督来自于它的结构和训练环境,这些依赖强化学习的具体方法在现实生活中效果不是很好。在现实生活中我们无法提供模拟器,进行巨量训练来形成算法。


  AlphaZero 本身并不能解决AI对于数据的需求,但在数据生成和模拟上的进步(比如说用真实语音合成、人脸合成、甚至类似Grand theft auto来做自动驾驶的模拟)是有可能在未来自动产生可补充的数据。


  >>>中国模式再难复制


  模仿世界工厂模式是个幻灭的梦想:一方面,AI技术的阶段性应用,让一些批量生产的工厂正在成为机器人熄灯工厂,尽管中国的人工成本在提升,但中国制造的成本和质量,具有全球竞争优势;另一方面,在制造业领域,深度“本地制造”已经成为主流,要在其他国家和地区,重新组建改造供应链,并不容易,中国已是几乎所有商品的全球最大市场;其三,成本重要,“快速反应”同样重要,甚至更加重要。


  >>>中国双创是特色产物


  中国“双创”模式有三个重要前提:大市场、强执行力创业者、有经验的VC,三个要素缺一不可,只有少数国家同时具备这些因素。


  此外,真实世界正在全面数字化,移动支付成为最重要的“基础设施”,移动支付让中国跳过了信用卡时代,一步跨入OMO(线上线下融合)时代,中国有领跑优势。


  AI 对于其他发展中国家既是机遇也是挑战,“弯道超车”的机会可能会在高科技创业和服务类创业领域,发展中国家应该重视社会企业,这类公司的特点是:能赚钱,能扩张,但未必能做成独角兽。另一方面西方世界需要放下过去领跑者的傲慢,思考如何平衡技术连带的隐私、道德考量和中国采取的实用主义心态。


  飞飞的参会感触


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  这是我从达沃斯2018世界经济论坛回来后关于人工智能讨论的一些看法。虽然达沃斯今年风雪暴不断,但也挡不住冰天雪地里各个大小论坛关于AI的热火朝天的讨论。以下是我通过十几场讨论发言和无数私下交流后的一些简短总结。


  达沃斯论坛总的来说科技含金量不高。我所参加的论坛里可能最“学术”的是麻省理工学院组织的一场对话,参加者除了我还有李开复,Richard Socher (Salesforce AI 负责人), Mustafa Suleyman (DeepMind 联合创始人), 和Andrew McAfee (MIT 经济学教授)。大家都共同认为今天的人工智能科技还存在大量的局限,尤其是对监督学习和人工赋予knowledge的依赖(比如AlphaGo Zero)。


  人工智能对社会的影响是每个人都关注的话题。就业问题在每次讨论中都被提起。硅谷的公司总裁们说公司对就业是有社会责任的,但是也有经济学家挑战他们,认为目前的经济体制并不奖励这种责任,从而质疑这样的空口承诺。政府官员们更关心政策的制定和怎样帮助劳动力再就业。而人工智能的科技人则希望看到新的科技能衍生出更新的智能辅助性工作。总的来说大家的担忧不少。在这个问题上还需要更多的讨论和思考。


  机器学习存在偏见和偏差。在以下几个方面,我们还有大量的工作要做:数据收集和标注的偏差,算法的偏差,算法的可解释性和透明性,以及算法预测的正确应用。这些问题在与人的生命健康和权益方面尤为重要和突出。


  人工智能已是一个世界性的话题。大家公认中国已成为人工智能的一个重要参与国,这里也很大程度上因为政府的强有力支持,国民性的数理文化,和巨大的数据和应用场景。在一场晚宴上,我还和可能是全球的第一位“人工智能部长”畅谈了很久,他来自阿联酋国。


  人工智能对工业转型的重要角色以不容置疑。在达沃斯论坛里,我至少和以下产业的总裁领导们讨论过AI:金融,保险,食品,SaaS,科技咨询,医疗健康,电商,能源,汽车,旅游,媒体娱乐,制造业,等等。我很开心谷歌云在这场工业革命里扮演的重要角色。


  人工智能时代,学术界和大学应该扮演什么样的角色?我这次有幸和普林斯顿,耶鲁,香港科技大学,麻省理工和瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH)的校长们有多次私下讨论。面对强势的AI工业界,今天的大学既在积极的寻求合作机会的同时又多少有些担忧。全球现在AI人才奇缺,而教书育人的AI老师们纷纷进入工业界。我们怎样能在学术教育和工业界之间创建出一个更好的合作交流生态呢?这是一个重要的问题。


  达沃斯论坛的讨论给我们留下的问题比答案更多。我真心希望今后能看到更多的AI科技人和社会各界的对话和合作。机器是没有独立的价值的;机器的价值反映了人类的价值。这是我们共同的责任。


  最后,离达沃斯小镇不远的山脚下竟然是那位叫“海蒂”的小女孩的村庄。海蒂的故事这么多年来一直感动和温暖着全球小朋友们的心。希望高高身在达沃斯的世界领袖们能记得,无论他们在达沃斯做了什么样的决定和协议,都将对地球上千千万万个像海蒂的孩子们的未来有着深远的影响。


编 辑:王洪艳

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