密探独家 | 访谈李开复：这三个行业会最先被 AI 颠覆
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李开复来硅谷了！
从 TED 演讲《人工智能如何拯救人类》、到 Tech Crunch 的 “2018 颠覆旧金山”、再到 O'Reilly 人工智能大会，李开复在各种活动上频频露面，硅谷此行日程安排得相当满。
密探在 O'Reilly 与 Intel 合办的 AI 大会上与开复老师相遇。开复老师不仅神采飞扬的呈现了一场精彩的演讲，在应对来自硅谷各界的种种提问时，更是精神抖擞、游刃有余。
李开复大会分会场发言 / 图自硅谷密探
会后，在他赶往下一个会议的间隙，无缝不钻的密探（要不怎么能叫密探呢！）和开复老师展开了一场关于中美之间 AI 发展的访谈。在有限的时间里，开复老师妙语连珠，干货连连。
九月初的旧金山寒风渐起，秋意转浓。在大风呼呼的街道上，密探与开复老师边走边聊，听他将 AI 发展与人类未来命运的种种观点，一一抛出。
中国在人工智能领域投资领先美国
在演讲中，开复老师提到，今天的 AI 领域美国占领先地位，但五年后谁还能领先，就很难说了。为什么这么说呢？开复老师给出了六大原因：
第一，中国的产品创新已经赶上了美国；
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第二，中国残酷激烈的市场竞争创造出了坚毅的创业者；
第三，中国在人工智能领域的投资全球领先（占全球 AI 投资的 48%，美国占 38%），且 AI 独角兽很多。以创新工场为例，过去两年内就投出了 5 家独角兽；
第四，AI 应用越来越广泛；
第五，也是最重要的原因，训练 AI 的关键是大量数据，而中国人口众多、产生大量数据，从点外卖、共享单车、再到移动支付等等，中国成为 AI 数据资源丰富的宝库；
第六，政策支持。
令人兴奋的是，如今的 AI 领域，是中美两架巨大的引擎共同拉着人类向前发展。与之前一贯由美国单枪匹马领先科技发展的 “惯例” 相比，这还是第一次。
大会现场 / 图自硅谷密探
中国比美国更敢于放手发展科技
争夺全球人工智能龙头的宝座，中美一攻一守，攻方想锐意创新、守方要控制风险。
从政府对于科技发展的支持力度方面来说，开复老师认为，中美的态度大有不同。
在中国，当新技术出来时，政府往往会 “让子弹先飞一会儿”，如果发展得不顺利，政府再调整、引导。而我们看起来样样自由的美国，其实常常根本一开始就不放行。
开复老师说，以无人驾驶货车为例，中国正在发展支持自动驾驶的超级高速公路，为未来无人驾驶时代做准备。
密探查了一下：今年 2 月，浙江省正式宣布建设全国首条超级高速公路。将建设的超级高速公路是已经分段批复的杭甬复线高速公路——杭绍甬高速公路；今年年初，上海发放了全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌，同时划定了相关测试道路；2017 年底，北京也发布了《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》两个自动驾驶的指导性文件。这三地的政策无疑会对全国其他地区起导向性作用。
而美国虽然技术领先，但来自工会的阻力强大。货车工会就通过影响政策，延缓自动驾驶货车技术的发展。目前，在美国货车自动驾驶连测试都是不被允许的。
不仅是自动驾驶，中国在移动支付、电商等方面，一直也非常鼓励创新。
李开复大会演讲
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这就是中国思路：对技术先放行，再理解和观察，之后再决定是否管制、如何管制。这在宏观上，对于技术的发展有很正面的推动作用，也是对创业者和投资人有利的。
“当然，政府如果观察到技术应用的发展势头有问题，肯定还是会阻止，但是总比一开始就不让推出要好。” 开复老师告诉小探。
中国 AI 公司暂时不需要往海外扩张
密探观察到，虽然中国 AI 创投是个热门话题，中国独角兽公司也发展强劲，但是中国和美国之间的 AI 合作似乎并不多，基本都只是学术上的交流。在中美资本互相抢投对方热门项目、中美人才流动频繁的现状下，双方在 AI 领域浅尝辄止的合作显得颇为不同寻常。
对此，开复老师的观点是：“这样不是挺好的吗？中国 AI 公司其实暂时不需要海外扩张。”
对于 AI 初创公司，开复老师的建议是，虽然中国人口不到全球的一半，但语言一样、用户习惯有很多共同点，对 AI 初创公司的发展是非常有利的。在中国创业的人，不把主要的时间放在中国，而过早的去考虑国际市场，其实是不明智的。
而且，从互联网公司的过往案例就可看出，太早走向国外的公司，往往因为没有办法兼顾，而增大了失败的风险。
这让密探想起，近期出海的项目有很多是内容、娱乐、视频方面，与 To B 项目相比，这些团队必须对当地用户需求有更为深刻的了解。由于不了解当地法律法规、客户心理而碰一鼻子灰的项目不在少数。
开复老师说：“现在，中国公司在国内做自己的客户，和美国公司在学术上做朋友，其实挺好的。中国和美国已经成为了平行宇宙，中国公司去美国，或者美国公司进入中国，都有一定的挑战和障碍。”
看来，中美两国在 AI 领域的发展，表面上井水不犯河水，实际上暗流涌动。
人工智能的应用，哪个行业会先行？
对于密探的这个问题，开复老师给出了非常精准的回答：
如果行业应用场景是相对一致的、重复性高的，那么AI的应用就会比较快；而如果需要应对很多不同的环境、场景，AI就会比较难用。
例如，无人汽车不好做，但是无人驾驶可以在高速公路上相对稳定、安全的行驶，因为高速公路提供了相对一致的环境。
但如果我们想让 AI 研发菜品、甚至替代米其林三星厨师，这就很难了，因为每一个菜品都是创新，创新可不是 AI 的长项。
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那么，对于各个行业来说过，如果要对AI应用的容易度打分，开复老师会怎么打呢？
互联网：排名第一。互联网行业数据多、并且用户还免费对数据进行着标注，应用当然最容易和 AI 结合；
金融：可能也很快。金融行业不仅数据多，利润也非常高，很有希望 AI 的应用快速发展起来；
医疗：很有挑战。
开复老师谈到，医疗行业的用户隐私，一直就没有一致性的标准，因此 AI 的应用颇具挑战。
什么叫 “一致性的标准” 呢？开复老师解释到：拿投资举例，比如说我投资 1000 块钱，增值变成 2000 块了，那就是赚了一倍，很清晰、很容易衡量。但医疗领域就没那么简单明了。
以癌症治疗为例：经过治疗，肿瘤变小或增大的程度，每个人个体都不一样，用什么标准去衡量（治疗到底有没有效）？又或者在治疗后，患者存活多了两年，但不知道是不是能够存活五年，该如何衡量？在这些方面，每个医院衡量的标准都不太一样，也就是缺乏统一标准下的数据。在这种情况下做 AI 训练，就会面临很多难题。
教育：挑战相对少。
开复老师透露，创新工场下个月会在美国的《60分钟》节目出现（密探注：《60分钟》是美国最久负盛名的谈话节目之一，奥巴马总统、布什总统、导演斯皮尔伯格等都曾做客该节目），透露更多关于其在教育和AI领域的布局。
为什么教育领域AI应用的挑战相对少一些呢？ “教育作为一个领域，相对可以拆分，逐个化解，不需要整个环节全部做好才OK。因此，其AI应用就会相对快。”
创新工场投资的公司中，有做改考卷的、改作文的，做数学教学的，做视频会议上课，做慕课的企业等。
“目前老师一天中，50%的事情都可以 AI 来做。”
开复老师认为，未来的老师，应该更深度去了解学生的需求，发展个性化教育，而非把时间用在重复性的工作上，例如重复性讲课、纠正学生英语口音、改考卷、上课点名等。这些都可以由 AI 代劳。
就如腾讯对自己的用户会有画像，了解用户用微信、京东、摩拜，以及玩游戏的习惯，未来每个学生也会有一个画像，他的学习进程、优缺点、对老师的喜好、对家教的需求等，都会个性化体现。而学生的个人画像，将会引导 AI 时代的教育。
看来，互联网、金融、教育，这三个行业最容易首先被 AI 颠覆。
当然，如果你想怀把旧，也可以训练 AI 对你说 “你们这届学生，是我带过最差的一届！”
AI 到底将如何影响我们的生活？
这个议题虽然看似宏大，但却是开复老师作为一位 “AI老兵” 的深入思考。
开复老师认为，一方面要对财富进行重新分配，另一方面，教育系统要升级，针对 AI 影响下的工作需求的变化，做出新的培训体系。
财富分配自不必多言。高科技带来的财富太集中，必须做出平衡，顾及到没有工作的群体。
“而对于失业的群体，我们要帮他们找到新的工作，并通过训练，让他们胜任这些工作 —— 这些不会被 AI 取代的工作。”
现在问题来了：什么样的工作才不会被 AI 取代？
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以上图这张表为例，横轴从左到右是对创造性的需求，越往右、越需要创造性，左边则不需要创造性；纵轴从下到上是对领会人类情感的要求，越往下的工作越不需要领会人类情感。因此我们看到：
（左下角）不需要人类情感、也不需要创造性的工作，将会被 AI 取代（比如驾驶卡车）；
（右下角）不太需要和人打交道、但需要创造性的工作，AI 将提供工具为人类服务（比如写歌词）；
（左上角）不需要创造性、但我们想 “加点人情味” 的工作（比如医生、教师），AI 将提供信息，由人类输出；
（右上角）既需要创造性、又需要 “人情味” 的工作，则不太会被 AI 取代（比如 CEO）。
未来，如果 AI 取代掉数以千万计、甚至亿计的工作，无疑会造成深远的社会影响。因此开复老师认为，政府与民间需要共同用非常长远的、15 到 20 年的眼光为未来规划。
如果眼光不够长远，就可能出现尴尬。“如果一个卡车司机没工作了，你叫他去做客服，再过几天客服又被 AI 取代了，他不又没工作了吗？”
那么，这个政府跟民间合作来推动教育体系转型升级的机制，在中国或者是美国，已经有这个苗头开始成形了吗？
开复老师回答很简短：“没有。这就是我要写这本书的原因之一。”
《AI•未来》不是开复老师写的第一本关于 AI 的书。如果说上一本 《人工智能》定义为人工智能领域的科普读物的话，《AI•未来》则是从人文角度，探讨这种技术对于我们生活的冲击与影响。
在这本书里，开复老师将人工智能革命分为四个阶段：互联网智能化（Internet AI）、商业智能化（business AI）、实体世界智能化（perception AI）、自主智能化（autonomous AI）。
前两波浪潮，也就是互联网智能化及商业智能化，已经进入了我们的生活；现在，随着机器像婴儿一样开始 “看” 我们的脸孔与物体、“听” 我们的指令，第三波浪潮的这些公司，在试着逐步搞懂我们的世界、把现实世界数字化。
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如果说第三波浪潮是给人工智能加上了眼睛和耳朵，第四波浪潮则是人工智能的胳膊和腿。这个浪潮将会伴着未来自动驾驶汽车上路、智能机器人负责制造等只有科幻小说里才有的场景，彻底改变我们的生活。
而我们所有人都要思考的问题是：
我们人类怎么办？
被 AI 抢走的工作怎么办？
面对 AI 可能给我们生活带来的巨大、且前所未见的冲击，我们准备好了吗？
你的工作未来会被 AI 抢走吗？欢迎留言讨论！
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