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杰瑞·卡普蘭和李開復對談

問題一：剛才李開復老師提到了AlphaGo，這個是2016年全球很矚目的事件，AlphaGo之后關(guān)于人工智能的討論也可謂熱火朝天。我的第一個問題是，往前看，人工智能的未來發(fā)展會遇到什么樣的瓶頸？根據(jù)當下的技術(shù)發(fā)展，這個瓶頸多久后就會出現(xiàn)？

李開復：其實我覺得相對于瓶頸，人工智能的機會要更大一些，因為其實現(xiàn)在所有的領(lǐng)域，尤其在國內(nèi)，幾乎都還沒有用上AI（人工智能），但能用上的領(lǐng)域?qū)嶋H上非常多。大家現(xiàn)在都忙不急的去找投資標的，甚至開始要想培訓自己的人工智能專家，因為未來對人工智能人才的需求很大，但供給卻遠遠不夠。

人工智能的瓶頸也是存在的，比如說，其實人工智能還沒有辦法解釋它為什么做一個決定。對于人工智能，你常常只知道它在做什么，但不知道它為什么要這么做，比如看AlphaGo，它為什么下這步棋，為什么輸了，為什么贏了？它自己完全答不出來。很多領(lǐng)域當然不需要人工智能告訴我們?yōu)槭裁?，它只要去做就好，但在很多其他領(lǐng)域，當機器答不出來為什么的時候，人們就可能不認可人工智能的作用，人工智能也就不能在相關(guān)領(lǐng)域推進。

還有就是機器現(xiàn)在還不能完整地復制自己。當然這也是人類的一個擔憂，因為一旦機器能自我復制，可能意味著奇點的到來。從目前看，人工智能還只是人的工具，自我復制能力不夠強，它基本是在人所創(chuàng)造的框架下去做人交給它的任務(wù)，去調(diào)一些參數(shù)和尋求解決方案，它還沒有自我開創(chuàng)的能力。

杰瑞·卡普蘭：我覺得大家好像普遍有一個誤解，覺得未來所有的工種，所有的工作都能被人工智能所取代，大家誤會了。不管技術(shù)發(fā)展到什么程度，人類的部分工作是永遠無法為機器所取代的，大家之所以提出這樣的假象，是基于一種工程的觀點，因為在工程師的眼中看到的只是一個結(jié)論，有時候會忽略整個過程。

有三大類的工作很難被取代。

第一類是關(guān)于情感的表述和表達的工作。有的工作需要人與人之間的溝通，需要人來給予安慰和慰藉，這樣的工作很難用機器去完成。

第二類是需要成熟藝術(shù)技能的工作，比如一個小提琴家。作為人，你也不希望欣賞的是機器的演奏。

第三類工作取決于人的偏好。比如，在某些特定的情況下，哪怕你能夠用機器去制作一些高級的成衣，但你還是更喜歡一些傳統(tǒng)的手工師傅進行高級的定制。

這三類工作在未來很難為人工智能和機器所取代。

問題二：我想問李開復老師一個問題，卡普蘭的書中，有哪個故事和哪個觀點給你帶來比較深刻的觸動？

李開復： 對于杰瑞·卡普蘭先生所談到未來人機如何能夠非常和諧地相處，這方面我覺得是很大的一個機會和挑戰(zhàn)。我特別在考慮的是，在未來的人工智能時代，在資本主義國家中的那些特別大的財團，他們是否會用足夠的社會責任感去引導這個社會，而不是被誘惑地用大量的數(shù)據(jù)來占普通人的便宜，讓貧富差距拉得更大。

杰瑞·卡普蘭：我覺得首先社會應(yīng)該有一套比較嚴謹而理性的政策，包括一些激勵政策，能夠鼓勵所有的社會實體，包括企業(yè)在完成自我利益，實現(xiàn)自我發(fā)展的同時，能夠向著全體社會利益的方向運行。

李開復：在人工智能整個系統(tǒng)和技術(shù)的發(fā)展過程中，某一些人群可能會失業(yè)或者會找不到合適的工作，在這樣的情況下，卡普蘭教授，您覺得誰有義務(wù)有責任為他們提供再教育，或者是補償，或者是別的相關(guān)的社會方面的支持呢？

杰瑞·卡普蘭：如果某人失業(yè)或者是無法找到就業(yè)崗位的話，我覺得政府也好，雇主也好，他不應(yīng)該出這個錢為該名待業(yè)者支付受教育的費用，我覺得應(yīng)該是這個待業(yè)者用自己未來的勞動收入作為抵押品，由新的雇主為你提供再就業(yè)和再培訓的機會。

這就要求我們金融行業(yè)做一些金融方面的創(chuàng)新。不過我覺得在整個實施的過程中有一個難點或者矛盾點：因為某一個失業(yè)者，他現(xiàn)在的技能是基于他原來受教育的程度，那由于他原來受教育的程度和現(xiàn)在的技能是有限的，因此他在被估值的時候，其實相當于被低估了，他能夠獲得的貸款比他應(yīng)該獲得的貸款要少。

不過我覺得這種方式，即利用你自己未來的工資或者是未來潛在的技能去要求雇主對你進行再培訓，這種方式是可行的。同時這也會進一步刺激現(xiàn)代社會整個教育體系的革新。

李開復：人工智能創(chuàng)業(yè)其實非常困難，首先我認為你一定要有非常厲害的科學家和工程師，而且有愿意解決務(wù)實問題的心態(tài)。這個其實并不容易，因為大部分人認為博士、教授、研究員不見得是很好的創(chuàng)業(yè)者。但是做人工智能沒有這批人還真做不出來。

工程師和這些博士也要能夠很融洽地在一起工作。根據(jù)我過去在一些大公司工作的經(jīng)驗，科學家和工程師的順利合作也一個是非常困難的過程，因為工程師總認為是我掙的錢，科學家總認為說我的學位更高，這兩者誰都不讓誰，能夠在一起工作并且做出很好工程產(chǎn)品的難度是相當高的，所以千萬不要低估了創(chuàng)業(yè)的難度。

第二，要認清人工智能的門檻。今天懂人工智能的人很少，所以你可以把技術(shù)作為你的競爭優(yōu)勢。但是長期來說，真正唯一可持續(xù)的競爭優(yōu)勢是你有非常大量的數(shù)據(jù)，并且它們源源不斷地被輸送到你的系統(tǒng)。此外，你必須能夠利用你的數(shù)據(jù)產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，而且這個數(shù)據(jù)必須不是公開可以獲取的，也不是可以簡單靠人來標注的。產(chǎn)生了這個良性循環(huán)以后，你的power就會特別巨大。

一個非常好的人工智能公司往往是靠特別大量數(shù)據(jù)的滾動，而且越強的公司就會越來越強，就像Google、Facebook，像中國的科大迅飛，它能把數(shù)據(jù)的累積、迭代和自動標注形成一個良性的循環(huán)，這是過去的創(chuàng)業(yè)者從來沒有思考過的問題，而現(xiàn)在變成了一個特別核心的問題。

第三，要有非常好的商業(yè)思維和邏輯，還有很好的耐心，因為做這種人工智能的產(chǎn)品，有時候不是一步登天的，比如說吳甘沙做一輛無人駕駛車，需要很多年的累積才能做出來。比如說我們希望能夠做成一個第四范式，需要幫銀行賺錢、省錢，這個也需要很多年才能做出來。

這跟過往很多的創(chuàng)業(yè)不太一樣，以前的創(chuàng)業(yè)比如說某些社交、直播、手游，只要抓對了時機，產(chǎn)品做得夠好，然后快速地起量，似乎一個“獨角獸”就可能產(chǎn)生，但其實它們失敗的概率也很大。但人工智能創(chuàng)業(yè)絕對不是這樣的，它一定要依靠多年的累積：你要累積人才，累積數(shù)據(jù)，累積產(chǎn)品用戶反饋，而且它不是一個2C的產(chǎn)品，是一個2B的產(chǎn)品。

所以人工智能的創(chuàng)業(yè)是門檻相當高的，剛才幾個問題，技術(shù)的問題、人才的問題、融合的問題、數(shù)據(jù)的問題，還有耐心的問題，當然，還要找對投資人，找我們創(chuàng)新工場，否則，如果還是被VC用原來的方法推你起量、變現(xiàn)，那你就慘了，就完蛋了。

杰瑞·卡普蘭：其實我的建議是這樣，我覺得一個人工智能的初創(chuàng)公司究竟能夠成功與否，并不在于人工智能本身這個技術(shù)是不是足夠好，足夠強，我覺得關(guān)鍵是一個匹配程度。

做一個創(chuàng)業(yè)者，您應(yīng)該有這種商業(yè)的敏感，在你選擇技術(shù)的時候，這個技術(shù)是不是匹配你的目標市場，匹配你的目標人群。此外，作為一個創(chuàng)業(yè)者，你應(yīng)該有足夠的知識和足夠的能量，去找到現(xiàn)在這個未成熟的技術(shù)和目標市場之間微妙的差距，并且思考你是不是能夠彌合這種差別。我覺得找到目標市場，找到匹配的技術(shù)，才是成功的前提。

李開復：今天Google這一個公司在全世界領(lǐng)先所有公司的總和，這點是毫無疑問的。Google有它多年做搜索累積的經(jīng)驗，有它做深度學習的經(jīng)驗，還有眾多其他通過收購等所獲得的知識與數(shù)據(jù)。剛才杰瑞說得很對，AI不是一個純技術(shù)的事情，它更需要實戰(zhàn)的經(jīng)驗，我覺得現(xiàn)在全世界加起來也比不過一個Google，因為Google有的就是實戰(zhàn)經(jīng)驗。

但是我覺得這個情況會改變，因為我認為AI并不是一個人需要去花30年、20年才能習得的知識——你給我一個特別優(yōu)秀的清華本科生，無論大三、大四，我只要大概半年就可以把他教成一個能在AI方面創(chuàng)造價值的工程師。很可能再過兩、三年，他就可以做出獨創(chuàng)性的東西來。因為今天人工智能特別火，而且中國的工程師和學習者特別勤奮，特別善于快速把握最新的事物，所以我覺得，雖然今天Google領(lǐng)跑世界，但中國會有大量的機會。

我不建議大量的人出來做AI創(chuàng)業(yè)，但是我覺得學工程的人一定要考慮這個方向。首先我們要有大批AI工程師的產(chǎn)生，再下一步就應(yīng)該是中國成為AI方面的大國。

雖然這聽起來有點遙遠，有點樂觀，但是我對此充滿信心。

杰瑞·卡普蘭：我覺得其實對比中美兩國，中國人工智能方面所獲得的一些優(yōu)勢或者是一些益處應(yīng)該是強于美國的，有兩個基本原因。

第一點，中國人比美國人要聰明，當然這是一個整體的概念，不是說一對一去比。

第二個從中國的人口結(jié)構(gòu)而言，我覺得在未來的30到50年之間，中國的自動化應(yīng)用，不管是基于AI還不是基于AI的自動化應(yīng)用，都會很有利于中國人口結(jié)構(gòu)的發(fā)展。