IEEE专访李开复：人类已打开潘多拉盒子，封堵AI变革只会徒劳

来源：《IEEE Spectrum》

摘要：近期，李开复新书《AI·未来》在美国同样反响不俗。在荣登多个排行榜后，IEEE旗下《IEEE Spectrum》，对李开复进行了专访，谈到了众多当前AI领域最受关注的话题。而且从《IEEE Spectrum》的采访中，也可能看出美国技术方面的核心人群，对中国和中国AI的关注。

李开复是AI领域的博士，师从CMU图灵奖得主Raj Reddy，也是IEEE Fellow，而且还因连续担任科技巨头在华一把手，熟谙中美两地的科技趋势和背景文化。

于是，《IEEE Spectrum》的采访，围绕中美AI竞速展开。

但李开复却强调：AI变革之紧迫，不只有大国竞速带来的新格局，更关键的是随变革而来的失业和教育等问题。

被问及AI产生的负面影响，是否能通过关闭或停止研发来应对？

李开复回答：我们已经打开了潘多拉的盒子。

具体观点如何，我们一起看采访实录。

中国AI速度会更快

《IEEE Spectrum》：就AI的研发和部署而言，为什么你觉得中国很快就能赶上、甚至赶超美国？

李开复：首要原因是AI已经完成了从探索阶段到应用阶段的转型。在探索阶段，最先取得探索成果的人拥有绝对优势；然而现在AI算法已为诸多业内实践人士所熟知。

所以，现在的关键在于速度、执行、资本以及对海量数据的获取，而中国在以上每个层面都具有优势。

这就是为什么我在书的开篇就谈到了中国的创业家精神。和硅谷不同，中国的创业公司并不是建立在诸如iPhone 的突破或者SpaceX的创新之上，而是基于坚苦卓绝的付出。

中国创业者的做法，通常是确定一个拥有足够多的数据、且在AI应用上具备商业可行性的领域。然后，竭尽全力让AI的应用得以落地，这中间的工作往往异常艰辛。

《IEEE Spectrum》：你提到，像腾讯这样的中国科技巨头在获取训练 AI所需的数据方面有显著优势。比起谷歌这样的公司，它们真的拥有更多数据吗？

李开复：我们可以从不同的角度来分析数据方面的优势。第一是用户的数量。谷歌是跨国公司，所以它的用户群体很可能比腾讯更大。

第二个问题是：数据组的同质化程度有多高？谷歌从爱沙尼亚获得的数据应该不会对他们在印度的业务有什么帮助。

因此，最好的情况还是要掌握同类人群的丰富数据，即拥有相同的语言、文化、偏好、使用模式、支付方式等特质的群体。

第三个衡量标准，是对于个体数据掌握的多寡。腾讯有一个全能型应用——微信，它基本上囊括了用户的所有需求。平均每位中国互联网用户有一半的线上时间都花在了微信上。

当你打开微信，你就会发现那些美国用户需要从不同平台获取的服务——包括Facebook、推特、iMessage、优步、Expedia、Evite、Instagram、Skype、PayPal、GrubHub、LimeBike、WebMD、Fandango、YouTube、亚马逊和易趣等等——都可以在微信上找到。

《IEEE Spectrum》：你把中国的创业生态系统描绘成了一个“斗兽场”，初创企业之所以能成功，不是因为他们有多创新，而是因为他们最擅长复制，而且工作也最拼命。

李开复：创新也包括在内，但它只是成功因素之一。其次就是复制。为了获得成功、为用户创造价值、赚取利润，创业者们会想尽一切办法。以微信为例，它不曾拥有像iPhone一样让世界为之倾倒的时刻。

但今天的微信仍是一项令人惊叹的创新，而这并非因为腾讯的某个人在凭空设想后把微信创造了出来，然后令世人为之瞩目。

腾讯所做的，只是不断地把用户需要的功能添加到产品中，不停地迭代、淘汰无人问津的功能，最后才有了这个最具创新性的社交产品。

微信实在是太成功，就连Facebook如今也在学腾讯了。

AI紧迫不在大国竞速

《IEEE Spectrum》：你在书中写道，AI最大的问题并非中国和美国谁将占据主导地位，而是我们将如何应对“真正的AI危机”，也就是就业问题、贫富差距和人们的自我价值感。

李开复：许多职责和领域单一的工作将会被AI取代。当然，人类确实拥有AI不具备的能力，如形成概念、制定策略以及创造的能力。

虽说今天的AI还只是高智能的模式识别机器，可以收集、优化数据，并在某一特定任务上打败人类，但世界上有多少工作是可以改善的简单性重复作业？又有多少工作完全不需要创造、制定策略或是形成概念的能力？

大多数工作都是重复性的，包括驾驶卡车、电话推销、洗碗、采摘水果、流水线工作等等。在我看来，恐怕50%的工作都面临AI的威胁。

这些工作会否在 15 年、20年或是30年后消失，仍是未知之数。但这个趋势终究是无可避免的。AI不仅会做得更好，并且边际成本十分低。

一旦建成了系统并投入使用，你就只需要支付服务器、电力和带宽费用。要获得竞争力，公司将被迫自动化。而且这一变革的速度对于人类而言将是史无前例的。

《IEEE Spectrum》：科技乌托邦主义者认为，正如工业革命一样，AI最终将会创造出全新的工种，为什么你觉得这种想法是错误的？

李开复：有人认为工业革命创造的工作数量大于其引起的失业规模，他们还指出，电的发现也是如此。因此，人们不必杞人忧天，因为这次AI也将带来相同的结果。如果我们拥有足够的应对时间，我也会这么认为。

那些早期的技术革命花费了一个世纪甚至更长的时间。虽然那时电的发现已超过100年，但人们仍然没有电车使用，电网也还在完善。

这为人们提供了学习、进步以及创造就业的时间。然而，AI只给我们大约一代人的时间，相比之下这就仓促得多了。

《IEEE Spectrum》：你认为即使政府研究出相应对策，给失业人群发放补贴，危机也依然不可避免。

李开复：大多数人不仅仅把他们的工作视为收入来源。工作为他们的生活创造了意义，是为这个世界做出贡献的渠道。现代社会就是遵循这种逻辑构建的：人们认为，虽然只是从事例行性工作，但他们能够借此赚钱养家，为家人创造更美好的生活。

如果他们赖以生存的工作被突然夺走，然后就被告知自己失业了，不过可以收下政府发放的补贴，那么我觉得后果会很严重。

有些人会很高兴能提前退休；有些人会学习新技能，找到新工作；但不幸的是，也将有许多人学习了错误的工作技能，从而再次失业。

很大一部分人将会感到抑郁，觉得人生没有意义，这或许会导致自杀、药物滥用等问题。

AI革命是大势所趋

《IEEE Spectrum》：如果AI的发展将不可避免地带来这种经济和社会动荡，我们是否有可能放弃这项技术，不再使用它？

李开复：个别政府当然可以决定放缓AI部署的脚步，但对于全人类来说，这是不可能的。我们已经打开了潘多拉的盒子。

作为人类，我们确实成功控制了核武器的扩散，但核武器技术是保密的，而且还需要巨大的资本投入。

AI算法已公之于众，我们不可能禁止他人使用AI算法，现在就连大学生都已经通过AI算法创业了。

以自动驾驶卡车为例。目前中国正在为推进自动驾驶卡车的发展而改善城市和高速公路的基础设施；与此同时，美国卡车工会却向他们的总统特朗普申诉，请求禁止在高速公路上测试自动驾驶卡车。

如果美国目前在自动驾驶卡车领域领先，但出于卡车司机会失业的顾虑而放慢研发脚步，那么结果无疑是中国将迎头赶上。

中国企业将测试卡车、收集数据、利用数据优化AI。

到技术成熟的时候，中国就将开始向世界其他国家出口自动驾驶卡车。到那时，美国就得向自动化妥协了。

面对死亡

《IEEE Spectrum》：在你眼中未来是严峻的，但你接着又表示希望仍然存在，人类蓬勃发展的潜能从未如此巨大。你自己也亲历过绝处逢生。可以和我们分享你抗癌的这段经历吗？

李开复：一直以来我都是个工作狂，工作一直是我生活的重心。直到我得了癌症、直面死亡时，我才意识到他人对我的爱是多少金钱、成功、名誉都换不来的。

当时，我非常后悔没有以同样的方式回报那些爱我的人。这次经历为我敲响了警钟。

在我情况好转并且癌症得到控制后，我改变了自己的生活方式。并不是说我不再努力工作了，我依然热爱我的事业。

只是我有了新的优先次序。我把我的家人放在首位，找到了更好的平衡。从前，对工作的全然投入给我带来了金钱、成功和名誉，但我现在发现这些并不是真正对我重要的东西——尽管我曾经认为是的。

人机共生的历史阶段

《IEEE Spectrum》：所以这段经历给了你灵感，让你有了与AI共生的想法，即AI会为人们创造更多的时间来互相关爱。你写道，我们必须“培养AI和人心之间的一种协同效应”。可否为我们举例，这种协同效应会如何体现在就业市场中？

李开复：我觉得最有代表性的例子就是医疗行业。试想，在未来的诊所中，升级后的病房配备了各种感应器，能够读取病人的身体数据，并把大量信息传送给人类医生。医生就会从中提取出相关信息，如家庭病史和特殊症状。

AI还可以做出准确的诊断，提出治疗和药物方案。在早期，AI会为医生提供数据信息，医生来做最后的决定。

但最终医生将不再凌驾于AI系统之上。届时将由AI先做诊断，再由医生以具有人文关怀的方式把信息传达给病人。

此外，医生还会把更多的时间花在倾听病人的具体情况上。在许多国家，每个病人只能占用医生五分钟的时间。

尽管对于医生而言五分钟可能就足够了，但病人需要更多的时间才会觉得医生认真听取了他们的情况，才会有机会提问，才会觉得安心。

如果医生需要投入更多的时间到每位病人身上，就会需要更多的医生。

或许未来他们不需要经历整整十年的学术生涯和实习经验来获得医学博士学位，毕竟到时医生已经不再需要记住各种医学症状和治疗方案了。

相反，这些医生可能只需要四年的教育就可以成为善于关怀、富有同情心的护理人员，类似于护理师。

如此一来，医疗成本就会大幅下降，病人会得到更人性化的关怀，护理人员的数量也会大大攀升。

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