AI泡沫破滅的終極形式

王易見IT點將臺
王易見
前段時間傳的神乎其神的AI同傳近日被指出造假,這潑冷水潑的可真是時候,正好把“AI將使人類失業(yè)”過度神化人工智能的觀點請下了舞臺。就人工智能目前這個發(fā)展階段,它并非無所不能,完全取代人類。 實...

前段時間傳的神乎其神的AI同傳近日被指出造假,這潑冷水潑的可真是時候,正好把“AI將使人類失業(yè)”過度神化人工智能的觀點請下了舞臺。就人工智能目前這個發(fā)展階段,它并非無所不能,完全取代人類。

實際上,類似的事件之前也出現(xiàn)過,在江蘇衛(wèi)視《最強大腦》節(jié)目中,百度大腦挑戰(zhàn)一眾最強大腦,也有網(wǎng)友認為其中可能存在鮮為人知的內(nèi)幕。那么,為何大家會對AI產(chǎn)生諸多質(zhì)疑?AI又是否真如企業(yè)所宣傳的那么強大呢?

一,大部分AI技術仍存在致命的缺陷和瓶頸

我在網(wǎng)上搜索到一則《DMV2017年度最新自動駕駛測試報告》,報告準確顯示了目前無人駕駛的發(fā)展水平,值得一提的是,即便全世界做的最好的Waymo,也就是谷歌的兄弟公司,目前仍不能說完全實現(xiàn)了L4級別的自動駕駛。顯然,無人駕駛很難真正做到萬無一失。

另外,數(shù)據(jù)還顯示,Waymo從每1300英里(2015年)到5000英里(2016年)到5596英里(2017年)干預一次,提升的幅度越來越小。換言之,越往上無人駕駛面臨的瓶頸越嚴重。

眾所周知,無人駕駛技術是AI非常重要的一項應用,如果無人駕駛不能得到大面積推廣,這必然會讓人懷疑AI的發(fā)展前景。就眼下的情況來看,無人駕駛離大面積普及仍然有很長的路要走,實際上,對于交通這種對安全性要求極高的體系來說,無人駕駛或許永遠不可能被民眾普遍接受,因為沒有人愿意把自己的生命完全交給機器來掌控,只能在部分相對局限的區(qū)域,比如產(chǎn)業(yè)園區(qū)無人駕駛才有應用價值,因為在這些區(qū)域,即便無人駕駛出現(xiàn)故障,也不會產(chǎn)生太嚴重的后果。

再者,無人駕駛也未必能達到高于人類駕駛的水平,眾所周知,交通狀況、路況信息是極其離散的,而人腦在吸收和處理這些數(shù)據(jù)時比機器有著得天獨厚的優(yōu)勢。舉個例子,如果出現(xiàn)某個路段臨時管制無法通行,那么人腦會第一時間做出判斷,但是機器就不一定了,面對復雜的情況,它一定會有一個漫長的學習和適應過程,這也使得無人駕駛在面對錯綜復雜的交通需求時顯得“捉襟見肘”。

當然,這種情況在其他方面也有反映,以AI同傳為例,如果是邏輯極其簡單、行文極其標準的內(nèi)容形式,那么機器翻譯或許不存在太大的難度,也不會犯嚴重的錯誤。問題是,很多內(nèi)容并不標準,不僅對上下文語言環(huán)境要求極高,而且,像中文的話,還存在各種各樣的修辭手法,在面對這些問題時,AI翻譯可能會出不少令人啼笑皆非的錯誤。不過,如果只是將AI作為輔助的翻譯手段,還是可以降低不少人工成本的,因為某些場景對翻譯的準確率沒有太高的要求,只要能出大概意思就可以。

另外,百度大腦登上最強大腦那個節(jié)目,也確實展現(xiàn)了百度大腦的一些技術實力,不過,正如某些網(wǎng)友所說,如果讓百度大腦像水哥那樣對幾百杯水進行“微觀辨水”操作,估計系統(tǒng)就會直接崩潰了。因為對于微觀信息近距離的獲取,機器不見得能勝過水哥的雙眼,同時,如何對不同微觀信息進行處理,機器所使用的算法不同,結果也可能產(chǎn)生巨大的差異。

真正要使人工智能全面超越人類,前提是規(guī)則必須確定、信息必須有序,這樣人工智能在邏輯分析、數(shù)據(jù)處理方面才會占據(jù)較大的優(yōu)勢。還有一種情況,如果能讓機器具備人類的感情色彩、邏輯思維和學習能力,它也能全面超越人類,不過這看上去并不現(xiàn)實。

二,瘋狂背后,人工智能已浮現(xiàn)巨大的泡沫

今年3月份,中國創(chuàng)客導師、創(chuàng)新工場創(chuàng)始人李開復在參加某活動時,就公開指出人工智能存在巨大泡沫------“最近我見了一個做內(nèi)衣的,也說自己是人工智能的企業(yè),這是非常不正常的現(xiàn)象?,F(xiàn)在,人工智能領域的泡沫化特別嚴重。”

實際上,人工智能的泡沫和其他任何一種科技泡沫相比具備極高的相似性。這種泡沫首先表現(xiàn)在概念炒作層面,即在相關應用大規(guī)模落地之前,概念已經(jīng)被炒得滾燙,并形成了新的“風口”。之后便是大量資本的涌入,推動泡沫從概念層面升級到資本層面,從某種意義上講,任何泡沫都是資本推動的結果。當然,資本是要求回報的,如果資本無法從中獲得回報,或者相關領域商業(yè)潛力并不大,那么一陣狂熱后,資本必然會退潮,這也就是泡沫破滅的時候。

那么人工智能的泡沫到底有多大?這種泡沫又表現(xiàn)在哪些方面呢?

我們先來看看融資規(guī)模,CVSource顯示,人工智能創(chuàng)企融資事件從2013年21起到2018年僅一季就有130起,融資額更是由2013年全年融資15億增長到2017年的338億元,而2018年僅一季度融資總額就已超過了2017全年,達到402億元。大量資本的涌入,也抬高了AI獨角獸的估值------9月10日,軟銀中國向商湯科技投資10億美元,將商湯估值抬高至60億美元,那么這種具備標桿效應的融資案例,也可能會推動其他AI巨頭估值提升,當然,如果整個行業(yè)破滅,情況可能截然相反。

此外,人工智能領域相關人才的薪水已經(jīng)大幅偏離IT產(chǎn)業(yè)的平均水平。虎嗅上有一篇文章深入探討了這一點,其中提到“職位最低的工程師年薪在30~50萬,商業(yè)公司中的研究員則在50~100萬之間,項目主管或CTO則大多會在年薪80萬以上上不封頂,普遍在150萬左右。”可以說,市場對AI企業(yè)的期望值已經(jīng)使得AI人才成為了香餑餑,AI人才身價水漲船高,這部分成本勢必會轉(zhuǎn)嫁給AI企業(yè)。然而,絕大多數(shù)企業(yè)并不在乎,因為在他們看來,只要籠絡足夠的人才,就可以做出更好的產(chǎn)品,獲得更高的估值,融得更多的資金。正是在這種模式之下,AI的搶人大戰(zhàn)才可以維持。

其實,無論是企業(yè)估值,還是人才身價,都是資本推動的結果,但資本要獲得回報,就必須嚴格審視AI的商業(yè)化進程。光大新經(jīng)濟投資負責人艾渝在重慶智博會上就表示,AI技術商業(yè)化的壓力增大,未來如果找不到合適的落地場景,將有百分之九十的人工智能初創(chuàng)企業(yè)將會落敗出局。實際上,AI商業(yè)化的問題不僅困擾著初創(chuàng)企業(yè),對BAT、谷歌、微軟這類巨頭而言,這同樣是個難題。正如上面所說,AI在很多情況下無法真正替代人工,如果缺乏應用潛力,其商業(yè)價值必然飽受爭議。

再者,如果有一天AI大量取代人工,我也擔心整個經(jīng)濟會陷入衰退。因為AI的發(fā)達將導致就業(yè)困難,老百姓收入普遍降低,哪兒來的錢去下館子、逛超市?機器可以代替人干活,卻不能代替人消費。同時,機器的維護成本也相當?shù)土?,甚至存在機器維護機器的可能,徹底取代人工,現(xiàn)如今汽車制造大部分工序已交由機器完成,這對AI而言是個非常危險的信號。

從某種意義上講,一旦AI威脅到經(jīng)濟的正常運行,必然會被嚴格管控,相比投資的退潮和變現(xiàn)的困難,這可能才是其泡沫破滅的終極形式。

(原標題:被嚴重高估的人工智能,其泡沫將以怎樣的方式破滅?)

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