一句話總結(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)目前還沒(méi)有完全代替人類。到當(dāng)AI真正大規(guī)模鋪開(kāi)的那天，生產(chǎn)力的確會(huì)大幅提高，但許多白領(lǐng)工作將被替代。一邊失業(yè)大潮可能洶涌而來(lái)，另一邊作為消費(fèi)者AI還能精準(zhǔn)榨干你的口袋。
首先，定義專業(yè)詞匯。機(jī)器學(xué)習(xí)也在商業(yè)中被叫做人工智能。但其實(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)更像是用算法來(lái)推算一些事情。比如說(shuō)網(wǎng)頁(yè)驗(yàn)證圖片里有沒(méi)有貓，自動(dòng)駕駛汽車該什么時(shí)候踩剎車等等。一個(gè)電腦，目前還是無(wú)法做到像人腦一樣多樣化地思考。
求索人工智能
CB Insights消息，大的科技公司，如Alphabet、Apple、Amazon之類，都在大力投資科技。印象里很多公司會(huì)謹(jǐn)慎培養(yǎng)可能成為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的小公司，但大佬們并不在意?，F(xiàn)在這些大公司愿意給領(lǐng)域內(nèi)專才的起薪已經(jīng)達(dá)到50萬(wàn)美元，創(chuàng)業(yè)AI公司得到的投資也扶搖直上。到了2017年初，第一季度的總投資就達(dá)到了17．5億美元。
需要提一句的是，機(jī)器學(xué)習(xí)的價(jià)值現(xiàn)在還沒(méi)在經(jīng)濟(jì)構(gòu)成里太多地體現(xiàn)出來(lái)，起碼在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)里微乎其微。另外，盡管AI的投資俯拾皆是，目前還沒(méi)有形成一個(gè)普遍性的浪潮。2010年之后，全球失業(yè)率也在穩(wěn)步下降。所以別急，你的工作暫時(shí)還保得住。
馬步扎實(shí)，但還沒(méi)練成絕世武功
Bloomberg文章表示，就像很多年前的計(jì)算機(jī)革命一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)遲早會(huì)對(duì)我們的生活產(chǎn)生大的影響。問(wèn)題是如何影響。
幾位經(jīng)濟(jì)學(xué)家Ajay Agrawal， Joshua Gans， Avi Goldfarb在他們的新書《機(jī)器預(yù)測(cè)：AI將經(jīng)濟(jì)帶來(lái)什么》給初步的解答。基于AI所涉及的經(jīng)濟(jì)體量和它的新穎性，這本書給出的答案比較大而化之并且是推測(cè)性的。但這些經(jīng)濟(jì)學(xué)家的成果已經(jīng)斐然，畢竟在1800年預(yù)測(cè)蒸汽帆船、在1992年預(yù)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)，都是十分難的。
他們給出的對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的分析方式尚在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)框架內(nèi)。先定義產(chǎn)品本身，再思考供需關(guān)系。在他們看來(lái)，AI意味著生產(chǎn)力的提高，需要簡(jiǎn)單推測(cè)的工作會(huì)更簡(jiǎn)單更便宜。
這樣聽(tīng)上去確實(shí)很理論化，但這項(xiàng)研究不僅僅止于理論。Agrawal是多倫多大學(xué)羅特曼管理學(xué)院一個(gè)創(chuàng)業(yè)公司Creative Destruction Lab（創(chuàng)造性毀滅實(shí)驗(yàn)室）的創(chuàng)立者，剩下的作者們也都和這個(gè)公司有過(guò)合作關(guān)系，這樣的經(jīng)歷使得他們能夠真正從行業(yè)前端進(jìn)行展望和分析。
在他們看來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)環(huán)節(jié)完全代替人類不太可能。相反，他們認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)被用在價(jià)值鏈上信息高度聚集的結(jié)點(diǎn)，剩下的交給人類去權(quán)衡。“權(quán)衡”這個(gè)詞聽(tīng)上去很模糊，基本上可以理解為人類去思考兩個(gè)選擇中哪一個(gè)更符合他們的需求，更能在真實(shí)世界中出彩。
如果他們的預(yù)測(cè)沒(méi)錯(cuò)，AI將會(huì)像引擎代替了藍(lán)領(lǐng)一樣代替白領(lǐng)，讓人們跳過(guò)腦力勞動(dòng)，直接進(jìn)入“選擇”階段。這種情況的好處是，生產(chǎn)力極大提高。壞處是，如果AI發(fā)展得太快。很多人會(huì)失業(yè)，中產(chǎn)縮水，貧富差距拉大。
當(dāng)然，哪怕經(jīng)濟(jì)學(xué)本身也不僅是供需這么簡(jiǎn)單。傳奇經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hal Varian曾經(jīng)幫Google制定價(jià)格系統(tǒng)，成就了Google的高利潤(rùn)率。近期，他發(fā)表了一個(gè)新論文，文中探討了幾個(gè)更尖銳的機(jī)器學(xué)習(xí)和高科技經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。一個(gè)負(fù)面的例子就是，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠讓商家準(zhǔn)確知道客戶愿意為一個(gè)產(chǎn)品花多少錢，定價(jià)就死死地卡在那，壓榨出消費(fèi)者手里每一分錢。另外，機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)之下，大公司掌握一切的情況可能更加明顯。腹黑一點(diǎn)想，算法們之間可能偷偷“聯(lián)手”，操縱市場(chǎng)，而人類甚至根本就不知道。
說(shuō)到底，想了解機(jī)器學(xué)習(xí)的影響，還是要等到大規(guī)模應(yīng)用了之后才能真正知道。預(yù)測(cè)固然好，但就像電腦、互聯(lián)網(wǎng)一樣，它們最終的形態(tài)，可能大大出乎我們的意料。
編輯：徐聞道
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