一场技术对谈，关于 AI 的现在，和那个终极乌托邦的梦。
李开复是中国最早，也是最恳切的 AI 布道者。是集科学家、工程师、投资人、写作者多种角色于一身的多面大咖。
1983 年从哥伦比亚大学计算机科学系毕业，后获得卡内基梅隆大学博士学位，早年曾在苹果、SGI 等明星公司担当要职，1998 年回国后一手打造微软和谷歌在中国的研发中心。2009 年，李开复创建创新工场，专注于科技创新型的投资理念与最前沿的技术趋势。
在 AI 领域，李开复创建的微软亚洲研究院（前身为微软中国研究院）被誉为黄埔军校，为行业培养了大量科学家和技术人才。李开复本人也是推动 AI 浪潮的先锋力量，在他的著作《AI · 未来》中，他曾这样预言：「人工智能将会取代人类，完成不属于人类专有的各种重复性工作」、「对于人类来说，最大的挑战并不是失去工作，而是失去了存在的意义」、「相比于人工智能，人类的优势在于创造力和同情心」……
在极客公园和 B 站共同举办的 Rebuild 2020 Move on 现场，极客公园创始人&总裁张鹏向李开复抛出了不少尖锐问题，「AI 公司有赚钱的吗」、「AI 是割投资人韭菜的利器吗」、「李世乭之后没听说过比较大的 AI 进展，AI 是不是凉了」。针对这些问题，李开复一一做了靠谱回答，以下是部分对谈摘要。
张鹏：我们都知道 AI 的概念很热，但是这些 AI 公司有人在赚钱吗？
李开复：我觉得首先，很多被认为不是 AI 公司的公司，它其实是 AI 公司，比如腾讯、阿里、谷歌、脸书、亚马逊，它们靠 AI 优化投放、收入，拉长用户使用时长，这些公司肯定是赚钱的。
纯 AI 公司的话，有一些早期创立的 AI 公司，可能会太过于注重博士数量、论文发表数量，这些公司以后可能会有很大问题。因为现在只要有计算机背景的人，通过几个星期的学习就能初步掌握 AI 技术了，从这个角度来看，早期博士带来的人才稀缺性已经不存在了。
任何科技公司想要做大，就必须要用商业的逻辑来衡量，很多纯 AI 公司已经在往赚钱的道路上走了。
张鹏：听起来 AI 已经不像几年前那样，是个 Rocket Science，是那种特别稀缺的黑科技，现在很多人都能用 AI，为什么 AI 现在变得这样普及了？
李开复：一个是像 TensorFlow、PyTorch 这样的工具越来越好用，另外 GPU 越来越快，并且很多 AI 的功能已经上「云」了。我们可以看到，比如最近几年谷歌的 Transformer 技术，它从论文发表，到被谷歌使用，再到被其他巨头公司普及性地使用，只用了两年的时间，这个时间窗口与过去相比真的很大程度地被压缩了。
张鹏：前段时间我们听到一些说法，说 AI 是割投资人「韭菜」的好模式，这个情况现在是不是有变化了？
李开复：AI 真的可以割韭菜，农业应用是很好的 AI 应用。
确实不能否认，不少的 AI 公司割了不少投资人的「韭菜」。在 AI 领域我们看到各种奇葩现象的出现，比如某公司的创始人是三个 AI 专家，在公司创立初期，只凭这三个大脑就能要到七个亿的估值。
怎么做到的？比如他们跟投资人说：「你要错过这个机会吗？我是某某公司很牛的 AI 专家。」投资人不舍得错过机会，又不愿意出一两个亿，最后说：「那这样吧，我出两千万」。结果创业者就这样收了七八家两千万的融资，最终也凑够了两个亿的融资额，达到七个亿的估值。
这其实是非常可惜的，主要是因为很多 VC 有虚荣心，想要参与 AI 项目。当然，这个阶段已经过去了。现在而言，特别是受疫情的影响，投资人审视的还是一个项目能不能赚到钱，怎样节省现金流。而不是像以前一样讲更大的故事，拿更多的钱。
张鹏：这几年好像自动驾驶这件事从科幻变为日常了，这也让大家有一个担心，AI 真的这样值得信赖吗？
李开复：场景符合它的产品定位的话，还是值得信赖和使用的，超越了就是危险的。比如我们投资的驭势科技，他们在大兴机场有接驳的功能，机场接驳没有十字路口，也不像高速那么快，在这个场景下自动驾驶比人开车要安全。
但是比较可怕的是人的认知惯性。比如认为既然自动驾驶汽车在高速上可以开那么好，那么在城市里也没问题；或者虽然知道不够安全，但是自动驾驶开了两三个小时人类也没有接管一次，就安心看手机了。这样就很危险。
大家千万不要认为它看起来安全就和人类是一样的了，其实远远没有，AI 虽然表现得很聪明，但它目前还是一个思维很简单的优化算法而已。
张鹏：当年 AlphaGo 和李世乭交锋，我们突然觉得对 AI 这件事要刮目相看了。这几年虽然听说了几次 AI 在游戏方面超越了人类，却始终没有当年那种震撼，是 AI 的发展在减速吗？
李开复：主要是我们的期望值的原因。当年李世乭那一战之前，大家觉得 AI 还早呢，根本不可能。大家的预言还是十年、二十年，结果突然之间就成了，一下子就把我们的期望值大大提高了。
大家可能觉得围棋是最高智慧的表现，但其实让 AI 打 DOTA 远比下围棋难。因为在 DOTA 里面，要多人协作、要看画面、要决策、要沟通，还要学习每一个怪兽的特性，做预测。而且因为让 AI 去学 DOTA，没有办法去读一大堆的攻略或者问专家，所以比下围棋要困难很多倍。
其实这几年 AI 一直在快速进步，最近三五年还是有很多巨大的 AI 突破的。比如自动驾驶能做到今天这个地步，是五年前不可想象的。而比如一些很不好的 AI 应用，像是 Deepfake 换脸等，这些都是让我们跌破眼镜的事。
张鹏：那些领先的 AI 公司现在都在解决些什么问题？
李开复：每一个 AI 公司都有它专注的方向，AI 本质是一个 ToB 赋能的东西。比如我们投资的文远知行，他们在广州有一百辆的无人驾驶车队，把乘客从机场送到酒店。他们就是把这一件事情做得特别深，商业模式验证过后再扩张到别的城市去。
张鹏：今年是 2020 年，我们将认知穿越到未来，假定现在是 2030 年，到那个时候，AI 在社会上会起到怎样的作用？
李开复：往后看十年的话，无人驾驶可以完全成熟，成为标配。另外，我们可能不需要买车了，只要日程上需要车，车子就来了。而且那时候，无人驾驶会比人开车安全，拥堵会减少，污染会减少，停车场不需要了。
但从另一个角度说，如果人类以后完全不用开车了，世界上 5%-7% 的人可能会失去工作。实际上，未来十年到二十年我觉得是失业挑战最大的时候，重复性的白领、蓝领的工作会被取代，而且重新就业会很难。因为如果这个人做的是一个低难度的、重复性的工作，那么这个工作没了，他可能还会去再找一个重复性的工作。但是当 AI 取代一个重复性工作，它将取代所有重复性工作。
我们会看到只会写简单重复文章的记者不需要了，只会打算盘的会计也不需要了，只会帮老板检错的年轻律师也不需要了，公司后台工作的一些报账人员也不需要了。但是资深的人员还会被需要，整个商业会迎来很大的变革。
需要提醒的是，很多人会认为是挑战，因为工作没有了，但 AI 还会创造更多的工作出来，AI 替代的只是重复性的工作，其实是解放了我们，让我们做自己更喜欢的、更适合的事情。
张鹏：过去几年，像 Elon Musk 这样的人可能会担心 AI 失控，那么在通向 2030 的这十年，有什么是我们需要盯着点 AI，防止出现大问题的东西？
李开复：AI 界分两派，一派认为奇点来临越来越快，机器越来越厉害。今天 AI 像一个昆虫，明天就像人，后天就超过人。另一种说法不太一样，会认为 AI 只是取代一些简单的人的认知和辨识，就是所谓的系统 1 和系统 2。系统 1 里面的看到、听到、识别到，这些 AI 可以做到，但是系统 2 中的自我意识、感情、战略思维、策划，这些 AI 今天还是做不到的，所以现在防着 AI 也是杞人忧天。
我属于后面一批，认为 AI 太强大这件事现在还没谱，不用太担心。AI 没有自我意识，你把 AlphaGo 的电源拔了它就停了，它也不知道自己为什么下围棋，赢了它也不快乐，输了也不难过，它没有控制人的欲望。
当然要做一些防御也是可以的，非常让人担忧的是 AI 变成很厉害的工具却无监管。比如 Deepfake 视频换脸，如果被坏人拿去了，去做伪证告上法庭，冤枉了好人怎么办？无人驾驶不好好开车，撞死人怎么办？AI 医生把人治坏了怎么办？比如可能有人看过一种杀人无人机，无人机加上人脸识别，带着一点炸药，它看到这个人就飞过去，把这个人杀了，这个做坏事的恐怖分子其实并没有冒一点风险。另外还有 AI 的种族歧视等等。
我们要考虑的是，对于这些坏人利用 AI 作恶，我们如何用高效、严厉的立法去杜绝，如何用技术的手段捕捉问题，预防问题，就像杀毒软件一样。
张鹏：这么多年来，互联网、移动互联网带来了信息透明和对称，这让我们普通人感到，面对大公司时没有那么脆弱，大家是平等的。但是现在 AI 技术在这些大公司里运用得非常到位，并且越来越深入。这样会不会带来普通人与商业组织之间的不平等，未来谁有 AI 谁就厉害，没有 AI 就会脆弱，这种情况会发生吗？
李开复：确实有这个风险。AI 对于商业公司来说是一个良性循环，对于巨型公司来说是良性。收集数据训练更好的产品、得到更多的用户、赚更多的钱、用这个钱再去收集数据、得到更多的用户……
现在确实很多欧美个人利益保护组织在说，数据是属于个人的，商业公司拿着个人的数据赚钱，应该获得用户的授权或者分成。这个我觉得是个终极乌托邦的梦，它有一天会发生，但是这两种状态之间的切换会比较困难。
今天这些互联网巨头已经拿走了我们的数据，你要谁把它还给我们呢？如果通过强制手段让他们还给我们了，还了以后，从理想主义来说很爽，我拿回我的数据了。但是你可能突然发现，淘宝搜不到你要的东西、朋友圈推荐不了好友、美团点评推荐给你的餐馆不靠谱，这是因为你的数据都被收回来了，公司没有办法做好的推荐引擎，做好 AI 了。
我们在考虑数据这个问题的时候，一定要考虑个人信息的保护和拥有权，但是另一方面也要考虑到因为互联网产品得到的便利和安全。我们思考的方向更应该是如何惩罚用数据做坏事的人，而不是把数据收回来。 长期看，我同意一些理想主义的看法，把数据的拥有权还给个人，可能会是未来新的应用上试着去实现它，比如说用区块链或者是其他的技术。
张鹏：非常感谢开复老师，让我们看到在整个 AI 发展的过程中，有赋能的一面，也有在职业上鞭策我们的一面。再次感谢开复老师参与到我们 Rebuild 2020 Move On 的交流。
李开复：谢谢，拜拜。
本文作者：在野