“我們現在已經獲得了史無前例的機會，為什么是史無前例的呢？因為現在人類在接下來20年的改變會比以前歷史上的改變都要大。”未來學家托馬斯·弗雷如此為他的《您好 2029》演講收尾。

在過去的二十分鐘里，“殖民火星”、“跨越白令海峽的大橋”、“全球免費的Wi-Fi”等等“荒誕不經”的名詞從他的口中一一蹦出。2029年不過是十年之后，卻在未來學家口中成為了“完美世界”。

從暢想未來到落地當下，11月13日于深圳高交會上舉辦的“改變世界的新興科技”主題論壇上，來自學界和產界的各路大咖暢談新科技的當下和未來。

科學技術在以人類難以預料的速度飛速發展著，形成了科技單向影響人類的社會，人類社會體系被動接納科技沖擊的錯覺。

其實，在產界和學界看來，人工智能的發展和落地源于人類需求的內在驅動，人類將一直占據主導權。

目之所見的“未來”

“目之所見的未來，是近十年AI的爆發，算力正在不斷提升，但類人不是最終的目標，不計投入的落地也不是長久發展之際，擁有合適的投入產出比，能夠真正落地產業并實現降本增效，目之所見的未來，才能凸顯價值”

目之所見，人工智能在近十年內迎來了爆發，一些科技成果在學界和產界得到應用。深度學習和圖像識別等技術的成熟，讓AI有了實際的價值。從輸入規則到自我學習，人工智能在判斷力上能夠模仿甚至超越人類。

人們無法去學界和產業界內一窺人工智能的究竟，只能看到新技術對人類社會的潛在沖擊，“人工智能將替代人類”的言論成為媒體樂于販賣的焦慮。實際上，社會并不是技術的被動承受者，而需求才是推動技術發展的核心動力。

能否滿足生產活動的實際需求，決定了AI能否從實驗室走向產業界。

人工智能在圍棋領域所展現出的能力，已經實現了人類輸入規則，人工智能運用強大的算力，并在規則內自我博弈的過程。但是，因為沒有實際的產業價值，在公布部分棋譜之后，AlphaGo被宣布“退役”。

與之相反，那些能滿足人類實際需求的人工智能技術，得以在產業中繼續發展。

例如，克里斯托夫·梅內爾所帶領的團隊，嘗試在醫療健康領域運用卷積神經網絡，訓練人工智能去理解醫學影像，使之可以識別病灶。這種技術不但能夠把醫生從判斷病癥中解放出來，還能減少培養醫護人員的時間成本，更能幫助那些沒有醫療知識的普通人，可謂一石三鳥。

在華為Cloud & AI產品與服務CTO張順茂看來，AI已經超越了傳統的信息化工具和支撐系統。“信息化很大程度上只是作為工具或支撐系統，而沒有進入到生產系統。AI技術真正成為了我們的生產力，進入到了工業裝備領域，成為了基本的生產力，改變了各行各業的生產方式。”

以“類人”的程度來衡量人工智能在產業端的落地，AI的確呈現出逐漸超越人類能力、取代人類崗位的趨勢。但是，AI技術的成熟并不是其落地的唯一標準，企業主更在乎投入和產出的結果。

因此，AI落地的主要推手，實際是勞動力替代需求的日益增長。線下業務逐漸減少的銀行網點若想避免關張的命運，會選擇裁減柜員，更多接待和應答的服務則交由服務機器人來處理。

沒有產業價值的AlphaGo被封存在了實驗室，有壓縮成本和提升效率的產業需求則支持著AI的落地。

觸手可及的“未來”

“智能產品其實不智能，并未真正解決人們的需求。但可以預見的是，時間和技術的累積會使得產品的智能化程度越來越高。現階段那些“觸手可及的未來”可能不夠好，卻是過去20年內人們無法想象的。”

普通人很難去分辨人工智能在產業中起到了何種作用。直觀地看，觸手可及的“未來”藏在一個個名字里帶著“智能”的電子商品里。

2014年11月，亞馬遜推出了智能音箱Echo。這個搭載了智能語音交互技術的電子產品盡管不是第一個貼著“智能”標簽的商品，卻是首個點燃用戶熱情的電子產品。在不到一年半的時間里，這款音箱售出超過300萬臺。

同樣的技術也被運用在手機語音助手上，使之成為“智能”語音助手。用戶已經逐漸習慣并適應通過簡單的語音指令發消息、實現APP功能、遙控其它智能設備。

但隨著初次體驗的新奇感逐步褪去，消費者逐漸意識到，類似的產品一半是“人工智能”，而另一半是“人工智障”。

“智能”的一半來源于語音交互和深度學習的加持。用戶可以隨著軟件的迭代直觀感受到語音識別準確率的提升，人工智能越來越能“聽懂”用戶。

“智障”則是源于算力和算法的限制，工程師們不得不采用機械的方式讓服務看起來更“智能”：放權給用戶更多的設置項，讓手機助手能通過復制用戶操作的方式實現更多定制化功能。但是，手機助手可以復制操作，卻不能“舉一反三”，更談不上智能。

消費類產品無法通過智能的手段滿足用戶的需求，從而只能通過越來越低的價格推動銷售。根據市場調研機構 Canalys發布的報告，2019年Q3全球智能音箱出貨量約 2860萬臺，同比增長了44.9%。

暢銷背后，是亞馬遜“以舊換新”的優惠驅動和各家廠商“以補貼換市場”的降價戰略。其實，在價格戰的背后，大部分廠商都在虧本經營，以科大訊飛為代表的部分廠商更是做出了“不再跟進智能音箱賽道”的決策。

與需求滿足對立的擔憂

“AI的技術成熟和落地應用在提升社會運轉效率的同時，也沖擊著人們的認知和社會規則，給人們帶來‘危機感’。在用AI滿足我們需求之前，我們需要時間和空間去衡量AI可能造成的沖擊和破壞。而法律、道德倫理甚至是用戶的主觀感受，都扮演著牽制者的角色。”

AI技術的不斷成熟，使其能滿足越來越多的人類需求，但這并不意味著AI技術對人類社會的改造無往而不利。

人類從數千年文明的經驗中已經學會，對于任何能實現迅速滿足需求的東西，都應保持警惕，其中也包括人工智能。于是人們發現，對AI謹慎和批判的意識，已經逐漸從消費端覺醒。

英國媒體《衛報》曾在今年夏天的一篇報道中指出，蘋果公司雇傭了合同工，讓他們對一小部分Siri語音指令進行聆聽，其中一些指令包含了個人信息、藥物交易等內容。這篇報道掀起了軒然大波，蘋果不得不在多次道歉后中止項目。

直到11月份，蘋果在iOS 13.2的更新中更新條款，用戶擁有了刪除Siri數據的權利，并且可以決定是否授權給Siri。

其實，數據是訓練AI語言識別的必要步驟，這一要求在開啟Siri時就需要用戶的許可，真正的爭議在于蘋果公司聆聽用戶數據。該爭議從側面體現出，人和機器的判斷和推理能力在用戶眼中完全不同。

用戶的擔憂并不只在數據采集上，還在數據使用上。

公共場合的圖像數據采集，一直被廣泛運用于治安和交通領域。以往的城市往往依賴被動的監測，很難形成及時或主動的反應，而監控圖像往往只是追查或取證的素材。

清華同方的智慧城市解決方案中，監控探頭采集到的視頻和圖像數據成為建設智慧城市的有效數據來源。經過大量的數據學習，AI可以辨認出交通事故、占道經營等問題，整個城市的行政部門可以形成更為主動和及時的反應體系。

但曠視應用于教室場景的人臉識別技術，卻引起了公眾的極大反感。雖然該項技術類似能夠直接從街頭面部識別出路人身份證號和犯罪記錄的天網系統，但在相對封閉的教室與工作單位場景使用攝像頭，似乎“監控”意味遠大于“安全”，引起極大的公眾反感也變得“情有可原”。

當公眾意識到此類AI應用場景將帶來自身部分權利的喪失，技術是否成熟，將不再是衡量落地與否的唯一標準。

從某種程度上說，法律、道德、倫理以及大眾的主觀感受，都對人工智能的落地帶來了牽制作用，這種牽制所帶來的一點好處，是讓人類不會盲目追求人工智能對需求的滿足。

尾聲

我們對于人工智能的潛在威脅依然心存芥蒂，因為想理解機器和人的差別，依然很困難。

微軟中國CTO韋青則把人類反比為碳基的機器——人是功率為100瓦的發電機，攝入的碳水化合物和氧氣發生化學變化產生能量，而心臟跳動也不過是放電的作用。由此，人類的感官和思考都可以理解為電信號的交換和算法的計算推理。同理，機器也能被理解為硅基生物。

轉換這種理解方式的目的，是為了理解碳基和硅基間的互補關系，也是為了給天花亂墜的技術名詞“去魅“。

懶和貪是人類的需求，而人工智能和其它技術一樣，是為了滿足這種需求而存在的。因此，并不是人工智能技術自己在發展自己，而是需求的存在催動著技術的成熟和落地。

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