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人工智能的虚与实
2017-12-04
作者:徐晶卉
“无所不能”的AI,让人既期待,又恐惧。

关键字:泡沫,人工智能

2016 年3 月9 日,大概会成为写入人类史册的重要一天——AlphaGo 与李世石的那场持续5 天的“人机对战”将一个已经存在多年的行业又彻底推上了风口。
2017 年7 月20 日,国务院正式发布《新一代人工智能发展规划》,高屋建瓴地提出了“三步走”战略:到2020 年,人工智能(AI) 总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025 年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平;到2030 年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
市场预判在前,政策跟进在后,从来没有一个技术领域,像人工智能这般在短时间内集聚了如此多的利好,可谓春风得意马蹄疾。
人工智能的第三次浪潮袭来,这次产业终于进入了爆发的前夜。但越是火热的地方,越是要冷静思考。这个产业里的虚与实,真与假,需得明辨,才能前行。

“高烧”与泡沫
2017 年被定义为“AI 元年”,实在不为过。
在这一年,如果你翻遍发布会主题,那几乎都只有一个词——人工智能。2017 年7 月5日,百度打破每年两场“例行发布会”的惯例,召开了一场人工智能发布会,可容纳5000 人的国家会议中心摩肩接踵,陆奇从头讲到尾,李彦宏亲自乘坐无人驾驶汽车开上五环,百度宣布ALL IN AI。
同一天,阿里巴巴在北京发布了一款名为“天猫精灵”的AI智能音箱,随后这款音箱在“上海双创周”等各大展会出没,明显成为阿里系今年力推的产品。产品背后,阿里巴巴更加在意的是其背后搭载的AI 系统,这也是阿里云多年来的心血汇聚。
7 月20 日,老牌PC 巨头联想在上海召开了一场“让世界充满AI”的发布会,更是一口气推出了多款AI 产品,杨元庆甚至放言:联想的使命,是要成为这一轮“由AI 驱动的智能变革”的推动者和赋能者。其他巨头也没闲着:腾讯成立了AI LAB,拉着一众车企组建了“汽车AI 生态”。小米发布了AI 智能音箱,与电视、手机“三个入口,一个小爱”;京东成立Y 事业部,利用人工智能技术来驱动零售革新……所有的互联网公司全部调转车头,把自己变成了一家人工智能公司。
与此同时,人工智能领域的创业公司数量也在急速激增,资本快速进入。根据麦肯锡的报告,2016 年全球范围550 家人工智能初创企业共获得50 亿美元投资,而这个投资数据在2012 年的时候,只有5.89 亿美元,暴增了8倍。风投数据公司CB Insights 发布的报告显示,2016 年第四季度,全球人工智能领域共有173宗投资交易,成为近5 年来投资最活跃的一个季度。
据笔者的不完全统计,中国人工智能领域的融资规模约为26 亿美元,中国目前获得融资的标杆人工智能的企业已超过350 家,各地政府更是挤破脑袋去争抢这些人工智能新兴企业落地,开出了不少诱人的条件。
中国在人工智能上的热度,已经可以用“高烧”来形容。然而,当任何一家公司言必提AI的时候,人工智能行业就有出现泡沫的嫌疑。
首先应当说明的是,存在泡沫本身不是一件坏事。因为市场必须要有一定的泡沫,才会让一个产业有充足的环境进行前期的孵化,变得更加成熟,不断孕育创新。但关键,是要看这个泡沫有多大,是否会影响到人工智能产业的可持续发展。
在小i 机器人的创始人朱频频看来,此次人工智能产业的行业泡沫,并没有前两次浪潮中的泡沫那么虚幻,相对实在。小i 机器人创立于2001 年,经历过上一波人工智能的浪潮,在泡沫的破灭中差一点灰飞烟灭。对比两次发展历程,朱频频认为,这一次的人工智能大潮出现,是因为在深度学习、大数据和云计算的混合推动下,人工智能第一次在机器视觉、语音识别等领域突破了普通用户可接受的心理阈值;第一次将实验室技术带进了产业实践,有了商业落地的可能;也是第一次,大家对人工智能有了清醒的认识,人工智能是传统IT 的升级,它将带来价值的改变。
众人眼中的AlphaGo 与李世石的大战,便是那座里程碑。
但里程碑本身的意义,或许也是虚火的来源。
笔者曾经接触过多位人工智能领域的顶尖专家,百度前首席科学家吴恩达、加州大学伯克利分校计算机系教授宋晓冬、谷歌董事长Eric Schmidt 等,在与他们的聊天中,很少有人用非常夸张的词语来表述人工智能的强大,说得都是有关机器学习如何进步的演化史。
“真正从事深度学习的科学家不会去吹嘘人工智能的强大。”朱频频说,因为人工智能跨过了那个里程碑,并不意味着它有突飞猛进的进步,它依然需要通过算法的进步、设备的更新,慢慢成长。
但在普通人眼中,人工智能却是“无所不能”的代名词。这部分归咎于自媒体时代的标题党:“人工智能来了,未来这10 个职业会被淘汰吗?”“人工智能有多厉害,一文轻松读懂”……类似的标题让消费者觉得它“高高在上”。
还有大部分原因归咎于产业本身。随着资本的跃进,随便一家人工智能企业的估值都能上亿,而产品可能还在初代,这本身已是一个很大的泡沫。此外,人工智能是个极速膨胀的新兴产业,所有公司都在抢滩市场,任何理论到了商业化变现的时候,经过销售人员的包装,讲出来的“故事”就会变得极为可怕:在语音识别领域,我们的成功率达到99.99% ;人脸识别技术,我们已经可以做到99.999%……无限夸大深度学习、人工智能的能力,它与资本泡沫叠加在一起,吹出了一个巨大的市场。
两者之间,存在一个很大的心理落差,而观念的偏差会造成相当崩坏的结果:一旦企业推出的产品没有达到消费者的心理预期,市场会往截然相反的方向走。在这一点上,AI 智能音箱可能是一个好例子,消费者拿到手上的智能音箱被疯狂吐槽,以至于过度消费了人工智能这个概念,让人觉得失望至极。事实上,上一波人工智能的泡沫破灭,也是由于现实与理想太过遥远,整个产业耗费了好多年才重新崛起。
当然,时间是验证泡沫的最好方式。笔者整理发现,大部分人工智能类的创业公司大都在B 轮融资与C 轮融资之间,换句话解释,就是在初步产品落地进入推广期的时间点。这基本上会成为一道分水岭,经受得住市场考验的,便能成为独角兽;经受不住的,便化作泡沫随风而去。优胜劣汰的关键,还在技术。

人才的浮躁与“虚假繁荣”
人工智能的核心在于人才。在这一方面,我国的人工智能产业是有话语权的。
猎豹移动CEO 傅盛说,中国在这次科技浪潮上是赶在前面的,深度学习有40% 的论文是华人发表的,来自中国的科学家和专家沟通起来没有语言障碍,也没有时差障碍。
“人工智能应该是中国的强项,因为人工智能本身涉及数学、计算机等专业,而国人在这些专业上的表现一直出色。”作为行业一线科学家,流利说联合创始人兼首席科学家林晖如是说。他毕业于清华大学,后赴美国华盛顿大学深造,曾任 Google 美国总部研究科学家,是语音识别、自然语言处理、深度学习及大数据挖掘算法专家,曾在相关领域发表三十余篇国际论文,拥有多项中国及美国专利。
麦肯锡发布的《人工智能:下一个数字前沿?》的报告也印证了这一点,报告毫不犹豫地认为,中国已成全球AI 发展中心之一。报告提供了学术方面的论文数据:仅在2015 年,中美两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1 万份,而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。报告同时认为,经过多年的积累,我国在人工智能领域取得不少重要进展,国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二,部分领域核心关键技术实现重要突破。
职场社交平台领英发布的一份《全球AI领域人才报告》数据同样显示,全球华人AI人才数量达14 万,已经占到全球AI 人才总量的6.5%。
中国是AI 人才高地,这是事实。然而事实远不如想象中美好。
首先,是人才的质量。麦肯锡的报告指出,中国的研究人员在基础算法研发领域仍远落后于英美同行,一个主要原因是人才短缺——美国半数以上的数据科学家拥有10 年以上的工作经验。而在中国,超过 40% 的数据科学家工作经验尚不足5 年。
从现实来看,人工智能尖端人才的确远远不能满足需求,目前国内顶尖的人工智能科学家主要都是“引智”而来。领英(LinkedIn)中国技术副总裁王迪曾说,中国企业漂洋过海寻求美国高端人才的现象非常突出,主要招募的都是高级算法工程师、人工智能架构师等高端人才。
有业内人士认为,国内人工智能行业的人才构成是有问题的,在人才结构方面,高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到最优,基础领域如算法、机器学习、GPU、智能芯片等方面的科学家非常难得。相反,在应用领域,中国在AI 技术层和应用层的人才分布则更为广泛,主要集中在机器人、图像识别、精准营销和自动驾驶等领域。
由于人才难寻,人才招募也成了难题。笔者拿到的一份人工智能领域内部薪资表格显示:职位最低的工程师年薪在30 万~50 万,商业公司中的研究员则在50 万~100 万之间,项目主管或CTO 则大多会在年薪80 万以上,普遍在150 万左右。由于人才稀缺,这是一个纯粹的卖方市场,这么昂贵的费用,只有大企业背得起。
一些人工智能类创业公司的人事负责人坦言,一些国际顶级大牛,全都去了BAT,有工作经验的人工智能专家都去创业了,创业公司的人才招募路径只有两条:第一是靠找熟悉的朋友、同伴,但数量极为有限,而且会牵涉到干股和期权等核心问题;第二则是招募刚刚大学毕业的学生——这使得不少人工智能领域创业公司的人才架构通常是几个高端人才+ 一群90 后毕业生,然而这并不是创业公司的黄金比例。
此外,人才的数量也是一个“谜”。据领英的统计,全球目前拥有约25 万名人工智能核心专业人才,其中美国约占三分之一,中国的专业人才与美国相比,还有一定的差距。这一数量级的人才储备与当下人工智能市场的爆发式增长相比,供需矛盾显著。
阿里巴巴前CEO 卫哲就认为:“人工智能领域充满人才泡沫,过去五年内,真正进入人工智能行业的人才,其实是数得过来的,这与当下的市场情况并不符合。”
有行业人士透露,人工智能领域真正的人才数量是限定的,未来几年,也不会有太大的改变。以NLP(自然语言处理)算法工程师为例,该岗位的可执行者大多需要拥有相关专业的硕士或博士学位,而中国只有不到 30 所大学的研究实验室专注于人工智能,在国内拥有较强自然语言处理实验室的大学仅限北大、清华、中科院、哈工大、复旦等少数重点大学,输出量极低——以中国科学院计算技术研究所自然语言处理研究组为例,2014 届硕士毕业生只有4 人,博士毕业生只有2 人,简直是稀少品种。
那么问题来了,那么庞大的人工智能行业,剩下的“人才”都从哪里来呢?
一位猎头告诉记者,一部分是有行业经验的人才,人工智能事实上是大数据、云计算和物联网所衍生的综合技术工种,反过来说,单一领域的人才输入还是有保证的——当然,有些公司并没有真正招募过人,原来的大数据或者云计算部门,改个名字,就叫人工智能部门的,比比皆是,这极大扩充了“人才”的数量。
另一部分来自各大高校计算机、数学等专业的毕业生。由于人才吃紧,这批“小鲜肉”的身价也不低,搜狗CEO 王小川就曾透露,一个会写卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的毕业生,动辄就是几万块的月薪,“国内的AI 人才市场上已经出现泡沫,直接反映就是获得人才的价格非常高”。
还有一部分,是投机者以及乌合之众。这让笔者想到了当年VR、AR发展时的人才窘境。许多公司组建VR、AR 团队,人员都是从各个被裁减的部门、边缘部门抽调而成的,这样滥竽充数的队伍,让人啼笑皆非。
人才的质量、数量跟不上产业发展,人才的价格虚高、鱼龙混杂——从某种程度上说,人才上的“虚假繁荣”本身就是人工智能领域发展过程中的一个大泡沫。当人工智能的概念红利和政策红利逐渐消退时,又或者,当资本再碰到一个寒冬,这个大泡沫是否会爆破,笔者尤为这个行业捏一把汗。

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