一、到底是“用工荒”还是“失业潮”
“十年前，工人成本只有1K+/人/月，现如今5K-8K/人/月都招不到人!”这好像成为了制造业最头疼的事情。但事实真的是这样吗?
去年我在武汉的沌口和吴家山产业园开会，就以产业园用工荒是否解决为主题进行过一次讨论，结论让人颇感意外。产业园实际上并没有出现严重的用工荒，相反，还在大力裁员。
AI：人工智能(Artificial Intelligence)
因为工厂里现在越来越多地出现了一些“不速之客”，它们被称作人工智能机器人，即AI机器人。这些AI机器人不仅可以像人一样工作，还不疼不累不抱怨，工作效率超级高。有了它们，也难怪我们工人朋友的饭碗会被抢走了。
现在工厂的一线已经活跃着很多人工智能机器人。园区一些企业负责人向我透露，目前他们已经停止招收生产一线的工人了，而那些还在一线岗位奋战的工人在合同期满后，无论是否优秀，也会面临解约。他们目前的招聘方向已经转向那些拥有自动化生产设备管理经验和重点大学毕业的高精尖技术人才。因为随着AI在工厂的应用范围的扩大，目前的生产工人的需求数量将减少30%，未来的工厂将主要是操控AI自动化设备人才的舞台。
二、“智能”PK“传统”，谁与争锋?
其实类似的例子我也亲身经历过。我曾在中国家装行业唯一主板上市的公司任职副总裁。当时公司在河北廊坊建立了一条生产线，引进符合德国工业4.0标准的无人工厂，并使用PDM管理系统，即产品数据管理(Product Data Management)，能有效、实时、完整的控制从产品规划到产品报废处理的整个产品生命周期中的各种复杂的数字化信息。之所以引进如此先进的设备和使用科学高效的管理系统，是为了在三年之内完成廊坊公司2万产业工人向1000人的转变，用机器生产去代替人工生产。
可怕不?人工智能对工人工作岗位的侵蚀简直来势汹汹。当然，从科技角度和企业管理者角度，这是一种可喜的进步。但是作为互联网行业从业者，我们万万不可抱着事不关己高高挂起的心态隔岸观火，因为AI这场“火”，早已经在互联网行业烧起来了。
互联网行业的朋友都知道有个专业名词叫做“舆情监控”。在过去，哪怕最小一家互联网公司想要了解、控制社会或互联网对自己的评价，至少都需要动用8个人，花上2到3天时间，或者直接花钱请第三方服务进行监控，方能粗略知道该公司的舆论情况。到了现在，互联网需要监控的范围大幅扩大，需要的人工成本也更高，而如果有人工智能的帮忙则会大不一样。
所以，你看，AI发展带来的影响在我们身边随处可见。AI的应用和扩张导致人工成本的减少，一个发生在工业领域，一个发生在IT互联网行业。这也给我们敲响了警钟，不管是普通工人还是IT技术人员，都在遭受AI发展的冲击。AI的工作效率远远高于人类，根据先进生产力一定会取代落后生产力的历史规律，AI的发展一定会让人失业。
面临着被取而代之风险的我们，更应该打起十二万分精神，做好应对准备。所谓“知己知彼，百战百胜”，那么AI是什么时候开始异军突起的呢?又会继续带给我们什么样的影响呢?
三、AI成熟了吗?
1. 1950年到2005年，AI算法已成熟
自1950年图灵等人工智能领域奠基人开创了AI算法体系以后，这个体系便开始在过去一段时间里突飞猛进地发展。在2005之前，AI的算法模型已经成熟和稳定，不再有颠覆性的突破与发展。但是依托已经成熟了的AI算法体系，AI界已经达成诸多成就。
AI算法模型在人工智能领域的地位与牛顿力学三大定律在物理学界的地位可以说是并驾齐驱。牛顿在1687年就提出了三大定律，后来物理学界的诸多成就都是依托此定律达成，但是直到1905—1915年爱因斯坦先后提出狭义相对论和广义相对论，物理学界的理论才有所突破。成熟的理论是可以在相当长的一段时间里支持科技的发展。
就目前来说AI算法模型也已经足够成熟，虽然我也不确定何时会出现第二个“爱因斯坦”，但如同牛顿定律一样，它现在已足以去支撑发展AI界的很多成就了。
2. 数学是美的，美在它的客观和秩序性
基于数学的美和秩序性，所以它的客观是不容置疑的。根据我们现有的数学体系和算法体系，想要去实现科幻小说里的那些渺不可及的场景，那都不是事儿!没有做不到，只有你想不到。作为AI的理论支柱，算法模型不是正在等待一个爆发期，而是已经经历了一个爆发期。如图，AI的入门级算法模型已经非常丰富和完整。
3、科技进步的本质是速度
但是科技的进步不能仅仅依托于理论，“光说不做假把式”，要想真正做到在AI科技上的进步，核心本质是运算速度，即计算力。关于AI计算力有一个很重要的理论——摩尔定律，即半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量将每18到24个月增加一倍，性能也将提升一倍。这一定律由英特尔创始人戈登·摩尔提出，告诉我们计算力是呈周期性不断提高的，揭示了信息技术进步的速度。
英特尔的某在华高管是我很好的朋友，我们曾在国内最顶级的人工智能论坛上作过一次关于摩尔定律的交流。我们都认为，AI发展的关键不单是算法模型，还有计算力，并且计算力才是最大的障碍。计算力所依托的摩尔定律是否仍然发挥效用，决定了计算力能否继续提升。
近些年来外界对摩尔定律的看法不一，且多为悲观论调。外界普遍认为物理上生产出更小芯片的挑战正逐渐增加，晶体管电路逐渐接近性能极限，难以再缩小，芯片升级速度放缓。2010年主流科学家认为摩尔定律走向终结，但是科学界很快发现了新的技术和方法，可以使摩尔定律继续生效。例如2012年英特尔表示已研发出了新的芯片技术，可以使计算力继续提升，摩尔定律将会继续延续。
然而不得不提的是，直到2016年，尽管科学界已经达成摩尔定律仍将延续的共识已有5年之久，主流媒体仍然在报道摩尔定律已经失效。这说明精英阶层的认知和大众媒体的传播是完全不一样的，大众传媒很多时候是以讹传讹，不足为信。
我们现在可以确定的是摩尔定律仍将继续延续，计算力的快速增长依然是可以期待的。在成熟算法的指导下，依靠不断提升的计算力，AI的发展仍会继续向前，甚至迎来一个突飞猛进的时期。
四、未来的AI如何进步?
基于当前计算力的提升，我们在AI领域也实现了诸多成就。
围棋人工智能程序“阿尔法狗”在2016年3月打败韩国围棋九段棋手李世石后，沉寂半年之久后，“阿尔法狗”宣布于2017年初正式复出!并以所向披靡之势击败众多围棋高手以及世界冠军柯洁。这表明该人工智能系统已经再次在棋力上取得进步。
其实这期间人工智能的算法模型并没有多少改变，提升的主要是计算速度。事实证明在算法不变，计算速度提升的情况下，“阿尔法狗”也可实现发展。但是这种改变是基于已经成熟的算法体系，算法对阿尔法狗的重要性占比45%—55%，另一半起决定作用的就是计算速度了。所以我们可以说，算法和计算速度的重要性其实一样的。
同样的，无人驾驶技术为什么现在变得更好了呢?也是基于算法基础上计算速度的提升。百度公司在2015年宣称，在国内首次实现了城市、环路及高速道路混合路况下的全自动无人驾驶，无人驾驶技术日趋成熟。无人驾驶的关键在于人工智能系统是否算得多、算得快和算得准，只有实现这些，在复杂的路况和马路上千钧一发的情况下，才能保证最起码的安全性，避免车祸发生。在算得多、快、准这三点上，计算速度和算法都起到了非常重要的作用，它们与这三点关系如下表：
这再一次印证了科技发展的本质在于速度。虽然很多人工智能专家并不愿承认这一点，大家更愿意将现今实现的成就主要归功于算法的提升，而不是简单的计算速度导致。但是我永远承认AI发展的成功至少一半是由于算得更快。
五、前沿人物的前瞻性是担忧还是乐观?
“宇宙之父”史蒂芬·霍金很早就提出过对未来人工智能过度发展的担忧。“人工智能的全面发展将把人类逼入绝境”他表示，人工智能的威胁分短期和长期两种。短期威胁包括自动驾驶、智能性自主武器，以及隐私问题;长期担忧主要是人工智能系统失控带来的风险。“我们无法知道我们将无限地得到人工智能的帮助，还是被藐视并被边缘化，或者很可能被它毁灭。的确，我们还担心聪明的机器将能够代替人类正在从事的工作，并迅速地消灭数以百万计的工作岗位。”
霍金先生的担忧其实有些杞人忧天了，AI会把人类“逼入绝境”，我不太认同，原因如下：
①大脑采取的计算高达11个维度之多，迄今为止还没有任何公开的信息证实人类发明的计算机能达到这么高的维度。并且主流科学界认为人脑可能天生就是量子计算机，可以实现超低能耗信息传递，即我们所说的量子纠缠。双胞胎之间的心灵感应，人的濒死体验等都可能是基于量子纠缠才发生的。
②我们都知道达尔文有一个“物竞天择，适者生存”的理论，根据此理论，生物的进化具有一种随机变化能力。例如果蝇的遗传性就是不稳定的，换代非常快，它会在进化过程中保留有利于自身生存的基因，这被称为随机基因突变。大部分的动物族群都具有随机基因突变能力，然而AI的目的性过于强烈，以至于它机械性地泯灭了那些随机变化的可能，认为那种随机变化能力是不需要或者有害的，所以它会缺乏这种由随机基因突变带来的进化。
③阿西莫夫提出的“机器人三定律”是对未来机器人与人相处的美好愿景，希望机器人不会伤害人类，但是此定律在逻辑上是存在问题的。首先AI是不能理解“机器人三定律”的，所以更不可能去执行;其次AI不会把自己和同类当成一个族群，所以既不会保护人类也不会保护自己，AI是缺乏人格性的。
AI的算法成熟了，计算力也将继续提升，它距离人类已经不遥远了。尽管AI距离我们越来越近，但是AI的进步不一定意味着人类将失去100%的优势，人类较之AI还是具有许多天然的独特优势的。但面对AI带来的挑战，“知己知彼，方能百战不殆”，所以我们需要了解AI正在或将会带给我们怎样的影响，针对可能产生的后果尽早做出应对措施。
六、AI在各个领域的成就
1. 自动驾驶领域：“阿波罗”计划
2017年4月19日，百度宣布了 “阿波罗计划”，旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。阿波罗是古希腊预言与光明之神，他的名字曾被命名人类首次登月计划——“阿波罗登月计划”。百度再度以此命名体现了其在自动驾驶领域开创新局面的决心。“阿波罗计划”将对自动驾驶领域的发展起重要推动作用，也会大大加快自动驾驶技术的发展进程。
开放自家技术，促成整个行业的加速发展，首开先河的并不只有百度，类似的事件也曾经发生在2007年。谷歌以Apache免费开源许可证的授权方式，发布了Android的源代码，建立了一个开放手持设备联盟(OpenHandset Alliance)的全球性联盟组织。在此之前，普通的小企业在安卓源代码的“高昂研发费用”和“技术突破”的门槛前望而却步，难以实现自身突破性发展。谷歌对安卓源代码的开放开源后，大家都可以基于安卓源代码做应用，使得安卓系统的更新换代也不断加快，全球手机市场百花齐放，也加速了智能手机时代的到来。
不难想象，百度的“阿波罗计划”实施以后，缩短了自动驾驶从研发到投入社会使用的时间，使得其他同行业者都可以参与进来，将会加速无人驾驶时代的到来。而当无人驾驶时代到来时，此项技术就不会是星星点点地显现，而是雨后春笋般爆发性地出现与被利用。在不远的将来(也许5年，也许10年)，司机淘汰不可避免。
2. 设计领域：阿里“鲁班”
鲁班，中国古代工具设计的鼻祖。阿里的AI设计系统“鲁班”，是AI时代人工智能设计的鼻祖。它能根据用户的行为和偏好智能生成并投放广告，如今手机淘宝首页的焦点图片就是机器生成的，还能根据用户点击结果自动调整。
16年双11期间，“鲁班”将站内投放广告形式根据不同主题和消费者特征进行个性化呈现，整个双11期间累计生产了1.7亿数量级的素材。如果换成人工，这需要100个设计师不吃不喝连续做300年才能完成。除了个别模板还需人工设计以外，“鲁班”基本承接了此项目全部的工作量，设计效能得到大幅提升。并且从商业效果来看，这种模式让资源位点击率翻了一倍多。
这个在去年双十一生产了1.7亿个设计素材的智能大脑，对设计行业的冲击将是前所未有的。说到“鲁班”，我不得不提到一个人——前阿里集团首席技术官王坚。王坚博士曾为浙江大学心理学系教授，1999年加入微软亚洲研究院从事人机界面交互和电脑自适应学习方面的研究，是阿里巴巴着名的“阿里云”的研发者，而“鲁班”正是在阿里云的大数据体系之下研发出来的应用产品。王坚博士将心理学应用于电商领域的做法深深地影响了我，我于08年从电商技术领域向心理学领域转型，研究了电商消费心理和社会行为学，为自己的电商管理方面的知识奠定了深厚基础，也极大拓宽了自己的视野。
作为王坚博士所研发出的“阿里云”架构下的产物——“鲁班”，它有一个重要的特点，即能够“读心”，基于此功能才能根据不同用户的习惯与偏好智能生成不同的广告。“鲁班”本质上已不仅仅是一个效率系统，而是一个负责跟受众建立心理联系的心理系统。
“鲁班”给美工们带来了失业风险。如果美工不做改变，不去学习类似于“鲁班”的AI设计系统，也不去学习如何训练机器，那么在AI短时间内能设计出多倍于美工的等质量素材的时候，美工还能拿什么去竞争呢?
3. “六度空间理论”被腾讯社交网络实现
“六度空间理论”(SixDegrees of Separation)来自一个数学猜想，说的是：你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。所以一个非洲土着想要认识美国总统需要通过多少人呢?答案是六个。
但是直到互联网社交网络的出现，才让很多人真正开始相信这个理论。事实上，很多社交网络网站就是基于这个理论构建的。我们今天广泛应用的微信、QQ等软件，即腾讯的社交描绘平台，也是基于“六度空间理论”建立。
“六度空间理论”具有划时代的意义，和数学界的另一经典理论“四色定律”一样，它们都体现了数学的美，即用极简的方式来描绘真实的社会。同样的，它们也在最初提出时令人无比震惊。
那么什么是“四色定律”呢?即任何一张地图只用四种颜色就能使具有共同边界的国家着上不同的颜色，实际证明“四色定律”是可行的。与六度空间理论一样，它也为彼此孤立的银河体系画上了星际轨道，把没有生机的星际原野变成了一个相互连结的世界，让地球成为了真正的“地球村”。
腾讯的社交描绘是基于“六度空间理论”产生的，但是它其实连六度空间都不需要，它在实现信息交流时，仅凭一度空间即可。这一技术的实现，为腾讯创收不少。我们知道腾讯的微信和QQ的使用都是免费的，仅需极低的流量或者WiFi成本。那么作为目前市值最高的公司之一，它的收入来源在哪里呢?答案是游戏。
提起腾讯的“王者荣耀”，现在几乎是无人不知无人不晓。作为腾讯游戏开发出的一款手游，比起“LOL”“Dota”等，它既不是最先出现，也不是最牛的。而腾讯光是在王者荣耀上卖游戏皮肤，在两天之内收入就可以达到5亿元。卖皮肤，其他所有游戏都在卖，但是腾讯挣的钱却是别人的几百、几千倍，这都是基于“社交描绘”。因为只要拥有QQ或者微信账号便可登录“王者荣耀”，而这个群体数量之多，秒杀其它所有游戏的受众数量。因为其他游戏若想进行自身的游戏推广，需要经历多度空间，游戏人群相比腾讯会少得多，卖出的游戏设备自然也少了。
腾讯社交描绘不光为腾讯自己的游戏推广发挥了重大作用，也为它的赞助商和客户提供了方便之门。作为腾讯的赞助商，只需通过三度空间便可实现对目标客户的产品推广，且推广成本极低。而自媒体行业的从业者，也可以在腾讯社交网络上尽情发布自己作品，使之无限扩散。腾讯推广惠及大众，但是也要苦了一拨人咯!那就是网络推广。过去，网络推广要建立网站，再把这个网站通过各种免费或收费渠道展示给网民。比起腾讯的社交描绘，需要更多度空间才能完成推广，耗费的成本和时间也更多。根据“优胜劣汰”，这一类职业也将面临被淘汰的风险了。
以上我们可以看出，AI带来的影响已经出现在了各个领域，在不久的将来，AI一定会无处不在。认识到这样的现状以后，我们不得不思考一个问题：AI带给我们的到底是机遇还是挑战?这关乎到未来我们每一个人的切身利益，令人不得不深思。
七、AI浪潮与工业革命的相似性
AI时代的到来已经势不可挡，其所带来的失业问题几乎是必然的，各行各业都正在或者将要受到AI浪潮的影响。每个新时代的降临，势必会摧毁一些旧事物，也会创造一些新事物。回顾人类发展史上的前三次工业革命，都给世界带来了一些更新更便捷的产物。而这三次工业革命中，投入到革命中的国家几乎都占领了时代发展的高地，而那些闭关锁国、不愿改变的国家，则被历史的车轮所碾压。
马云曾说过，任何一次商机的到来，都必将经历四个阶段:“看不见”、“看不起”、“看不懂”、“来不及”。就像互联网电子商务，一开始出现大家都看不到，不知道这个东西，后来知道了网上可以买东西，大家又持怀疑态度：网上买东西那能靠谱么?等到电子商务发展到一定阶段，甚至大学里开设相关课程以后，那批人又开始看不懂了，咋会发展得这么快了呢?当互联网从 “网民”“网友”时代进入“网商”时代，等你看清楚时已经来不及了。
一个新时代的到来是非常快的，同样，AI时代的到来将如电商时代的到来一样，似大浪潮般奔腾而至。我们已经无法做视而不见的瞎子，因为AI这个字眼包括产物已经非常多了。同样地，我们也不能做把头埋在沙子里的鸵鸟，那将会和当年嘲笑电商的那波人一样，不做准备与改变就会被淘汰掉。
作为各行各业的员工，我们要主动去拥抱变化，做先知先觉者，才能真正地防范失业风险。从现在开始我们每个人要学习AI，明确自己将来在AI时代的定位，明白自己应该为AI变革做什么事，提高自我价值，努力做最好的自己。在不久的将来，我们才会成为引领AI与未来、开创新纪元的领导者。
