德勤日前发布了一份面向全美企业的 AI 状况报告「State of the AI in the Enterprise」（你可以在这里下载），这份报告调查了全美 1100 名 IT 从业者以及企业高层，这里有一些非常有趣的发现。
首先，在宏观层面的数字上，42% 的受访者表示，未来两年内，AI 将给企业带来「非常重要」的影响。
但另一组数据则显示，56% 的受访者认为 AI 相关技术会在 3 年内给公司带来转型，这个数字在一年前还高达 76%。也就是说，过去一年时间里，不管是企业的亲自实践还是观摩其他公司的举动，这些企业高层对于 AI 推动公司转型的话题上变得越来越现实。
比如在上图里，增强现有产品能力、解放员工时间以开拓更富创造性的工作、创造新产品等方面的预期都有所下滑，而优化内外运营则有不同程度的上升。
其次，德勤的这份报告还特别将企业内部的 AI 应用做了四个分类，包括以下四个方面：
- 机器学习
- 深度学习
- 自然语言处理
- 计算机视觉
通过分析上述四个技术领域在企业内部的应用情况，也可以看到当下企业对于 AI 技术的需求点到底在哪里。
调查结果显示，自然语言处理的需求增长迅速，相对于去年 53% 的数字，今年有 62% 的企业开始推行自然语言理解在企业内部的应用；机器学习的普及率紧随其后，从去年的 53% 上升到今年的 58%；计算机视觉和深度学习排在后面，分别是 57% 和 50%。
与之相呼应的，则是企业在 AI 技术，尤其是机器学习、深度学习上的资金投入，调查中就提到，37% 的受访者称，他们的公司已经在机器学习、深度学习上投入 500 万甚至更多的资金，这些资金被广泛应用在企业 IT 采购中。
在下图里，从企业软件采购到开发再到云服务采购，AI 已经广泛存在其中。
第三，AI 的投资回报率已经初现。调查显示，有 82% 的受访者认为他们已经在人工智能的投资中获得实实在在的收益。不过正如下图所示，尽管远期来看，每个行业都会从 AI 技术中获益，但每个行业的回报肯定是不一样的，尤其是在目前这个初级阶段。
德勤特别提到了 Netflix 的案例，Netflix 发现他们的用户喜欢搜索电影，但如果搜索并找到一部电影的时间超过 90 秒，那么用户往往会放弃，而借助 AI 技术优化站内搜索之后，不仅可以给用户带来用户体验的上升，还能让用户更快地付费。德勤的数字显示，仅仅一年，得力于 AI 对搜索的改进，Netflix 可以多赚 10 亿美元。
不仅是这些科技公司可以在巨额投入 AI 中获得效益，很多传统媒体也越来越依靠 AI 来提升自己的销售额。在钛媒体的一篇文章里，科技自媒体「脑极体」 介绍了 AI 与传统媒体付费模式之间的结合，其中提到三个场景，比如《华尔街日报》如何提升付费转化率：
比如，《华尔街日报》就通过“付费墙”来训练订阅预测模型，制定更加灵活的订阅策略。
通过对未订阅访问者的行为进行分析，如是否首次访问、使用的操作系统、阅读设备、是否选择点击、用户的位置等。使用机器学习来告知“付费墙”可以在何时提供读者免费阅读，以及预测读者是否会付费。
再比如通过对用户画像的刻画，面向不同的读者，推送不同的内容：
将散落的庞大用户大数据聚合起来，为付费读者画像，洞察他们的行为和喜好。内容商们就可以更清晰地了解目标群体，有针对性地进行内容生产。
在AI的支持下，创作者也可以催生出新的调查方式和写作手法。很多在过去因资源匮乏而无法推进和创作的故事，都有可能被孵化出来。
第四，企业应用 AI 技术的担忧不容忽视。这其中，网络安全被认为是等级最高的担忧。不过，有 43% 的受访者担心基于 AI 的决策失败，另外还有 39% 的受访者认为决策的合法性、关键情况下的决策失败非常关键。
这与公众尤其是部分名人，比如 Elon Musk所掀起的「AI 威胁论」形成了鲜明的对照1。坦率来说，企业高层对于 AI 的担忧不仅反映了技术的局限性，更重要的是，企业人员的理性、务实态度，更能看清楚这些局限性对于企业发展的巨大隐患。
无独有偶，李开复日前接受了 Bloomberg 科技节目主持人 Emily Chan 的专访，其中谈到了人工智能现状、中美竞争以及 AI 的价值观，专访的视频详见这里。
李开复在这个视频的最后，完全否定了马斯克对于 AI 的判断，他随后在 Twitter 上表示：
AI is being applied widely. We need to deal with many issues, but singularity/robot overlords isn’t one of them.
那么，到底什么才是人类最担心 AI 的地方呢？
代码里的智能远没有代码里的道德更重要
如果你看过电影《少数派报告》，一定会意识到一点：相比于那个强大的犯罪预测系统，操作这个系统的人更可怕。
这也是最近一段时间以来，围绕人工智能的各个话题最值得探讨的一个：所谓 AI 应用/程序里的道德如何界定？
已经有数不胜数的案例摆在我们面前。Google Photo 曾将相册里黑人识别为大猩猩，部分意义上也折射了程序设计者的价值取向；而包括 IBM、微软在内的多家公司的人脸识别产品，在识别深颜色以及女性时，精准度直线下降；而在纽约警察局的一份庞大的犯罪嫌疑人数据库里，预计有 95% ——到 99% 的人是非洲裔美国人、拉美人以及亚裔美国人……
而与之相对的则是，美国、英国、中国的各个城市，相继开始在城市的街头铺设被 AI「武装」的摄像头，用于搜索犯罪嫌疑人。
这也意味着，作为普通民众，每天必须面对早已被植入价值观的 AI 摄像头捕捉自己的行踪。
科技公司们所扮演的角色，则是不断增加新的焦虑，下图展示了仅仅在 2018 年硅谷公司所面临的 AI 道德困境。
上图出现在上周举行的 AI Now Symposium 大会上，MIT 的一篇文章提出一个非常关键的问题：面对所谓的 AI 道德困境，到底谁来准确定义「道德」？以及谁来执行道德标准？
文章提到，MIT 做过一个关于道德的众包调查，将曾经一个经典的「电车悖论」放在自动驾驶汽车的场景下，全球数百万位用户提交了他们心目中的最优结果，最终的结果显示，不同地区对于道德的认知也是完全不同的。
另一方面，即便是制定了所谓的道德标准，似乎也无法执行。以 Google 为例，尽管 Google 曾在今年 6月表示自己不再参与军方的 Maven 项目，并发布了 Google AI 的原则和底线，但如果不是 Google 员工的抵制，上月 Google 或许也不会宣布放弃与军方的另一个项目。在当时皮查伊撰写的公开信里，我注意到有这么一段话：
We want to be clear that while we are not developing AI for use in weapons, we will continue our work with governments and the military in many other areas. These include cybersecurity, training, military recruitment, veterans’ healthcare, and search and rescue. These collaborations are important and we’ll actively look for more ways to augment the critical work of these organizations and keep service members and civilians safe.
我在当时的一期会员通讯里指出：
这意味着，Google 不会停止与政府的合作，只是不会和政府合作涉及到战争的项目。也正是这段话，让 Google 此次发布的这些原则和底线都更像是一个纯粹的 PR 行为。Google 即没有设置相应的监督机制，也没有提出必要的防御措施，整个表态也就失去了其意义，此次 Maven 项目的争议中，Google 内部上千名工程师的签名信以及辞职威胁的作用到底有多大，以及在其他公司又有多少可复制性，都是一个巨大的问号。
而在这场大会上，众多专家提出了各自的解决办法，来自纽约大学法律学院的教授 Philip Alston 认为，应该将人权纳入到人工智能道德标准之中。他的论据是，由于人权受宪法保护，因此，通过判断人工智能是否违背人权来判断是否有道德。
遗憾的是，类似这样的讨论还不会在中国社会出现，当下人工智能作为一项国家战略，俨然成为政客、投资（机）者、机会主义创业者共同打造的利益共同体。国家话语体系里的「与美国掰手腕」与企业宣传中的「提升效率」成为这片土地上人工智能的主流话语，至于代码里的道德、个体的权益，从来不是这个国家所关心的事情。
或许正因为此，当BBC 记者 John Sudworth 在贵阳体验当地的「天网」系统时（视频在这里），贵阳的管理者们天然以为这又是一个「弘扬国威」的好机会，毕竟，这可谓全球最领先的系统，但最后的传播结果却是全世界都看到了，在这片广袤的土地上，一群群人被如此这般强大的系统监控着……
6 个 AI 新兴国家
毫无疑问，美、中、英三国是目前人工智能领域的领先者，但随着人工智能的快速发展，其他国家也开始认识到人工智能之于未来国家发展的重要性，并结合各自的实际，制定了相关战略，下面就来看看其中的 6 个主要代表。
- 新加坡。新加坡在 2017 年 5 月发布了「AI Singapore」，计划将政府、研究机构与公司的 AI 能力整理在一起，未来五年投入 1 亿美元用于相关项目建设。与此同时，新加坡也是首个向自动驾驶出租车开放城市公共道路的国家。
- 阿联酋。阿联酋是中东地区首个发布 AI 战略的国家，也是全球唯一一个在政府设立「人工智能部」的国家。利用这些国家层面的支持，阿联酋希望获得更多国际关注，吸引技术和人才，参与本地的 AI 人才培养与项目建设。
- 以色列。以色列在医疗人工智能领域处于绝对领先的地位，拥有十多家医疗 AI 创业公司；以色列政府宣布会在 5 年投入 2.8 亿美元，用于医疗数据数字化并继续挖掘这些数据背后价值。
- 印度。印度在今年夏天发布国家层面的 AI 战略。印度的野心很大，他们希望将本国的 AI 发展转变为推动其他发展中国家经济发展的「燃料」，主要关注医疗、农业、教育、智慧城市以及交通建设。
- 法国。法国政府在今年早些时候发布了一份长达 150 页的报告，详细介绍了法国在人工智能领域的思考，计划投入 20 亿美元，用于医疗、环境、交通与安全领域；在英国脱欧后，法国也努力成为欧盟地区人工智能的中心，目前 Google、Facebook 在当地都有人工智能研究机构。
- 加拿大。加拿大拥有人工智能领域两位杰出的科学家 Yoshua Bengio 和 Geoffrey Hinton，他们的学术号召力吸引着全球范围内的人才涌入到加拿大，而硅谷的公司，包括 Google、Uber、Facebook 等也在加拿大设立分公司或研究机构；更重要的一点，考虑到美国当前的移民限制，加拿大的人才优势还将进一步凸显出来。
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可参见去年的一封会员通讯：《为什么要「封杀」Elon Musk》。 ↩