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摘要：而在A與B的交談中，有哪些因素促使了A與C的會面，這是人類能夠分析出的問題，而不是人工智能的專長，也正因如此，目前AI也存在著下崗的風險。這些AI技術的應用，不僅解決了勞力力缺失的問題，還將此前無法結構化的物理世界數據變為可提供分析與參考的結構化數據，從而給出最合理的營養建議、氣候建議，並對產量進行預測。
對於人工智能，多數人最先想到的可能是春晚節目上那些能歌善舞的機器人，以及在港珠澳大橋上上演的「海陸空」三大無人艦隊。在現實生活里，用心觀察便會發現，一些飯館、酒店、購物中心也逐漸有了服務型機器人的身影。
不可置否，人工智能正逐步走進人們的生活當中，以往只有電影中才會出現的黑科技，正逐步運用在民用領域。而面對這個革新性的技術時，一些「威脅」也悄然而至。據波士頓咨詢集團的預測顯示，未來十年由機器人承擔的工作比重將從目前的8%升至26%。且未來人工智能將從簡單重復的體力勞力轉向複雜高級的腦力勞力。
另一份報告顯示，到2026年，美國將有140萬個就業機會被自動化取代或以某種方式被自動化影響。140萬個工作崗位中，女性比例以及占57%，而這個比例在未來還將會擴大。
因此面對不斷突破的人工智能技術，到底應該報以期待還是恐慌，這一切仿佛又讓我們看到了每一次工業革命的縮影。
從第一次到第四次工業革命的起點
說起第一次工業革命，其標誌便是蒸汽機的誕生，在隨後的工業革命中，蒸汽機先後被應用在紡織、鐵路、冶金等各個領域。如果說珍妮紡紗機一定程度的解放了人們的雙手，那麼蒸汽機則將這一目標最大化了出來。
而英國作為第一次工業革命最大的受益者，蒸汽機所帶來的出乎意料的生產力潛力，讓工業產值遠遠超過了此前的農耕產值，同時在農耕文明過渡到工業文明的期間，也直接帶動了社會的發展。
以現今被譽為千業之城的伯明翰為例在工業革命之前，伯明翰只是一個小村莊，由於城市附近發現了煤礦，因此工業革命後，使得伯明翰變得異常繁榮，鐵路機車、蒸汽機和船舶各種工業發展百花齊放，人口也在1800年猛增至75000人，成為了最具代表的工業城市之一。
在當時的背景下，原本的農民轉變為了工人身份，而廠房所建立的區域，也是工人匯聚最密集的區域。反過來看，工人的聚集才促進了當時的第一次工業革命，兩者可謂相輔相成。
說的可能有些多了，我們將話題回歸到這一次的人工智能身上。對於這一技術，正如蒸汽技術、電力技術、信息技術三次影響深遠的技術革命一樣，人工智能帶來的將會是產業結構、城市形態、生活方式、科技格局的改變。這也是為何，人工智能被認為是第四次工業革命起點的原因。
因此當下，我們也能感受到，以人工智能為基礎所推動的產業轉型升級，以及各行各業的規模化應用正快速開展著。雖然說工業革命的核心在於，以機器取代人力，但這一次，卻又與此前的工業革命有所不同。
AI「輔助位」出道
為何這麼說，以最具代表的農業領域為例，目前這一領域面對的兩大問題，其一是靠天吃飯的農業，在種植方面大多還是一個靠經驗的方式，這是一種非量化的表現，無法用較為科學的數據去進行說明。
其二便是勞力力的缺失，目前農業主要勞力力是50-60年齡層的人，而20-30年齡層的人，更傾向去城市務工。據2017年國家統計局發布的2016年國民經濟和社會發展統計公報顯示，2016年全國進城務工人員總量28171萬人，比上年增長1.5%。
要知道，農業用地是不能夠被撂荒了，所以下一個十年，當勞力力結構再次發生改變時，這些土地如果不選擇流轉，又該由誰去耕種？
而現今，在這一領域里我們能看到無人植保機、無人收割機等產品的身影，同時還有應用機器視覺、深度學習技術與數據的結合。這些AI技術的應用，不僅解決了勞力力缺失的問題，還將此前無法結構化的物理世界數據變為可提供分析與參考的結構化數據，從而給出最合理的營養建議、氣候建議，並對產量進行預測。
可以看出，在這個場景里，AI的核心是為了釋放出無比巨大的產業能量，並非意圖取代人類。所以如果將這一技術定位的話，它絕非是現今爭搶的C位，而更像是個「輔助位」。
另一個典型場景便是醫療，舉個具象化的例子來說明，互聯網的出現，讓醫生能夠在千里之外為患者看診，但此前的供給側的瓶頸在於醫生始終只有一個。而人工智能技術能夠將知識體系進行復制與鋪開，相當於每個AI擁有專業醫師的知識儲備。
但這也並不意味著否定醫生存在的必要，AI在醫療領域里依舊扮演著輔助角色，讓醫生能夠從普通病症咨詢以及繁復閱片的重復性工作中解放出來，將更多精力放在重症以及特殊病症的患者身上。
最後一個案例，也是目前常被提到的「人工智能將會取代客服崗位」這一威脅論。這不禁讓人想起ICICI Lombard與微軟的那次合作，這家保險公司借助微軟所提供的AI能力，簡化了汽車維修索賠的過程，也就是說日常小剮小蹭用戶僅需拍照便可自動完成受理。
既然全部自動化了出來，那麼是否也就意味著就不再需要人工了？顯然不是，要知道在這些客服人員每天處理的保單中，含有大量重復性的任務，而人工智能要解決的便是這些重復性的保單，讓客服能夠騰出時間處理較為特殊的事故上。
目前的情況是 AI也會下崗
但AI現今也並不是個100%完美的技術，而它的缺陷便在於智商奇高情商不足，比如A與B中午一起去吃了個飯，下午又去見了C。AI從中能做的就是記錄時間地點人物與起因經過結果，它無法分析出下午A與C見面的原因。而在A與B的交談中，有哪些因素促使了A與C的會面，這是人類能夠分析出的問題，而不是人工智能的專長，也正因如此，目前AI也存在著下崗的風險。
在英國馬爾焦超市持證上崗的導購機器人Fabio就落得了這一下場，雖然顧客都認為Fabio嘴上功夫一流，但在實際應用中，並沒有達到人們的預期。Fabio不僅給出的答復差強人意，其效率也僅為人類促銷員的六分之一，最尷尬的一點在於，甚至有顧客為了避開Fabio特意選擇了繞道而行。。。而在現實生活中，我們也經常能在飯店門口看到以下這種狀況。
而對於這一現象，飯店管理人員向Yesky天極網表示：「在就餐高峰期間起不到任何幫助，甚至讓人覺得有些麻煩，所以這個機器人從懶得用淪落至了根本不想用。」
當然，酒店中陳設的服務型機器人下場也好不到哪去，大多成為了人們駐足談笑的風景，實際幫助幾近為零，更有甚者選擇了直接斷電，任其在一旁吃灰。
因此，AI+行業就好比當年的「互聯網+」，本質還是要回歸到行業屬性當中。就以這些服務型機器人為例，本是一個多學科交叉的技術，而現今，大量的開源技術，讓一些並非以技術驅動的企業，也能夠輕輕鬆松攢出一台來。只不過他們的目的並不在於產品，很可能是出於股票的考慮。
其次產品若想得以在行業中應用，這又是另外一碼事了。如果在行業應用中，採用的不是端到端的解決方案，那麼機器與人之間，就會出現信息斷層，而這種斷層對於產品和體驗來說，是一種致命性的打擊。
所以目前來看，人工智能遠沒有想像中的那麼可怕，畢竟國內外靠譜的巨頭都在以技術輔助生產力的角度出發，一些「掛羊頭賣狗肉」言論，又何懼之有？
>AI也會下崗「輔助位」出道的人工智能並沒有沒想像中可怕