人工智能 会带来一个美丽新世界吗?

“如果我今天想吃汉堡，但又想控制体重，你该给我怎样的建议呢？”在今年的西南偏南互动大会（SXSW Interactive）中一场名为“人工智能将如何改变我们的食物”的讨论会上，一位观众抛出了这样的问题。

“这确实是个很好的问题。”食谱推荐公司Yummly的研究负责人Gregory Druck如此回应道，但这肯定不能被称为一个真正的答案。

这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。

西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。

其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。

还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件事变得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。

这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。

“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。

这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。

“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”

至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。

真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。

西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”

卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。

用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。

就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。

不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。

很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。

音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。

不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。

如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。

那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。

Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。

当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。

“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。

Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。

“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。

“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。

距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。

Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。

若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。

机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。

来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。

在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”

Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。

如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。

不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。

比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？

或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？

这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。

如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。

毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。

“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。

不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。

这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。

它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。

Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。

零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？

但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。

在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。

但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。

“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”

现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。

所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。

硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。

相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。

这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？

麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。

Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”

身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。

人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。

这位美国工程院院士、在业内被称为AI先生的老人朗读了一段Open AI的协议内容，几大公司保证在互不竞争的前提下合作。正是因为技术进步这个趋势不可阻挡，大公司结盟和在一些问题上达成共识是保证技术真正为人类赋能的基础。

他在演讲中用赘霭咐来解释人工智能对人类的帮助：在手术中帮助医生完成更高难度的操作、在驾驶中帮司机识别远距离的指示牌、帮失明的人增加对环境的感知。

“人工智能技术可以为这个社会创造更多的财富。”Horvitz说，人们应该思考的是，“如何分享这些财 富”。