十年後 AI 是什麼樣？

7 月 11 日，為期三天的世界人工智慧大會（WAIC）成功落幕，三天的時間裡，圍繞人工智慧，全世界最前沿的技術和商業力量在上海匯聚、交流和呈現未來世界的藍圖。

在大會結束後，「DoNews」為此整理了 WAIC 上大家最受關注的話題，並將相關的討論和意見整理，供讀者參考。

現在 AI 發展到了什麼階段？

在 WAIC 大會首日，作為第一位發表演講嘉賓，李彥宏將人工智慧的發展分為三個階段，其中第二個階段是“經濟的智慧化”——隨著移動網際網路的發展，人類產生的有效資料成指數級上升，雲端計算的發展則提供了海量計算所需的算力，加上經濟和社會普遍的數字化和網際網路化所創造的基礎環境，人工智慧終於得以開始在廣泛的經濟領域施展魔力。

他將這一階段細分為兩個子階段，在前半段，人工智慧的發展主要圍繞通用能力的開發和作為一種資源的 AI 能力的平臺化，以及在智慧搜尋和資訊流推薦這兩個標誌性行業的應用；在後半段，人工智慧開始全面的產業化，也就是行業應用與商業化的全面普及。目前，李彥宏認為，人類正處於從經濟智慧化的前半段向後半段過渡的時期。

這一觀點和不少嘉賓的看法不謀而合。科大訊飛董事長劉慶峰表示，人工智慧早已從核心技術演算法創新的關鍵時期，到了典型行業的試點應用突破，現在開始進入到大規模應用階段。曾擔任微軟亞洲研究院院長的創新工場創始人及執行長李開復，認為目前是從“AI+”向“+AI”時代轉移的時期。

李開復表示，過去幾年來AI從技術驅動向商業驅動轉型，產業化和商業化速度越來越快。“AI+”時代的早期 AI 公司以技術為主，以天才科學家為核心創業，由於懂 AI 人才非常少，所以AI天才們被資本支援，成立 AI 公司。隨著AI人才越來越多，工具越來越普及，以及更多傳統公司開始思考該怎麼樣融入 AI，我們正式進入“+AI”時代。

“AI +”時代是以AI工程師和科學家為核心來尋找商業機會，“+ AI”是針對傳統應用去產生價值，必須和傳統公司來合作，甚至由傳統公司來主導的 AI 應用。李開復預測，大概 5 年後，AI 就會像今天的 IT 一樣變得無處不在。

“5G+AI”能帶來什麼？

5G 正在加速發展，目前已經有 79 個 5G 的專案在 24個國家開展，GSMA 執行長洪曜莊在演講中預測，到 2025 年，5G 的連線將會佔到全球的 20%，包括亞洲、北美和歐洲，運營商在未來五年將會投資 1.1 萬億美元，其中 80% 將會用於 5G 的網路。

中國移動總經理董昕表示，目前中國移動居於全球 5G 運營商的第一陣營，已建成超過 14 萬個 5G 基站，在超過 50 個城市提供 5G 商用服務，正加速推動5G技術創新和標準成熟。未來中國移動將加快促進5G網路和雲、邊、端等基礎設施的智慧化演進，最大程度釋放雲網的綜合效能。

“5G 和 AI 的融合將引發鏈式變革，產生成熟效應，加速萬物互聯、萬物感知 、萬物智慧，對經濟社會數字化轉型產生深遠的影響。”董昕介紹，中國移動正在努力實現 AI 規模化的商業價值和技術價值。

商業價值的實現，對個人使用者會透過賦能智慧家居、雲遊戲 、多形態直播、影片精準推送、3D 體感遊戲等業務，提供沉浸式娛樂體驗；對行業使用者，會提供安防監控、智慧巡檢、工業質檢等智慧化解決方案，來助力產業升級、產品開發和服務創新。

實現 AI 規模化的技術價值，則是全方位佈局 AI 基礎設施，構建全球領先的智慧雲網，將 AI 融入到 5G 網路規劃、建設、最佳化和運維的全生產週期，搭建網路智慧化開放創新平臺，推動網路智慧化應用和規模化部署，使 5G 網路更聰明，並將 AI 融入移動雲，推進大規模算力建設。

美國高通公司總裁安蒙（Cristiano R. Amon）表示，5G 具有光纖般的連線速度和低時延，加上先進的處理能力，將使邊緣終端變得更加智慧，而為了實現 AI 規模化，我們必須在整個網路實現分散式智慧。“現在，智慧廣泛應用於雲端，並且逐漸在終端側加強應用，未來數十億邊緣終端將創造海量的資料，邊緣雲需要創新，在流量所在的地方對資料進行處理。”

對AI發展的建議

隨著人工智慧對產業的影響不斷深化，對人工智慧的擔憂也在不停的增長，人工智慧倫理也成為本次WAIC大會重點討論的話題，而全球化的人工智慧標準的建立，也成為被推動的重點議題。

黑石集團創始人、董事長蘇世民表示，為了所有人的利益，各國應該共享在人工智慧等領域的最佳實驗和最新經驗 ，從而推動人工智慧發展和應用。對於近年來世界上許多組織在釋出的人工智慧發展原則和指南，他提出了5個原則。

• 第一個原則，透明。讓每個問題都可以實時監督、可審計，並且比較容易進行設計，人工智慧系統和軟體不能簡簡單單只是個黑盒子，必須容易理解、核實和應用。
• 第二個原則，公平。技術不能加強、加劇和進一步導致偏見，相反應該具有包容性，並且儘可能多的讓更多人受益。
• 第三個原則，安全。人工智慧技術不能夠造成可預見的或者不可預見的無意傷害，人工智慧的設計應該是可靠的，並且對於故意破壞是有抵禦能力和有韌性的。
• 第四個原則，責任。如果由於人工智慧系統出錯造成了破壞，那就需要有清晰的責任，並且在適用的情況下采取強制性的補救措施，研究人員、開發人員需要考核任何人工智慧的技術，並且表明他們已經採取技術行動來降低人工智慧潛在的風險。
• 第五個原則，隱私。由於很多人工智慧的應用都有賴於資料，因此需要有一套機制來保護人們的權益和個人隱私。人工智慧系統需要以易於理解的方式披露它是如何使用 、儲存和保護個人資訊的，使用者也應該可以非常輕鬆地撤銷人工智慧系統對其個人資訊的使用授權。

蘇世民表示，越早透過共同的治理結構來統一和應用這些原則，我們就越有可能避免人工智慧可能帶來的負面影響。

華為公司副董事長兼 CIO 陶景文對人工智慧共同的治理結構有類似看法， 他認為政府、行業協會和個人組織應該加強政策的統籌、AI 的立法，各個行業和產業聯盟要加強共識，形成資料交換和這些標準。由於企業需要好的人工智慧技術和產品解決方案，技術也需要相應企業和使用者的場景去驗證，演算法需要資料和業務場景去進行持續最佳化，所以華為呼籲在人工智慧產業鏈上要加強政府、企業、技術、演算法和專業技術方面的合作。

對使用者隱私的保護，是本次 WAIC 上的重要話題，除了在 AI 治理上加以限制外，從技術的角度參會嘉賓也同樣給出瞭解決方案。

在今年年初，AI創業公司第四正規化的機器學習平臺“先知”透過歐盟GDPR認證，這也是國內第一款透過該認證的AI平臺產品。創始人兼執行長戴文淵表示，AI基於資料得出的結論被應用的前提是，這些結論並沒有記錄個人具體的資料。由於目前可用的高質量資料比較稀缺，因此透過遷移學習把資料中的知識從一個領域遷移新的領域，就成為兼顧AI應用效果和隱私保護的新突破。

除此之外，他認為資料科學家門檻高、數量少以及AI算力成本是目前AI發展的另外兩個重要挑戰，這也被其他不少嘉賓提到過。對此戴文淵認為，透過自動機器學習（AutoML）來降低技術複雜性，讓普通開發者也能夠開發好人工智慧，以及採用軟硬體深度融合最佳化的方式來提高效能和降低成本，是解決這兩個挑戰的可行之策。

面對與之類似的挑戰，AWS全球副總裁斯瓦米·西瓦蘇布拉曼尼透過多年來與客戶的交流，從企業組織架構和運營的層面，總結了做好機器學習非常重要的四點：

• 第一，資料，機器學習要讓資料組織有序，這是第一位的。
• 第二，瞭解在何處應用機器學習。
• 第三，應對技能差距——現在能夠建立模型人才還不多。
• 第四，不做沒有意義的繁重工作。

對於考慮引入 AI 的傳統企業，李開復給出的建議是，首先評估公司是否需要引入 AI，這主要包括三點：

• 第一，公司是成長型的，有張或者需要降低成本的商業需求；
• 第二，公司本身資料化程足夠高，能夠與 AI 整合創造真實的商業價值；
• 第三，公司有足夠好的文化，願意來改造自己。

對於滿足這些條件的公司，李開復給出四個可以讓 AI 產生價值的方法：

• 第一，用 AI 省錢；
• 第二，用 AI 簡單替代一個環節；
• 第三，用 AI 改造公司比較重要的幾個流程；
• 第四，用 AI 重構整個行業。

十年後的AI會發展到什麼階段？

據普華永道(PWC)預測，人工智慧在2030年，將給世界帶來100萬億人民幣的經濟價值。李開復表示，未來10年，將有更多的傳統行業，如製造業、醫療行業、教育業等，面臨下一階段的效率提升，這會是整個經濟提升的最巨大的機會。

對此，不同行業的商業領袖也提出各自不同角度的看法。華為公司副董事長兼CIO陶景文認為，隨著人工智慧還有數字技術大量的使用，到2025年，世界上會誕生一個超過12萬億的市場空間。比如說ICT行業大概會有5萬億的規模，零售業會有1.5萬億的規模，智慧製造大概會有6.4萬億的規模。

科大訊飛董事長劉慶峰表示，未來十年將是屬於人工智慧的新十年，並將有三個標誌： 第一，用人工智慧可以真正地給民生事業補短板，從教育、醫療、城市大腦到司法等領域，解決社會剛需問題； 第二，可以用人工智慧賦能每個人，讓每個人因 AI 而能，比如翻譯機具備更強的能力等； 第三，人工智慧透過核心能力和依據情感與人文的不斷遷移，全面支撐並且引領線上和線下相結合的未來十年的數字化生存。

依圖創始人兼 CEO 朱瓏則展開了另一個角度的暢想，他認為未來十年 AI 算力會進入超摩爾時代，今天城市管理所需要的幾萬、十幾萬路影片計算，只要在巴掌大晶片上可以支撐。

1943 年，IBM 董事長托馬斯.沃森曾提出，未來全球只需要 5 臺計算機，而今一臺普通的智慧手機，計算力都是曾經協助美國宇航局登月計劃那臺計算機的幾十萬倍。如今，僅中國每年就生產微型計算機 3.11 億臺、伺服器約 300 萬臺，智慧手機的年產量高達 17.2 億部。

此外，還有海量並還在快速增長中的各類智慧裝置。目前，全球世界上最快的超級計算機 Summit，運算速度達到了每秒20億次，由IBM打造，但顯然今天的IBM不會輕易宣稱，未來的世界只需要五臺計算機。

實際在 WAIC 大會的首日，IBM 大中華區集團董事長陳黎明在演講中表示：“對於任何一項科技精準的預測都意味著風險，都可能為後人留下笑柄。”每一項技術從孕育開發到應用普及，都有其自身的發展規律，過於關注其當下能帶來什麼，而忽略科技的發展規律和長期影響，是不可取的。

對於人工智慧，我們的瞭解永遠是不夠的，即使是在 WAIC 這樣匯聚了全球最尖端 AI 人才和最前沿 AI 科技的盛會上，不過我們可以知道的是，人工智慧仍在其快速發展的階段，並可預見地將深度影響我們的世界。

而抓住這一關鍵的歷史機遇，就如同歷次工業革命一樣，也許中間會有無數次的試錯和彎路，但當學者和企業家們預言中 AI 規模化的時代來臨時，也能在漫長的投入與探索之後，獲取科技帶來的重大紅利。

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