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“今天人工智能給出的猜想在很多情況下可以遠超我們當下的認知，會有越來越多探索宇宙真相的東西被人工智能找出來，怎么用好他？在于我們怎么讓普羅大眾的認知同步?！?1月28日，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立在由《財經(jīng)》(博客,微博)雜志、財經(jīng)網(wǎng)(博客,微博)和《財經(jīng)智庫》主辦的“《財經(jīng)》年會2022：預(yù)測與戰(zhàn)略”上如是表示。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立

徐立認為技術(shù)往前演進的時候有非常強的路徑依賴，它是一種人類認知的延續(xù)，不管是在手機行業(yè)的應(yīng)用，在智能設(shè)備上，甚至智能零售，都是在已有的熟知領(lǐng)域上的一點點延伸，非常難做一種跨越式的應(yīng)用。而人工智能否能跳出人的認知邊界，恰恰是人工智能走向下一步，乃至整個行業(yè)變革下一步的關(guān)鍵。

在未來5到10年當中，一些我們對于行業(yè)運行規(guī)律了解特別少的學(xué)科，在并沒有一個合適的定理或者科學(xué)的公理給出這些學(xué)科運營規(guī)律的時候，人工智能將可能很大層面上推動行業(yè)的顛覆式的變化。

發(fā)展和治理永遠是平衡約束的問題。徐立提到，當我們的技術(shù)真的要進入行業(yè)中時，需要有一個平衡來對技術(shù)使用邊界進行治理，而從應(yīng)用的邊界以及行業(yè)的認知度來說，中國的AI技術(shù)都走在了整個行業(yè)平行起步的過程中。我們在調(diào)研了行業(yè)中人工智能治理的框架后，就可以把它歸類為可持續(xù)的、以人為本和技術(shù)可控的約束的準則，這些約束的準則往往對于現(xiàn)在技術(shù)了解的認知上給出的邊界條件，推動了生產(chǎn)力的發(fā)展、變革。

對個人來說，人工智能能做的事情是非常有價值的，就像是把原來稀缺的資源復(fù)制很多份，讓更多的人享受，但在這個過程中會面臨諸多的正面和反面的問題，我們要及時考慮到治理框架和企業(yè)技術(shù)的平衡發(fā)展。

以下為部分發(fā)言實錄：

徐立：大家好，非常感謝《財經(jīng)》的邀請，有機會跟大家分享一下商湯科技關(guān)于人工智能的一點想法和看法，剛才聽薛教授講，也是非常有啟發(fā)。

這次的主題叫人工智能的下一步，技術(shù)一直是演進的，但我認為在現(xiàn)在這個點上，我們可能會面臨著一個比較大的跨步，而這個跨步會突破我們現(xiàn)在的認知。有一天我回到家里看到了我們家養(yǎng)的貓，同時我們家小朋友在做生物課的作業(yè)，研究海底的生物，研究一些長的特別不一樣的生物。這引發(fā)我一個很有意思的思考，在人看來，很顯然左邊這一類的寵物大家比較喜歡，右邊的，大家會覺得長的比較奇怪，不拘一格，其實右邊是因為更符合自然和環(huán)境的生存條件進化成的樣子。人類做選擇的時候，往往都是用人的認知做挑選和選擇。如果主觀的美是以這樣的方法選擇，在技術(shù)演進上是不是人也會受到這樣的影響，實際上目前看大部分的情況是這樣的，技術(shù)往前演進的時候有非常強的路徑依賴，這個路徑依賴在于人類認知的延續(xù)，不管是在手機上行業(yè)的應(yīng)用，在智能設(shè)備上，甚至智能零售，或者我們看到的各式各樣的通行，背后的分析，都是在已有的熟知領(lǐng)域上的一點點延伸，非常難做一種跨越式的應(yīng)用。

如果在人類本身認知局限里，人工智能是不是能夠放飛自我，是不是能夠跳出現(xiàn)在人的認知邊界，這恰恰是人工智能走向下一步，或者我們整個行業(yè)變革的下一步的很有意思的關(guān)鍵。講到這里可以提一提人類過往科研創(chuàng)新的范式，從最早經(jīng)驗歸納的范式，到演繹推理的范式，被稱為是第一、第二范式，經(jīng)驗歸納從培根開始，講了用數(shù)據(jù)做歸納。當有了計算機之后，比如仿真模擬就是計算機在做推理演繹，比如大數(shù)據(jù)，第四范式大數(shù)據(jù)科學(xué)可以對應(yīng)到經(jīng)驗的歸納。這樣的范式在過往很長時間當中把創(chuàng)新的模式總結(jié)到這個框架當中。其實真正意義上，在人類發(fā)展的過程當中，我們所做的既不是歸納也不是演繹，很多情況下是非常不連續(xù)的跳躍，在這個跳躍的基點上做我們的演繹，做我們的歸納。這樣的一個天才的腦洞，在今天是不是可以用機器完成？或者創(chuàng)新是不是有一種新的范式呢？這是我們在1950年提出的機器會不會思考的問題之后，70年同樣也問這樣的問題，機器是不是復(fù)刻這樣的腦洞，我想很多的行業(yè)已經(jīng)驗證了機器能夠在這個過程當中給出一些超出人認知的猜想。

這是人工智能能夠超越人的能力的行業(yè)應(yīng)用，仔細看柯潔在復(fù)盤的時候有一句話很有意思，說你下棋的境界比我高，對手說我經(jīng)?？碅lphaGo下棋。圍棋的例子非常有意思，雖然它是一種娛樂性的代表，但非常復(fù)雜。人工智能在這上面只能做到的是猜想，但它的猜想即使距離最優(yōu)的答案非常遠，但也遠遠超過我們?nèi)?。包括蛋白質(zhì)的分析，很多人驗證說人工智能在現(xiàn)在這個階段上，如果只給出過往的數(shù)據(jù)，它能夠猜想出宇宙的運行規(guī)律。今天我們就面臨這么一個問題，如果機器能夠猜想出牛頓定律，但牛頓可能要在一百年甚至兩百年以后再來，今天的人類能不能用牛頓定律，這就是一個我們面臨的問題，人工智能下一步能夠怎么走好？就是我們怎么能夠在有邊界場景的情況下用好機器人猜想。

猜想背后的支撐點是什么？大家說我們進入了數(shù)據(jù)的時代，算法有很大的突破，但是剛才的例子顯示出來的，沒有一個例子是真正意義上跟本身大數(shù)據(jù)有強相關(guān)的，AlphaGo下圍棋已經(jīng)完全不依賴于人類，但一個有意思的點是過往的10年最好的人工智能算法，對于算力的需求每年增長10倍以上，過往10年差不多增長了百萬倍。理論上我們認為算法越精妙，某種意義上我們需要的算力越少，但恰恰是因為我們給出了一個很好的表達的探索能力，使得在現(xiàn)在上不停地搜尋最優(yōu)解，在這個過程中，我們認為現(xiàn)在的人工智能大型的算力是推動機器猜想的本質(zhì)，在未來5到10年當中，一些我們對于行業(yè)了解，本身行業(yè)的運行規(guī)律了解特別少的學(xué)科，比如地球科學(xué)、材料、生物、醫(yī)藥等等科學(xué)，原來并沒有一個合適的定理或者科學(xué)的公理給出這些學(xué)科運營規(guī)律的時候，人工智能在這個過程當中將可能很大層面上推動行業(yè)的顛覆式的變化。

問題來了，有了這個猜想之后，我們能夠怎么樣把這個很好的猜想應(yīng)用大行業(yè)邊界當中，我們的目的是怎么用好在現(xiàn)實場景當中約束好的猜想，在我們看到的人工智能發(fā)展的趨勢當中，機器是可以猜想出宇宙探索的運行真相的，不管是天體的、地球的等等一系列的運行真相。但這里面只有很少一部分規(guī)則能夠被我們這個時代所采用，恰恰是因為我們這個時代的認知局限。比如現(xiàn)實當中已經(jīng)廣泛被采用，直到今天沒辦法解釋原理的一些應(yīng)用，飛機的起飛，飛機的起飛即使今天有流體力學(xué)都沒辦法解釋它起飛的動力真正意義上來自哪里，但是千百萬次的嘗試，經(jīng)過大家經(jīng)驗的認知，不會覺得這件事是不可行的，所以在給定邊界和給定認知達到這個高度的時候，我們就能很好的駕馭目前沒有解釋的東西。

自行車也是這樣的一種物體，自行車的平衡性到現(xiàn)在也是一個力學(xué)的難題，但這不妨礙我們在人類社會當中廣泛使用。這表示我們的技術(shù)真的要進入行業(yè)當中，我們需要有一個平衡，這個平衡是對現(xiàn)在技術(shù)使用邊界治理，以及原來說技術(shù)能夠推動生產(chǎn)力的平衡，這個平衡歸根到底是我們約束與發(fā)展之間的平衡。當然我們希望能夠在合適的時間點上把我們的治理問題、技術(shù)應(yīng)用邊界的問題和最原始的技術(shù)發(fā)展問題聯(lián)系在一起。

這里有兩個非常有意思的例子，右邊的是行業(yè)的約束是在認知之前的，在我們沒有充分了解到這樣的技術(shù)，沒有充分嘗試過這樣的邊界時，給出了一個過早的約束。比如最早的蒸汽機車，大家要求車前的150碼要有人揮動紅旗，所以開一輛車需要三個人，因為這個紅旗法案，英國錯失了汽車工業(yè)的大發(fā)展，因為當時對這個事情的認知遠遠落后于這個時代。

左邊也是一個英國的例子，在蒸汽機發(fā)明之后，英國發(fā)展的非?？?，第一次工業(yè)文明起來的速度非常快。第二次工業(yè)革命之后，帶來的就是整個城市環(huán)境污染的問題巨大，不得不頒布清潔法案，同時汽車有很大的倒退。今天我們?nèi)绻o出人工智能的猜想，給出行業(yè)的新的認知，往往可能沒有辦法完整的解釋這件事情，甚至這件事情我們對它的期待也會要求時間非常遠，正是因為我們有各種方案做這樣平衡的約束，可以看得到行業(yè)的變化是不一樣的。

整個社會也是在這個時間點上理解了人工智能往前發(fā)展的一些特性，在2016年的時候，過往的五到七年時間，各國都紛紛提出對于人工智能底層的思考，怎么樣用人工智能更好的治理框架，邊發(fā)展邊給出約束的邊界，使得這個技術(shù)能夠更好的被我們行業(yè)所使用。在這個過程當中，中國是有很好的土壤的，因為從應(yīng)用的邊界來說，以及行業(yè)的認知度來說，中國都走在了平行起步的過程當中。我們提出以發(fā)展為目的的人工智能，我們調(diào)研了行業(yè)里的所有的人工智能治理的框架，就可以把它歸類為可持續(xù)的、以人為本和技術(shù)可控的約束的準則。這些約束的準則往往對于現(xiàn)在技術(shù)了解的認知上給出的邊界條件，如果我們不談發(fā)展，帶來的問題是，我們什么都不做非常能夠滿足應(yīng)用條件。但我們的目的在于怎么樣讓人工智能走出下一步，推動生產(chǎn)力的發(fā)展，生產(chǎn)力的變革。所以，發(fā)展和治理永遠是平衡約束的問題。

舉幾個行業(yè)當中的例子，比如一個人工智能已經(jīng)分分鐘鐘影響到我們生活的方方面面，并且把治理成本大幅度下降，提升效率，在智慧社區(qū)用人工智能降低的成本是18%，并且可以拓展原來的治理邊界不可能的事情。但同時這里面帶來的一些沒有觸及到的問題，數(shù)據(jù)的差異化帶來算法的歧視，如果這些問題不及時考量，可能會帶來非常大的倒退的發(fā)展過程。

同樣，在各行各業(yè)，比如工業(yè)使用人工智能非常多，因為流水線質(zhì)檢的問題都可以用人工智能完成，可以提升產(chǎn)業(yè)安全可靠性，包括可以把所有的流程和標準做比較，能夠更好的影響到流程的自動化。這帶來的社會面的問題是，提升效率，節(jié)省勞動力，我們需要思考要不要讓這些人培養(yǎng)新的能力，適應(yīng)新的發(fā)展方向，這可能是我們現(xiàn)在這個階段要用好這個技術(shù)必須面臨的挑戰(zhàn)。

對個人來說，人工智能能夠做的事情是非常非常有價值的，把原來稀缺的資源復(fù)制非常多份，讓更多的人享受，比如人工智能講課，可以把名師講的內(nèi)容更好的推廣。包括醫(yī)療，把原來稀缺的專家意見分享到更多的病患當中，讓病患都可以享受專家級別的服務(wù)。在這個過程當中，原來由人完成的東西，現(xiàn)在逐步由機器替換，人的價值就沒了。比如有人患病，機器說你有70%的可能得了腫瘤，這樣的感覺不會親切，如果有醫(yī)生告訴你說，如果你很好的吃藥治療，相信病人的信心也會提升。這個過程當中會面臨諸多的正面和反面的問題，我們要及時考慮到這樣治理的框架和企業(yè)技術(shù)的發(fā)展。

認知是決定我們能不能使用好人工智能下一步猜想的核心，2001《太空漫游》里給出了一個黑石碑，黑石碑的邊長是永恒的，即使放大了無數(shù)倍以后仍然是1：4：9，遠超了人類對材料和力的認知，它其實是太空文明在這里樹立的一個紀念碑，告誡人類，人類的認知非常渺小，我們在月球上再次看到了絕對的1：4：9。今天人工智能給出的猜想一樣，它在很多情況下可以遠超我們當下的認知，給我們超出我們意外的結(jié)果，會有越來越探索宇宙真相的東西被人工智能找出來，怎么用好他？在于我們怎么讓普羅大眾的認知同步。謝謝！