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    為什么AI還沒有幫我們賺到錢?

    2024-10-18 00:00:00萬維鋼
    視野 2024年19期

    很多人都觀察到了,AI(人工智能)已經(jīng)被用于很多領(lǐng)域,相關(guān)公司的市值都在飆升,人人都在談?wù)撍?。可是反映在?jīng)濟(jì)上,AI對生產(chǎn)力的促進(jìn)還沒體現(xiàn)出來。為什么AI還沒有幫我們賺到錢?其實這是通用技術(shù)正常的發(fā)展階段。

    1879年,愛迪生用電點亮了第一盞電燈,可是過了20年,美國才只有3%的家庭用上了電。到1890年,只有5%的美國工廠用上了電力。甚至到1910年,新建的工廠還是優(yōu)先采用蒸汽動力。這是為什么呢?

    三位經(jīng)濟(jì)學(xué)家——阿杰伊·阿格拉沃爾、喬舒亞·甘斯和阿維·戈德法布剛好討論過這個問題。他們在《權(quán)力與預(yù)測》一書中提出,我們此刻正處在AI發(fā)展的“中間時代”,通用技術(shù)要真正發(fā)揮生產(chǎn)力效能,需要經(jīng)過三個階段。

    第一個階段叫“點解決方案”,是簡單的輸入端替換。

    比如,用燈泡比用蠟燭方便一點,用電力做動力有時候會比用蒸汽動力便宜一點,你可能會有替換的意愿。但是僅此而已。

    第二個階段叫“應(yīng)用解決方案”,是把生產(chǎn)裝置也更換了。

    以前的工廠用蒸汽做動力時,都是一根蒸汽軸連接所有機(jī)器,蒸汽一開,所有機(jī)器都開動。人們發(fā)現(xiàn)改用電力之后,每臺機(jī)器都有獨立的電源,完全可以用哪臺開哪臺,豈不是更省錢?但這并不容易,這意味著你必須對機(jī)器進(jìn)行改造,根據(jù)獨立電源重新設(shè)計。這需要時間。

    第三個階段叫“系統(tǒng)解決方案”,是整個生產(chǎn)方式的改變。

    蒸汽時代的廠房,因為要用到蒸汽軸,所有機(jī)器都必須布置在中央軸附近。用上電力后,你可以隨處安裝插頭,將機(jī)器放在工廠里的任何一個位置,那么你就可以充分利用空間,沒必要把所有機(jī)器集中在一起。這就使得“生產(chǎn)流水線”成為可能。

    AI也是如此。到目前為止,我們對AI的應(yīng)用還處在點解決方案和一定程度上的應(yīng)用解決方案階段,尚未達(dá)到系統(tǒng)解決方案階段。這就是AI還沒有發(fā)揮最大作用的原因。

    從商業(yè)角度看,AI是一個“預(yù)測機(jī)器”。預(yù)測是決定的前提,AI預(yù)測能改變?nèi)藗冏鰶Q定的方式。

    當(dāng)電力被廣泛應(yīng)用以后,人們對電力的應(yīng)用和電力的來源就脫鉤了。你不用關(guān)心發(fā)電廠在哪兒,也不用管電是怎么產(chǎn)生的,但可以將廠房開在任何地方。那么我們可以設(shè)想,當(dāng)AI被廣泛應(yīng)用的時候,預(yù)測和決定這兩件事也可以脫鉤:你不用管AI是怎么預(yù)測的,直接根據(jù)預(yù)測做決定就行。

    AI的點解決方案是用AI改善你現(xiàn)有的決定,AI的應(yīng)用解決方案是用AI改變你做決定的方式,AI的系統(tǒng)解決方案是AI促成了新的決定——生產(chǎn)模式變了。

    舉個例子,購物網(wǎng)站的AI會根據(jù)你的購物喜好向你推薦商品,這就是一個點解決方案。

    但網(wǎng)站完全可以這么做:AI預(yù)測你喜歡某些商品后,直接把這些商品寄到你家。也許每個月甚至每周會給你發(fā)來一箱商品。你打開箱子,留下喜歡的,退掉不喜歡的。

    這種銷售方法肯定能讓你多買一些東西。你做購物決定的方式被改變了。

    事實上,亞馬遜早就為這種購物模式注冊了專利,叫做“預(yù)先發(fā)貨”。但是這個銷售方式目前還沒有被正式實施。因為現(xiàn)有的退貨系統(tǒng)還不夠好。把退回來的商品檢查一番、包裝好、重新放到貨架上,這個過程非常費力。

    但如果將來AI能接管退貨,比如用上機(jī)器人,亞馬遜就可以“預(yù)先發(fā)貨”了??赡艿綍r候商家的整個銷售方式都會改變,這就是一個系統(tǒng)解決方案。

    AI預(yù)測能改變決定方式,就能改變生活方式。

    在生活中,我們很多時候都是根據(jù)習(xí)慣或者規(guī)則做事。如果你覺得今天要下雨,你就會帶傘。但如果這個地區(qū)經(jīng)常下雨,你可能會給自己定一條規(guī)則:每天上班必須帶傘。再比如,因為怕錯過航班,有人規(guī)定自己坐飛機(jī)時必須提前四小時出發(fā)去機(jī)場。

    這些規(guī)則只是為了防止出錯,它們降低了生活的效率。

    我們設(shè)想一下,如果天氣預(yù)報非常準(zhǔn),你就可以把規(guī)則變成一個決定:根據(jù)天氣預(yù)報決定是否帶傘。如果AI能充分考慮去機(jī)場的路上會不會擁堵、航班會不會晚點等情況,給你提供一個精準(zhǔn)預(yù)測,你就可以取消提前四小時出發(fā)的規(guī)則。

    再進(jìn)一步,我們何必先問AI的預(yù)測,自己再做決定呢?干脆直接把決定權(quán)交給AI,讓AI決定你帶不帶雨傘、什么時候出發(fā),豈不是更好?

    這就是預(yù)測取代規(guī)則。

    舉一個預(yù)測取代規(guī)則體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)上的例子。農(nóng)民種田最早都是根據(jù)天氣預(yù)報,自己大概估計一下什么時候播種、施肥、收割。決定是自己做的,預(yù)測只是參考。

    后來天氣預(yù)報越來越準(zhǔn),美國的氣象公司提供了一項人性化服務(wù),專門對農(nóng)民提供精確的預(yù)測,比如告訴農(nóng)民今年播種只有八天的窗口期。氣象公司一方面根據(jù)天氣預(yù)報,一方面根據(jù)作物類型,直接告知農(nóng)民最佳的播種、施肥和收割時間。

    AI還可以改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的方式。

    現(xiàn)在很多農(nóng)產(chǎn)品都是在溫室里種植的。溫室種植好處很多,但也存在問題——容易遭遇蟲害。那么就有公司利用AI,提前一周準(zhǔn)確預(yù)測某個溫室會不會長蟲。有了這一周時間,農(nóng)民就可以提前訂購抗蟲用品。但到這里還只能算是一個應(yīng)用解決方案。

    系統(tǒng)解決方案是,既然AI預(yù)測能力這么強(qiáng),農(nóng)民就不用擔(dān)心蟲害了,可以種植一些原本因為擔(dān)心蟲害而不敢種的農(nóng)作物。還可以擴(kuò)大溫室的規(guī)模,因為不用擔(dān)心蟲害襲擊一大片農(nóng)作物。農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式被改變了。

    要想讓AI充分發(fā)揮生產(chǎn)力作用,就必須用預(yù)測取代規(guī)則?,F(xiàn)在AI輔助教學(xué)的技術(shù)完全可以做得很好。AI可以根據(jù)你已有的詞匯量建議你今天應(yīng)該背哪些單詞,還可以根據(jù)你上一次數(shù)學(xué)測驗的得分決定你今天該學(xué)哪些數(shù)學(xué)知識,AI還能確保你每次都在自己的“學(xué)習(xí)區(qū)”學(xué)習(xí),令學(xué)習(xí)效率最大化。但是,AI還沒有真正提升我們的學(xué)習(xí)效率。

    為什么呢?因為現(xiàn)在學(xué)校的組織仍然是按照年齡分級的。學(xué)校有規(guī)則,每個班都是同一個年齡段的學(xué)生,這些學(xué)生對課程內(nèi)容的掌握程度很不一樣,可是他們不得不聽同一個老師講同樣的內(nèi)容。

    如果我們能用AI的邏輯重新組織教學(xué),讓每個學(xué)生接受真正個性化的教育,讓每個老師發(fā)揮個性化的能力,讓老師跟學(xué)生進(jìn)行匹配,讓AI幫助老師掌握每個學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度,那才是系統(tǒng)性的改變。

    每當(dāng)你思考怎么使用AI的時候,都可以想想當(dāng)初電力的發(fā)展歷程。我們的生產(chǎn)、生活和社會很快就會圍繞AI重新構(gòu)建,這一切才剛剛開始。

    (安娜摘自臺海出版社《拐點:站在AI顛覆世界的前夜》)

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