向機器人徵稅的時代來了嗎 | 商業觀察

今年年初，美國微軟創始人比爾·蓋茨重提向機器人徵稅的話題后，立刻在全球引發激烈的討論。儘管各界對向機器人徵稅的態度尚未統一，但有一點認識是一致的，那就是如果配備了人工智慧(AI)等的高功能機器人在工廠和企業普及后，必然會導致很多人失業。諾貝爾經濟學獎得主、美國耶魯大學教授羅伯特·席勒也贊成向機器人徵稅，他說，「如果將來自機器人的稅收用於勞動者的職業培訓，將有助於緩解他們心理上的痛楚。」

智能機器人的出現也引發了人們對於人工智慧(AI)發展的各種預測。人工智慧領域的先驅、未來學家雷克茲·威爾曾經預言，到2020年我們將成功通過逆向工程製造出人腦，到2030年末計算機智能將趕上人類，到2045年人工智慧會掌管全球科技的發展，至此之後摩爾定律被打破，科技將呈現爆炸式的發展模式。

讓機器看懂世界，讓萬物擁有感知，是科技創新最精彩、最具有魅力的一部分，但不可否認，對人類本身來說，也是最具有挑戰的一部分。當機器獨具慧眼，當萬物擁有感知，將會對人類社會造成什麼樣的影響？人工智慧起點正在逼近，產業生態構成正在進行，每個企業如何參與其中，並從中受益，而不是被機器淘汰呢？向機器人徵稅的時代真的要來了嗎？

近日，筆者帶著這些疑問，採訪了眾多人工智慧領域的專家學者，與他們一起審視和剖析即將到來的AI新時代，共同看見未來。

從30年前日本開始討論機器人的應用利弊，到2016年歐盟開始提議徵收機器人稅被否決，所有人都在談論人工智慧，都在憧憬人工智慧，但正如狄更斯所說，這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。好是因為，我們正在見證人工智慧的發展為人類生活帶來巨大的改變；壞則是，很多人、企業並沒有準備好如何接受這一切。

觸景無限科技(北京)有限公司董事長陸凡在「讓機器看懂世界看見未來AI高峰論壇」上談到，人工智慧的機遇和挑戰同在。「目前人工智慧領域尚未形成完整的生態，所有的人工智慧的公司都要從演算法開始，把它做到設備上，再去找應用的場景，從頭做到尾，從端做到端。可是我們想一想，成熟的產業都不是這樣的，比如說西服，做西服的做時裝的不用去管布料、紐扣、拉鏈，因為產業生態已經形成。」

儘管這兩年人工智慧如火如荼，人工智慧的發展已經進入第三次高潮，但不可否認，目前我們並未進入產業的成熟期。

陸凡認為，人工智慧行業，在沒有生態形成的情況下，所有的人工智慧公司都非常辛苦，因為他要從頭做到尾。但這也給了後來者以機遇，因為你只要能切入其中某一個環節，都將成功搭乘人工智慧這趟班車，為每一個微小的個體都提供了舞台。

今天我們處在一個數據+演算法+晶元重塑世界的時代，從技術進步的角度來看，人工智慧的到來必將勢不可擋。IBM研究院院長、大中華區首席技術官沈曉衛在訪談中表示，對於因人工智慧的負面作用而憂心忡忡，我們更應該重新認識人工智慧能為我們帶來什麼。

「人工智慧(AI)更多的是一個增強智能，它是一個工具，我們把這樣的工具應用在不同的行業場景中，醫療、教育、環境、零售、金融、製造等，用人工智慧、人機同行、與人合作來構建一些新的解決方案，用它來解決今天人或者機器所不能單獨解決的問題。」沈曉衛說，人工智慧的發展，需要持續不斷商業化的成功，只有商業化才能將人工智慧帶來的實惠反哺社會。

以醫療為例，今天我們的醫療診斷所基於的臨床數據包括電子病例數據、醫療影像數據，只佔據全部能夠影響醫療或者影響最終治療方案的10%左右，剩下的很大一部分是我們的基因數據、DNA數據、大健康數據，而這些在前人工智慧時代是不會考量的，但這同樣是龐大的數據，以今天每年70億人次的就診數來看，如果這些數據能得到應用，將是巨大的醫療財富。

人工智慧在醫療領域的應用，就不得不談到IBM的沃森腫瘤系統。這套系統有自然語言理解能力，它能夠自動地閱讀大量的醫療文獻，能夠自動抽取關鍵信息，為患者進行診斷。假以時日，像阿爾法狗打敗圍棋世界冠軍一樣超越醫生，也不是不可能。

更重要的是，這樣的系統能夠大量地被採納，它對我們的普惠醫療在基層的實現也會有非常大的幫助，人工智慧能夠真正地幫我們緩解醫療資源緊張的問題。

計算機科學的奠基人圖靈在1950年著名的《計算機與智能》中提到，雖然前方只能看清非常近的距離，但是我們已經能夠看到那裡有太多的事需要去做。

今天，我們依然面臨著這樣的局面，關於人工智慧的討論，儘管新技術不斷推出，但因為機器人搶佔人類工作、統治人類等擔憂依然存在，對利弊仍莫衷一是。不過有一點是可以確認的，那就是人工智慧正在改變世界。

那麼對於企業來說，今天有哪些方面是需要繼續努力的呢？

沈曉衛說，從技術的角度來看，人工智慧技術，除了和雲計算、物聯網的結合，還有兩個重要的技術需要關注。

一是邊緣計算技術。比如，今天的IT發展，技術的迭代已經非常迅速，手機的容量已經超過了全世界存儲器的容量，手機的計算能力也已經超過或即將超過全世界伺服器的計算能力。與此同時，網路帶寬的發展並不能夠完全適應數據傳輸的要求，個人隱私保護、應用的實時性等尚未完全讓人滿意，使得我們不可以寄希望於所有的計算都發生在雲端，這就需要構建新的邊緣計算的系統，使得一些計算能夠在邊緣端和雲端通過協作進行。

二是區塊鏈技術。區塊鏈技術對整個商業交易的影響是顛覆性的，它能夠極大地提高商業交易的效率，降低成本，增加它的安全性。當我們把區塊鏈技術和人工智慧、物聯網技術結合的時候，就不僅僅是把IT同物理世界融合，同時也把IT、物理世界與商業流程進行了融合。

人工智慧技術發展到今天，很多人認為已經到了一個黃金時代，因為數據和計算能力正在快速激增，不斷積累的專家經驗和演算法也在推動它的發展。有人說人工智慧就像一個鎚子，我們需要到處找釘子，讓這個鎚子來砸一下，這個釘子就是應用。

從目前來看，無論是邊緣技術還是區塊鏈技術，都是對人工智慧基層的夯實和補充，而應用只是結出來的果實。人工智慧高速發展到現在，正在向機器與人融合智能的方向邁進，智能機器人的應用也只是「人工智慧+」為全社會賦能的一種方式。向機器人徵稅和向IBM沃森系統、科大訊飛智能語音系統徵稅一樣，並不顯得那麼明智。

(此文首發於秦朔朋友圈)