2018冬季世界经济论坛正在瑞士召开。
套用一句官方的表述，全球政治、经济领袖齐聚达沃斯小镇，就共同关心的问题深入交换了意见。大会期间，还有很多非官方的会议与讨论。
人工智能，再次成为各界领袖讨论的重点。
不过很多非正式的活动，并没有媒体全程记录传播，怎么才能获知其间的观点碰撞？别急，有个“特派记者”一直在前方勤奋的进行记录。
他就是——李开复。
最近几天，这位创新工场的创始人密集参加了多长达沃斯的活动，并且把最重要的内容，清晰的整理出来，发在他自己的微博、朋友圈里。
量子位搬运集结如下：
AI进步会让4-8亿人找不到合适工作
在麦肯锡的首日晚餐讨论会上，时代集团的首席内容官、外交政策的高级研究员、麦肯锡的研究总监分别表示：
1）从去年达沃斯大失望看来，这一年经济异常地好，失业率、大公司利润等都在进步。他虽然不支持特朗普，但是对于特朗普的经济政策（如减税）必须说是立竿见影的。
2）特朗普这次来达沃斯的发言，似乎很难预测。来达沃斯大部分的人是坚持支持国际化的，似乎和特朗普很难有共同语言。大家担心他可能会发表中美对立的言论（比如说最近USTO对于中国在WTO的角色就有表达异议）。
3）大家一致对于Facebook最近让步认为是一种传媒精神的胜利（Facebook的 newsfeed里面有许多假新闻，而最近Facebook答应逐渐退出新闻领域，主推各大有信誉媒体的内容（今日头条怎么看呢？）
4）2030年前，因为AI为主的技术发展，会见到大量的人找不到合适的工作，这个数字被麦肯锡定在4-8亿。
麦肯锡强调：这不是说失业数据会呈现这么大的下滑，而是说很多工作的任务被机器取代之后，工作的时间和待遇都会大幅度下滑。很多人想换个好点的工作，但他们却又没有足够的才能。而才能的要求（因为AI能力提升）会越来越高，甚至让很多人对升级无望。
另外，也不是最蓝领的工人最惨。他距离的例子是一个2万美元的清洁工，机器人未必那么容易取代，而且取代了一直有2万美元。但是一个8万美元的牙医助理，有了AI，就彻底取代了，而牙医助理这个工作会彻底消失，而且牙医助理也很难找到一个合适的工作，最后可能只能沦为清洁工或服务员。这个科技浪潮真正导致实际重新训练的需求巨大，但又不容易做到。
5）未来对工作的最大担忧是贫富差距将达到历史新高，而这带来的社会不幸福不稳定感是非常严重的。
6）亚洲四小龙和中国的奇迹很难被复制，因为本地生产成为主流，而且廉价劳工作为跳板的方法也将被更廉价的机器人取代。
AlphaZero的局限，游戏之外应用不易
在MIT的达沃斯讨论会上，DeepMind的联合创始人Mustafa Suleyman 被问到AlphaZero的强化学习是否真的证明可以不要训练数据？除了游戏还有什么应用？
他非常坦诚地说：AlphaZero只是在三件前提成立的情况能够工作：可预测环境（围棋规则）清晰奖励系统（输赢），无变数（variability） 。
他们正在探索在游戏之外的应用，但是初步预测这不会是很容易的，因为真实世界比游戏复杂很多。他预测会需要3-5年时间。
他也提到：AlphaZero本身并不能带来AI对于数据的需求，但是他觉得在数据生成和模拟上的进步（比如说用真实语音合成、人脸合成、甚至类似Grand theft auto来做自动驾驶的模拟）是有可能在未来自动产生可补充的数据。对于Deepmind的前瞻性，还是很佩服的！
Google：AI First
在谷歌云的晚餐会上，董事长施密特说AI的力量是超人的。谷歌从2000年的广告算法就开始用AI，很早就意识到AI科研的重要，从收购Geoff Hinton的公司，到收购DeepMind（已经750人）到吸引李飞飞，深度学习迅速渗透到整个公司。
让他记忆最深的AI里程碑是DeepMind团队只用了六个工程师几周的时间就在数据中心制冷和能源问题上节省了15%的电费。而且要考虑到之前数据中心是一批很牛的工程师多年设计的。
几位高管谈到对谷歌最深刻的印象：整个公司的人聪明，而且执行力强，一旦决定AI First，每个部门都动起来。
AI对于开发中国家既是机遇也是挑战
和美国商务部长，世界银行行长，几位开发中国家首相和部长讨论。我的分享是：中国经验如何帮助世界：
1）中国最重要的“基础设施”是支付。移动支付让中国跳过了信用卡时代。 信用卡、银行、保险都将成为未来的“座机”。
2）AI对于开发中国家既是机遇也是挑战。机遇在于很多在座东欧和中东国家的数学理工都很强，而且对这些学生学习初级AI并不难。研究型的AI研究员是乐于分享的，中国美国学者其实十分融洽，都可以帮助开发中国家入门。挑战在于AI速度太快，不容等待缓慢政策（如电信建设）讨论。
3）有些国家想学习中国“世界工厂”模式，但这是一个幻灭的梦想，因为“本地制造”已经成为主流，供应链重新改造不容易。批量的工厂将成为机器人熄灯工厂。小量的产品将由3D打印改造。
4）希望学习中国“双创”要注意：大市场、强执行力创业者、有经验的VC缺一不可。不能认为做个孵化器就可以坐等成果。
5）除了高科技创业，也应该重视社会企业：能赚钱，能扩张，但未必能做成独角兽，以服务业创业为主，目的为：在人工智能取代重复性工作时，打造大量的服务业工作（老龄照料、护士、心理医生、导游、酒店运营等）。这对于开发中国家极其重要。
人类工作的未来
彭博社智慧经济讨论，和Airbus 和Levi Strauss CEO讨论人类工作的未来。我的观点：
1）未来十年人类的重复性工作（50%的工作任务）内涵任务（tasks）将部分被AI取代，20年内将从任务取代升级成为彻底取代，企业需要有20的蓝图为未来铺路，
2）某些领域因为今天没有饱和，会看到成长（医疗、法务、服务等），
3）人类需要寻找AI不能做的事情，主要有四种：创意型（如科学家、艺术家、市场家），复杂型（如战略家），灵巧手工型（如飞机修理员）关怀型（如老人照顾，心理咨询）。
4）人类需要对“努力工作（哪怕是重复性工作）就会得到财富和认可”的价值观必须改变。这种疯狂工作，不重视工作内涵和对内心追求和成长的平衡，会让人类的发展走向歧途。这点我是个人经过面临死亡看清：没有人在面临死亡时还会珍惜“拼命工作”价值观。在座的CEO都很有共鸣。
5）AI时代的来临，也许正是人类所需要：取代了所有重复性工作，逼迫我们寻找真正活着的意义：做我们有所差异话的工作，做让我们开心满足的工作，平衡家庭和工作等。
6）西方社会一直远远引领世界。但是今天中国在快速追赶，甚至领跑AI和别的领域。西方世界需要放下过去领跑者的傲慢，思考如何平衡技术连带的隐私和道德考量，和中国采取的实用主义心态。这里不是说必须修改价值观，而是要做好对于过分极端纠结的价值观和丧失的技术市场领跑机会的平衡。
7）有关数据隐私的讨论（英国正在讨论法律让每个人拥有自己的数据，从医疗数据开始），我建议大家虽然要尊重考虑隐私，但不应该过分纠结。比如说医疗数据，应该可以脱敏后更允许分享，这样世界上的AI专家才能更快结合AI和医疗。很多别的领域可能有更高的门槛，但是我希望克服癌症可以成为一个全球人类携手解决的巨大问题，
8）对于传统企业如何吸引AI和其他科技人才，Levi Strauss ceo 提出用企业文化吸引顶级科技人才，我表达保留意见。顶级AI科学家需要大量真实世界的数据，真是可以用科技改变世界的机会，还有领导对他们工作的理解和认可，还要加上顶级的待遇。他的看法其实代表了很多传统企业对科技人才的误解和过度的自信，可能也为传统企业的技术化、AI化带来了不可解的魔咒。
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