来源：凤凰网国际智库
【导语】
今年两会，人工智能成为大中企业争相追逐、政府机构密切关注的超级风口。从总理报告、到互联网大佬们的提案发言，人工智能无处不在。
然而，近期频频出现的“丑闻”敲响了智能运用的安全警钟。3月19日，在美国亚利桑那州发生了世界第一例无人驾驶汽车在公路上撞死行人事件。两天后，又爆出Facebook泄露了5000万用户（主要是美国选民）数据丑闻，并涉嫌干扰美国选举。
人工智能对社会秩序将造成怎样的冲击？人类对于未来“全民失业”的忧虑是否多余？市场驱动下，人工智能的资本角逐到底有多乱？本期《先行军》栏目，中利资本集团创始管理合伙人王维嘉结合“两会”热点解码人工智能。
世界或进入“全民失业”时代
人工智能在当今时代是电脑产生的智能，它是人工的、非自然的。随着人工智能的发展与渗透性，人类的某些情感也受到一定的摧毁，但此进程200年前便开始了。大工业时代，卓别林的电影反映出科技对人类个性的摧毁，人如同机器，每个人就像机器一样在装配线上工作。
但人类至今仍保留着情感因素，比如母亲包的饺子与速冻饺子味道大不相同。当今舆论把人工智能过于妖魔化，其实人工智能没有那么神秘。第一，人工智能不会有自我意识；第二，它不拥有情感，其本质是一个冰冷、能做重复性工作的工具。我认为人工智能不会取代人类，因为人类幸福的最主要源泉来自于内心情感。
第一，人工智能一定会取代相当一部分劳动力。与过去的机器革命不同，机器革命首先取代蓝领阶层，但人工智能从白领开始，而工资比较低的群体反而不会被取代。比如，律师助手、财会、保险经济等工作中重复性内容比较多的、以及依赖数据较多的金融行业会有失业危机。例如目前华尔街大规模裁员的对象就是交易员，因为交易员的工作是根据过去的交易数据总结经验。但是机器能精确地记住过去一百年间，世界所有交易数据经验和曲线，人类的记忆和脑容量无法和机器相提并论。因此，机器最终可能会取代中低级工作，同时保留最高级的工作。
第二，这些失业的人群该何去何从？首先，旧的职业被取代后，新的职业便会诞生。比如汽车普及时，马车夫失业了，但他们转型为汽车和火车司机。然而，如果技术的冲击过于猛烈，使大批人群在短期内失业，就会衍生出社会问题。
我认为，非重复性的、以及需要人类情感投入的职业在未来不会被人工智能取代，如医生、护士，因为情感即是信任，很多事情是机器力所不能及的，比如倾诉。当下机器对自然语言的掌控远不到位，它甚至无法解读人类的情感。评估人工智能对人类未来影响时，我并不悲观，只要技术的发展不是过于猛烈、在社会的承受范围之内，就不会带来严重的社会问题。
科技会缩小差距，还是会让富人更富？
科技会带来贫富差距增大的问题。所谓贫富差距加大，不是指穷人更穷，而是富人更富了。科技的发展使部分人群致富。
例如，过去一名斯坦福大学博士生的工资约为15万到20万美金，而在如今的硅谷，如果你是人工智能领域的顶尖博士，或者在医疗期刊上发表很多文章，成为业界翘楚，类似谷歌、Facebook的公司至少会出到200万到300万美金聘请你。再者，如果我将科技人才招来并设计一个高级算法，此算法不仅能下围棋，还能用作医疗、自动驾驶和军事领域，那么设计者的发明价值就非常显著，即强化个人的力量。
如今的技术也使得财富集中到技术明星身上。因此，他们的财富积累和公众之间的距离便拉开了。与此同时，大众财富量也在提升，并没有造成绝对贫困，只是相对地增大差距。由此，构建公平的社会体系是世界各国都应考虑解决的问题。
世界上最著名的提案人之一Piketty，曾提交过“征收财产保有税”的提案。如何解读财产保有税？比如你有一千万人民币资产，我每年收你十万元的税，一百年收完。但我认为任何高税收的方案都是很不理想的方案。首先，如此做法会抑制公众的创新积极性。其次，国家政府的运作都相对低效，若政府将资金全部收回，一定会出现相关的财务漏洞。
局面如何破解？比尔盖茨以身试法，其将自身99%的财产进行捐赠，全职做公益。比尔盖茨做公益期间，非洲的疟疾近乎全部消灭，这是联合国耕耘多年都未实现的，但他仅凭一己之力做到了。中国的企业家也如此，如果每位富人都能选择自己擅长的方向调动资金，便能形成多元的市场。由此，我认为鼓励民间公益是解决贫富差别的根本解决之道。
人工智能的真假“风口”之辩
虽然人人都在谈论人工智能，但很少有人能解释人工智能是什么。
人工智能和互联网的重大区别在于，互联网企业让公众易于理解。比如阿里巴巴发布卖商品的网站，百度开发搜索引擎，新浪做门户，妇孺皆知。但公众很难看透人工智能的发展，因为自身技术比较艰深。
人工智能到底有没有乱象？我认为并没有，主要因为舆论发声者本身比较迷茫。人工智能投资中确实存在泡沫，中国的泡沫要比美国多。例如在美国投资，同样的技术和产品，中国的价格是美国的5倍到10倍，为什么？
第一，中国的钱太多。目前市场上约有3万家VC、PE公司、私募股权投资公司，近乎有1.6万亿人民币在一级市场做这件事。我见过太多盲目跟风，头脑发热的投资案例。美国相对来说理性一些，因为投资公司对技术的理解较为深刻，所以美国的泡沫相对小，中国的泡沫相对大。
第二，大部分中国投资人对技术的理解不到位，但我并不忧虑。认知新技术需要过程，火车和汽车初生时都有类似的泡沫，但投资者也一拥而上，因为谁都不远错失时代机遇。我认为这是极为正常的市场行为，与市场周期一模一样，不可控，但可调节、有规律可循。
放眼世界，人工智能领域的两大巨头定为中美。美国在算法、芯片和软件开源程序库具有绝对优势。当下，中国对于人工智能的应用遥遥领先，却在基础层面落后很多。我在斯坦福的导师从1960年开始做人工智能，钻研至今已近六十年。中美的差距在于人才优势，美国有一大批人工智能方面的专家，但同类人才在中国却很稀缺。
由此，中国在人工智能的基础层面还处于不断追赶的层面。首先，政府需要支持基础研究，支持“坐冷板凳”的人，以钻研人工智能为目的，切忌盲目跟风投资。因为像投资人和企业，不太可能倾其所有去做基础研究。政府应该发挥自身职能优势，提供研究资金，尤其针对非热门项目。比如人工智能现有六大流派，时下最火的是神经网络流派，那么政府就应该支持余下五个流派。
其次，于新生产业而言，我认为中国政府不应该过多干预，让市场自行决定。例如自动驾驶技术尚未成熟，可能至少还需五年到十年的发展历练，所以政府现阶段制定标准是没有意义的。政府需要审时度势，跟随市场规律，并且相信市场，这点尤为关键。
最后，政府需要制定公平竞争规则。政府不应该限定哪些企业能做、哪些不能做，如国企可以做，民企不可以做，因为这是不公平的。公平透明是市场经济的根本规则，至于是否会有泡沫、乱象，政府无需担心。泡沫和乱象必然存在，让市场解决即可。政府只需做长远性、规则性、平台性的工作，不要轻易干预具体的投资和行业。