讓李開復這樣的人熱炒“中國AI”，合適嗎？_風聞

1中國AI嚇壞美國

最近幾個月，中國AI是美國網媒的熱門話題：

“相信我，那些中國人真的不得了，我們美國人必須聯合起來才能在人工智能的競爭中與之抗衡”

——谷歌母公司Alphabet董事長Eric Schmidt

https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/7a62si/eric_schmidt_says_america_needs_to_get_its_act/

下面的熱評則表示完全支持：

大部分人沒有意識到中國已經在人工智能的起跑階段佔據了更有利的位置，因為他們的政府對所有涉及自動化以及人工智能的公司進行了大量的投資。我們需要在這方面投入一種“太空競賽”級別的努力才能在未來和他們抗衡。一旦他們超越了我們，我們就只能祈求他們的憐憫了。我覺得我們嚴重低估了這場競爭，因為我們早已習慣了西方在科技領域中的主導地位，而那個時代已經結束了。

網媒還有更驚悚的標題：

 中國是如何在人工智能的死亡軍備競賽中打敗西方的？

https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/96h4nx/how_china_could_beat_the_west_in_the_deadly_race/

炸出了好多冷戰時代乃至鴉片戰爭時代的網民：

如果中國製造那樣的武器（將人工智能用於軍事技術），我們有兩個選擇。

1 - 對中國進行先發制人打擊，把他們的發展水平打回200年前。

2 - 在人工智能上超越他們，造出更厲害的武器。

如果你不覺得中國是對全球自由和穩定最大的威脅，你肯定是沒有留心觀察。

人工智能將會是新的槍，新的核武。有了槍，一支20000人的英國遠征軍可以打敗擁有80萬大軍的中國。有了核武，美國立馬結束了打了幾年的太平洋戰爭。所以，戰爭打的是技術。只要有先進的武器，一個小國可以打敗一個巨型國家。

Quora網絡社區討論，儼然把中國AI的領先地位當成不言自明的前提：

在數字化創新和AI領域，中國是怎麼從山寨者轉變成世界級競爭者的？它憑什麼能夠比美國甚至全世界其他所有國家都更快更有效地創新？

https://www.quora.com/How-did-China-go-from-being-a-copycat-to-a-world-contender-when-it-comes-to-digital-innovation-and-AI

中國在AI和數字革命上還談不上是一個競爭者。並且，在***領導下，這一點將不會改變。一個壓迫性的政府扼殺了革新與創造力。中國基本上就是個抄襲狗。

除此之外，像《中國致力於在人工智能領域超越美國，引領世界》（China is intent on overtaking the US to lead the world in AI）、《中國擁抱人工智能之際，白宮卻在沉默》（As China Marches Forward on A.I., the White House Is Silent）之類的文章標題俯拾皆是。

即便忽略掉評論中那些純屬腦殘的謾罵（為數不少），也可以看出，今天美國從上到下，瀰漫着一股對中國AI產業憂心忡忡、如臨大敵的氣氛。

中國人工智能產業近年來確實發展很快。但美國人為什麼被嚇得這麼厲害？不但爆出了“軍備競賽”這樣的詞彙，甚至開始叫喊“先發制人”？中美的AI差距已經大到要讓美國反演一場偷襲珍珠港了嗎？

對中國的恐懼當然和近年美國實體經濟不振有關，但之所以這兩年話題集中到AI方面，我們熟知的一位華人功不可沒，他就是前谷歌全球副總裁，創新工場創始人李開復博士。

2****李博士的中國AI故事

作為人工智能領域裏最出名的公眾人物，在近年的演講、訪談和文章中，李開復對中國AI產業的現狀和前景可以説是不吝讚美：

2018年9月，在中國發展高層論壇專題研討會上，李開復博士表示：中國擁有數據優勢，而這是在未來人工智能發展過程中最為顯著的優勢。“如果説數據是人工智能時代的新石油，中國就是AI時代的沙特阿拉伯。”

同樣在2018年，李開復博士還出版了一本書，中文名字很簡短：《AI·未來》，英文版書名就要驚悚的多：《AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order》（AI超級大國：中國，硅谷，和新的世界秩序）。

此後幾個月，李開復博士在美國飛來飛去，努力為新書作宣傳，先後接受了CNN、CNBC、美國公共電視台(PBS)、彭博社(Bloomberg)、經濟學人(Economist)、福布斯(Forbes)、華盛頓郵報(Washington Post)、財經時報(Financial Times)等國際知名媒體專訪。《AI Superpowers》也成功登上了《紐約時報》等三大暢銷書排行榜。

在《AI·未來》一書中，李開復預言了5年後中國AI產業將在大多數領域壓過美國。

就在幾天前的瑞士達沃斯全球化智庫午餐會上，李開復博士再次表示：“在移動互聯網領域，我們已經和美國平起平坐；在人工智能方面，因為我們有數據的優勢，有快速創業的優勢，還有很大的市場、大量的投資，再加上海量的工程師和AI科學家湧入這個行業，以及國家政策的支持，預計五年以後，我們在AI方面的應用和價值會超過美國。”

不難想象美國人聽到這些言論時的心情。

根據李開復博士的看法，中國AI產業的優勢體現在以下幾個方面：

1. 數據資源優勢（李開復認為最重要的優勢）

中國人口世界第一，經濟規模世界第二，數據量的確驚人。但李開復博士所説的數據資源優勢並不只是數量，還包括 “隱私權優勢”。無論是在書稿中，還是接受國內外媒體訪談，他都從不諱言這一點：

……中國人更容易接受自己的面孔、聲音及購物選擇被記錄與數字化，更願意用個人的信息來換取便利。……中國用户對於在公共場所收集個人數據相對接受，將使其在感知人工智能的推行上具有很大的起步優勢。中國正在加快城市環境的數字化，這樣做為OMO在零售、安保及交通等領域的應用開啓了大門。

——李開復《AI·未來》。

財新頻道對李開復的訪談

CBS電視台對李開復關於中國AI的採訪

西方分析師經常指出中國寬鬆的隱私法為無償獲取用户數據大開方便之門。但中國的核心數據優勢不僅在於其廣度（用户數量）和可獲取性（用户貢獻的數據量），還在於用户的數據深度——中國人的真實日常活動，這是一種對AI算法非常有用的格式化數據。

——李開復2018年9月22日發表於紐約時報網的文章，題為What China Can Teach the U.S. About Artificial Intelligence。

https://www.nytimes.com/2018/09/22/opinion/sunday/ai-china-united-states.html

2. 殘酷的競爭生態

（中國的）互聯網行業是一個無數同類公司生死決鬥的羅馬競技場。在混戰中，來自國外的先發者往往變得無足輕重。國內競爭者逼着彼此變得更快速、更敏捷、更精簡。他們不斷模仿彼此的創新，發動價格戰、公關戰，採用各種合理甚至不合理的方法來打壓競爭對手。……同時，他們還執行着令人難以置信的連軸轉的作息時間。 

——李開復《AI·未來》

——李開復的演講《人工智能如何拯救我們的人性》

3. 對硅谷的“借鑑”

早期的借鑑行為並沒有演變成其創造者永遠擺脱不掉的反創新心態，反而成了邁向更原創、更加本地化的科技產品的必經之路。如前文所述，中國創業者並沒有掉入後發劣勢的陷阱中，進步的速度反而與日俱增。

把別人的成果直接商用肯定會被人詬病。但這段經歷讓中國的互聯網公司積累了用户界面設計、網站架構和後端軟件開發的初步經驗。仿製的產品問世後，由市場導向的創業者抓住用户滿意度這一基準，不斷迭代產品。想要贏得市場，創業者不僅得擊敗他們仿製的、來自硅谷的產品，還得擊敗國內大批競爭對手生產的相似產品。他們瞭解什麼適合中國用户，什麼不討中國用户喜歡，開始迭代、改進、本地化產品，以更優質的產品迎合用户。

——李開復《AI·未來》

4. “舉國戰略”

2017年7月，國務院發佈的《新一代人工智能發展規劃》造成了巨大的衝擊波，這份規劃與白宮報告有許多異曲同工之處，列出了數百種針對各行業的人工智能應用，為中國成為人工智能超級大國的進程列出了清晰的目標。該文件表示中國要在2020年躋身人工智能強國的行列，2025年完成某些重大突破，2030年成為世界主要的人工智能創新中心。

如果説AlphaGo曾是中國的“斯普特尼克”時刻，那麼這個政府主導的人工智能計劃，其影響遠甚於約翰·肯尼迪總統關於美國人類登月的標誌性演講。

中國政府仍然願意冒這個險，願意承擔在追求一個更偉大目標的過程中可能遭受的損失，這個目標就是強力推動經濟增長、進行技術的升級。這個自上而下引導的轉型，潛在優點是規模足夠巨大，能為如此大的投入做擔保。與之相對的是，美國一旦投資失敗，必將帶來政壇的血雨腥風。

——李開復《AI·未來》

不論是“模仿”還是“舉國戰略”，在很多西方人眼中都是破壞遊戲規則的行為。至於“996”、“997”、不顧隱私權收集公民的個人信息，這簡直就是不擇手段毫無底線了。所以，如李博士所願，在關於中國AI的新聞報道下出現了這樣的言論。

李開復博士在《人工智能如何拯救我們的人性》的演講中給出了雙贏的暢想——“美國引領發現時代，中國引領實踐時代，兩個超級大國的雙聯引擎正合作共進，驅動我們人類從未見過的、最迅速的科技革命”。但在中美貿易戰的背景下，李開復的言論很顯然給美國遏制中國、升級貿易戰的氣氛加了一把火。

魯迅説的好：“倘是獅子，誇説怎樣肥大是不妨事的，如果是一口豬或一匹羊，肥大倒不是好兆頭。”中國AI產業是否已經強大到無視美國遏制，甚至反過來要壓制美國了呢？

3****超越美國？

1.  “數據優勢”

當前被資本和媒體上熱炒，為大眾所熟知的“人工智能”概念，其內涵其實早已偏離了它原本“讓機器可以像人腦一樣認知和思考”的本來含義。目前一般人所提到的“人工智能”，真正的名字應該叫做“模式識別”，即通過大量“已知條件+已知結論”的結構化數據來訓練系統，最終讓系統能夠在已知條件下對未知結論進行推斷。

李博士説的沒錯，一個成熟可用的人工智能或者説模式識別系統，一定是大量的訓練數據“喂”出來的，在當前，擁有數據優勢，往往意味着相應AI系統可以更容易盈利變現，是良好的投資目標。

不過，即使有了大量可低獲取成本的數據，這些數據也並不能直接被AI系統使用。就如前文所述，能用來訓練人工智能的必須是“已知條件+已知結論”的結構化數據，李開復博士大加讚歎的中國AI產業的“數據資源優勢”，還得益於另一個很重要的因素。

李開復博士在接受美國CBS新聞台的採訪時談及深度學習，順手舉了個如何讓系統分辨Larry和John兩個人的例子。

但是僅僅是輸入所有Larry和John的照片是不能讓AI系統認識Larry和John的，必須在輸入的同時告訴系統，哪些照片是Larry的，哪些是John的（確切地説，系統也並非真的認識了Larry和John這兩個人，而是從標記為Larry和John的照片數據中分別計算出某種“模式”，在面對一張新的照片時，可以從人名數據集當中選擇最有可能與之匹配的一條）。

李開復博士創新工廠投資的“天眼”智能攝像頭系統，也是基於同樣的道理，這一千萬張男人的照片不能直接教會計算機認人，必須在輸入前由人工進行過性別、衣着等信息的準確標註，不斷根據結果反饋進行修正迭代，才能最終煉成“天眼”的火眼金睛。

中國大量受過教育的廉價勞動力資源，讓中國在“數據標註產業”上獨樹一幟，形成了很多中國特色的“科技公司”，也讓中國的AI運營者得以更加集約高效地操練自家的系統，不至於像很多美國同行一般停留在依靠網絡“雲眾包”的時代。

貴州的數據標註工廠

由此來看，中國AI產業的數據優勢，除了數據本身，也有賴於中國數據標註員們的辛勤而廉價的勞動。絕不是李開復説的那樣，有了數據、侵犯了隱私，就自然產生高效AI，像沙特石油富豪那樣躺着賺錢。當然，李開復是計算機專家，是AI企業的投資人，不會犯這種低級錯誤，之所以把中國的數據比作沙特石油，想必另有原因。

2. 誰的舉國體制？

李開復博士用中國政府公佈的《新一代人工智能發展規劃》證明中國用舉國體制搞AI，然而，李博士在中國大陸居住多年，應該知道中國幾乎每個行業都有類似的文件，都有

“2020-2025-2035”這樣“分步走”的八股計劃。而李博士自己也説了，當下在許多城市如火如荼地進行着的競相吸引、投資、協助人工智能公司等政府激勵行為，主體其實是地方政府，與其説他們在加入舉國體制，不如説他們喜歡“高科技經濟增長點”的概念。

李博士現在常居美國，不會錯過美國方面的AI大新聞，就在2018年5月，特朗普政府也在白宮召開了人工智能會議，特朗普的技術顧問、白宮科技政策辦公室副主任邁克爾-克拉希歐斯(Michael Kratsios)鄭重承諾，美國政府將通過加大研究經費撥款和其他相關措施，優先推進人工智能技術的研究。

除了增加聯邦資金投入之外，美國政府還將允許人工智能研究人員使用國家實驗室網絡，允許“以不損害隱私和安全為前提，獲取美國公民的數據進行研究”。

在集中力量搞AI，搶佔未來科技制高點上，美國政府的動作並不比中國政府慢，力度似乎更大。

2004-2019中美AI產業企業增量走勢及預測圖，出自騰訊研究院的《中美兩國人工智能產業發展報告》

至於説到中國內部AI產業的競爭激烈，雖然所言非虛，但硅谷的競爭難道就弱了？競爭難道沒有內耗？中國企業和中國企業搶生意，怎麼就成了磨刀霍霍，不給美國同行留活路呢？李開復的這個説法，和美國主流媒體誇大“中國製造2025”的説辭完全一致。

仔細看下來，李開復博士為中國AI產業找的幾個“優勢”，多少都有點似是而非，反倒更像是李開復在代表AI投資方表達對政府政策的期待和訴求。

3. “向前看”與“向後看”

作為方興未艾的科技產業，人工智能未來的進一步發展，存在“向前看”與“向後看”兩個彼此相互關聯的視角。

人工智能的“向前看”，即人工智能的技術革新。不管李開復博士等人如何將人工智能宣傳為“全新領域”，強調“後發優勢”，人工智能的發展，不可能真正脱離它的根源——電子技術和計算機科學的基礎，而在這些方面，中國AI產業仍然有很長的路要走。

中國近年來在AI領域的研究成果數量井噴，但大多數集中在應用領域的研究，很少提出新算法，或者對算法做出重大改進。這意味着中國對人工智能的理解水平和國際領先水平仍有差距。

人工智能在許多人看來是軟件領域的課題，但隨着技術的發展，如今高效的AI系統越來越依賴於高性能的雲計算數據中心，和更加適應AI計算特點的專用芯片。在AI芯片供應商名單裏，我們可以看到很多熟悉的老牌列強的名字，如英特爾、英偉達，谷歌、寒武紀等等。而中國目前在這一領域的存在感還是過於稀薄了。

人工智能“向後看”，就是人工智能和傳統制造業結合，是AI最廣闊的戰場。

自古以來，製造業的水平嚴重依賴於高素質技術工人，技術工人的再生產很大程度上依賴依賴言傳身教和時間積累，一直是精密工業品增產的瓶頸。人工智能憑藉龐大的數據存儲和信息處理功能，能夠打破時間與空間的維度，把技工和匠人的經驗變成通用技術。這一過程中搜集的數據才是AI行業最大的金礦。在這些方面，德國、日本等製造業強國顯然擁有更多的數據，有更大的挖掘潛力。中國靠着特色國情，在服務業取得的一點數據優勢，實在是“區區人滿，烏足恃也哉！”

總之，中國的AI產業的確有一定優勢，但更要認識到不足。過去幾年，和歐美的差距從“十萬八千里”縮短到“兩萬五千裏”是偉大的進步，但明明前面還有兩萬五千裏的艱辛歷程，有人卻已經開始鼓吹勝利的必然性，對內對外都值得警惕。

4****三位一體李開復

細看李開復博士關於人工智能的演講、訪談和文章，不難發現一個反覆出現的三段式結構：

第一部分：介紹人工智能如何神奇，如何改變了我們的生活，往往以舉創新工場的投資項目做例子（所以我李開復在人工智能上的眼光很準，創新工場在人工智能上很強）。

**第二部分：斷言人工智能將在未來深刻地影響和改變世界，**顛覆現有的行業形態和遊戲規則，10年內取代50%的工作。

第三部分：聊聊自己在抗癌經歷中，或是在女兒出世後的心路歷程，表明自己如今已經淡泊名利，人生的目標就是推廣人工智能造福人類，把愛（AI）傳播出去。

先描繪藍圖，後製造焦慮，再熬製“雞湯”，就是為了告訴大家：**搞AI，請認準開復牌創新工場商標。**在大多數人都對人工智能缺乏起碼瞭解的情況下，這也的確是讓宣傳效果最大化的有效手段。李開復在投資人、工程師、媒體人三者之間反覆切換，時而中立客觀，時而激情澎湃，歸根結底還是為了利潤最大化。

這樣，我們也就不難理解，為什麼除了署名和副標題之外，在李開復博士的《AI·未來》一書的中英版之間，會有這麼幾處微妙的區別：

第二章的標題：英文版為從競技場殺出的抄襲者（copycat），中文版就成了好聽得多的“世界級創業者”。

**中文版努力地為“模仿”、“借鑑”洗地，英文版就是冷冰冰的提醒：對中國人來説，抄襲是可以接受的！**如果真是為了增進彼此的理解，促進中美合作，李開復博士實在應該把兩版的表達方式調換一下。

再比如：

李開復對中國人説：發展人工智能產業，可以對美國等發達國家“彎道超車”、“分庭抗禮”。對美國人説：發展人工智能產業，就能對中國這些靠低人力成本跟美國搶工作的國家“上屋抽梯”。這種説辭固然可以兩頭討好，但在中美貿易戰的大背景下，中國人對李開復的描述應該更冷靜以待。

總之，雖然李開復博士的成長背景非常國際化，但從文化基因來看，他還是一個頗為“傳統”的中國商人，喜歡利用信息不對稱帶別人進自己的節奏。錢要賺，媒體影響力也要保持，還要用影響力支持賺錢，用投資利潤為影響力背書。

這樣的人在美國誇中國

AI產業，固然説明中國發展的不錯，給他提供了投資機會，但基於中國現實，在引述他的發言之前，還是得搞清楚他到底基於哪個身份在開口，是媒體人，是投資人，還是嚴肅工程師在搞科普？如果因為過度自信，把李開復的投資宣傳當成事實，無謂地提升中美貿易戰烈度，或是輕視了美國AI產業的先發優勢，那就要鬧笑話了。

(作者：Harry 1986)

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