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除了马斯克的“让人类成为AI”,我们还有什么好办法?

2019-08-08 15:42 来源:金融网 www.chnfi.com

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 前不久,马斯克再次发表了他的AI威胁论,并亮出了自己的应对之道--“让人类成为AI”。

而此刻,AI所带来的失业潮正侵蚀着整个欧洲的银行业。先是德意志银行宣布将裁员1.8万人,随后花旗等国际银行也加入裁员阵营,除了业绩下滑外,以AI、大数据、云支持的自动化正成为一个核心原因。

AI,不止是前沿科学家、哲学家讨论的对象,它正成为每个个体所疑虑的对象:它,究竟是蜜糖还是砒霜?

奇妙的是,人类对AI的疑虑与恐慌,与一百年前工业“流水线”所带来的图景,太过相似。

零犀科技创始人夏仲璞,正是这种“历史再现”的亲历者。

虽然他并未经历一百年前的美国,但得益于国内改革的快速发展,出生于上世纪八十年代的他,刚好见证了四十年间我国工业化和流水线化所带来的洗牌与变革;而如今,他又浸润在AI行业一线,对比感悟下,他发现了其中的巧妙关联。

也正因如此,他创新地提出,以“认知流水线”的思路,驾驭与应用AI,可能是一条最优路径。

似曾相识的希望与恐慌

“我们虽然发明了流水线,但是这些曾经让我们引以为豪的能够节约劳动力的机器设备如今让每一个人失去工作机会。”美国评论家威尔罗杰斯,在1930年新年曾这样说到。

而同期的小说作品《穷白人》中,工厂主说了这样一句话,“在不久的将来,我们所有的工作都将由机器人来完成。至于接下来的事情,肯定是要把所有的工人全部踢出工厂。”

可见在上世纪三四十年代,美国社会是忌惮“流水线”的。甚至在1939年的纽约世界博览会上,当流水线的创造者福特,以巨幅动画展示未来机械服务于人类的设想时,被称为“科学的祭坛”。

这一情绪不无理由。自1919年开始,不同行业的增长基本处于40%~59%,而工厂同期雇佣工人的数量却开始下降。1933年,美国的失业率已经超过了25%,

这种阵痛中国也曾经历过。错过了第一次、第二次工业革命的我们,用改革开放的四十年时间来追赶这百年进程,这让国民的工作、生活方式在几十年间,翻天复地。

而在“流水线”日益发展的今天,经济大国的失业率普遍持续在5%以下。与此同时,“流水线化”生产所带来的福祉显而易见。

一方面是生产效率提升带来物质的极大丰富,像1987年大哥大还是稀罕物件,而如今智能手机几乎人手一部。另一方面随着“流水线”推动劳动力转移,国民受教育程度显著提高,新兴产业及第三产业比重日益加大。

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正因如此,夏仲璞提醒到,我们不妨以“流水线”的视角尝试去理解下今天的困惑。

“虽然它曾带来了大量的失业,但站在今天,再来审视‘流水线’,我们能发现它确实带来了福祉,即便在人类的职业幸福感上,也是如此。”

众所周知,由于流水线将复杂的劳动,切分为上百道工序,大大降低了每项工作的难度。实际上,这为女性走出家庭创造了最原始的工作机会,也为不少残疾人提供了岗位。

而在时间的积累下,流水线化变革推动了整个人类社会的重新分工,机器替代人类从事重复、枯燥的劳动,人类劳动力则流向更富有创造力的新兴行业与服务业,个人的职业价值感也得到提升。

而劳动力向高新技术迁移所带来的影响已经彰显,据国家统计局测算,2015~2018年我国经济发展新动能指数分别为123.5、156.7、210.1和270.3,分别比上年增长23.5%、26.9%、34.1%和28.7%。2018年,网络经济指数为605.4,比上年增长67.2%,创新驱动指数为174.4,比上年增长21.8%。

这样对比来想,对于AI,我们也大可不必过于恐慌。

打开“AI”的正确方式

过度的恐慌,会不会也是因为,我们的打开方式不对?

不可忽视的,除了“AI威胁论”外,市面上还流行一种说法,“AI无用论”--认为如今的AI还帮不到什么大忙。而不少行业及媒体也曾指出,现在的AI,似乎更多是一种噱头,而非创新。

比如,在2017年,中央权威媒体中央人民广播电视台经济之声《天下财经》栏目,就给AI泼了一盆冷水,批判行业像“炒作明星”一样去“炒作AI”。

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这使得我们必须反思:AI变革生活,确实是一种美好的未来图景,但我们走向这未来的路,选对了吗?

对此,夏仲璞提到,“对于AI未来会提升人类总体生产能力、替代人工,这几乎是所有人的共识,而对于如何做,却始终不够明晰。目前,绝大多数AI探路者们的思路是,企图一步到位,让AI替代人。即使『人机耦合』或『RPA』这样的思路,本质上,也还是让AI学会人的做法,只是逐步渐进,直至完全替代。”

“但AI技术的发展是有客观规律的,就像一百年前,我们梦想机械自动化完全替代人类劳动一样,最终受限于技术的缓慢迭代。”

可以说,这一路径的两端,左侧是技术尚未成熟,右侧是目标太过宏大。

而他创造性地提出,借鉴历史与跨界的智慧,用“流水线”的思想,运筹今天的AI。也就是说,以科学“降维”的方式,去解决复杂问题,从而让AI有度、有效地参与其中。

他举了个例子,“我们不妨想想,为何在流水线出现前,机械自动化的创新一直存在,但对生产效率的提升有限,而只有当流水线化后,机械自动化才推动了生产率的指数级提高?”

原子级的流程再造,是其中的关键。在流水线后,人们不再以“能力边界”分工--自己干不了的分给别人;而是以“流程管理”的逻辑在分工,能干的也不大包大榄,而是优化配合。

“我们可以先这样简单理解,AI,就相当于认知领域的自动化机械。”

也就是,通过流水线思路,我们不必再要求AI全能,而是以流程管理,让AI与人类巧妙配合。

更具体地,他表示,“AI加持的流水线化”,尤其对智力服务行业来说,将是一个最优解。

这初听起来似乎匪夷所思。“流水线”总让人联想起体力劳动中的“简单”、“重复”,而“办公室蓝领”,比如电话接线员,却需要处理很多突发情况,应变力、专业度更加重要。一个体力劳动,一个智力劳动,怎么能相提并论呢?

对于这点,夏仲璞提醒道,“我们今天对于体力劳动的印象,比如简单重复,这实际上是已经通过工业革命、通过“流水线”改造过后的印象。其实,回想一下,一百年前,社会劳动结构是农民为主体的,工人+手工业者是占比很小的,工业生产在那个时代是个高精尖的技术活儿。比如制造汽车,每个雇工都得是大师傅、熟练技工,没有几年的学习是搞不定的。”

如今的办公室蓝领,可能正处于一百年前汽车技工的位置上。

“流水线,将之前的体力劳动从10项分工变成了100项或者1000项,而如今脑力劳动还没有发现这样更细化的分工,我们的做法是通过认知流水线,不断去强化分工。比如,以零犀的呼叫中心为例,我们在之前的一个坐席的基础上,把它拆解成几组岗位,甚至更复杂的组织结构。”

“这样,AI可以在某些原子级的分工上完全取代他们,而将更有创造力、更需专业性的工作交给人来完成。”

与机械自动化的不同的,由于具备语义思考、思维判断等基础能力,AI可以承担更多的工作。这样,员工被留下处理最有价值和需要专业性的工作,这对于员工职业价值感的提升,以及提升服务品质都大有好处。

可是,为什么AI出现前,在智力劳动行业没有流水线的分工呢?

夏仲璞解释到,“我们现在可能比较熟悉的是,客服电话的流程管理。但流水线化设计与流程管理不同,它是从整套工作角度上,对作业方式进行原子级切分。一提到“原子级”,你就可以发现这个精细化和难度是非常高的。”

“目前,在BPO服务中,由于过程复杂、数量庞大,甲方想以“人管人”的方式做到“细节管理”是不现实的。比如催收行业中,甲方往往只能通过最终的还款率来考量一家催收BPO服务商,而实际上过程中已发生违规或处置不当。”

也就是说,正是因为AI的出现,才让以BPO为代表的智力服务行业,有了真正意义上进行“流水线化管理”的可能性。而AI加持的“流水线”,也降低了BPO服务中心的构建难度,大大提升服务的敏捷性与弹性。

整体来说,“认知流水线化”的方式,将重置智力服务业的管理方式、人员布局、人力与技术的分工,这将构建一个敏捷、高效、高质的新服务业态。

又或者说,AI的加入,将洗牌外界对这个行业的认知,甚至洗涤从业者自身的价值认知。

以星星之火,成燎原之势

“只提供技术,或者只停留在产品都是不够的,只有一竿子扎到底,重塑生产方式,才能带来实质性改变。”这是夏仲璞认为,零犀与业内其它探索者最根本的不同。

正因如此,在零犀,他和小伙伴们的工位上,都印着“引领认知革命,让沟通更有价值”的使命。

但即便如此,在常常提起“未来”的AI行业中,夏仲璞,却是一个更关注“今天”的实干者。

相比向投资人滔滔不绝地阐释梦想与商业逻辑,他更喜欢待在一线,从一线获得信息和判断。“落地”比“展望”更重要,这种想法,从几年前还在百度作为NLP商业化开创者起,便在他心中扎根,贯彻至今。

他深知要普及“认知流水线”的技术商业化思想,并非朝夕之间可以办到的。在他看来,目前主要难度在于两个方面,第一,是技术的成熟度,第二,是市场的接受度。

首先技术方面,主要难度在于“智能”,也就是让机器准确“理解”人的活动。“有了理解,才有数据化管理、策略的制定和落实等等这些动作。那么现在认知智能已初具雏形,但它如何提高精细化?比如说从现在认知的准确率90%提升到更高,就会是一个渐变的过程。这将直接影响到认知产品流水线化的深度、流畅性,以及品质。”

其次市场方面,“现在人们普遍对于AI的实用性有质疑,想摒除这方面的疑虑,路径就更加重要。只有脚踏实地的重塑行业的作业过程,达成降本增效的结果,才能获得行业和社会的认同。这样从"一"到"二"再到"百",逐步影响更多种类的智力劳动以这样的路径变革,最终推进社会整体的智力生产效率提升。这将是一场认知革命,加速人类文明的进程。”

他举了三个例子。第一个,是当年的福特。

一方面,“在福特流水线产生之前,早有各行各业在实践流水线化的思路。而福特流水线在1914年震惊大家前,它早已组建团队埋头研究近十年。这个团队中汇集着各行的专家人才,他们对福特流水线不断创新、迭代,才有了最终的“惊艳”。”

“这意味着,在实践中,技术并非一蹴而就的,创新也需要时间来迭代更新。”

另一方面,“我们也需要看到,既然流水线一直都有,为何直到福特,才改变了整个美国,甚至世界的认知?这与一个成果--“每40秒生产一辆汽车”--密不可分,这在当时被各大媒体争相报道。”

“这意味着,必须有一家杰出的企业,去做到“极致”。”

另外两个例子,一个是苹果与不断创新的山寨手机,另一个是特斯拉与不断迭代的电动车。苹果和特斯拉都不是第一个,也不是唯一一个,但却是持续创新并做到“极致”的那个。

以不断创新迭代,达到一个极致,才能改变世人的认知。而零犀,正是他这一思想的载体。

通过一个一个项目的落地实干,如今,零犀在BPO行业的深度AI改造上,已小有成效。BPO,聚集着庞大数量的办公室蓝领,同时又存在着野蛮粗暴的行业现实,无疑成为了“认知流水线”改造的最佳土壤。现在,零犀的认知流水线,已经以全新的方式,为金融、保险行业的几十家客户带来了成效。而零犀的思想,也正在渗透着行业,获得更多理解与认知。

一切,才刚刚开始。“零犀的使命是引领认知革命,让沟通更有价值。AI变革人类认知的过程,将是宏大而漫长的,我们只是用一把新钥匙,刚刚打开一扇新的门,但这过程中仍有太多需要去创新、突破。管理、策略、技术、商业模式,这四点都要综合作用,来突破边界。”

“让商业和技术成熟起来的话,的确会是一个非常综合、非常复杂的过程。对此,我反而认为,恰恰正是这样漫长而艰难的事情,干起来才有价值,才值得我用一辈子去干。”

我们不妨想象下,也许有天,由零犀带头引领的“认知流水线”理念,也将对人类认知带来颠覆式的影响,像当年福特所引领的“流水线”理念一样,摧枯拉朽,势不可挡。

那时,人类可能将会更幸福,而不是惧怕AI或者企图“成为AI”。

结语:

同样来自泰戈尔,“如果你把所有的错误都关在门外,真理也要被关在门外面了”。

面对AI,我们没有什么一劳永逸、不伤毫发的应对方式,但理解它的发展,却是泰然处之,巧妙善用的大前提。

至于如何走向明日之光?与其好高骛远,盲干;不如找到路径,实干。

夏仲璞提供的“认知流水线”思路,或是一个好选择,至少为业界提供了启发。

来源:中国金融观察网 作者: 综合 编辑:综合

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