2018年，時光格外殘忍，霍金飛向群星，金庸長眠江湖…...那些熟悉的名字一個個接連離我們而去；而幣圈一夜暴富夢碎之后，從P2P爆雷區中死里逃生的人們，發現又沒能逃過年底互聯網公司的裁員潮，只能摸摸逐漸后移的發際線，在微博轉發錦鯉楊超越，祈禱2019年能對自己好一點。

在這個看來寒意頗濃的環境下，經歷了2017年投資熱潮的AI，在2018年更相信落地，無論是智能硬件還是人臉識別，都在快速更迭中進步。隨之而來的，是人工智能的神話被打破，它的缺點和局限性被一覽無余，其中不僅涉及落地中的局促，還涉及道德與倫理，人們為此或吐槽或爭議。

不過，這要比在喧鬧中宣揚空洞的概念，或是被默默地拋棄要好得多。畢竟，更多的爭議意味著反思和改進的可能。

但，人工智能并不是魔法，它不能揮揮魔法棒，就能瞬間改進產品；更不能換套說辭，就立刻贏得消費者的心?？傊谖磥砗荛L一段時間內，它可能將在清算中被審議、被理解、被落地。

01

“AI無所不能？”

“嘿！Siri，叫救護車，我媽媽生病了?！?/p>

看到懷孕的媽媽吃藥后暈眩倒地，4歲的Austin并沒有驚慌失措，而是撿起媽媽的iPhone，用Siri順利召來了救護車并接通了999熱線，成功讓救護人員得知母子倆的住址，救回了媽媽一命。因為超乎尋常的機警，這個金發男孩獲得了當地救護服務中心頒發的“勇敢證書”。

這是2018年12月發生在英國威爾士的一個真實故事。放到20年前，與機器對話更像是科幻小說的素材。但如今，這樣的場景已經像空氣一般融入我們的生活中。包括每一次在手機上使用美顏相機、刷臉支付，背后都有人工智能。

2018年，人工智能已經從幾十年前那個在某計算機實驗室里激蕩的靈感火花，進入了實干的落地階段。我們也由此目睹了它給生活帶來的改變：

一位在美國西雅圖體驗了亞馬遜“無人商店”Amazon go的朋友，感嘆購物體驗的便捷舒暢，而科技在購物全程中又是無痕的；北京和上海的機場，在安檢和海關地帶設立的人臉識別自動系統，讓經常出差的人感受到過關的高效；在美的集團、圣象地板的工廠，人工智能質檢系統第一次加入到生產流程，或節省因殘次品被退貨的高額成本，或提高效率....

不僅是生活工作上的便捷，還有安全。無論是化了妝還是打過玻尿酸，AI安防系統都能快速識別出目標對象的臉。過去一年，張學友的演唱會幾乎成了流動派出所，警方通過安檢通道的人臉識別系統抓了至少60多名逃犯。看來以后不能叫他“歌神”，應該叫一聲“阿Sir”了。抓逃犯還只是小case，人臉識別技術還幫助全國多地警方破獲命案懸案，找到走失老人和兒童。

（圖片來自網絡）

能享受到AI福利的不只是人類，還有動物。比如英特爾就在用AI技術對北極熊、鯨魚等珍稀動物進行追蹤保護。甚至，AI還在改變一頭豬的生活。2018年，阿里、網易和京東都在大力發展AI養豬，小豬一出生就有ID身份證，成長全程有智能攝像頭、喂豬機器人、巡檢機器人為它服務。豬場里常發生仔豬被親媽壓死的事故，現在只要小豬一叫喚，飼養員就能馬上獲悉來援救。

AI似乎無所不能，這讓它變成一件要從娃娃抓起的事。在2018年，中國首部高中生AI教材出版，而在2019年，中國首部中小學人工智能教材也即將問世。據說，它會教小學生搭建一個貓型機器人，通過編程技術使其眼睛發光。

已經有網友在心里默默祈禱，希望以后孩子幼兒園畢業之后，不要看不起自己這個家長。

過去一年，大廠紛紛投身智能音箱大戰，不惜燒錢數億元大打價格戰。這可讓消費者撿了便宜，少喝兩杯星巴克的錢就可以把一臺智能音箱抱走。 在那些燈光絢麗的發布會上，各家都把智能音箱描繪成一個擁有18般武藝的電子保姆。不過，在AI普惠的過程中，也有些事引發人們的吐槽和爭議，其中也有讓人毛骨悚然的額外功能，詭異的狀況時有發生。

2018年，有個姑娘大晚上自己一個人窩在家里看電視劇，看著看著，突然她的智能音箱開口說話：“Ta在家里，Ta在家里”，當場把她給嚇了個半死。但也有的甚至連基本的聽清歌名都做不到，沒用幾次就被塞到床底吃灰了。

盡管2018年音箱的整體表現讓人有點分不清“智能”和“智障”的區別，但AI語音對話技術確實已經能做到以假亂真。2018年，Google Assistant不僅學會了人類的說話語氣，還能假裝人類給美發店、餐館預約服務，簡直是患有電話恐懼癥宅男的福利了。

不過，這些技術有時也會被用歪了。

“無抵押貸款需要了解一下嗎？”“xx小區黃金地段均價只要二萬六喔！”人們幾乎每天都能接到這樣的騷擾電話，但很多時候，電話對面的推銷員根本就不是人，而是AI機器人。

在國內，現在至少有十幾家這樣的AI電話機器人公司。有自媒體測試過，只要花2萬-3萬元就能打10萬個電話，平均每個電話兩三毛錢。這些電話涵蓋賣房、裝修、放高利貸以及上門催債。關鍵是，有人甚至聊了半小時才發現那頭是機器人。機器人客服不僅聲音甜美，問啥都能接話，還會像人一樣在思考時停頓。最重要的是，機器人臉皮夠厚，它能無視你的憤怒繼續嘮嗑。

這讓我們有時不得不感嘆：AI似乎一半是天使，一半是魔鬼。

02

“誰忽悠了我們？”

2018年初，許多報道曾給人工智能描繪了無比美好的圖景：在一些城市，人們能在道路上打到一輛無人駕駛出租車、機器人能友善地陪伴孤獨的老人……也許將來這些都會發生，但它們并沒有出現在2018年，許多留下了一地空頭支票。

還記得那些高喊著要在2018年實現無人車量產的公司嗎？是時候從他們鋪天蓋地的PR文案中醒過來了。真正的“無人車”距離我們仍然遙遠，連基本的安全問題都還沒解決。

2018年，全球首例無人車撞死行人的事故發生在美國。3月的一個夜晚，一輛Uber無人車以接近63km/h的速度在空曠路段上測試，坐在副駕駛位置的測試員開了小差，掏出手機看起了選秀節目，沒注意到前方突然有人出現。美國國家運輸安全委員會的報告稱，汽車在撞到人前6秒就發現了她，而且在撞倒她前1秒就知道應該緊急剎車，但它卻沒有做出任何減速行為。

特斯拉惹下的禍也不少。一直以來，其官網都將自動駕駛功能作為賣點之一，聲稱只需要多花幾千美元，以及一點點耐心。但在最近兩年，特斯拉在無人駕駛狀態下，出了不少事故，甚至不乏駕駛員死亡。2018年，在中國發生的“全球首例自動駕駛致死車禍案”中，歷時一年多，特斯拉終于承認，死者在案發時的確處于“自動駕駛”使用狀態。

在2017年，鋼鐵俠馬斯克就立下flag，要在年底實現無須任何人為干預的“全自動駕駛”，近日的采訪中他又將時間表刷新到2019年。而在前段時間，特斯拉在其網站的訂單頁面上卻刪除了汽車將實現“全自動駕駛”的長期承諾。

這些悲劇加重了美國當地居民對自動駕駛車輛的不滿。過去兩年，谷歌的無人車Waymo在社區測試時，就常有人往汽車扔石頭、割破輪胎或者強行將車驅逐出公路。2018年，甚至有一名男子用槍威脅車上的測試員，他說自己鄙視和憎恨自動駕駛汽車，并提到了Uber撞死路人的事。

（圖片來自網絡 谷歌的無人車Waymo）

不過，你能從無人車中看到中美兩國態度的差別。有報告顯示，中國是全球對AI最樂觀的國家。在過去高速發展的40年中，中國消費者是全球接受新產品和新商業模式速度最快的人群，政府的政策也表達了對人工智能的友善，不少城市爭先恐后地要成為人工智能示范城市，規劃無人駕駛車輛路線，密集舉辦人工智能大會，速度快到有的受邀嘉賓要拿著同一個PPT在不同城市間穿梭。

截止去年底，國內公開可查的30家主要自動駕駛創業公司里，有7家聲稱在“2021年前”就能實現高等級自動駕駛（L3、L4級）落地，這些公司大多數剛剛創立一年多時間?，F如今，他們大都意識自己把事情想得太簡單了，一些企業無疑要跳票了。

同樣情況的還有AI芯片，這是人工智能競爭的另一賽道。中興事件之后，人們更看重芯片，于是，AI芯片遍地開花。

以中科院畫一個圓，方圓20公里，有小幾十家芯片公司，它占據了中國AI芯片的半壁江山。圍繞人臉識別、語音識別和自動駕駛需求，互聯網公司、人工智能算法公司和芯片公司一擁而上，開始了人工智能芯片的競賽。

但最近，FPGA（可編程邏輯器件）大廠賽靈思總裁Victor Peng就站出來潑冷水，很多初創企業沒有資金去開發和量產AI芯片，因為研發成本巨大，它們應當專注于創新算法和架構，而非設計芯片?？v觀芯片發展歷史，“有幾家初創企業是因為做ASIC（專用定制芯片）取得成功的？”

這說得確實有道理?，F在的AI芯片，大都是把自家的人工智能算法拿出去做一個功能單一的芯片。市場上出來一堆細碎的小產品，沒有大創新，很難上量并支撐企業的后續發展。

有芯片行業人士評論，按照芯片行業的發展規律，在這數十家AI芯片企業中，最終能做出來的不會超過3家。

（圖片來自網絡）

而一擁而上的背后還很可能滋生出“拿來主義”。比如2018年7月，因為竊取蘋果的自動駕駛技術，一名華裔工程師在回國航班起飛前被美國FBI逮捕。彼時，有創業企業CEO在朋友圈中感嘆：回國創業后，聽聞國內工程師跳槽“帶代碼上崗”很常見，震撼和無語。也有人一語道出行業潛規則：“大家都這樣?！?/p>

不過，相比2017年拼融資和時間表，2018年市場更理性。許多去年靠講故事拿錢的公司，基本聽不到什么動靜，但務實的企業造血能力更強，融資還在不斷進入，馬太效應十分明顯。

根據IT桔子的報告，2018年人工智能早期項目獲投數量減少，C輪以及之后的比重增加。資本也集中在了行業應用和技術層，兩者的獲投金額占比超過了95%。

這也讓人感嘆，AI落地并不易，只有在潮水退去時，才知道誰在裸泳。

03

“AI的是是非非”

過去一年，不少公開論壇熱衷討論“AI是否會取代人類、消滅人類”、“人類會不會有一天真的愛上AI”，而除了這些爭議的話題，也許人類還該深思的，是如何創造出講道德的AI，如何不濫用AI進而侵犯個體的隱秘權。

有媒體報道，現在貴州某所中學的學生，人人一套智能校服。它不僅能精準、及時記錄每個人的出勤和活動，如果未經許可出校門，還會激活自動語音報警器，上課打瞌睡也會自動拉響警報。家長也可通過手機查看學生通過智能校服、指紋、指靜脈及人臉識別在校園內的各種消費，并控制消費上限。

還有學校在課堂上用人臉識別“記錄分析”學生表情——攝像頭30秒一次對學生進行掃描，能識別出高興、反感、難過、害怕、驚訝、憤怒和中性7種表情，系統進行大數據分析后，會計算出一套課堂行為記錄反饋給老師。

看完這些黑科技，真是忍不住感慨：還好，我讀書讀得早！

人工智能的美好愿景之一是給學生提供量體裁衣的教育，但“裁衣”的前提必須這樣“量體”嗎？如果真想用科技來改善教育環境，不如為學生們配備設施更齊全的網絡教室。

在各種人臉識別數據用于交通、公安、教育、商場營銷的過程中，如何在個人隱私和公共數據之間求得一個平衡？2018年，歐盟發布了史上最嚴的數據保護法案《通用數據法案》；2017年國內開始實行的《網絡安全法》，也規定非法收集、買賣用戶數據的行為要被處罰。這些正在引發更多的思考和爭議。

人工智能不光涉及隱私，還涉及偏見和歧視。

（圖片來自網絡）

幾個月前，亞馬遜關停了一個AI篩選簡歷項目。面對每天涌入郵箱的海量簡歷，工程師們希望機器人給簡歷先打分，來解放HR的部分工作。但他們很快發現，機器學習主動搞起了性別歧視，通過識別“女子學校”等性別暗示的關鍵詞，AI程序會降低女性應聘者的簡歷評分。

在亞馬遜過去10年收到的簡歷中，男性申請者居多，錄取比例自然更高，這讓機器學習形成一個認知：男性應聘者比女性更為優秀。 亞馬遜的工程師發現這個漏洞并修改了AI算法，不再通過檢索關鍵詞來推斷應聘者的性別。但AI已經形成了這種認知，無法確保根本去除偏見。

英國上議院也在2018年出臺了一份長達183頁的人工智能報告，不僅提出“倫理必須占據中心地位”，還呼吁建立權威的審核測試工具與數據集合，“確保AI在作出決定時不會出現含有偏見、歧視的決定”。此外，報告還提出，要讓AI世代的孩子們學會AI，讓前AI世代的成人們找到新飯碗。

飯碗，確實是一個問題。做好AI的關鍵是人，但做好AI后被沖擊的首先也是人。2018年，AI帶來的失業問題來得太快。一些制造企業已在建立無人化或少人化的工廠，一些呼叫中心正在用客服機器人替代人，一些倉儲中心正在試驗倉儲作業機器人......在銀行業、制造業、倉儲業和保險業，變化已在小范圍中發生。

電話銷售、銀行信貸專員、股市分析師、倉儲作業員、速記員、質檢員、律師助理、放射科醫生......都在受到沖擊的隊列中。

人工智能將會取代人類，取代完成不專屬于人類的工作。硅谷也針對人工智能引發的失業問題，提出三類可能的解決方案進行討論——失業者再培訓，減少大家的工作時間確保不出現大范圍失業，以及政府構筑新的再分配方案，向人工智能的贏家征收巨額稅款，補貼失業者。

這些舉措有些可能僅是“暫時的止痛藥”。怎樣構筑新的制度來應對復雜的經濟、社會和心理問題，需要認真權衡。

不過，正如李開復所言，愛，才是人類的特質，它讓我們區別于人工智能。與科幻電影中描繪的不同，無論機器學習取得多么大的進步，人工智能都還沒有感受愛與被愛的能力和渴望。人類在心靈成長、共情和愛這些方面是獨一無二的。由此，人類或許可以創造更多有人情味的崗位和職業。

2018年，人工智能迎來落地元年，但人們對它也更為挑剔。人工智能不是魔法，不能揮揮魔法棒，就能瞬間改進產品，贏得消費者的心；也過了做個PPT，就馬上換取投資人信任的階段。

由此看來，在未來很長一段時間內，人工智能可能將在清算中被審議、被理解、被落地。