最大争议：“人工智能威胁论”

5月8日，谷歌一年一度的Goolge I/O大会，CEO桑德尔·皮查伊直接祭出了这次大会的王牌AI——Goolge Assistant，这个智能过人的AI完全颠覆了人们的认知，不仅能够听懂人话，还可以无障碍地和人沟通。此外，它甚至能帮你预订餐馆、影院、旅行社……AI正越来越快地颠覆人类的社会秩序。

这两年，人工智能产业“一路狂奔”，但在实际的“落地”过程中，存在产品和应用场景不完全匹配的问题。事实上，自从人工智能诞生以来，针对它的争议就从未停止。本文将以医疗AI为例，谈谈关于人工智能的一些思考。

最大争议：“人工智能威胁论”

这一轮人工智能热的复苏究竟是新一次冷热交替还是奇点来临不可逆转？这是目前业界争议很大的一个话题。业内专家对这一次的复苏持悲观和理性的态度，而相关行业的投资公司和创业者则表现出了近乎狂热的乐观。在过去60年中，人工智能经历了三起两落，其中面临的最大争议莫过于“人工智能威胁论”，已故物理学家霍金便是“威胁论”的坚实拥趸。

埃隆·马斯克和马克·扎克伯格关于“人工智能威胁论”的辩论，代表了两种典型的声音：一边是公众舆论对强人工智能和超人工智能可能失控、威胁人类生存的未来主义式的担忧和警告；另一边是产业界从功用和商业角度出发，对人工智能研发和应用的持续探索，在自动驾驶、图像识别、智能机器人等诸多领域取得了长足进步。与此同时，很多技术研发人员认为人工智能不可能超越人类，“威胁论”是杞人忧天。

因此可以这样说，关于人工智能引发的争议原因还在于认知鸿沟。首先，我们要明确的一点是：人工智能是一组技术的统称。要理解人工智能已经具备的能力，需要了解它目前在技术领域的发展及其能够解决的问题，而并非把“人工智能”看成是一种笼统的能力。例如，决策能力涉及到强化学习，创造力是指跟创造有关的生成模型，在内容生成领域会有很好的应用……

随着AI时代来临，各种人工智能应用（即所谓的“弱人工智能”）已然渗入人类生活，由此产生的不确定性开始在人类社会中发酵。此外，由于人工智能程序已经在很多行业可以取代简单的、可重复的人类劳动，甚至在股票高频交易领域已经具有了人类无法达到的能力。因此不少人担心会出现大规模的失业潮，“被点名”的行业和岗位包括翻译、客服、会计、司机、保安、家政工作人员、新闻记者（小编内心瑟瑟发抖）、律师、医生、股票交易员……甚至有人预言，那些能被机器所代替的人类会被划分到无用阶层中，在未来生活中被取代、控制、甚至消逝。这几乎给我们描述了一幅黑客帝国里面人类被机器智能控制的恐怖场景。

事实上，每一回人类生产能力的跨越都会引发社会失业危机的恐慌和担心，好在人类每次都能够成功地应对，所以至少在目前看来，谈“威胁论”还为时尚早。

医疗AI的三座“大山”

人工智能在医疗领域的应用是当前产业界的一大热门，业内一致认为“医疗是人工智能一个非常好的切入点”。热门的应用场景包括综合性诊断、医疗机器人和辅助药物研发等等。

深耕康复机器人的上海傅利叶智能科技有限公司（以下简称“傅利叶智能”）CEO顾捷早在10年前就扎根于智能机器人。在谈到研发过程中所遭遇的问题时，他说：“任何一款创新型的产品，迭代的周期非常长。康复机器人它没有一个现成的‘标的’可以直接拿来借鉴，大家都在向前摸索。一旦这款产品对实际需求和应用场景出现误判的话，它的迭代周期会很久，最终甚至没有办法真正落地。”

顾捷的顾虑并非没有道理，事实上技术和市场的“断层”一直存在，科技成果转化亦是长久以来摆在技术研发人员面前的一道坎儿。而对于医疗AI来说，人才缺失是一道更大的难题，业内有观点认为，与其他细分领域相比，人才之于医疗AI的桎梏更大，既懂人工智能，又懂医疗的复合型人才稀缺。

对此，上海森亿医疗科技有限公司（以下简称“森亿智能”）联合创始人马汉东表示：“不少人才不是去了BAT这些巨头公司，就是去了人工智能的其他分支领域，其实我们并不是特别在意。如果我们现在想找一个AI方面的人才，尤其是在医疗领域，我们可能希望他有10年的医疗背景、单纯懂人工智能是远远不够的，因为他不清楚医疗领域的一些发展规律。我们现在的首席医学AI官，就是在瑞金医院担任了10年的主治医生，与此同时他又有特别扎实的AI技术背景。”

马汉东也承认，这样的人才在业界确实是凤毛麟角，而且在今后的一场段时间内也会是一个很大的问题。顾捷也认为：“人才稀缺并不只是医疗AI的特殊现象。任何一个新兴的行业起来，人才都是稀缺的，这是一定的。但是，稀缺归稀缺，企业还是会在资源贫乏的情况下成长起来，也会有一些优秀的人才加入到这些头部的企业，帮助他们成长得更快。”

2017全球人工智能人才白皮书数据显示，2017年前10个月内，AI人才需求量已经达到2016年的近两倍，2015年的5.3倍，人才需求直线上升，年复合增长率超200%。截至2017年第三季度，中国对于AI人才的需求数量已经突破100万，但国内AI领域人才供应量却很少，人才短缺严重，中小企业招揽人才更加困难。

人才之外，医疗数据的获取和打通也存在一定的门槛。由于医疗数据本身具有的敏感属性，许多国家对此都有严格的规定，中国也不例外，虽然中国出台的《“健康中国2030”规划纲要》和《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》对健康医疗大数据的开放和应用作出了部署，但当前医疗数据质量不高，开放程度仍然有限。就目前的现状来看，仅医学数据质量的提升和共融共通，可能就需要很长的时间周期。

上文谈到的“人工智能威胁论”固然存在对人工智能本质认知的偏差，但同时我们也可以看到，包括人工智能医疗应用研发、部署和使用的伦理规范的确改变了传统的医患关系，也在一定程度上冲击了医疗健康领域就业，而人工智能医疗产品和服务价格正加剧着患者之间的机会不平等。

对于科学技术的进步，大多数人显然是喜闻乐见的，但随之而来的一些争议亦是不可避免。阿兰·图灵曾说：即使我们可以使机器屈服于人类，比如，可以在关键时刻关掉电源，然而作为一个物种，我们也应当感到极大的敬畏。对于这第三次人工智能浪潮，我们无需妄自菲薄，亦不必固步自封。