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雷锋网AI科技评论按：6月27日，关于携程梁建章发文反驳李开复博士《人工智能对人类社会的真正威胁》中提到的三个观点，雷锋网编辑根据埃森哲最新发布的AI报告，作出了一点小小的总结。
创新工场创始人兼CEO、人工智能工程院院长李开复博士日前在纽约时报（The New York Times）的“观点”（Opinion）栏目发表专栏文章《人工智能对人类社会的真正威胁》（The Real Threats of Artificial Intelligence）文中提到：AI未来发展可能会带来全球性失业问题，全球经济失衡，贫富差距越来越大。
他指出AI革命与工业革命及信息革命不同，它所带来的冲击不单单是某些特定职业和岗位，而是整个现有的职业和工作版图都会大规模颠覆。整个变革中巨额的利润会流向开发人工智能和采用人工智能技术的公司和企业，比如利用人工智能的借贷公司，全年不需要任何人干预就能处理3000万笔贷款请求。所以将来就会出现这样一个局面:少量人力就可以创造巨大财富，同时也造成了大量人员因此下岗或失业。
他认为:
随着人工智能进一步的发展，不可避免的会对就业造成冲击。可能会逐步消失的岗位和职业有：银行出纳员、客户服务代表、电话销售员、股票和债券交易员，律师助理，放射科医生，工厂工人、建筑工人、司机、快递等许多其他职业。
这场变革将会为开发人工智能技术及采用人工智能技术的公司和企业带来巨额利润。人工智能是一个“强者更强”的产业。未来，大部分人工智能所创造的财富会流入美国和中国，造成全球经济失衡。
人工智能并不擅长需要创造力、规划能力以及“跨领域”思考能力等类型的工作，所以未来会发展出更多需要人际间微妙互动的岗位，以及更多的“关爱服务”。当下的很多所谓志愿服务工作未来都可能成为真正的职业。
对此，携程董事长主席梁建章昨日发文逐一反驳了李开复上述观点，文中说：李开复在技术上的观点一如既往敏锐，但是对经济影响的预测却有待商榷。
梁建章认为:
首先李开复博士预测人工智能会带来大量失业。事实上，人工智能现在还远远不能取代大多数服务工作， 因为机械手还远不如人手灵活。AlphaGo可以击败世界上最好的围棋手，但是还是要靠一个工作人员的手把棋子放到棋盘上。
其次贫富差距不会大幅上升。只要市场上存在3家以上接近竞争对手，企业就赚取不到大额利润。这样的经济规律，与李开复所言的大公司因为人工智能提升效率从而赚取巨大利润的观点相违背。
最后，与创新相关的工作都必须由人类完成，主要是因为电脑创新“太危险”，并且创新往往涉及审美以及口味的判断。如果人类失去了探索的欲望，将意味着人类文明的衰落，这可能是比贫富差距更值得人警惕的问题。
梁反驳的三点，其实在雷锋网编辑看来只有一点冲突，企业未来使用人工智能到底会不会有巨额利润？
李认为“这场变革将会为开发人工智能技术及采用人工智能技术的公司和企业带来巨额利润。”
梁认为“只要市场上存在3家以上的接近竞争对手，企业就赚取不到大额利润。”
而在其他两方面:
李虽然预言会有大量人员失业，但也提供了解决办法，比如通过学习技能升级，或从事服务业都可以再就业。与梁的观点并不矛盾。
梁认为“创新相关工作必须由人类完成。”李也说了“人工智能并不擅长需要创造力、规划能力以及‘跨领域’思考能力等类型的工作。”两者也不矛盾。
公说公有理，婆说婆有理。来看看国际著名咨询公司埃森哲发布的2017年最新的AI报告怎么说（用数据和模型说话）：
近日，埃森哲研究发现，到2035年，AI可以促进中国的经济增长率从6.3%增长到7.9%。在题为“AI如何驱动中国经济增长”的报告中，将AI对中国经济增长的影响作出了新的深刻见解。基于埃森哲研究所的建模和Frontier Economics的合作分析，AI的加入对中国经济的增长会有非常大的影响。
埃森哲研究显示，到2035年，AI有望将企业盈利能力提升38%，12个经济体的16个行业的经济增长值有望达到14万亿美元。中国也不例外，到2035年，AI有可能让中国的经济增长率增加1.6个百分点。
使用AI 来提升行业效益
与传统的自动化相比，AI 提供了巨大的优势。拿供应链管理举例，这个行业中，时间就是金钱。例如，Fortune 100的公司中，一条供应链紧缩一天，会冻结掉5千到1亿美元的现金流。
依赖全球性的综合网络的公司，比如特斯拉和Johnson & Johnson，现在都开始依赖于一家名叫Elementum的AI 初创企业，来将供应链流水化。Elementum 会监控整体的事故，追踪运输状态和记录制造产出，对供应链进行实时的可视化管理。
通过每天实时分析超过1000万事故和超过25万亿美元的产品，Elementum 能提供潜在问题的早期预警，提供替代解决方案。
例如，2014年中国DRAM芯片厂的火灾对全世界的产品供应造成了相当大的挤压（25％）。大多数设备制造商在几天之后才意识到这一影响，但是Elementum的客户在几分钟之内即可知道这起事故，在供应紧缩对价格产生影响前，他们补足了货，确保DRAM的供应。
不仅仅是生产链可以从智能自动化中受益。宝贵的时间和资源通常都被用于追求销售线索，所以销售活动也将随着AI而急剧变化。 Lattice Engines 正在聚焦于将AI 的能力用于将销售过程流水化。通过学习公司的购买模式，它可以从“冷”中排除“热”线。使用莱迪思的AI平台，戴尔的欧洲营销部门的销售主管削减了50％，但是销售生产力，效率和收入实现翻番。
AI 还提供了前所未有的盈利机会。例如：在批发和零售、艺术、娱乐和医疗保健等劳动密集型行业，AI 减少了人力，使人力劳动随着时间的推移变得更有成效，并将工作重点转向关键任务。在批发和零售部门，这可能带来收入的利润增长将近 60%，每 100 美元中从 17 美元增加到 27 美元（图6）。
对于传统的资本密集型行业，AI 对盈利能力的影响可能同样显著。例如，在制造业中，故障机器和闲置设备将会消失，因为随着时间的推移，AI 供电的系统由于其学习、适应和发展的能力，将提供不断上涨的回报率。像快速原型或动态资源分配这样的事情可以显著缩短产品上市时间并降低成本。这为行业的带来的净结果，则是利润增长 39％。
以上节选于埃森哲AI最新报告。可以从中看出的是，不同行业，不同经济体通过AI技术提升利润的能力不尽相同。教育培训业、住宿餐饮业、建筑业、零售业、医疗健康业都会有较高的不同程度的利润增长。其中教育培训行业可能获利最大，到2035年，利润增长达85%，相比较于信息通讯行业利润预计增长的17%，公共事业增长的9%，专业服务增长的24%，艺术娱乐产业增长的26%，可谓是巨额利润了。诚然，这些都是各个行业的利润预测。而具体到行业内的各个企业，由于存在竞争关系，可能利润相差不大。另外，雷锋网编辑认为，AI技术归根结底是由AI人才来支撑的，而目前国内AI人才还相对稀缺。未来3至5年，在企业内部以及学校还没有大量培养出新的一批人才前，哪个企业最先使用AI技术实现商业落地，那么它就有可能在短期内实现巨额利润。而当市场AI技术人才充足，企业之间的人才差距不太明显时，恐怕就没有哪家可以取得丰厚利润了。
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