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AI，全稱(chēng)Artificial Intelligence。人工智能，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，從1956年被公認(rèn)為一個(gè)學(xué)科之后，至今已經(jīng)經(jīng)歷了60年的發(fā)展。

說(shuō)起人工智能，一些人眼中泛起的是希望的曙光，另一些人眼中則流露出了憂慮和謹(jǐn)慎。

2014年，特斯拉和SpaceX的創(chuàng)始人伊隆·馬斯克（Elon Musk）就曾公開(kāi)表示：“我需要盯著人工智能的一舉一動(dòng)，因?yàn)槲艺J(rèn)為它有潛在的危險(xiǎn)?！蓖?，英國(guó)著名物理學(xué)家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）用彷如機(jī)器的聲音指出：“開(kāi)發(fā)全面的人工智能可能會(huì)致使人類(lèi)滅亡。

但在絕大多數(shù)人印象中，人工智能還停留在影視作品中。

人工智能對(duì)我們來(lái)說(shuō)究竟意味著什么？作為謹(jǐn)慎的樂(lè)觀派，獵豹全球智庫(kù)希望通過(guò)這篇文章，深入淺出的和各位聊聊這個(gè)輕松又深刻的問(wèn)題。

本文全文約5000字，閱讀大概需要6分鐘。文中如有描述有誤或資料不對(duì)的地方，歡迎各位讀者留言指出，智庫(kù)的小伙伴們期待與你的交流~

Part1 人工智能現(xiàn)在怎么樣？——碩果累累 又遙不可及

從90年代到現(xiàn)在，人工智能再次經(jīng)歷一個(gè)發(fā)展的黃金期，各個(gè)方面碩果累累，尤其是在專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)方面，已經(jīng)迎來(lái)的爆發(fā)性的成果。

1.AlphaGo：是里程碑 但談不上飛躍

以最近的例子來(lái)說(shuō)吧。2016年，由Google公司DeepMind開(kāi)發(fā)的圍棋程序AlphaGo戰(zhàn)勝韓國(guó)著名選手李世石，首次在圍棋上戰(zhàn)勝人類(lèi)。

人類(lèi)在最不可能被戰(zhàn)勝的項(xiàng)目上被AI戰(zhàn)勝了，這可以說(shuō)是人工智能發(fā)展的一個(gè)里程碑，但要說(shuō)人工智能的飛越卻也顯得有些中氣不足。人工智能距離我們依舊很遠(yuǎn)。

相比于1997年在國(guó)際象棋上擊敗了人類(lèi)的深藍(lán)，無(wú)論是從算法的先進(jìn)性以及計(jì)算的深度等方面來(lái)看，AlphaGo無(wú)疑是進(jìn)步。

國(guó)際象棋和圍棋的蒙特卡羅樹(shù)決策對(duì)比，圍棋需要更復(fù)雜更深度的計(jì)算

不像深藍(lán)刻板的程序式計(jì)算，AlphaGo在開(kāi)發(fā)中融入了深度學(xué)習(xí)與自我對(duì)弈的過(guò)程，開(kāi)始變得有點(diǎn)像人類(lèi)一樣會(huì)不斷學(xué)些和進(jìn)化。棋盤(pán)上的AlphaGo完勝人類(lèi)。AlphaGo根據(jù)對(duì)手的策略來(lái)在制定對(duì)自己有利的策略，從而完成致勝。在于李世石的對(duì)弈中，AlphaGo優(yōu)勢(shì)甚至展現(xiàn)出了放棄局部的利益而從而獲得整體利益的最大化的能力。目前GoRatings排名第一的柯潔看了AlphaGo的比賽后也驚嘆，這完全不像一個(gè)程序在下棋，而更像是出自一個(gè)人類(lèi)棋手之手。

截至2016年10月，AlphaGo的等級(jí)分僅次于柯潔，世界排名第二，而AlphaGo的誕生也就僅僅十幾個(gè)月時(shí)間 ，AlphaGo僅次于柯潔?；贓LO算法的“GoRatings”世界圍棋排名是當(dāng)今對(duì)弈水平評(píng)估的公認(rèn)的權(quán)威方法。

2.戰(zhàn)勝了人類(lèi) 并不代表學(xué)會(huì)了人的思維

AlphaGo真正可以像人類(lèi)選手那樣理解圍棋嗎？答案就未必了。

AlphaGo的整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程是一個(gè)不斷自我矯正的過(guò)程，編程人員沒(méi)有將圍棋規(guī)則告訴AlphaGo，只是不斷輸入各種對(duì)弈的數(shù)據(jù)，然后從結(jié)果上告訴AlphaGo是輸是贏。AlphaGo再自我對(duì)弈通過(guò)不斷的試誤，把不能贏棋的下法統(tǒng)統(tǒng)淘汰，保留可以贏的下法。

BP反向傳播算法大致示意，AlphaGo深度學(xué)習(xí)中用到的算法

正如復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授危輝所說(shuō)，AlphaGo不懂圍棋，只是記下了海量的“布局VS布局”映射關(guān)系，所謂的類(lèi)推理能力是以現(xiàn)有的巨大體量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，由海量樣本間相似性得到的，其實(shí)根本沒(méi)有創(chuàng)新。

這可以說(shuō)AlphaGo學(xué)會(huì)了在19*19的圍棋盤(pán)上的制勝策略，但不能說(shuō)AlphaGo真正理解了圍棋。假如我們現(xiàn)在讓李世石和和AlphaGo再對(duì)弈一局，規(guī)則不變，然而只是把棋盤(pán)從標(biāo)準(zhǔn)的19*19的棋盤(pán)，換成24*15的非標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)方形棋盤(pán)，在雙方都是第一次對(duì)弈的情況下，李世石可以根據(jù)以往圍棋的經(jīng)驗(yàn)，很快找到規(guī)律和致勝策略；而缺少了對(duì)弈案例和學(xué)習(xí)的AlphaGo也許只能兩眼一抓瞎。

3.人工智能要顛覆人類(lèi)？還欠點(diǎn)火候

人工智能先驅(qū)硅谷“老炮兒”皮埃羅·斯加魯菲（Piero Scarruffi ） 在AlphaGo獲勝時(shí)對(duì)它大潑冷水，認(rèn)為這沒(méi)什么值得驕傲的，他表示“AlphaGo除了下圍棋之外，連一只蒼蠅都不如”?；蛟S經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)的AlphaGo可以在其他方面也勝過(guò)人類(lèi)，但這也說(shuō)明了AlphaGo所代表的的人工智能在泛用性上顯得有些欠缺。

除了AlphaGo，在各種專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的處理上，人工智能已經(jīng)開(kāi)始了應(yīng)用，例如近期在線直播火爆，因此有些公司開(kāi)始切入直播鑒黃這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，阿里巴巴和騰訊分別擁有阿里綠網(wǎng)、萬(wàn)象優(yōu)圖兩大鑒黃系統(tǒng)，而在創(chuàng)業(yè)公司方面，較為有名的有圖普科技、飛搜科技、深圖智服等公司。

騰訊的萬(wàn)象優(yōu)圖鑒別案例，其經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)已經(jīng)能識(shí)別大部分違規(guī)圖片和視頻

這些在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)展的風(fēng)生水起的人工智能，從分類(lèi)上來(lái)說(shuō)可以歸類(lèi)為弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)。ANI可以幫助我們?cè)谏a(chǎn)生活的更有效率，“智能 ”或許可以讓我們活的跟好，但距離革命性的顛覆我們的生活，還有差一點(diǎn)。人工智能看似距離我們很近，實(shí)際上卻又很遠(yuǎn)。

Part2 發(fā)展的瓶頸——弱人工智能ANI或許將伴隨我們很長(zhǎng)時(shí)間

不少人相信，我們所期待的，像是影視作品中一樣的人工智能會(huì)很快到來(lái)。然而現(xiàn)實(shí)情況看，他們可能有些過(guò)于樂(lè)觀了。

1.你口中的人工智能 究竟在那個(gè)層級(jí)？

一般來(lái)說(shuō)，人工智能可以分為三個(gè)層級(jí)。

目前我們所熟知的，包括AlphaGo在內(nèi)的種種已經(jīng)應(yīng)用了人工智能，都僅能被稱(chēng)為弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)，弱人工智能是擅長(zhǎng)于單個(gè)方面的人工智能。比如AlphaGo能戰(zhàn)勝?lài)迨澜绻谲?，但是它只?huì)下圍棋，你要問(wèn)它怎樣更好地在硬盤(pán)上儲(chǔ)存數(shù)據(jù)，它就不知道怎么回答你了。

而影視作品中出現(xiàn)的人工智能，比如最近很火的《西部世界》里面各種人造人，從級(jí)別上劃分應(yīng)該屬于強(qiáng)人工智能或泛用人工智能Artificial General Intelligence (AGI)。強(qiáng)人工智能是指在各方面都能和人類(lèi)比肩的人工智能，人類(lèi)能干的腦力活它都能干。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進(jìn)行思考、計(jì)劃、解決問(wèn)題、抽象思維、理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等操作。”強(qiáng)人工智能在進(jìn)行這些操作時(shí)應(yīng)該和人類(lèi)一樣得心應(yīng)手。也可以說(shuō)，強(qiáng)人工智能可以通過(guò)“圖靈測(cè)試”。

更進(jìn)一步人工智能，科學(xué)家們將它定義為超人工智能Artificial Superintelligence (ASI) 。牛津哲學(xué)家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級(jí)智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都比最聰明的人類(lèi)大腦都聰明很多，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識(shí)和社交技能?！?/strong>超人工智能可以是各方面都比人類(lèi)強(qiáng)一點(diǎn)，也可以是各方面都比人類(lèi)強(qiáng)萬(wàn)億倍的。超人工智能也正是為什么人工智能這個(gè)話題這么火熱的緣故，同樣也是為什么永生和滅絕這兩個(gè)詞會(huì)在本文中多次出現(xiàn)。

2.從ANI到ASI需要克服的兩大難題——算法和運(yùn)算能力

從弱人工智能ANI到泛用人工智能AGI，再到超人工智能ASI，雖然只有一字之差，實(shí)現(xiàn)的難度卻不可同日而語(yǔ)。

首先我們面臨的是算法上的難題。

在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，人工智能其實(shí)很早就解決了一些人類(lèi)看似非常困難的東西，例如證明幾何定理，解決現(xiàn)代數(shù)學(xué)應(yīng)用題等，這些早在上世界70年代左右就已經(jīng)被人工智能攻克；但是諸如語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別，圖像識(shí)別，讓機(jī)器學(xué)會(huì)兩腿行走等等，這些在我們看來(lái)稀松平常的事情，人工智能卻發(fā)展了很長(zhǎng)時(shí)間才能做到。

這種現(xiàn)象被叫做莫拉維克悖論，也就是說(shuō)和我們的常識(shí)相左，人類(lèi)所獨(dú)有的高階智慧能力實(shí)際上只需要非常少的計(jì)算能力，但是無(wú)意識(shí)的技能和直覺(jué)卻需要極大的運(yùn)算能力。

一些我們覺(jué)得困難的事情——微積分、金融市場(chǎng)策略、翻譯等，對(duì)于電腦來(lái)說(shuō)都太簡(jiǎn)單了

我們覺(jué)得容易的事情——視覺(jué)、動(dòng)態(tài)、移動(dòng)、直覺(jué)等，對(duì)電腦來(lái)說(shuō)太難了。

用計(jì)算機(jī)科學(xué)家Donald Knuth的說(shuō)法，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過(guò)了人類(lèi)，但是在那些人類(lèi)和其它動(dòng)物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)。”

除了算法上的難題，其次還有來(lái)自運(yùn)算能力的制約。

目前，硅芯片的工藝從90納米、45納米、22納米，到現(xiàn)在最成熟的14納米，雖然單位面積內(nèi)的計(jì)算單元越來(lái)越多，造價(jià)越來(lái)越便宜，但這個(gè)趨勢(shì)已經(jīng)逐漸放緩，最好的例子是英特爾在14納米的工藝上固守了好多年，遲遲沒(méi)有往下縮小。雖然不斷有新工藝在產(chǎn)生，臺(tái)積電和三星都在為了將工藝水平提升到10nm甚至7nm不斷的努力，但考慮到成本、功耗、散熱等等條件的制約，這樣進(jìn)步的過(guò)程只會(huì)越來(lái)越慢。曾經(jīng)對(duì)IT行業(yè)影響長(zhǎng)達(dá)半個(gè)世紀(jì)的“摩爾定律”已經(jīng)走到了盡頭。

圖片來(lái)源：未來(lái)電晶體科技發(fā)展藍(lán)圖與挑戰(zhàn)Applied Materials（2013）

有人說(shuō)，“一塊芯片不行，用很多塊芯片合起來(lái)不就行了？再不行還有云計(jì)算啊。”在不考慮功耗和實(shí)用性的情況下，多重CPU/GPU的串聯(lián)并聯(lián)或許可以增強(qiáng)一些運(yùn)算能力，但這樣的處理方式會(huì)讓計(jì)算受到響應(yīng)速度和傳輸速度的影響，最終也會(huì)達(dá)到極限。同理，云計(jì)算也是一樣。

算法和運(yùn)算能力兩個(gè)條件并不是相互孤立的，而是相互制約，現(xiàn)實(shí)中，人工智能的發(fā)展受到運(yùn)算能力的約束更多一些。比如從深藍(lán)到AlphaGo，實(shí)際上就是運(yùn)算能力的突破而帶來(lái)的算法的突破的結(jié)果。

3.和人一樣聰明需要多大的運(yùn)算量？

要達(dá)到強(qiáng)人工智能AGI級(jí)別，讓人工智能變得和人類(lèi)一樣聰明，至少要讓人工智能具備和人類(lèi)大腦相似的運(yùn)算能力。

用來(lái)描述運(yùn)算能力的單位叫作cps（calculations per second，每秒計(jì)算次數(shù)），要計(jì)算人腦的cps只要了解人腦中所有結(jié)構(gòu)的最高cps，然后加起來(lái)就行了。谷歌的技術(shù)總監(jiān)Kurzweil曾經(jīng)做過(guò)一個(gè)估算，其結(jié)論是人腦的cps是10^16，也就是1億億次計(jì)算每秒。

中國(guó)的超級(jí)計(jì)算機(jī)——天河二號(hào)

現(xiàn)在最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)，中國(guó)的天河二號(hào)，其實(shí)已經(jīng)超過(guò)這個(gè)運(yùn)算力了，天河每秒能進(jìn)行3.4億億。當(dāng)然，天河二號(hào)占地720平方米，耗電2400萬(wàn)瓦，耗費(fèi)了3.9億美元建造。廣泛應(yīng)用就不提了，即使是大部分商業(yè)或者工業(yè)運(yùn)用也是很貴的。

Kurzweil認(rèn)為考慮電腦的發(fā)展程度的標(biāo)桿是看1000美元能買(mǎi)到多少cps，當(dāng)1000美元能買(mǎi)到人腦級(jí)別的1億億運(yùn)算能力的時(shí)候，強(qiáng)人工智能可能就是生活的一部分了。這顯然是一個(gè)有些久遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)。

綜合前文所述，弱人工智能可能會(huì)在不同的方面分別滲入到我們的生活中，我們的生活也會(huì)因?yàn)槿跞斯ぶ悄芏@得便利。但目前看來(lái)，除非有特別重大的基礎(chǔ)科學(xué)和材料科學(xué)方面的突破，以解決目前的運(yùn)算瓶頸，否則強(qiáng)人工智能依舊會(huì)離我們很遙遠(yuǎn)。超人工智能還依舊是個(gè)遙遙無(wú)期的設(shè)想。

Part3 一些實(shí)際的問(wèn)題

有了前面兩部分關(guān)于人工智能的發(fā)展和前景的論述，接下來(lái)我們可以對(duì)一些實(shí)際的問(wèn)題進(jìn)行暢想了。

1.AI會(huì)搶人類(lèi)的工作嗎？

毫無(wú)疑問(wèn)，在某些領(lǐng)域，弱人工智能ANI對(duì)人類(lèi)的替代已經(jīng)開(kāi)始了。

例如獵豹移動(dòng)的News Republic，利用數(shù)據(jù)分析和挖掘等手段了解用戶(hù)的新聞取向以及使用習(xí)慣，通過(guò)智能編輯用戶(hù)提供豐富多彩的個(gè)性化新聞內(nèi)容推薦，同時(shí)不斷自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，讓所有人的界面實(shí)現(xiàn)“千人千面”。這代替了傳統(tǒng)頁(yè)面編輯的工作。而獵豹移動(dòng)的LIve.me依靠可以人工智能，識(shí)別直播中有黑屏，停頓，或是主播進(jìn)行色情表演等問(wèn)題，識(shí)別率高達(dá)90%。這代替了審核人員的職能。

請(qǐng)點(diǎn)News Republic、live.me的推薦審核等功能都運(yùn)用了人工智能擊此處輸入圖片描述

例如，近來(lái)在大紅大紫的科大訊飛，其在語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別上已經(jīng)做到了97%的準(zhǔn)確率，其推出的速記產(chǎn)品訊飛聽(tīng)見(jiàn)在多個(gè)大型會(huì)議上都有驚艷的表現(xiàn)，其對(duì)語(yǔ)音的判斷和語(yǔ)義的識(shí)別已經(jīng)達(dá)到了專(zhuān)業(yè)速記的水平，完全可以取而代之。

訊飛聽(tīng)見(jiàn)現(xiàn)場(chǎng)識(shí)別案例

又例如參加過(guò)獵豹CONNCET大會(huì)的格靈深瞳，其研發(fā)出了“深瞳無(wú)人監(jiān)控安防系統(tǒng)”，一舉解決了傳統(tǒng)安防監(jiān)控行業(yè)“看不見(jiàn)”和“找不到”的行業(yè)基本痛點(diǎn)。傳統(tǒng)的安防監(jiān)控中心，一個(gè)保安需要同時(shí)看幾十上百路視頻，即使發(fā)生了異常事件，能夠被保安看到的概率也是非常小的;而當(dāng)異常事情發(fā)生以后，需要靠人力去大量的硬盤(pán)數(shù)據(jù)里面尋找線索，這是一項(xiàng)極其浩大的工程，耗時(shí)特別長(zhǎng)，效率特別低。格靈深瞳的產(chǎn)品可以代替“保安盯屏幕”，從而安防單位可以將人力投入到更加重要的事情中。

格靈深瞳的安防相機(jī)

通過(guò)以上案例，我們不難想象，人工智能對(duì)對(duì)一些低創(chuàng)新、規(guī)律簡(jiǎn)單、重勞力的崗位將沖擊很大。在目前的技術(shù)條件下，隨著學(xué)習(xí)過(guò)程的不斷完善，人工智能將不斷完善，自動(dòng)駕駛、智能泊車(chē)等系統(tǒng)將對(duì)駕駛行業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊；而經(jīng)過(guò)大量學(xué)習(xí)完善的客服系統(tǒng)將對(duì)人工的客服產(chǎn)生不小的沖擊。

人工智能在一段時(shí)間內(nèi)不大可能取代人類(lèi)做一些需要擁有思維能力和創(chuàng)新的工作，原因是智能程度達(dá)不到相應(yīng)的要求。因此來(lái)看，藝術(shù)行業(yè)、公關(guān)、HR、營(yíng)銷(xiāo)、市場(chǎng)、科技創(chuàng)新，管理崗位等等，這些人類(lèi)職位不會(huì)被AI所取代，但AI會(huì)對(duì)這些行業(yè)產(chǎn)生深刻的影響。

2.我們和AI會(huì)是什么關(guān)系？

正如前文所說(shuō)，人工智能或許會(huì)長(zhǎng)時(shí)間處于弱人工智能ANI階段。未來(lái)的工作方式可能是“智能 人工”，在一些AI擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，AI或許將幫助人類(lèi)做一些繁重的邏輯、計(jì)算工作，以及提出方案、計(jì)算可行性等，而人類(lèi)將在AI的幫助下進(jìn)行工作。

像是金融市場(chǎng)領(lǐng)域，目前已經(jīng)有很多基金是“智能 人工”的操作方式。

倫敦的對(duì)沖基金機(jī)構(gòu)Castilium由金融領(lǐng)域大佬與計(jì)算機(jī)科學(xué)家一同創(chuàng)建，包括前德意志銀行衍生品專(zhuān)家、花旗集團(tuán)前董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官和麻省理工的教授。他們采訪了大量交易員和基金經(jīng)理，復(fù)制分析師、交易員和風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理們的推理和決策過(guò)程，并將它們納入算法中。

又例如坐落在香港的Aidyia致力于用人工智能分析美股市場(chǎng)，依賴(lài)于多種AI的混合，包括遺傳算法(genetic evolution)，概率邏輯(probabilistic logic)，系統(tǒng)會(huì)分析大盤(pán)行情以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，之后會(huì)做出自己的市場(chǎng)預(yù)測(cè)，并對(duì)最好的行動(dòng)進(jìn)行表決。

3.我們會(huì)為AI的工作嗎？

那些擔(dān)心我們會(huì)為了AI工作的人也可放心，就前文列舉的諸多事實(shí)來(lái)看，未來(lái)公司管理運(yùn)營(yíng)方面人工智能不會(huì)取代人類(lèi)的CEO。

正如前文所說(shuō)，人工智能或許會(huì)長(zhǎng)時(shí)間處于弱人工智能ANI階段，弱人工智能ANI是不能勝任管理工作的。我們不會(huì)為機(jī)器人工作，但是AI融入管理是必然的趨勢(shì)。未來(lái)在管理中，或許會(huì)是“智能 人工”的方式，即AI幫助管理者處理一些量化的工作，AI幫助人類(lèi)做一些繁重的邏輯、計(jì)算工作，以及提出方案、計(jì)算可行性等，但真正決策的還會(huì)是人類(lèi)的CEO?！爸悄?人工”可以帶來(lái)高效、低失誤率的工作方式。

如果真有可以管理人類(lèi)的AI出現(xiàn)，那種量級(jí)的AI應(yīng)該可以被歸類(lèi)為超人工智能ASI，那個(gè)時(shí)候或許人類(lèi)就不單單只是AI的員工了，而是整個(gè)人類(lèi)社會(huì)都可以上交AI之手，就像黑客帝國(guó)那樣。但就運(yùn)算能力來(lái)看，那天還遙遙無(wú)期，所以完全不用杞人憂天。

4.未來(lái)AI社會(huì)，人類(lèi)何去何從？

人工智能的廣泛應(yīng)用可以提高人類(lèi)的生產(chǎn)力，加強(qiáng)社會(huì)福利。這個(gè)過(guò)程中，人類(lèi)社會(huì)的結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生改變。

目前，已經(jīng)有工業(yè)生產(chǎn)制造等，有標(biāo)準(zhǔn)化的行業(yè)，機(jī)器生產(chǎn)取代人工生產(chǎn)已經(jīng)發(fā)生。雖然沒(méi)有學(xué)習(xí)功能，但智能機(jī)器人已經(jīng)普遍投入到了生產(chǎn)行業(yè)中，隨著人力成本的提高，這更將成為一個(gè)趨勢(shì)。

今年10月份，富士康就在中國(guó)各大生產(chǎn)基地上布置了超過(guò)4萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人，據(jù)報(bào)道稱(chēng)，，富士康每年可以打造1萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人，未來(lái)它們將繼續(xù)利用機(jī)器人替代人類(lèi)，而僅僅在昆山工廠，它們最近就裁掉了6萬(wàn)員工。

“富士康機(jī)器人”（Foxbots）

未來(lái)，機(jī)器人、AI代替人類(lèi)進(jìn)行繁重、危險(xiǎn)的工作是趨勢(shì)，這應(yīng)該是社會(huì)的進(jìn)步，這也有助于提高社會(huì)的生產(chǎn)力。而機(jī)器人、AI融入生產(chǎn)，換言之也是將人類(lèi)從繁重的生產(chǎn)勞動(dòng)中解放出來(lái)，必然將改變整個(gè)經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)。

生產(chǎn)力的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的改變，必然也會(huì)催生新的需求，這也意味著新的工作崗位。而且這種替代發(fā)生在一夜之間的可能性非常小，筆者相信有足夠的時(shí)間給人類(lèi)社會(huì)去適應(yīng)這種改變。

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