我的朋友 H 是位老司機。他平均每天要行駛數百公里，接送幾十萬人，座駕的價格更是秒殺街上一眾豪車——沒錯，他是位地鐵司機。

　　他很不快樂。司機這個行業容易令人感慨人生，每天跑同樣路線的地鐵司機特為尤甚。他疲勞，壓力大，賺得不多。不再年輕的他，時常琢磨著換個行業，換種人生;然而，因為不再年輕，更因為「地鐵司機」的局限性，他的人生愈發趨向固定，他所期待的改變，越來越難以發生。

　　我有些同情他，這不光是因為我們認識多年，也因為他的境遇其實與許多人相同。不富裕的家庭中，孩子往往缺少選擇的權利。這意味著，在他們真正明白自己想做什么、該做什么之前，他的教育規劃和職業規劃，已經鎖定了他「能做什么」。只有少數強者和幸運兒能夠打破「不得不」的束縛，實現一個「我可以」的未來。

　　他學習設計，學習 UI，學習編程。然而，經驗不足而年齡有余，導致多數公司婉拒他的求職。更可怕的并非這尷尬的現狀，而在于他對我說：其實，我學的這些東西，我也不喜歡。

　　他對我感慨：如果我早知道這一切的影響會那么大，上大學時候，我就挑個好找工作的專業了。

　　智能之能

　　自從奧巴馬在白宮欽點人工智能為重要發展方向，世界對人工智能變得愈發寬容。多年以前，我們還在幻想終結者里的劇情，杞人憂天地害怕機器人支配人類;多年以后，機器人使我們失業的恐懼近在眼前，我們卻選擇性忽視了3、5年后的世界，開始贊嘆 AlphaGo 的神跡。

　　在樂觀的求道者眼中，人工智能的發展一刻也不能停。AI 實在是太好了，他們遠快于人，遠準于人，口無怨言，不眠不休。他們連接最新消息的速度，就像你收到工資后臉上露出微笑的速度一樣快。他們將成為日漸消失的廉價勞動力最佳的替代品。至于被替代的廉價勞動力該何去何從，許多人認為：社會效率的巨幅提高會帶來共同富裕，屆時，失業將不是問題。

　　聽到這句話，很多人覺得安心，尤其是那些并不熟悉人工智能的人。他們可能不會認真思索失業是不是問題，他們大腦里的另一條回路首先被觸發：「失業的又不是我?！?/p>

　　真的不是你嗎？

　　我不知道哪些行業有這樣的底氣。假如你對人工智能多了解那么一點點，你就會發覺三五年后的未來遠不是那么樂觀。你可能認為機械臂代替了組裝工人，你可能認為高速計算代替了金融和財務的從業者，你可能認為深度學習碾壓了傳統的媒體與咨詢，然而，iPIN 的楊洋教授（原哈爾濱工業大學副教授、留美信息學博士）說：你可能低估了機器的創造能力。

　　是的，機器非常善于創作。我們舉一個最簡單的例子。中文互聯網上，「自動作詩機」恐怕有著20 年以上的歷史。嚴格來說，作詩機最擅長生產百無一是的垃圾，這占據了他們生產的作品的 99.9%;但是那剩余的 0.1%，卻并不見得比詩詞熟手的作品差。

　　憑什么呢？怎么會呢？從概率上講，猴子打字也可以打出傳世詩篇，只不過這需要大量猴子，和大量時間。而大量猴子和大量時間，在 AI 面前是最容易實現的事情;就算只有 0.1% 的合格率，生產 1000 首詩作，會花上高級 AI 一秒鐘的時間嗎？

　　一個廣告公司的總監，與其請一大堆下屬拼命寫文案，3 天出來 100 段，自己再挑出合適的，為什么不讓機器在 3 秒內寫出 1000 段呢？假如這 1000 段里竟沒有合適的，為什么不再花 3 秒鐘呢？

　　一個互聯網公司的 CTO，與其請產品、設計和程序沒日沒夜做出 28 個原型，給每個人發上 24k 的月薪，為什么不和機器商量著來呢？后者不會抱怨加班，也不會引發真人快打。

　　很多人，你們真的覺得自己不會受到 AI 的挑戰嗎？

　　舉棋不定

　　當然，人類保留了選擇的權利。我們可能不再需要基礎的生產者——哪怕他們從事的是有創造力的工作——但我們仍然需要挑出金子的那個人。

　　哪怕被挑出的不是金子。因為，一個東西是不是金子，本質上還要基于人類的主觀判斷。機器的造物都是極好極好的，可你偏偏不喜歡。

　　正是這種任性使人類得以自決命運。意識的醒覺即便在人體上都遠未實現（不然你就可以把生理結構完整的尸體復活了），在人工智能領域，更是遙遠得很。

　　楊洋說：AlphaGo 是個好東西，它的出現讓普通人關注人工智能，讓整個行業都紅火起來。你可能會害怕 AlphaGo，但 AlphaGo 有兩個問題使他并不能代替人：第一，AlphaGo 能夠獲得勝利，能夠知道每個下一步怎樣走，但是你要它解釋為什么如此落子，解釋這場勝利是怎么獲得的，它只能回以沉默;第二，它也不知道為什么要勝利。

　　簡單來說，如果你設定 AlphaGo 是一個爭取失敗的 AI，它就會通過不斷的學習成為一個能夠百分百失敗的「聰明的蠢貨」。

　　所以，楊洋說：我更愿意管「人工智能」叫「機器智能」。

　　教育、招聘和法律。這是楊洋的 iPIN 涉足的三個領域，他用這三個領域向我解釋人工智能的能力，和人工智能的能力所限。

　　首先是教育。iPIN 的代表產品「完美志愿」發布于 2015 年末，這個產品幫助高中學生查看并選擇心儀的學校和專業。攜大數據之威，人工智能冷靜、客觀而略帶殘酷地告訴學生填報志愿可能產生的后果：以你現在的成績，填報清華某某專業，只有 31% 的幾率能被錄取。

　　這是人的主觀能動性與強大的機器智能結合的一個范例，當然也是鑒于高考的制度設計：考得好與報得好，對大多數人而言，無疑是高考策略的兩條腿。你的老師靠譜兒嗎，你的家長靠譜兒嗎，還是你自己翻閱各種資料靠譜兒？在這種純粹的信息搜集與數據分析問題上，人工智能肯定比誰都穩。

　　但是一切的最后，能考多少分還是只有靠學生自己。這種自決命運的操作，可能是人類與「機器智能」共處的最好模式之一。

　　落子無悔

　　同樣，在招聘和法律方面，決策的合理程度也與當事人主觀條件及社會的客觀環境都密不可分。地鐵司機不好換工作，一方面因為能力確實有限，另一方面，即便存在愿意招他的公司，憑他自己的搜索能力，他大概也只能與其失之交臂。

　　然而這種判斷是很粗暴的。地鐵司機的簡歷單調，不代表他整個人單調，即便那簡歷只有一行字;公司的招聘啟事死板，同樣不等于不嚴格符合要求的人就無法勝任。說到底，落于紙面的文字只表達了我們的一部分，無論是需求還是能力。人工智能能夠像專業 HR 一樣嚴格把關、理性判斷，但結合全網的信息而非受限于生硬的文字，AI 足以踏破簡歷的門檻「不拘一格用人才」。

　　這種破格對求職者和招聘者無疑都具有非凡的意義，也是「語義分析」「大數據」「人工智能」等技術能夠展示的社會價值的一部分。

　　法律方面何嘗不是如此呢？每位律師的經歷萬言難盡，案情的復雜程度恐怕也絕非涉案者的書寫水平可以表達——非智能的招聘網站多少可以用羅列條目、填寫表格的方式大概描述出蒼白的求職者形象和招聘要求，但若采用同樣的方式「找律師」，效率恐怕就更加有限。

　　傳統意義上，處理難以量化的海量信息，我們主要靠人自決;不管是醫療、法律援助還是風險投資。C2C 的網站能展示最基本的信息，但表達方式的貧乏注定了用戶的搜索與決策慢如蝸牛。

　　正因如此，雖然 C2C 網站早已日臻成熟，但其效率注定是低下的。而引入語義分析之后的「智能」產物，哪怕用戶不具備法律常識和良好的表達能力，直白描述「我開車撞了人」，人工智能也能找到匹配的律師。

　　楊洋說，就像地圖軟件在靜態環境、步行環境和車載環境拿出了不同的產品，人工智能針對不同的場景，同樣會把能力幻化為多種形式。一個人在填寫高考志愿時可以依賴大數據，在招聘時可以依賴大數據，在人生的其他階段同樣未嘗不可。

　　iPIN 可能在今年 4 月發布一款幫助用戶進行「生涯規劃」的人工智能產品。這個產品在初期可能是簡陋的，但楊洋表示今后將不斷對其進行細化。iPIN 的目的是令人工智能覆蓋生活的方方面面，從小學到大學，從婚姻到墳墓。

　　我們曾經說「人生如棋」，然而蘊含無窮智慧的圍棋已經被 AlphaGo 攻陷。既然如此，讓勇敢而又蘊含無限可能的 AI 挑戰一下人生的棋局，似乎也相當有趣。

　　人工智能路線圖

　　一個人想要的人生是自決的，而在用戶做出相應的價值判斷之后，人工智能將為用戶繪制一幅「照著做就可以實現目標」的路線圖。

　　“我們很多人對自己最終想要得到什么都很清楚，但對于如何設計到達目的地的路徑卻常常草率?！庇崦艉樵凇度松牡貓D》一文中如此寫道。

　　之所以我們的人生路不夠精打細算，可能是因為覆蓋極多領域和巨量數據的計算非人類能及，然而這種事情交給機器來做，不是正好合適嗎？

　　談到數據，對于人工智能而言，數據來源在很大程度上決定了產品的「成敗」。楊洋表示，國內的大數據產品那么多，單論技術并非沒有差異，但差異都不足以在商業層面拉開差距;技術背后的另一層隱憂，才真是不容樂觀——整個中國的信息數字化其實并不很理想，尤其在某些領域和發達國家相去甚遠，比如醫療。

　　這種環境下，大量采用可疑數據的產品，未免會得出錯誤的結果;輸出的結果若有錯誤，無疑會對用戶造成傷害。IBM 的 Watson 切入了醫療領域，這必然基于美國相當雄厚的醫療數據積累。既然 iPIN 連用戶的「生涯規劃」都開始涉足，就更要提高警覺——在填報志愿這種大事上誤導用戶，危害之烈恐怕更甚于「魏則西」事件。

　　楊洋說，歸根結底，人工智能是服務于人、服務于社會的。社會價值往往代表著需求，而需求無疑會帶來商業的可能性。楊洋說，雖然聽起來有些荒誕，但「生涯規劃」將來會成為巨大的市場。

　　人生就像一盒巧克力，我們本來不該知道下一塊是什么味道。然而在解決了數據量及可信度問題之后，隨著生涯規劃產品的成熟，我們或許能提前探知整盒巧克力的口味。彼時，用戶的人生還能算是掌握在自己手里么？抑或，一個「西比拉」系統將會控制每一個自覺浸入其中的人？這也許都不得而知了。我知道的只是，這一切也許在 5 年內就會實現。

　　楊洋覺得這也很逗。他說，我一個本科學光電的，怎么就做起人工智能來了？一旁的 iPIN 伙伴搭話：是啊是啊，我本科學的是高分子材料……

　　此刻我想起的卻是我身為地鐵司機的朋友 H，以及眾多一失足成千古恨的平凡人。