2018年，时光格外残忍，霍金飞向群星，金庸长眠江湖…...那些熟悉的名字一个个接连离我们而去；而币圈一夜暴富梦碎之后，从P2P爆雷区中死里逃生的人们，发现又没能逃过年底互联网公司的裁员潮，只能摸摸逐渐后移的发际线，在微博转发锦鲤杨超越，祈祷2019年能对自己好一点。
在这个看来寒意颇浓的环境下，经历了2017年投资热潮的AI，在2018年更相信落地，无论是智能硬件还是人脸识别，都在快速更迭中进步。随之而来的，是人工智能的神话被打破，它的缺点和局限性被一览无余，其中不仅涉及落地中的局促，还涉及道德与伦理，人们为此或吐槽或争议。
不过，这要比在喧闹中宣扬空洞的概念，或是被默默地抛弃要好得多。毕竟，更多的争议意味着反思和改进的可能。
但，人工智能并不是魔法，它不能挥挥魔法棒，就能瞬间改进产品；更不能换套说辞，就立刻赢得消费者的心。总之，在未来很长一段时间内，它可能将在清算中被审议、被理解、被落地。
01“AI无所不能？”
“嘿！Siri，叫救护车，我妈妈生病了。”
看到怀孕的妈妈吃药后晕眩倒地，4岁的Austin并没有惊慌失措，而是捡起妈妈的iPhone，用Siri顺利召来了救护车并接通了999热线，成功让救护人员得知母子俩的住址，救回了妈妈一命。因为超乎寻常的机警，这个金发男孩获得了当地救护服务中心颁发的“勇敢证书”。
这是2018年12月发生在英国威尔士的一个真实故事。放到20年前，与机器对话更像是科幻小说的素材。但如今，这样的场景已经像空气一般融入我们的生活中。包括每一次在手机上使用美颜相机、刷脸支付，背后都有人工智能。
2018年，人工智能已经从几十年前那个在某计算机实验室里激荡的灵感火花，进入了实干的落地阶段。我们也由此目睹了它给生活带来的改变：
一位在美国西雅图体验了亚马逊“无人商店”Amazon go的朋友，感叹购物体验的便捷舒畅，而科技在购物全程中又是无痕的；北京和上海的机场，在安检和海关地带设立的人脸识别自动系统，让经常出差的人感受到过关的高效；在美的集团、圣象地板的工厂，人工智能质检系统第一次加入到生产流程，或节省因残次品被退货的高额成本，或提高效率....
不仅是生活工作上的便捷，还有安全。无论是化了妆还是打过玻尿酸，AI安防系统都能快速识别出目标对象的脸。过去一年，张学友的演唱会几乎成了流动派出所，警方通过安检通道的人脸识别系统抓了至少60多名逃犯。看来以后不能叫他“歌神”，应该叫一声“阿Sir”了。抓逃犯还只是小case，人脸识别技术还帮助全国多地警方破获命案悬案，找到走失老人和儿童。
能享受到AI福利的不只是人类，还有动物。比如英特尔就在用AI技术对北极熊、鲸鱼等珍稀动物进行追踪保护。甚至，AI还在改变一头猪的生活。2018年，阿里、网易和京东都在大力发展AI养猪，小猪一出生就有ID身份证，成长全程有智能摄像头、喂猪机器人、巡检机器人为它服务。猪场里常发生仔猪被亲妈压死的事故，现在只要小猪一叫唤，饲养员就能马上获悉来援救。
AI似乎无所不能，这让它变成一件要从娃娃抓起的事。在2018年，中国首部高中生AI教材出版，而在2019年，中国首部中小学人工智能教材也即将问世。据说，它会教小学生搭建一个猫型机器人，通过编程技术使其眼睛发光。
已经有网友在心里默默祈祷，希望以后孩子幼儿园毕业之后，不要看不起自己这个家长。
过去一年，大厂纷纷投身智能音箱大战，不惜烧钱数亿元大打价格战。这可让消费者捡了便宜，少喝两杯星巴克的钱就可以把一台智能音箱抱走。 在那些灯光绚丽的发布会上，各家都把智能音箱描绘成一个拥有18般武艺的电子保姆。不过，在AI普惠的过程中，也有些事引发人们的吐槽和争议，其中也有让人毛骨悚然的额外功能，诡异的状况时有发生。
2018年，有个姑娘大晚上自己一个人窝在家里看电视剧，看着看着，突然她的智能音箱开口说话：“Ta在家里，Ta在家里”，当场把她给吓了个半死。但也有的甚至连基本的听清歌名都做不到，没用几次就被塞到床底吃灰了。
尽管2018年音箱的整体表现让人有点分不清“智能”和“智障”的区别，但AI语音对话技术确实已经能做到以假乱真。2018年，Google Assistant不仅学会了人类的说话语气，还能假装人类给美发店、餐馆预约服务，简直是患有电话恐惧症宅男的福利了。
不过，这些技术有时也会被用歪了。
“无抵押贷款需要了解一下吗？”“xx小区黄金地段均价只要二万六喔！”人们几乎每天都能接到这样的骚扰电话，但很多时候，电话对面的推销员根本就不是人，而是AI机器人。
在国内，现在至少有十几家这样的AI电话机器人公司。有自媒体测试过，只要花2万-3万元就能打10万个电话，平均每个电话两三毛钱。这些电话涵盖卖房、装修、放高利贷以及上门催债。关键是，有人甚至聊了半小时才发现那头是机器人。机器人客服不仅声音甜美，问啥都能接话，还会像人一样在思考时停顿。最重要的是，机器人脸皮够厚，它能无视你的愤怒继续唠嗑。
这让我们有时不得不感叹：AI似乎一半是天使，一半是魔鬼。
02“谁忽悠了我们？”
2018年初，许多报道曾给人工智能描绘了无比美好的图景：在一些城市，人们能在道路上打到一辆无人驾驶出租车、机器人能友善地陪伴孤独的老人……也许将来这些都会发生，但它们并没有出现在2018年，许多留下了一地空头支票。
还记得那些高喊着要在2018年实现无人车量产的公司吗？是时候从他们铺天盖地的PR文案中醒过来了。真正的“无人车”距离我们仍然遥远，连基本的安全问题都还没解决。
2018年，全球首例无人车撞死行人的事故发生在美国。3月的一个夜晚，一辆Uber无人车以接近63km/h的速度在空旷路段上测试，坐在副驾驶位置的测试员开了小差，掏出手机看起了选秀节目，没注意到前方突然有人出现。美国国家运输安全委员会的报告称，汽车在撞到人前6秒就发现了她，而且在撞倒她前1秒就知道应该紧急刹车，但它却没有做出任何减速行为。
特斯拉惹下的祸也不少。一直以来，其官网都将自动驾驶功能作为卖点之一，声称只需要多花几千美元，以及一点点耐心。但在最近两年，特斯拉在无人驾驶状态下，出了不少事故，甚至不乏驾驶员死亡。2018年，在中国发生的“全球首例自动驾驶致死车祸案”中，历时一年多，特斯拉终于承认，死者在案发时的确处于“自动驾驶”使用状态。
在2017年，钢铁侠马斯克就立下flag，要在年底实现无须任何人为干预的“全自动驾驶”，近日的采访中他又将时间表刷新到2019年。而在前段时间，特斯拉在其网站的订单页面上却删除了汽车将实现“全自动驾驶”的长期承诺。
这些悲剧加重了美国当地居民对自动驾驶车辆的不满。过去两年，谷歌的无人车Waymo在社区测试时，就常有人往汽车扔石头、割破轮胎或者强行将车驱逐出公路。2018年，甚至有一名男子用枪威胁车上的测试员，他说自己鄙视和憎恨自动驾驶汽车，并提到了Uber撞死路人的事。
不过，你能从无人车中看到中美两国态度的差别。有报告显示，中国是全球对AI最乐观的国家。在过去高速发展的40年中，中国消费者是全球接受新产品和新商业模式速度最快的人群，政府的政策也表达了对人工智能的友善，不少城市争先恐后地要成为人工智能示范城市，规划无人驾驶车辆路线，密集举办人工智能大会，速度快到有的受邀嘉宾要拿着同一个PPT在不同城市间穿梭。
截止去年底，国内公开可查的30家主要自动驾驶创业公司里，有7家声称在“2021年前”就能实现高等级自动驾驶（L3、L4级）落地，这些公司大多数刚刚创立一年多时间。现如今，他们大都意识自己把事情想得太简单了，一些企业无疑要跳票了。
同样情况的还有AI芯片，这是人工智能竞争的另一赛道。中兴事件之后，人们更看重芯片，于是，AI芯片遍地开花。
以中科院画一个圆，方圆20公里，有小几十家芯片公司，它占据了中国AI芯片的半壁江山。围绕人脸识别、语音识别和自动驾驶需求，互联网公司、人工智能算法公司和芯片公司一拥而上，开始了人工智能芯片的竞赛。
但最近，FPGA（可编程逻辑器件）大厂赛灵思总裁Victor Peng就站出来泼冷水，很多初创企业没有资金去开发和量产AI芯片，因为研发成本巨大，它们应当专注于创新算法和架构，而非设计芯片。纵观芯片发展历史，“有几家初创企业是因为做ASIC（专用定制芯片）取得成功的？”
这说得确实有道理。现在的AI芯片，大都是把自家的人工智能算法拿出去做一个功能单一的芯片。市场上出来一堆细碎的小产品，没有大创新，很难上量并支撑企业的后续发展。
有芯片行业人士评论，按照芯片行业的发展规律，在这数十家AI芯片企业中，最终能做出来的不会超过3家。
而一拥而上的背后还很可能滋生出“拿来主义”。比如2018年7月，因为窃取苹果的自动驾驶技术，一名华裔工程师在回国航班起飞前被美国FBI逮捕。彼时，有创业企业CEO在朋友圈中感叹：回国创业后，听闻国内工程师跳槽“带代码上岗”很常见，震撼和无语。也有人一语道出行业潜规则：“大家都这样。”
不过，相比2017年拼融资和时间表，2018年市场更理性。许多去年靠讲故事拿钱的公司，基本听不到什么动静，但务实的企业造血能力更强，融资还在不断进入，马太效应十分明显。
根据IT桔子的报告，2018年人工智能早期项目获投数量减少，C轮以及之后的比重增加。资本也集中在了行业应用和技术层，两者的获投金额占比超过了95%。
这也让人感叹，AI落地并不易，只有在潮水退去时，才知道谁在裸泳。
03“AI的是是非非”
过去一年，不少公开论坛热衷讨论“AI是否会取代人类、消灭人类”、“人类会不会有一天真的爱上AI”，而除了这些争议的话题，也许人类还该深思的，是如何创造出讲道德的AI，如何不滥用AI进而侵犯个体的隐秘权。
有媒体报道，现在贵州某所中学的学生，人人一套智能校服。它不仅能精准、及时记录每个人的出勤和活动，如果未经许可出校门，还会激活自动语音报警器，上课打瞌睡也会自动拉响警报。家长也可通过手机查看学生通过智能校服、指纹、指静脉及人脸识别在校园内的各种消费，并控制消费上限。
还有学校在课堂上用人脸识别“记录分析”学生表情——摄像头30秒一次对学生进行扫描，能识别出高兴、反感、难过、害怕、惊讶、愤怒和中性7种表情，系统进行大数据分析后，会计算出一套课堂行为记录反馈给老师。
看完这些黑科技，真是忍不住感慨：还好，我读书读得早！
人工智能的美好愿景之一是给学生提供量体裁衣的教育，但“裁衣”的前提必须这样“量体”吗？如果真想用科技来改善教育环境，不如为学生们配备设施更齐全的网络教室。
在各种人脸识别数据用于交通、公安、教育、商场营销的过程中，如何在个人隐私和公共数据之间求得一个平衡？2018年，欧盟发布了史上最严的数据保护法案《通用数据法案》；2017年国内开始实行的《网络安全法》，也规定非法收集、买卖用户数据的行为要被处罚。这些正在引发更多的思考和争议。
人工智能不光涉及隐私，还涉及偏见和歧视。
几个月前，亚马逊关停了一个AI筛选简历项目。面对每天涌入邮箱的海量简历，工程师们希望机器人给简历先打分，来解放HR的部分工作。但他们很快发现，机器学习主动搞起了性别歧视，通过识别“女子学校”等性别暗示的关键词，AI程序会降低女性应聘者的简历评分。
在亚马逊过去10年收到的简历中，男性申请者居多，录取比例自然更高，这让机器学习形成一个认知：男性应聘者比女性更为优秀。 亚马逊的工程师发现这个漏洞并修改了AI算法，不再通过检索关键词来推断应聘者的性别。但AI已经形成了这种认知，无法确保根本去除偏见。
英国上议院也在2018年出台了一份长达183页的人工智能报告，不仅提出“伦理必须占据中心地位”，还呼吁建立权威的审核测试工具与数据集合，“确保AI在作出决定时不会出现含有偏见、歧视的决定”。此外，报告还提出，要让AI世代的孩子们学会AI，让前AI世代的成人们找到新饭碗。
饭碗，确实是一个问题。做好AI的关键是人，但做好AI后被冲击的首先也是人。2018年，AI带来的失业问题来得太快。一些制造企业已在建立无人化或少人化的工厂，一些呼叫中心正在用客服机器人替代人，一些仓储中心正在试验仓储作业机器人......在银行业、制造业、仓储业和保险业，变化已在小范围中发生。
电话销售、银行信贷专员、股市分析师、仓储作业员、速记员、质检员、律师助理、放射科医生......都在受到冲击的队列中。
人工智能将会取代人类，取代完成不专属于人类的工作。硅谷也针对人工智能引发的失业问题，提出三类可能的解决方案进行讨论——失业者再培训，减少大家的工作时间确保不出现大范围失业，以及政府构筑新的再分配方案，向人工智能的赢家征收巨额税款，补贴失业者。
这些举措有些可能仅是“暂时的止痛药”。怎样构筑新的制度来应对复杂的经济、社会和心理问题，需要认真权衡。
不过，正如李开复所言，爱，才是人类的特质，它让我们区别于人工智能。与科幻电影中描绘的不同，无论机器学习取得多么大的进步，人工智能都还没有感受爱与被爱的能力和渴望。人类在心灵成长、共情和爱这些方面是独一无二的。由此，人类或许可以创造更多有人情味的岗位和职业。
2018年，人工智能迎来落地元年，但人们对它也更为挑剔。人工智能不是魔法，不能挥挥魔法棒，就能瞬间改进产品，赢得消费者的心；也过了做个PPT，就马上换取投资人信任的阶段。
由此看来，在未来很长一段时间内，人工智能可能将在清算中被审议、被理解、被落地。
撰文 / © AI财经社 唐煜
编辑 / © 赵艳秋