傅盛對話《生命 3.0》作者泰格馬克：做安全軟體起家，AI 也要落到「服務」處

邁克斯·泰格馬克教授認為中國在 AI 領域的應用層面要領先於美國，獵豹移動董事長兼 CEO 傅盛則認為，中國在底層 AI 規律的探索上有所不足，所以他在努力培育一種激蕩「腦洞」的企業文化。而關於 AI 的應用，泰格馬克教授和傅盛都著重強調了 AI 的「服務」屬性。

上周，獵豹移動邀請了《生命 3.0》的作者、未來生命研究所的聯合創始人邁克斯·泰格馬克教授，圍繞「預見未來——機器·人 共同進化」這一主題，獵豹移動董事長兼 CEO 傅盛和泰格馬克教授展開了圓桌上的觀點激蕩。

泰格馬克在《生命 3.0》一書中對於 AI（人工智慧）時代的深刻思考，和獵豹移動近年在 AI 業務上的積極布局，促成了這次談話。

AI 水平的差距在於「思考」的深度

左一為傅盛，左二為邁克斯·泰格馬克

在參觀完獵豹移動的產品和企業環境後，泰格馬克表示印象深刻。傅盛稱這是在他認真思考「中美企業最大的差距是什麼」後所做的努力。他認為這種差距不僅僅在科技水平，更重要的是一些思維模式上的差異，他強調了「思考」這個字眼。事實上，「思考」也讓獵豹移動一直在試圖跳出嚴重同質化的競爭，並在短短三年內上市，也讓獵豹移動決心「在 AI 上全力以赴地布局」。今年 3 月，獵豹移動一口氣發布了包括接待機器人豹小秘和零售機器人豹小販在內的五款機器人。5 月小豹 AI 音箱正式發售後，7 月開賣的小豹 AI 翻譯棒以 299 元的定價掀起熱銷浪潮。

談到 AI 水平的差距，泰格馬克認為中國在 AI 上有很多方面都已領先西方，比如說中國已經實現了 AI 的工具，也有更為完備的移動支付系統等。另外，根據中國信息通訊院的最新報告，中國、美國和日本位列全球人工智慧專利數量前三，中國已超過美國成為 AI 領域專利申請量最高的國家。今年上半年全球共監測到 4998 家人工智慧企業，美國以 2039 家位列全球第一，中國大陸以 1040 家位居第二。

傅盛在認同泰格馬克對中國科技的推崇之餘也給出了自己的思考：「在 AI 領域的應用層面上，中國的確是領先的。但是在底層 AI 規律的探索上，我認為，今天美國還是有一大批的科學家和思想家，他們開創性的貢獻和思考是我們今天還不能比的。」

對於 AI 論文數華人超過了非華人這則消息，傅盛則認為 AI 論文不能光靠數量，目前關鍵性的論文大部分還不是華人貢獻的，即便是華人貢獻的，在中國本土的華人貢獻的論文只佔了 2%。他點出了中美兩國今天關於 AI 的一個現狀：「我們能夠迅速的把一種，已經被證明的技術用更大的規模、更好效率地去應用，但是在真正的『開腦洞』、開創性的思維邏輯上，其實我們還是有非常大的不足。」

為保證 AI 安全，泰格馬克和傅盛做了哪些實踐？

泰格馬克創立的未來生命研究所，旨在「促進對未來樂觀圖景的研究，及降低人類面臨的現存風險」，而在不久之前，泰格馬克也發起了一個抵制殺手機器人的運動。埃隆·馬斯克、DeepMind 聯合創始人、全球頂尖 AI 學者等，都支持了這項倡導。在對談中，邁克斯教授指出，機器人容易在幾個方面對人類構成威脅，一是功能失靈；二是機器人被設計為對人類產生危害的武器；三是遭遇黑客攻擊。

泰格馬克堅決認為談論禁止自動化殺人武器，以及簽約禁止研發自動性殺人武器 AI 並不為時尚早。其中提到的這種特定 AI 武器可以自主去決定它要殺誰，這不是由人來決定的。「我們希望我們現在做的事情，能夠提前預測科技可能給人類帶來的危害。我們要有一些前瞻性的措施，才能保證未來這些非常強大的技術都用在有益於人類的事情上面。」

關於 AI 安全這個話題，傅盛表示，「作為一個從業者，我認為 AI 突然有一天把人給消滅，這件事可能還挺遠的，還沒有看到可達成的路徑。」9 月 18 日，傅盛在 2018 世界人工智慧大會上還表示過，我們很多時候把人工智慧科幻化了，在產品落地上的討論反而不夠。傅盛提出，「我不認為我們今天能做出完全替代人的機器人，但可以做出可從事一些重複性勞動的機器人。」

這讓傅盛做產品的過程中，不忘強化獵豹移動 AI 產品的「服務」屬性，「我們在技術層加了一些硬指令，未來，當機器人與用戶在物理空間發生交互的時候，獵豹移動將確保機器人所有功能都由人來控制，而不是機器。」獵豹移動在做的豹小秘服務型機器人的時候，就前後斟酌過它是不是要有「手」，但最終因為「手」的技術目前在移動的機器人上並不能給用戶提供有用的功能，又出於安全方面的考慮，決定採用「無手」設計。而機械臂咖啡機器人更是被包裹在一個透明的密閉箱子里，避免它跟物理世界發生實時交互傷害到人。

最後，當被問到「如何看待 AI 與資本的關係」，傅盛回答，「我的感受是在中國資本對 AI 的熱情比美國要高。從某種意義上來說，我認為這也是中國的一個優勢。因為 AI 技術出現得太新了，所以大家對於這件事兒還是處於各種興趣和投入。就是相當於產業鏈還是處在早期的階段，要是想讓 AI 技術像傳統的生意模式那樣，快速的變成一個可以迅速收益的產業，是非常不容易的。」 

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