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| 本文作者： 夏睿 | 2016-10-12 14:58 |
近年來，隨著科學家們在人工智能和機器學習領域的持續性突破，計算機理解世界并根據環境做出適當反應的能力明顯比以前提高了幾個等級。谷歌最近在 Android 中引進了人工智能技術，人工智能與機器學習將會擁有更大的應用空間，進入一切產品，包括無人機和醫療診斷設備。
至少，風投公司 Andreessen Horowitz 的創始人 Marc Andreessen 這樣認為。20 年前，安德森創辦了網景，這次創業讓他賺了不少錢。后來，他所創辦的風投公司投資了許多成功的企業，比如 Facebook、Twitter、Airbnb、Slack、Lyft。安德森總是在和創始人、投資人接觸頻繁。現在，他要物色下一個目標，打造更新一代偉大的科技公司。
他認為，隨著人工智能不斷取得新的進展，新一代像谷歌這樣的科技巨頭將會應運而生。但是他也承認，仍有一些行業在科技浪潮前表現得食古不化，拒絕隨著新時代的腳步前行。而這就是人們現在急需做到的——將軟件的好處傳播到促進經濟發展的所有角落。
上月底，安德森接受了 VOX 網站采訪。他談到了下一代偉大的科技公司會如何誕生，以及技術正在怎樣改變現有社會產業的各方面等話題。本文為這次訪談內容的上篇（下篇請點擊這里）。以下為雷鋒網編譯，未經允許不得轉載。
記者：
您覺得下一代科技巨頭會從何處誕生？ 90 年代有 Google 和 Amazon，2000 年以后有 Facebook 和 Uber 。未來肯定會有一家我聽都沒聽說過的公司繼續創造商業和科技奇跡。但我還是很難想象，在過去六年內成立的公司中，會有哪個將來能發展成像 Google 、Facebook 或 Amazon 那樣大的規模。
Marc Andreessen：
傳統經驗來看，偉大的企業往往都是伴隨著新平臺、新構架而出現的。也就是新技術的土壤才會孕育出這樣企業。智能手機和 APP 的興起，就是上一輪新技術的成果。智能手機在 2007 年出現，到了 2010 年或 2011 年，許多 APP 已經定型。很明顯，一部分以智能手機為核心業務的主流公司將會變得更重要。 但是，四年前甚至是兩年前，情形都不如今天這么明確。
所以，如果說上一波科技浪潮下出現的是智能手機的話，那么人工智能、虛擬現實、自主控制、語音和物聯網都有可能成為下一波的候選者。現在最明顯的例子就是人工智能，感覺會有一大批產品或者公司，以人工智能為基礎發展起來。
Facebook 、Google 和 Amazon 這樣的公司可都做足了功夫。但我們也能看到一些小型創業公司正在形成自己的氣候。我覺得，一代全新的、重量級的人工智能公司以后會出現，而他們現在可能才剛剛起步。
記者：
人們談論人工智能也不是一時半會了，但至今為止仍然沒有找到合適的商業模式。請問是什么原因讓您覺得現在已經和過去不一樣了呢？
Marc Andreessen：
一開始我也很懷疑。可能大家都不太知道，上個世紀 80 年代就有過一次人工智能泡沫。當時有一整批的初創公司獲得了風投，但最后全敗了，錢也燒沒了。
不過我們感覺現在和當時不一樣了。最大的變化體現在 2012 年舉行的 ImageNet 競賽中。那次，計算機在識別圖形上表現得明顯比人類要好。這是一次具有實際意義的競賽，它讓評估有了標準。
可以說，過去四年里類似的突破層出不窮。首先是可通過靜態圖形識別物體的技術突破。現在，通過視頻識別物體也取得了相應的進展，這使得視頻有了全新的分類。如果你能進行視頻識別的話，你就同樣可以處理實時視頻，也就實現了自主控制。
我們投資了一家叫 Skydio 的公司，做的是全自動消費級無人機 。它跟市面上的那些無人機很不一樣，尤其是在功能上。它看著簡直就像一個小怪物：會圍著你滴溜溜地轉；當你跑到森林里去，它就在樹枝間穿梭，還不忘給你導航。最關鍵的是，它的行動全是自動的，根本不需要人來引導。而且價格也是消費級的。它就跟科幻電影里的東西一樣。
另外，我們看到深度學習也可以用來偵測心臟機能。我們投資的一家名為 Freenome 的公司就在研究如何把深度學習應用到液體活檢（blood biopsies ）中以幫助診斷癌癥。這種技術看起來很不錯。
記者：
高新技術行業有一個經典問題：“這到底是產品還是技術？”不論是 Google、 Facebook 還是 Amazon ，他們都把大量的資金投到了人工智能上。Siri 在還是創業小公司的時候就立刻被 Apple 給收購了。所以，您覺得在人工智能科技浪潮下，是會出現一批獨立擁有自己的新產品的新公司，還是說這些發明會被現存大公司給收購掉，用來改善目前的產品？
Marc Andreessen：
要是在兩年前，我肯定會覺得是由大公司來主導啊。大公司有幾個很明顯的優勢：
懂得如何開發這類產品的人很有限，而只有大公司才會擁有這些人才。他們會像簽體育明星一樣簽約這些精英，而且給他們的報酬比小型創業公司多得多，根本不給小公司留一丁點可用的人才。
這些項目都極其龐大而又復雜。這是一個非常超前的科技領域。打個比方， Amazon 開發 Echo 項目時動用了 1,500 名工程師，時間跨度長達四年。這樣的工作，創業公司根本做不到。
另外一點就是對數據的需求。像 ImageNet ，它的部分突破性進展就在于有了一個可以訓練算法的數據庫，而且還很龐大。但是，只有 Google 和 Facebook 這樣的大公司才有可能得到海量數據，小公司只有望塵莫及的份。
而在過去兩年里，上述因素都在在一定程度上發生了變化：突然之間涌現出許多計算機科學領域的畢業生，他們懂得怎么去做項目，因為這已經成為計算機科學最熱門的一個領域；而過去奮戰在公司一線的工程師們現在也逐漸意識到，其實自己也可以當老板。
從 Google 開始，市場上出現了一批新的無人車初創公司。Otto（已被 Uber 收購）是比較突出的一個。另外還有其他六家，也有騰飛之勢。
現在，科技也變得比較好掌握了。谷歌 TensorFlow 是構建深度學習的模塊之一。自從谷歌開源了這個平臺，很多創業公司都在用它做自己的項目。因此，現在想做一個有意思的項目并不需要高達 1,500 個人，5 個就夠了。這在幾年前根本不可能。
而科學本身也在不斷進步。現在很多人都在學習如何利用小數據集進行深度學習。而創業公司也能兩條腿走路了，一方面他們會想辦法獲得大數據，另一方面也去尋找只用小數據集就能運行算法的方法。
記者：
很多人工智能應用看著挺有潛力的，但不一定會發展成大生意。但是一些貨真價實的機遇，比如無人駕駛汽車，大公司又有絕對優勢，創業公司好像很難跟他們抗衡。
Marc Andreessen：
你這么問，還是因為你是在把人工智能附加到現有產品上。我們不這么看，我們認為這完全是一種新產品，而這在過去是絕對做不來的。
我們可以稍微說一下無人機。假如今天你買了一個無人機，你遙控它飛了 20 分鐘，然后不小心撞到一棵樹上墜毀了。你說“這可真好玩”，然后還得再去買一架新的。
所以給無人機加一個“跟我飛”（follow me）的功能，這個說法在無人機市場已經有一段時間了。這樣高談闊論的無人機廠商，和有同樣目的的 Kickstarter 項目有幾十個，甚至上百個。但至今還沒人真正能做到。
為什么？就因為這本來就不是一項功能，這完全是一種新的構架。他們需要以人工智能為基礎，從頭做無人機。大疆他們賭“跟我飛”是一項功能，我們賭這需要全新的構架。
這是對產品的設計和制造重新進行構架的一個例子。如果我們的理論預測是正確的，那么現有無人機產品都將被淘汰。它們變得無關緊要，是因為重要的事它們根本做不了。
如果你去問一般的汽車制造商，他們會認為無人駕駛只是汽車的一個新功能。但硅谷企業的看法不同，他們認為無人駕駛是一種全新的架構，它將從根本上改變汽車的行駛方式。
記者：
聽起來未來會有很多新發明出現，但同時整個行業利潤率又很低，經濟行情發展很緩慢。一般當利潤低時借錢和籌錢都比較容易，所以會出現投資高潮。但數據顯示，存的錢數比投資出去的要多。您認為這是為什么？
Marc Andreessen：
現在我們可以看到有兩種不同的產業，一種能迅速接受新科技，然后改進生產力。比如機頂盒、計算設備、媒體、食品。彭博曾發文說，食品價格直線下降就是因為食品生產技術變得更細化了。
所以你可以看到，這些生產力發展快的行業，相應產品價格掉的也快。每個人都擔心自己的工作崗位被新技術迭代掉，或者轉移到中國、日本或墨西哥這些國家。有人說破壞力太大了，技術變革太猛了。說硅谷的那幫孩子把經濟都玩壞了。
還有一種價格飚的很厲害的行業，比如醫療保健、教育、建筑、處方藥、老人保健和幼兒保健。這些產業基本沒什么科技創新，生產力也得不到提高。但是政府對它們的補貼力度很大，而且會有壟斷、寡頭、卡特爾、政府主導的市場、價格固定機制等導致市場失靈的行為，因此價格進一步上升。這也是高等教育行業現在面臨的問題。
所以人們會感到不滿，因為這些領域的生產力跟不上它應有的發展速度，而我們在這方面花的錢還很多。綜合所有情況，你會發現我們已經陷入了一種混亂當中，但是事實并非如此。
有些行業價格下跌得緊，另一些行業價格卻增得很快。其實是因為成本增加的產業拖累了整個經濟發展。消費者會發現，自己收入上漲的部分已經被醫療保健和教育開銷所吃掉。
那么，在我看來問題就很清晰了：主要因為在這些價格不斷上漲的經濟領域，科技普及、創新和顛覆的力度不夠。我的看法是，我們不是處于技術泡沫，而是技術蕭條，不是技術太多或人們對技術太興奮，而是沒有足夠多的技術。這些卡特爾式的遺留產業太難被顛覆了。
記者：
低增長率的行業有一個共同特點：都屬于勞動密集型產業。很多錢都花在人力上了，比如護士、教師還有保姆等等。您可能熟悉鮑莫爾的成本病（Baumol's cost disease）——制成品越便宜，人們就會把越多的資源配置在稀缺領域。而人力就是稀缺資源。
所以我在想，這個問題是不是根本就沒有解決之道。因為總會有勞動密集而生產率低下的產業，它們的成本相對于其他行業又總是會增長更快。
Marc Andreessen：
宏觀角度來講，我同意你的說法。這種描述準確反應了當前的現狀，鮑莫爾的成本病在成本轉移中確實起到了很大的作用。
不過我要指出的一點是，不能因為一個產業曾經是勞動密集型，就認為它以后一定還是如此。你可以翻翻看上個世紀 80 年代的有關生產力的著作。當時大家都認可的一個事實是生產確實能夠自動化，但是零售不能，因為零售業一直被認為是勞動密集產業。而顛覆恰恰就是發生在勞動密集型產業中。分銷需要大量勞動力，把東西堆上貨架要人，收銀臺要人，把東西從車上搬走也需要人。
后來，事情有了進展——計算機結賬和激光掃描出現了。但事實證明，激光掃描并沒有提高生產力。激光掃描需要花費時間，而且一半的時間它都沒法正常工作，你還得自己去核對價格。有了激光掃描，你開始不在產品上價格標簽了，因為你以為你用不到了呢。所以它反而還降低了生產率。
當時人們深感希望破滅，似乎零售業的生產力根本得不到提高。但就在過去的 20 年里，零售業生產力已經迅速得到發展。先是沃爾瑪，帶來了一種現代化的供應鏈方式，接著是亞馬遜。物理實體變成軟件產品將會是生產力提升的第三個層次。比如，把音樂變成 MP3 或流媒體格式，就比制作成 CD 放在商店里賣更有效率。
正因如此，一些原來純粹依賴人力零售產業巨頭，現在全部裝成自動化。而許多人還曾為零售職位的消失而沮喪過。
記者：
真的嗎？可是零售業雇傭員工已達到 500 萬，而且美國勞工部還制定目標，未來 10 年將會增加 7% 的就業人口。
Marc Andreessen：
確實是這樣。就像你剛才說的，稀有物會變得更有價值。零售業職員也在增長。未來 10 年里，銀行出納的數量也會變多，但最后都會下降。在過去 30 年里，雖然 ATM、在線銀行大行其道，但是銀行出納的數量卻在增長。突然之間，服務出現了分化，銀行職員的工作專為提供更高質量的服務。
Vinod Khosla 曾經在文中講述了醫生如何和我們漸行漸遠。他認為，隨著計算機診斷變得更聰明，人們以后不再需要醫生了。但我完全不認同他的說法。我覺得，計算機以后能替代醫生完成某些工作，而醫生的工作內容因此可以向更高層次轉變。他們將做更重要的工作，而且獲得更高的報酬。
正因如此，我才對經濟保持一種樂觀態度。以后將會產生大量的工作崗位，生產力也能獲得大幅提升。許多人可能認為兩者相悖，但事實上，它們能夠共存。
via：vox
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