IEEE中国|革命尚早,人工智能:演进可期
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尽管炒作得天花乱坠 , 但人工智能仍需数年才能显著提高经济生产率 。
2016年 , 谷歌母公司Alphabet的另一子公司——总部位于伦敦的DeepMind科技公司报告称 , 人工智能(AI)的应用使谷歌数据中心的冷却费用大幅减少了40% , 这使业内观察人士大为震惊 。 此外 , 我们了解到 , 当年DeepMind开始与英国国家电网合作 , 在全国范围内利用深度学习来优化用电量 。
AI真的能大幅降低能源消耗吗?在过去的几年里 , 我搜索了关于AI在其他数据中心应用的文章 , 但没有发现任何取得重要成果的证据 。 更重要的是 , DeepMind与英国国家电网关于能源的对话已经谈崩了 。 而且DeepMind的财务业绩表明 , 客户不再排队等待其服务:2018年 , 该公司报告的收入为1.25亿美元 , 亏损5.71亿美元 , 高于2017年亏损的3.66亿美元 。 2019年4月 , 《经济学人》(TheEconomist)将DeepMind2016年的报告形容为一种炒作 , 并援引一位内部消息人士的话:“(DeepMind只是想要)进行一些公关 , 这样他们就能在Alphabet内部获得一些增值 。 ”
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这一事件促使我更深入地研究AI的经济前景 , 以及该技术的拥护者在金融领域所做的乐观预测 。 本次调查只是本人长期以来对感兴趣的主题所做的最新进展 。 在20世纪80年代初 , 我写了一篇关于机器人技术和AI经济学的博士论文 , 在我担任教授和技术顾问的整个职业生涯中 , 我一直关注着有关AI的经济预测 , 包括埃森哲、普华永道国际和麦肯锡等咨询机构的详细评估报告 。
这些机构的分析师最近一直声称 , 启用AI技术将显著提高经济产出 。 埃森哲声称 , 到2035年 , AI将使12个发达国家的经济增长率翻一番 , 劳动生产率提高1/3 。 普华永道声称 , 到2030年 , 人工智能将使全球经济增加15.7万亿美元 , 而麦肯锡预计该数值为13万亿美元 。
其他预测则集中在零售、能源、教育和制造业等特定行业 。 特别值得一提的是 , 2017年麦肯锡全球研究所在题为《人工智能:新的数字前沿?》的报告中评估了AI对这4个行业的影响 , 并在2018年的报告中列出了更长的行业清单 。 在2018年的报告中 , 该研究所得出的结论是:“AI技术有潜力在19个行业的9个业务中 , 每年创造3.5万亿至5.8万亿美元的价值 。 这大约占所有分析技术可能产生年度影响(9.5万亿至15.4万亿美元)的40% 。 ”
这些都是很庞大的数字 。 如果这是真的 , 那么无论有没有麦肯锡咨询顾问 , 这都将为企业追逐AI带来强大的刺激 。 但这些预测真的合理吗?
麦肯锡的许多预测是根据各种创业公司的说法推断出来的 。 例如 , 该公司预测 , 英国和其他地方的能源效率提高了10% , 这是基于DeepMind和耐斯特实验室所声称的成果 , 耐斯特实验室于2018加入了谷歌硬件部门 。 2017年 , 耐斯特生产家用智能恒温器和其他智能产品的收入是7.26亿美元 , 亏损6.21亿美元 。 这一事实与耐斯特及类似公司正在或准备为世界经济做出巨大贡献的理念并不相符 。
因此 , 我决定更系统地调查这些AI创业公司的表现 。 我发现 , 事实证明 , 许多创业公司对社会的价值远不如其宣传得那么高 。 这一断言肯定会激怒很多人 , 包括麦肯锡的分析师 。 所以我想在这里讲一下我是如何得出这一悲观结论的 。
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我把对耐斯特实验室的调查进一步展开 , 寻找智能电表大幅提高总体能源效率的证据 。 2016年 , 英国政府启动了一项合作项目 , 计划到2020年在全国范围内安装智能电表 。 2010年以来 , 美国能源部已投资约45亿美元 , 在全美安装了超过1500万个智能电表 。 说来很奇怪 , 几乎没有看到这些努力对能源使用有什么影响 。 英国政府最近将一只智能电表每年为一个家庭节省的电费估值由26英镑下调降至11英镑 。 同时英国国家审计署警告说 , 智能电表及其安装的成本已经上升 。 这对那些认为智能恒温器、智能家电和智能电表能够带来巨大节能效应的创业公司来说 , 都不是利好消息 。
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