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AI正在威胁这一代人。
富士康的流水线工人，开始被AI取代；华尔街的金融大佬，也开始被AI取代。收入分配的制高点与最谷底的人群，都被一项全新的技术平等地对待，并让他们失去职业。那么整个经济社会是否会走进一个新的局面？就像刘强东被误解的“共产主义”，或是我们从小向往的大同社会。
AI似乎正在成为一个新的拐点，有着磨平全世界两极分化之势。但这样的言论不在主流。著名经济学家许小年判断，世界经济的收入分配拐点确实将来，但也是回到了二战以前，即10%的富人占据40%的财富。而这样的结论，并不是因为AI，而是特朗普政策、美联储加息……
AI在取代
经济学界讨论新的拐点，类似AI等科技手段，似乎一直没有过多关注。但不可否认的是，技术在改变世界，AI正在取代你我。
如果把定制化程序控制的机器人也算上，过去的一个世纪以来，机器在不断替代人类工作，到如今这一进程不过是有所加快而已。
机械化大发展时代，机器可以全年无休地切出薄厚均等的薯片，比人类的工作效率更高更好。但机器却替代不了理发、翻译、交易员、律师、医生等这些角色。不过，到了AI时代，这些之前看来稳如泰山的职业，就岌岌可危了。
以理發为例，在3D打印技术的支持下，配以人工智能技术和精密运行的机器，是有可能将人类的理发体验缩短在一秒钟之内的，且质量远远高于手工。
简单的重复劳动，能被机器替代，而一些对专业有高度要求的工作，也并不保险，例如医生。IBM的 Watson在快速对比了数万份案例之后，给癌症病例的治疗方案，与医生方案的吻合率最高已达96%。
同样在金融领域，一个众所周知的事实是，程序化交易无论是从效率上还是成功率上，都远高于人类交易员。这还只是在定制化程序的环境下，即便是最弱的AI介入交易环节，也将进一步提升效率。更何况AI每天都在成长，届时将不会再有交易员、审计员、书记员、征信员等人工职业，大多数简单重复的金融工作都可以交给AI来决策和执行。
未来10年，AI驱动的机器对人工职业的替代将大量出现，如同十八世纪六十年代的工业革命，必将造成剧烈的社会变革和社会阶层架构的重新划分。
能力在提升
很多人可能会想象这样一幅场景：强效率的AI机器被开发出后彻底毁灭传统工业，它们从中获取的巨大利益，让所有人都甘愿为奴。
未来10年甚至是20年，这种场景都不会出现。技术寡头垄断时代已过去，AI技术的研发并不是一个企业或一个机构的专利。所以，不会有“钢铁侠”横空出世让人措手不及的现象。
AI的应用，在更多时候是一种能力的应用，而非功能的应用。
人们看到了Siri和小冰，却没看到在这两者背后潜藏的语义及语境分析、自然人机交互、数据相关性等AI能力，这些能力可以运用到广阔的场景中。
当前，移动阅读领域的智能推荐和精准匹配技术，从本质上来说并不能算AI范畴，只是给用户打上标签，由机器将特定资讯或广告推送给拥有特定标签的人群。尽管如此，这种定制化程序也足以让编辑下岗了。
试想一下，如果让AI给用户推荐资讯，那又上升到一个层次。AI知道你姓什么叫什么，喜欢什么不喜欢什么，这几天需要了解什么，购买什么，它推送的将都是你感兴趣且需要的东西。
另一种场景是，当你走在马路上时，红绿灯和电子指示牌外观依旧。但在AI所主导的智慧交通环境下，交通调度和控制装置并不依据早先的定制化程序或人工控制机制运行，而是通过AI对城市道路交通资源进行优化，并进行智能调度，缓解城市中的拥堵状况，提升交通效率。
从外观上看，城市交通没有任何变化，但AI给城市交通带来的内在好处，只有实际使用城市道路的居民最能体会。这种情况下，人工智能已转化为一种能力，涉及到相当多的跨学科技术应用，例如图像识别、声音识别、大数据分析等。
同样，当你身处一个智能住宅中，举手投足都有AI领会意图并积极贯彻—想洗澡时水已放好、想吃东西烤箱自动启动。届时你将不会去思考这其中奥妙，因为大家都是一样的状况，作为消费者只安心享用即可。
这将是AI基本运作方式，即隐于无形。
拐点始终是模式
AI是一种能力，而不是商业模式：现代物理学出现之后，人们不再执迷于永动机；而现代化学出现后，人们就不再相信炼金术师。人工智能未来会获得跨学科的基础研究地位，将强烈而深刻地改变人类的观念和生活方式，但并不一定就能被具象化到某个产品上去。
对于大多数企业和个人来说，是没能力对AI技术进行研发的，但有足够能力积极跟上技术趋势与潮流。行业中出现能够提升生产力的工具和应用，不管是基于AI还是基于自动化，都要积极跟上，唯有如此才能不在AI大潮中被甩下。
不过，无论是什么企业，都不要贸然进入AI行业，将其发展看成是自己的商业模式并妄想从中受益。正确的做法应该是不断获取和吸收已有的AI能力，从中提升企业运营效率，降低成本。
技术能力与商业模式存在一个螺旋迭代的关系。以前人们骑马或是步行，长途旅行、时间、体力等原因，市场迫切需求一个替代方案，于是汽车诞生了。随着技术的发展，生产汽车的效率越来越高。但每一个时代都会有一个技术瓶颈，在等同技术能力之下，就靠运营模式提升效率。到20世纪初，汽车生产技术的瓶颈来了，在现有的技术水平之下，当时的社会劳动生产率已经达到最高。
市场的需求在不断增长，美国一位老人在底特律画了一条线，福特生产流水线。运营模式的改变，在同样的技术环境下，它做到了高效。市场参与者相互借鉴，如果不发展技术，在同样的模式之下，社会劳动生产率又会触及模式的天花板。
技术或是模式的先发之所以有优势，就是因为最先获得了突破瓶颈的方法。但最终，技术需要不断成长；而数百年来，作为商业底层逻辑的模式，可以多种多样、可以相互组合，但终究是并列的。
未来10～20年间，AI研发成果将出现大爆发，并将转化为特殊能力输出。更多的企业应当做的是，如何首先去拥抱这样的能力，如何将它们转化成自己模式的补充。
简单来讲，AI为代表的科技能力，只能为你加速生产产品。而将这些产品转化成商品，则需要一个好的商业模式，一个高效的价值流程。
富士康的流水线工人，开始被AI取代；华尔街的金融大佬，也开始被AI取代。收入分配的制高点与最谷底的人群，都被一项全新的技术平等地对待，并让他们失去职业。那么整个经济社会是否会走进一个新的局面？就像刘强东被误解的“共产主义”，或是我们从小向往的大同社会。
AI似乎正在成为一个新的拐点，有着磨平全世界两极分化之势。但这样的言论不在主流。著名经济学家许小年判断，世界经济的收入分配拐点确实将来，但也是回到了二战以前，即10%的富人占据40%的财富。而这样的结论，并不是因为AI，而是特朗普政策、美联储加息……
AI在取代
经济学界讨论新的拐点，类似AI等科技手段，似乎一直没有过多关注。但不可否认的是，技术在改变世界，AI正在取代你我。
如果把定制化程序控制的机器人也算上，过去的一个世纪以来，机器在不断替代人类工作，到如今这一进程不过是有所加快而已。
机械化大发展时代，机器可以全年无休地切出薄厚均等的薯片，比人类的工作效率更高更好。但机器却替代不了理发、翻译、交易员、律师、医生等这些角色。不过，到了AI时代，这些之前看来稳如泰山的职业，就岌岌可危了。
以理發为例，在3D打印技术的支持下，配以人工智能技术和精密运行的机器，是有可能将人类的理发体验缩短在一秒钟之内的，且质量远远高于手工。
简单的重复劳动，能被机器替代，而一些对专业有高度要求的工作，也并不保险，例如医生。IBM的 Watson在快速对比了数万份案例之后，给癌症病例的治疗方案，与医生方案的吻合率最高已达96%。
同样在金融领域，一个众所周知的事实是，程序化交易无论是从效率上还是成功率上，都远高于人类交易员。这还只是在定制化程序的环境下，即便是最弱的AI介入交易环节，也将进一步提升效率。更何况AI每天都在成长，届时将不会再有交易员、审计员、书记员、征信员等人工职业，大多数简单重复的金融工作都可以交给AI来决策和执行。
未来10年，AI驱动的机器对人工职业的替代将大量出现，如同十八世纪六十年代的工业革命，必将造成剧烈的社会变革和社会阶层架构的重新划分。
能力在提升
很多人可能会想象这样一幅场景：强效率的AI机器被开发出后彻底毁灭传统工业，它们从中获取的巨大利益，让所有人都甘愿为奴。
未来10年甚至是20年，这种场景都不会出现。技术寡头垄断时代已过去，AI技术的研发并不是一个企业或一个机构的专利。所以，不会有“钢铁侠”横空出世让人措手不及的现象。
AI的应用，在更多时候是一种能力的应用，而非功能的应用。
人们看到了Siri和小冰，却没看到在这两者背后潜藏的语义及语境分析、自然人机交互、数据相关性等AI能力，这些能力可以运用到广阔的场景中。
当前，移动阅读领域的智能推荐和精准匹配技术，从本质上来说并不能算AI范畴，只是给用户打上标签，由机器将特定资讯或广告推送给拥有特定标签的人群。尽管如此，这种定制化程序也足以让编辑下岗了。
试想一下，如果让AI给用户推荐资讯，那又上升到一个层次。AI知道你姓什么叫什么，喜欢什么不喜欢什么，这几天需要了解什么，购买什么，它推送的将都是你感兴趣且需要的东西。
另一种场景是，当你走在马路上时，红绿灯和电子指示牌外观依旧。但在AI所主导的智慧交通环境下，交通调度和控制装置并不依据早先的定制化程序或人工控制机制运行，而是通过AI对城市道路交通资源进行优化，并进行智能调度，缓解城市中的拥堵状况，提升交通效率。
从外观上看，城市交通没有任何变化，但AI给城市交通带来的内在好处，只有实际使用城市道路的居民最能体会。这种情况下，人工智能已转化为一种能力，涉及到相当多的跨学科技术应用，例如图像识别、声音识别、大数据分析等。
同样，当你身处一个智能住宅中，举手投足都有AI领会意图并积极贯彻—想洗澡时水已放好、想吃东西烤箱自动启动。届时你将不会去思考这其中奥妙，因为大家都是一样的状况，作为消费者只安心享用即可。
这将是AI基本运作方式，即隐于无形。
拐点始终是模式
AI是一种能力，而不是商业模式：现代物理学出现之后，人们不再执迷于永动机；而现代化学出现后，人们就不再相信炼金术师。人工智能未来会获得跨学科的基础研究地位，将强烈而深刻地改变人类的观念和生活方式，但并不一定就能被具象化到某个产品上去。
对于大多数企业和个人来说，是没能力对AI技术进行研发的，但有足够能力积极跟上技术趋势与潮流。行业中出现能够提升生产力的工具和应用，不管是基于AI还是基于自动化，都要积极跟上，唯有如此才能不在AI大潮中被甩下。
不过，无论是什么企业，都不要贸然进入AI行业，将其发展看成是自己的商业模式并妄想从中受益。正确的做法应该是不断获取和吸收已有的AI能力，从中提升企业运营效率，降低成本。
技术能力与商业模式存在一个螺旋迭代的关系。以前人们骑马或是步行，长途旅行、时间、体力等原因，市场迫切需求一个替代方案，于是汽车诞生了。随着技术的发展，生产汽车的效率越来越高。但每一个时代都会有一个技术瓶颈，在等同技术能力之下，就靠运营模式提升效率。到20世纪初，汽车生产技术的瓶颈来了，在现有的技术水平之下，当时的社会劳动生产率已经达到最高。
市场的需求在不断增长，美国一位老人在底特律画了一条线，福特生产流水线。运营模式的改变，在同样的技术环境下，它做到了高效。市场参与者相互借鉴，如果不发展技术，在同样的模式之下，社会劳动生产率又会触及模式的天花板。
技术或是模式的先发之所以有优势，就是因为最先获得了突破瓶颈的方法。但最终，技术需要不断成长；而数百年来，作为商业底层逻辑的模式，可以多种多样、可以相互组合，但终究是并列的。
未来10～20年间，AI研发成果将出现大爆发，并将转化为特殊能力输出。更多的企业应当做的是，如何首先去拥抱这样的能力，如何将它们转化成自己模式的补充。
简单来讲，AI为代表的科技能力，只能为你加速生产产品。而将这些产品转化成商品，则需要一个好的商业模式，一个高效的价值流程。