“作为自动驾驶的从业人员，我们要有敬畏之心。”

“但在做事上，我们有无畏之心，要把它攻克。”

“人工智能给我们的这样一种恐惧感是因为它莫名其妙就出事了。” 

敬畏与恐惧：

人工智能进击者的告白

联·首CxO Talk上月联合FT中文网呈现了“人工智能”特辑，嘉宾驭势汽车科技总经理、复旦大学黄波校友，水岩科技创始人兼CEO吕江先生以及复旦大学哲学学院徐英瑾教授，在复旦管院信息管理与信息系统系副系主任徐云杰教授的主持下展开了一场“联·首对话”。话题涉及自动驾驶技术、AI在物流等场景中的应用，以及对人工智能的哲学思考，以下是对话节选。

话题一：自动驾驶很安全？

 徐云杰：

谈到自动驾驶，黄波校友说“很安全”，但我们心里还是有一点怵，各位怎么看？

 黄波：

安全问题，只要是用车的人都会很关注。大家看到2016年5月特斯拉的第一起车毁人亡事故，也看到了最近特斯拉的另一起事故以及Uber的无人驾驶事故。事实上，不管什么交通工具，发生交通事故的概率是存在的。作为一个从业人员，我们要有敬畏之心。在自动驾驶这件事情上，我们对敬畏之心的理解有两个方面。

第一，因为自动驾驶是一个很复杂的系统，整套系统里的安全设计都是在一开始就实现的。从验证的角度来讲，任何时候我们在限定场景部署无人驾驶系统之前，都会先对现场进行勘测，把高精地图做好，然后在内部做仿真测试，即在计算机环境下尽量的去复现或模拟现实场景里可能出现的情况（包括交通流、天气、障碍物等），在仿真场景里进行大规模测试。设计、仿真与路测是一体的，要确保整个系统的安全。

第二，我们在无人驾驶商业化落地上也要存有敬畏之心。我们先从限定区域的低速无人驾驶开始入手，然后逐步把它扩展到半开放区域，再拓展到开放区域。一步一个脚印，先在一些特定场景里利用无人驾驶的技术解决刚需问题。这既保证我们有一定的营收，同时也可以将我们的算法系统不断锤炼，最终实现在公共道路上的无人驾驶。

当然，任何新事物的产生都会带来一些风险，这取决于我们对这个风险怎么看。交通事故每天发生，举一个极端的例子，现在使用最广泛的“无人驾驶系统”是电梯，中国每年电梯事故死亡几十人，这说明即使是大家觉得日常生活中非常安全的“无人驾驶系统”，也会有意外的发生。我希望大家能客观地看待这个问题，抱着解决问题的态度去打磨出高安全性的系统，尽量减少事故的发生。

 吕江：

我们以敬畏之心来对待物理的规律、工程的规律，但在做事上，我们有无畏之心，要把它攻克。而且其实说到Uber以及特斯拉出的这些事故，我不是觉得特别意外。从我们的经验上来讲，就算你在实验室里测算出来这是万分之一、十万分之一的可能性，你真的拿到现场去试一个月，就可以试出来；你觉得一百万年才会发生一次的事情，放到现场应用，不出一年就发生了。我觉得可能徐老师能帮我们解释这种情况。

 徐英瑾：

有三类学科思维的大脑运作方式，一个是“文科脑”，一个是“理科脑”，理科喜欢从数学与概率角度想问题，文科喜欢从感性上想问题，还有一个“心理脑”，站在心理学规律上思考问题。

按照此思维方式，我们不难发现，我们心理运作规律是猎奇，现在对于人工智能极不利的地方就在于人工智能看上去太猎奇，有点风吹草动就会被关注到。它处于我们的整个知识图谱中的高峰，太容易吸引大家的注意力，以至于只要有一点阴暗就会说得非常阴暗，这不是人工智能的错，是我们整个人类的心理运作在起作用。人工智能给我们的这样一种恐惧感是因为它莫名其妙就出事了，面对没有根据的深渊的时候，人会对其感到莫名的恐惧。

话题二：为什么一定要用AI？

 徐云杰：

如果整个社会的基础设施为自动驾驶做好预备的话，也许自动驾驶会早一点到来，我们也不用这么担惊受怕了。比如，把道路建在地面之下，应该可以排除很多行人和障碍物的出现。现在，有时候过马路都是在争夺路权，行人抱着“人多我就可以过”的想法，自动驾驶会面临很多考验。吕江嘉宾是做自动化物流机器人的，智慧供应链机器人是非常大的产业，除了做仓库里面的机器人之外，你觉得哪些环节还有AI的机会？

 吕江：

物流是一个很宽泛的行业，里面的机会非常多，我们做的只不过是其中一个点而已。像我们做冷链，现在中国的冷链需求量很大，大家吃的牛肉，你觉得是全程冷链过来的，可你知道路上化了几次吗？我们可以通过数据、仪器做好物流和监控，这样可以保证我们的生活更安全、更健康。我觉得可能有些人跟我当年第一次接触物流的感觉一样，物流有什么？抗大包的？这跟我学机器人有关系吗？我当时真是这么想的，结果后来真正去做了，才发现原来物流有这么多的地方可以去改进。

 徐云杰：

现场有同学提问说，有的事情为什么一定要用AI做呢？把仓库挪到西部去，那边人力这么便宜，我们何苦用仓库机器人呢？

 吕江：

直接看到了物流行业最核心的问题。物流行业一定跟区域相关，仓库建仓第一要考虑位置，因为物流还涉及运输的成本等各种各样的问题。你的市场如果在江浙沪，在上海周边的仓库发货大概当天就可以到，而从新疆发货几天可以到呢？这是很明显的问题。我们可能可以在中间加速物流管理很多的方面，但是我们逃不掉一些基本的规律。从这个角度来讲，我们还是瞄着更大的仓库、更大的出货量的方向来做，但的确是有一些技术难度。

话题三：人工智能与失业率

 徐云杰：

AI现在会取代哪些工作又不会取代哪些工作？这是很现实的问题。

 徐英瑾：

我认为取代不取代也并不一定是一个是或者不是的问题，很大程度上是“程度”，有些行当受到90%的威胁，有些是20%。很多人都觉得电影出来以后戏剧就完了，但是戏剧还有。哪些行业会受到威胁？从“数据”角度看，一个行当的数据的边界若比较清楚，相关工作就比较容易被机器所取代。我们可以看到AI可以做翻译，但是你要让机器翻译出丑，你可以让它翻译哲学句子，因为网上讨论哲学的非常少，而且喜欢讨论哲学的人也懒得把正确的答案写到网上去。一句话，什么行当离市场越远，就越不会被取代，但悲观的估计是，这个行当本身可能会消失。

 吕江：

我是觉得徐老师的职业是安全的，跟徐老师讲的一样，边界很清楚、规则很清楚的职业可能被取代的程度就大一些。

 黄波：

讨论这个问题的时候我想起了在人工智能领域有一个叫莫拉维克悖论：人类认为的高阶智能（复杂计算、逻辑推理等）其实对计算机或机器人来讲是很低端的，反而人类觉得比较低端的一些智能（比如本能或直觉），机器人或计算机却非常难学习。教师这个职业我觉得很难被取代，虽然现在在线教育有很多内容，但是思想的碰撞、激励，很难被一个机器所替代。还有一些创造性的工作，因为机器人本身要去创新，这件事情本身还是很难的。

 徐云杰：

我很同意有些复杂的事情反而容易被取代，有些简单的事情反而不能被取代。被人工智能威胁不只单个事件，同学们都关心失业率，比如说自动驾驶来了，司机都要下岗。我们往前走一步，从社会发展的角度来讲，人工智能必然取代一部分工作，尤其是某些结构化的工作。黄波校友，您怎么看待人工智能与失业率的问题？

 黄波：

其实我是这样看的，当上帝为你关上一扇门的时候，必然会打开一扇窗。刚才谈到无人驾驶，不需要人开车了，可能很多司机就不能再以开车谋生。但是在无人驾驶车这个移动的空间里面，很多新的商业形态会衍生出来，也会产生出很多新的职业。比如说工业革命来了以后，有些工种没有了，而另外一部分新的工种又出现了。整个社会不断往前迭代，这是一件正常的事情。

 联·首 CxO Talk是由复旦大学管理学院打造的跨界领导力与跨越思维 “隘口”的开放式体验空间 。每一辑将邀请1-2位国际化CxO，站上这一交互性“舞台”。他们是 “跨界者”与“跨越者”，将企业战略“翻译”成为本领域的执行语言，跨越从专业性到客户化的鸿沟。他们通过对业务宽度与深度的思考来重新定义CEO、COO、CMO、CFO、CIO、CHRO，首席内容官、首席产品官、首席数字官等各种CxO角色。在这个“舞台”上，我们同时能看到这位CXO本身的故事。让讲者更真实的面对自己，也面对舞台另一端的复旦人。

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