按：作者約翰·馬爾科夫，《紐約時報》高級科技記者，普利策獎得主（《機器人之舞》作者），被譽為“硅谷獨家大王”。本文整理自他的演講：硅谷還是創(chuàng)新圣地嗎？

在我的職業(yè)生涯中，硅谷一直是一個有趣的地方，它給我?guī)砹撕芏嗟臍g樂時光。我在硅谷長大，從1977年開始就一直報道它，那時的硅谷正以符合摩爾定律的方式加速發(fā)展。不過，這五年來，由于庫茲韋爾等人提出擁有自我意識的機器人即將誕生，有關(guān)摩爾定律的討論又進入了新的層次。

就在最近，比爾·蓋茨、埃隆·馬斯克和霍金都在討論說，具有自我意識的機器人對人類而言，是現(xiàn)實存在的威脅。但坦白來講，我并不這么認(rèn)為。如果你單獨去看他們或者其他人對于硅谷的討論，幾乎都是關(guān)于半導(dǎo)體行業(yè)的指數(shù)式增長。但是我突然發(fā)現(xiàn)，這種增長趨勢現(xiàn)在已經(jīng)結(jié)束了。

現(xiàn)在，也許它并沒有永遠結(jié)束，不過這種增長趨勢已經(jīng)明顯暫停了。一直以來推動我去報道的，在硅谷開發(fā)并改變了世界的那些技術(shù)，已經(jīng)開始面臨這一現(xiàn)狀。雖然，現(xiàn)在的運算成本不只是簡單的降低，而是以加速的方式在下降。但你猜怎么樣？最近兩年，晶體管的價格竟然已經(jīng)停止了下降（譯者注：摩爾定律可理解為大約每隔18個月，集成電路的成本就會降低五成）。現(xiàn)在，對行業(yè)發(fā)展具有深遠意義的時刻已經(jīng)到來。

庫茲韋爾爭辯說，“你將科技發(fā)展的上升曲線與材料應(yīng)用聯(lián)系在了一起，所以即使硅被開發(fā)到極限，剩下仍有技術(shù)可以發(fā)展的地方”。也許他是對的，但這并不會在當(dāng)下發(fā)生，因此，這也引發(fā)了關(guān)于未來計算機的應(yīng)用及其對人類社會影響的眾多討論。如果我們真的達到了技術(shù)的穩(wěn)定期，很多我們預(yù)見到的事情以及硅谷的意識形態(tài)應(yīng)該不會發(fā)生。所以現(xiàn)在的發(fā)展并非是以我們預(yù)期的方式而進行。我看到太多能佐證發(fā)展減速的例子，實際上它們到處都是。但是，對硅谷的信仰，使得人們并未重視這些。

曾經(jīng)我在追蹤報道南加州舉辦的DARPA機器人挑戰(zhàn)項目（譯者注：一項由美國國防部高級研究計劃局資助，旨在開發(fā)半自主陸地機器人，用以完成危險、惡劣以及人體工程環(huán)境中復(fù)雜任務(wù)的項目）時，遇到過很有意思的事情。

在最終決賽前8個月，主辦方在佛羅里達的決賽地點舉辦了一場預(yù)熱活動。當(dāng)時的活動來了25支團隊，規(guī)模聲勢浩大，這些團隊帶來了大型終結(jié)者式機器人，目的是讓這些機器人能夠在類似福島的環(huán)境中進行工作。雖然這些團隊花了18個月的時間研發(fā)這些機器人，但這些機器人當(dāng)中，只有3個團隊的機器人，實際完成了所有的任務(wù)。最終獲勝的團隊用時45分鐘。這些團隊有1個小時的時間來完成8項任務(wù)，而這些任務(wù)對于正常人類而言只需要大概5分鐘就能完成，這其中包括駕駛車輛、穿過一扇門、扳動曲柄、開啟開關(guān)、走過碎石灘、以及爬樓梯等任務(wù)。

（DARPA比賽的機器人）

對我而言，我根本不需要5分鐘就能快速完成這些任務(wù)。而對這些機器人，它們卻花了45分鐘的時間。大部分機器人在第二個任務(wù)‘打開房門’那里就失敗了。機器人領(lǐng)域的先鋒學(xué)者，Rod Brooks在看到這些機器人如此艱難的去開門后，開玩笑地說：“如果我們真的擔(dān)心“終結(jié)者”機器人，那么很簡單，把門關(guān)上就好了?！彼?，現(xiàn)階段的科技發(fā)展，并非像我們想象的那樣完善。

我一直在思考硅谷的地理位置問題，實際上硅谷的位置已經(jīng)發(fā)生了遷移。大約1年前，Richard Florida做了一項非常吸引人的分析，他將所有現(xiàn)存的風(fēng)險投資公司的地理位置整理了出來。從前，硅谷的中心在圣塔克拉拉市，但是按照現(xiàn)在的投資情況分析，它已經(jīng)往北遷移了五十英里，換到了舊金山的波特雷羅山腳下。如果你住在舊金山的話，你能清楚的看到這些。曾一度作為硅谷象征的制造業(yè)，大部分已經(jīng)搬去了亞洲的各個工廠?，F(xiàn)在的硅谷，是做市場營銷和設(shè)計的中心，它已經(jīng)變成了跟之前非常不同的“硅谷”。

我一直在思考，硅谷是否已經(jīng)發(fā)展到了穩(wěn)定期或者說到了技術(shù)發(fā)展的盡頭。之前我花了3到4年時間去報道機器人技術(shù)的發(fā)展。甚至更早，我在2004年就已經(jīng)開始報道第一輛無人駕駛汽車技術(shù)所面臨的巨大挑戰(zhàn)。

我一直在關(guān)注機器人技術(shù)的快速發(fā)展，計算技術(shù)及傳感器成本的大幅降低，使得這三四年來關(guān)于社會分工中自動化技術(shù)扮演何種角色的討論越來越多，也引發(fā)了新一輪的自動化進程，尤其是像美國這樣的國家。技術(shù)的發(fā)展，不僅使“藍領(lǐng)”工作被永久地取代了，同時機器也在逐漸替代律師以及醫(yī)生的工作，這就意味著傳統(tǒng)的行業(yè)分工正在從“金字塔”頂開始被一點點替代。

（馬爾科夫著）

在這輪新的辯論中，我的工作也起到了一定作用。在美國，關(guān)于自動化的辯論，會間歇性地不斷上演。上一輪的辯論開始于20世紀(jì)60年代，不過卻由于同時期發(fā)生的越戰(zhàn)而過早終止。那個時候，辯論雖然已經(jīng)開始，但是不久而來的戰(zhàn)爭將所有這些討論全部一掃而空?，F(xiàn)在的這輪辯論，恰似上次的一次“復(fù)仇”。2010到2011年間，我就開始報道白領(lǐng)工作的自動化發(fā)展。

人工智能遠比你想的復(fù)雜，市面上有大量的書籍，類似《The Rise of the Robots》，《The Second Machine Age》，《The Lights in the Tunnel》等都聲稱，未來社會將不再有工作，機械自動化的快速發(fā)展將使得2045年以后，機器能夠完成人類可以完成的任何事情。

幾年前我跟心理學(xué)家，Danny Kahneman吃飯的時候，曾激動地討論這些觀點，尤其是對于中國而言，制造自動化的到來意味著什么。Danny Kahneman說：“你沒有明白這些話的意思?！薄笆菃?？”當(dāng)時的我非常疑惑。Danny卻告訴我說：“對于中國，機器人自動化來的正是時候?！?/p>

然而，就在我們討論人工智能、制造業(yè)和白領(lǐng)工作自動化的時候，忽略了一個大問題，那就是全世界將面臨人口老齡化的大潮。撫養(yǎng)比率越來越高，人力資源越來越匱乏，因此機器人的出現(xiàn)恰逢其時。與從自動化角度看待人工智能相比，這是個全新的視角。

（機器人餐廳）

目前，中國實行單獨政策，日本、歐洲均面臨老齡化問題，老年人口數(shù)量猛增。歐洲現(xiàn)已投入了10億美元用于老人看護機器人的研發(fā)。到2020年，全球老齡化將到達一個峰值，在人類歷史上第一次出現(xiàn)，65歲以上的老人數(shù)量大于5歲以下兒童數(shù)量。

在人工智能這個領(lǐng)域工作了兩三年后，我發(fā)現(xiàn)，跟那些杞人憂天的想法相比，實際情況則更為微妙。Brynjolfsson、McAfee、Martin Ford和Jaron Lanier都曾寫過快速進入自動化時代的文章，但是這里有兩點需要考量：1.事實上人工智能研發(fā)并沒有那么快。開展這些技術(shù)所花的時間比人們想象的長得多。2.人力市場結(jié)構(gòu)會發(fā)生巨大的改變，這意味著我們需要的機器人數(shù)量，比想象中多得多，而且機器人也需要一個合理身份。更何況，技術(shù)發(fā)展本身也會使這項工作充滿曲折。

目前，我們正在加速開發(fā)圖像識別技術(shù)。機器首先要學(xué)會如何辨識物品，然后才是如何理解情感，以及識別人類的聲音和理解人類語言。目前，這些技術(shù)都在研發(fā)過程中，毫無疑問，它們會飛速發(fā)展，而“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)將很大程度上增大成功的可能性。“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)是指人工神經(jīng)系統(tǒng)不斷地開發(fā)迭代，這項工程從上世紀(jì)50年代就開始了。

人工智能的另外一個問題，即認(rèn)知能力還尚未出現(xiàn)。我們在人工智能的研發(fā)方面，還沒有開發(fā)出機器人計劃和思考的能力。因此我們尚不知道當(dāng)人工智能作為服務(wù)員或制作快餐的時候，是不是可以像人類那樣有效率、有計劃的工作。在美國，制造業(yè)已經(jīng)開始應(yīng)用自動化設(shè)備了，目前僅有9%的制造業(yè)工作需要人工來完成。

另一個相反的觀點是，未來將會沒有工作留給人類。最近的一篇關(guān)于這個問題的文章是1995年的《工作的終結(jié)》，文中預(yù)測了這個結(jié)果?，F(xiàn)在，十幾年過去了，美國的經(jīng)濟增長速度遠高于人口增長速度。因此，我現(xiàn)在尚不能論斷這個觀點是否一語成讖。

非常經(jīng)典的支持這個觀點的例子就是圖片共享技術(shù)，13個IT工程師（譯者注：這里指的是Instagram，當(dāng)下最火的圖片分享軟件）用這個技術(shù)拿下了一個擁有140000雇員的大公司——柯達。然而，這并不是事實。首先，柯達并不是被圖片分享技術(shù)拿下的。柯達公司制定了很多錯誤戰(zhàn)略，相當(dāng)于是將槍口對準(zhǔn)自己，不?？蹌影鈾C直到倒地而亡。以柯達的競爭對手富士為例，它們就在網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型方面做得非常好。更為深入的講，圖片分享這一新時代的照片分享技術(shù)，是依靠互聯(lián)網(wǎng)才存在的，并且?guī)砹?50萬到500萬的工作機會，這其中大部分都是很好的工作。因此，說圖片共享技術(shù)殺死了柯達公司根本是無稽之談。

（柯達與Instagram）

在機器人，計算機和人工智能領(lǐng)域工作5年后，我現(xiàn)在考慮的是，能不能找到比這些更有趣的問題。我很早就開始關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)， 20世紀(jì)70年的就開始有關(guān)寫計算機網(wǎng)絡(luò)的文章，但是這個問題真正得到廣泛關(guān)注是在1993-1995年間。我花了20年不斷地介紹互聯(lián)網(wǎng)將會改變我們的工作生活，現(xiàn)在這個觀點終于在世界范圍流行起來。我很早就意識到機器人、自動化技術(shù)和人工智能將會迎來又一次的復(fù)興?，F(xiàn)在這些變成了炙手可熱的領(lǐng)域，而我又開始尋找其他馬上將要發(fā)生有趣變革的領(lǐng)域。

目前比較前沿和有趣的領(lǐng)域，就是材料學(xué)了。這是Neil Gershenfeld的世界，也是Nathan Myhrvold的世界。Myhrvold是首批投資超材料的人。超材料將是未來重要的科技材料，可能會改變未來的經(jīng)濟體系?，F(xiàn)在，我已經(jīng)開始涉獵關(guān)于超材料的東西了，其中包括金屬有機骨架技術(shù)。而比特和原子中心的Gershenfeld已經(jīng)開始構(gòu)建這種數(shù)字材料，這種材料使得原本穩(wěn)定的普通物品變得非常不穩(wěn)定。這個技術(shù)非常迷人，也是未來5-10年，我將參與的事情。

現(xiàn)在《紐約時報》也在經(jīng)歷數(shù)字化的變革，大多數(shù)人現(xiàn)在已經(jīng)不再在電腦上閱讀《紐約時報》了，而是在手機移動端。這些變革也推動了《泰晤士報》進行深入的思考。

我是一個堅定的保守派，雖然我曾經(jīng)是第一個在《泰晤士報》撰稿寫關(guān)于數(shù)字技術(shù)和數(shù)字文化的人。但我不是生出來就是數(shù)字派的。因此我關(guān)注這兩種文化，一種是前衛(wèi)的《紐約時報》文化，另一種是保守的《泰晤士報》文化。我認(rèn)為《泰晤士報》將會找到方法跨越技術(shù)的鴻溝。雖然《泰晤士報》尚未轉(zhuǎn)型，但其他的傳統(tǒng)媒體也沒有轉(zhuǎn)型。

《泰晤士報》已經(jīng)非常努力并且已經(jīng)到達轉(zhuǎn)型的臨界，這就是我一直在做的事情。

（《紐約時報》數(shù)字版）

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