美国知名媒体近日刊登了对马克•安德森（Marc Andreessen）的专访。安德森认为，人工智能将会成为下一波科技浪潮的主导，并改变整个世界。
人工智能和机器学习技术最近取得的突破可以让电脑更好地理解世界，并通过更加智能的方式作出响应。谷歌已经在Android系统中拥抱这项技术，但该技术还会产生更加深远的影响——从无人机到医疗诊断，这项技术将会渗透到生活的方方面面。
至少，美国风投大亨、风险投资公司Andreessen Horowitz创始人马克•安德森持有这一观点。
事实上，他在这方面很有发言权。20年前，他通过开发网景浏览器积累了巨额财富，而他的风险投资公司最近又成功投资了Facebook、Twitter、Airbnb、Slack和Lyft等明星企业。安德森一直都在与创业者和投资者展开密切接触，希望打造新一代科技公司，他的投资公司掌管着27亿美元的资金。
安德森表示，最近的科技突破意味着人工智能技术有望催生新一代科技巨头。与此同时，他也承认某些行业始终对科技变革十分抗拒——他表示，需要通过更多的措施将软件的影响力融入到经济发展的每个角落。
以下是采访记录。
人工智能领域将诞生下一个科技巨头
问：你认为下一代科技公司将会来自何处？1990年代是谷歌和亚马逊，2000年代是Facebook和Uber。很明显，或许存在一些我们尚未听说但却即将实现重大突破的公司。不过，我很难想象过去6年创办的公司有哪家可能发展到谷歌、Facebook或亚马逊这种规模。
安德森：从传统来看，这会伴随着新的平台和架构而出现，同时还将涌现新一代技术。最近一波重大技术是智能手机和智能手机应用。智能手机在2007年实现，很多应用类别则在2010或2011年确立。
很明显，有很多围绕智能手机创立的大型公司已经成为了十分重要的企业。但四年甚至两年以前，情况显然并不像今天这样。
所以，如果智能手机架构是最新一波科技趋势，那么人工智能、虚拟现实、自动化、语音和物联网都有可能成为下一波重要科技趋势。目前最明显的例子就是人工智能。能够明显感觉到，有一批新的产品和公司将会把人工智能作为它们的核心。
Facebook、谷歌和亚马逊都在这一领域付出了最尖端的努力。但我们也看到一系列创业公司在努力发展这项技术。我认为将会涌现出一批非常重要的人工智能公司——它们中的很多现在才刚刚创业。
问：人们讨论人工智能已经很长时间，但如何取得商业成功仍然令人捉摸不透。是什么让你感觉现在的情况已经改变？
安德森：我起初很怀疑。可能很多人并不知道，1980年代曾经出现过人工智能泡沫，当时有大批公司获得了风险投资的支持，但它们当时都失败了，所有的钱都烧光了。
我们感觉现在的情况有所不同。最大的变化就是2010年的ImageNet竞赛。2012年，电脑从图像中识别物体的能力超过了人类。这是一场真正的比赛，组织者已经对衡量方式进行了细致调整。
事实上，我们过去4年看到了一个又一个的突破相继涌现。首先是在静态图片中识别物体的技术实现了突破。现在则是在视频中识别物体的技术实现了突破——带来了全新的视频归类方式。如果能够实现视频识别，便可在实时视频中识别物体，从而实现自动化。
我们投资了一家名叫Skydio的公司，他们正在开发全自动消费无人机。这是一款与目前的无人机截然不同的产品，具备与众不同的功能，甚至令人觉得很怪异。它可以在完全无人指挥的情况始终跟随你左右。你可以在丛林中奔跑，它可以自动识别路径，完全靠自己在树林中穿梭。价位也在消费者可以承受的范围内。这就像是科幻小说里的东西。
我们已经看到深度学习应用于心脏病的预先诊断。还有一家名为Freesome的公司在将深度学习应用于癌症诊断的血液切片，效果似乎很好。
大公司将主导AI领域发展
问：科技行业有一个经典的问题：“这是一款产品还是一项功能？”谷歌、Facebook和亚马逊都向人工智能领域投入了很多资金。Siri最初是一家创业公司，但很快被苹果收购。那么人工智能是否能够孕育拥有新产品的独立大公司？或者，这些创新是否更有可能被现有公司吸收，用于改进其现有产品？
安德森：两年前，我认为大公司将会占据主导。这些大公司有几大优势：
没有多少人知道该如何开发这些东西。大公司可以投入比创业公司更多的资金。大公司支付的薪水可以跟体育明星媲美。所以，大公司可以雇佣这些人才，导致小公司没有人才可用。
这些项目很大，很复杂，而且这是一个很先进的新领域。亚马逊的Echo项目共有1500名工程师，历时4年才开发完成。作为创业公司，你不可能在这方面与之对抗。
另外还需要数据。从理论上讲，你需要这些庞大的数据库。ImageNet的部分突破就在于可以通过庞大的数据库对算法进行训练。理论认为，谷歌和Facebook等大公司可以接触到海量数据，但创业公司永远无法与之媲美。
过去两年，其中的每一项因素都已经发生了一定程度的改变。由于这成为了新兴的热门计算机科学领域，所以突然之间有了更多了解这项技术的计算机科学专业的毕业生。还有很多曾经在大公司从事这类项目的员工现在意识到，他们也可以创办自己的公司。
现在有一批新的无人驾驶公司都是从谷歌分拆出来的。最近被Uber收购的Otto就是一个其中很著名的一家，但还有另外6家公司也表现不错。
与此同时，这项技术本身也变得更易驾驭。很多有趣的新项目已经不再需要1500人，只需要5个人。谷歌推出了TensorFlow开源项目，这也成为了深度学习的一大基石。我们还看到各地的创业公司都在利用这个项目——这在几年前是不可能实现的。
人工智能技术本身也在进步。人们都在学习利用小规模的数据库开展深度学习。有很多创业公司找到了一些聪明的方法来获取大数据，或者通过一些方法来降低对数据的需求。
问：这些潜在的人工智能应用有很多似乎都是可行的业务，但未必是大业务。但对于无人驾驶汽车等真正重大的机会，大公司似乎仍然拥有难以比拟的优势。
安德森：我还是感觉你似乎认为应该在现有产品上增加一些人工智能技术。但我并不这样认为。我们发现，可能出现一些之前不可能实现的产品。
咱们来谈谈无人机。你今天购买一台无人机后可以自己操作，但20分钟后可能就会撞到树上。你说，“这很好玩”，但你还是得再买一台新的。
传统无人机制造商讨论所谓的“跟着我”功能已经有一段时间了。有的是希望增加这项功能的传统无人机企业，有的则是在Kickstarter上通过众筹开发这项功能的公司，总数已经达到数十家，甚至数百家。但至今还没有人把它变成现实。
之所以如此，是因为这并不是一项功能，而是一种全新的架构。无人机必须要从头开始以人工智能为基础进行开发。大疆和其他无人机制造商都将其视作一项功能，而我们认为，需要一种全新的架构才能实现。
这就是一个彻底革新的例子。如果我们的假设正确，那么所有现存的无人机都会过时。它们根本没有意义，因为它们并没有做真正有意义的事情。
如果你跟汽车厂商沟通，会发现他们都认为自动驾驶是一项功能，可以增加到现有的汽车上。而硅谷企业则将其视作一种全新的架构。这是对根本性假设的一种自下而上的革新。
仍有很多传统行业未被科技颠覆
问：如此看来，似乎有很多创新正在涌现。与此同时，利率保持低位，整体经济增速放缓。当利率保持低位时，就很容易借到钱，很容易融资，投资就会大幅增加。但统计数据似乎表明，储蓄仍然远大于投资。你认为未来趋势如何？
安德森：现在有两种持有不同观点的行业，有一些行业的技术普及速度在加快，生产效率在提升。例如电视机、计算设备、媒体、视频。彭博社有一篇报道称，由于食品生产方式进步，食品价格正在暴跌。
所以，如果是在这些生产效率快速增加的行业，价格就会迅速下滑。在这些行业里，每个人都在担心自己失业，或者岗位被转移到中国、日本或墨西哥去。人们认为颠覆程度太高，技术变革幅度太大。硅谷那帮人正在破坏经济。
还有一些领域的价格正在快速上涨：医疗、教育、建筑、处方药、养老和育儿。这些领域的科技创新很少。在这些领域，生产效率的增长以及创新和颠覆活动的增加都不够多。这里有垄断，有寡头，有卡特尔，有政府主导的市场，还有串谋定价——种种不正常的行为都导致了价格的快速上涨。
政府向这些领域提供了更多补贴，但由于这些市场都缺乏弹性，所以补贴只会导致价格进一步上涨。这正是高等教育领域的现状。
所以在这些领域，人们都心怀怒气，生产效率的增长也不够高。这些领域的技术进步不够快，导致我们支付的费用过多。
将这些汇总起来，便可发现一种位于二者之间的茫然状态，这也似乎正是我们目前的状态。但这却掩盖了当前的真实现状。
有的领域价格下降速度很快，还有的领域增长很快。久而久之，成本增加的领域便会蚕食整个经济。消费者看到他们的收入被医疗和教育花费蚕食。
在我看来，问题很明显：根源在于这些价格迅速上涨的经济领域没有充分普及技术、创新和颠覆。我的假设是，我们并未处在科技泡沫之中——而是处在科技破裂之中。我们的问题并不是技术太多或者人们对技术过于热衷，而是技术还远远不够，导致这些含有卡特尔属性的传统行业难以被颠覆。
科技提升生产效率，也创造大量就业
问：多数低增长领域的一大共性在于，他们都是劳动密集型行业。你的很多钱都花在了那些陪伴你的人身上——护士、教师和保姆等。你很可能听说过“鲍莫尔病”——随着制造类产品的价格逐步降低，人们会将越来越多的资源投入到稀缺的东西上，也就是人力资源。
所以我想知道，这是不是一个天生无解的问题。总会有一些生产率增长缓慢的劳动密集型行业，这些行业相对于其他行业也总会出现成本快速上涨。
安德森：从宏观角度来看，我认同这一观点。我认为这是对当前现状的精准描述，我也的确认为“鲍莫尔病”在成本转移的过程中扮演了重要角色。
但我想指出的是，虽然我们会根据过去的经验认为某个行业必须采用劳动密集型模式，但这并不意味着它今后也必须延续这种模式。如果你回顾1980年代的历史，会发现在1980年代，我们可以实现生产自动化，但却无法实现零售自动化。
当时的人们认为零售是理所当然的劳动密集型行业，认为分销也是如此。必须有人把东西放到货架上，还要有人点货，而且要有人把东西搬上汽车。
当时的一大进步是计算机结账和激光扫描。但激光扫描并没有对生产力起到帮助。激光扫描需要花费时间。它大约有一半的时间不起作用，所以还是要查看价格。这种技术甚至降低了生产率，因为你不认为自己需要这样的技术。
所以人们当时形成了很多幻觉，认为零售永远无法提升生产效率。当然，过去20年，零售的生产效率大幅增加。首先，沃尔玛为供应链引入了现代化模式。然后又出现了亚马逊。
另外，我还认为从实体产品转向软件产品是生产率提升的第三个层次，通过MP3或流媒体方式来提供音乐远比通过店面销售CD光盘的效率高得多。
所以，如此庞大的零售行业曾经也是一个完全手工操作的行业。而现在，它已经基本实现了自动化。有一段时间，人们都在为零售岗位的消失而难过。
问：他们的日子很难过吗？各类零售店大约聘用了500万人，美国劳工部预计今后10年还会增长7%。
安德森：没错，很多卢德分子都会在这方面不断犯错误。这是你所说的理论的一种体现，稀缺的东西变得更有价值。零售人员在增加。
几十年来一直在增加的还有银行柜员。这一数据或许终于下滑。但在ATM和网络银行逐步涌现的同时，银行柜员的岗位数量却在过去30年持续增长，原因正如你所说：那就是突然之间可以通过人工来提供更高层次的服务，从而实现差异化。
文诺德•柯斯拉（Vinod Khosla）曾经撰文称，医生将会消失。他认为电脑的诊断能力将远好于医生，导致人类医生没有生存空间。我认为他的想法完全错误。我认为医生的职位会发生变化，成为一种更加重要的高层次工作，薪水也会更高——因为医生的能力会在更加智能的电脑的帮助下而得以增强。
正因如此，我才对经济如此乐观。也正因如此，我才认为卢德分子和那些认为增长会放缓的人是错误的。我们既可以创造大量就业，还能大幅提升生产效率。这二者其实并不矛盾，尽管现在有很多人的确这么认为。
