2017年，谷歌与微软宣布从移动优先转向AI优先战略，强调智能助手的准确性与情景意识。这背后是资源投入的权衡，牺牲短期利益如客户体验以追求长期的数据收集和学习目标。苹果则选择尊重用户隐私，采取不同路径发展AI。
作者 | 阿杰伊·阿格拉沃尔/乔舒亚·甘斯/阿维·戈德法布
本文节选自《AI极简经济学》
责编 | 胡巍巍
2017年3月，谷歌首席执行官皮查伊，在年度I/O活动的主题演讲中宣布，该公司正从“以移动优先的世界转向以人工智能优先的世界”。
接下来，他公布了一系列与人工智能相关的消息：开发用于优化机器学习的专用芯片，在包括癌症研究在内的新应用中使用深度学习，把谷歌人工智能助手放到尽可能多的设备上。皮查伊称，公司要从“搜索和组织全世界的信息”过渡到“人工智能和机器学习”。
这一宣言比根本性的愿景转变更具战略意义。2002年，谷歌的创始人Larry Page就勾勒出了这条道路：我们并不总能展示人们想要的搜索结果。我们付出艰苦努力就为了做到这个。但这真的太难了。要做到这一点，你必须聪明，必须理解世界上的一切，必须理解查询的内容。
其实我们尝试做的是一种人工智能……终极搜索引擎会很聪明。我们努力工作，就是为了一步一步地接近它。
做出这一战略承诺的并不只有谷歌。就在同一个月，微软公布了自己从“移动优先”和“云优先”转移到“人工智能优先”的意图。
但“人工智能优先”到底是什么意思呢？对于谷歌和微软来说，它们变革的第一部分（不再是“移动优先”）为我们提供了一条线索。
要做到“移动优先”，就是把流量放到你的手机体验上，为消费者优化手机界面，哪怕这意味着牺牲自己的整个网站和其他平台。最后一部分是它的战略意义所在。“在手机上表现好”是目标。但如果说，你宁可牺牲其他渠道也要做到这一点，那就是真正下定决心了。
回到“人工智能优先”的背景下，这意味着什么呢？谷歌的研究总监Peter Norvig给出了一个答案：
就信息检索而言，任何回忆度和精确度高于80%的东西都很好——不是所有建议都必须完美，因为用户可以忽视糟糕的建议。可就智能助手软件来说，壁垒要高得多。
你不会使用一个20%的时候都执行错误预订的软件，哪怕错误率只有2%，你也不会用。所以智能助手需要更加准确，也就是更智能，对情景更有意识。这就是我们所说的“人工智能优先”。
这对计算机科学家来说，是个很好的答案。它强调了技术性能，特别是准确性。但这个回答里隐含了一些别的东西。如果人工智能排第一了（最大化预测的准确度），那什么排第二呢？
透过经济学家的滤镜我们知道，任何“我们将把注意力放到X上”的声明都意味着一种权衡取舍。总会放弃某些东西用于交换。强调预测准确度高于一切，要付出些什么代价呢？
我们的答案来自核心的经济学框架：“人工智能优先”意味着把资源投入到数据收集和学习（一个长期目标）中，同时牺牲重要的短期考量，如直接的客户体验、收入和用户数量。
在云端学习与在实地学习
在实地学习可以改进人工智能。之后，公司可以利用预测机器经历的实际结果来改进下一次预测。通常，一家公司会收集现实世界中的数据，对机器进行微调，然后发布更新后的预测模型。
特斯拉的自动驾驶仪从来不会在实际用户正在使用它的时候学习。它进入实地后，会把数据传回到特斯拉的计算云上。
特斯拉进行汇总，并利用数据对自动驾驶仪进行更新。直到这时候，它才会推出新版本的自动驾驶仪。学习发生在云端。
这种标准方法的优点是可以为用户屏蔽掉不完善的版本。不利的一面是，驻留在设备上的通用人工智能，无法考虑迅速变化的本地条件，或至少要等到数据构建到新版本之后才能这么做。因此，从用户的角度来看，改进是跳跃式的。
反过来说，假设人工智能可以在设备上学习，并在该环境下得到改进，那么，它能更轻松地回应本地的环境，并针对不同的环境进行优化。
学习的权限
学习往往需要愿意提供数据的客户。如果战略牵涉到要牺牲其他事情来做某件事，那么，在人工智能领域，几乎没有哪家公司比苹果做出的承诺更早以及更坚决了。
库克在苹果主页上专门讨论隐私的版块里写道：“在苹果，您的信任对我们来说意味着一切。这就是为什么我们尊重您的隐私，并通过强大的加密系统来保护您的隐私，我们还设定了严格的政策，来管理所有数据的处理方式。”
他继续写道：“几年前，互联网服务的用户开始意识到，如果一项在线服务是免费的，那么，你不是客户，你是产品。但在苹果，我们相信，卓越的用户体验不应以牺牲用户的隐私为代价。
我们的商业模式非常简单：我们销售优质产品。但我们不会把您的电子邮件内容或网络浏览习惯建立成一个文件夹，卖给广告商。
我们不会将您存储在苹果手机或iCloud里的信息‘货币化’。而且，我们不会阅读您的电子邮件或消息以获取信息，然后向你推销。我们的软件和服务，其目的在于让苹果的设备变得更好。仅此而已。”
苹果做出这一决定，不是出于政府的规定。一些人声称，苹果公司做出这一决定是因为它在开发人工智能方面落后于谷歌和Facebook。没有哪家企业可以避开人工智能，苹果自然也不能。这一承诺会使其工作更加艰难。
它打算以尊重隐私的方式开发人工智能。这是一个很重要的战略赌注，认为消费者会希望控制自己的数据。
无论是为了安全还是隐私，苹果都认为，它的承诺会让消费者更愿意（不是更不愿意）让人工智能进入自己的设备。
苹果并不是唯一一家押注在保护隐私能带来回报上的企业。Salesforce、Adobe、优步、Dropbox和许多其他公司都已经在隐私方面做出了大量投入。
体验（经验）是新的稀缺资源
导航应用程序Waze通过收集其他Waze用户的数据，来预测交通出问题的位置。它可以为你找到最快的路线。如果这是它所做的一切，那也没什么问题。
然而，预测会改变人类的行为，这也正是Waze设计的用意。当机器收到来自人群的信息时，其预测也可能因为所得信息而遭到扭曲。
对Waze来说，问题在于，用户会遵循其指导，将车开进小巷以避开拥堵。除非Waze针对这种情况（用户遵循指导）做了调整，否则它无法收到交通问题已得到缓解的提醒，此时常规路线已变回最便捷的路线。
为了克服这一障碍，应用程序必须派一些人类驾驶员回到交通拥堵的地方，看看情况变成了什么样。这样做会引发一个明显的问题：受此指引的人，兴许会为了更大群体的利益而变成牺牲品。这无疑会降低产品的质量。
这将会出现一种难以解决的权衡：人工智能的预测改变了群体的行为，而这又会阻碍人工智能获取形成正确预测的必要信息。
本例中，多数人的需求高于少数人的需求。但用这种方式来管理客户关系，显然让人不舒服。
有时候，为了改进产品，尤其是涉及“边用边学”的时候，有必要大幅调整系统，让消费者拥有全新的、可供机器学习的体验。
被迫进入新环境的客户往往体验较差，但其他所有人都可从他们的体验中受益。对于beta测试，这一权衡是自愿的，因为客户主动选择试用早期版本。
但是beta测试版所吸引到的客户，可能并不会像普通客户那样使用产品。为了获得所有客户的体验，你有时也需要针对这些客户进行产品降级，以获得能造福所有人的反馈。
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