第四范式陈雨强谈中国AI优势：美国太舒坦 中国没包袱

自从Alphago在与李世石的对局中一战成名之后，人工智能产业在中国迅速爆发。但关于行业泡沫的问题也经常出现在科技圈的讨论当中。很多AI创业者都会被人问：商业模式跑通了吗？能赚钱吗？ 在8月25日下午的亚布力中国企业家论坛上，第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强回答了这一问题，他认为AI技术已经脱离了需要证明自己能力的阶段，收入只是企业某一阶段追求的事情，更应该关注的是能否对社会产生价值。

“我们在创业之初就有收入了，但我们不是用收入多少来看自己的价值，甚至我们觉得我们自己的收入在现阶段也不是最重要的，去帮助客户产生最大的价值才是最重要的。”陈雨强在“人工智能与社会伦理”分论坛上表示，科技工作者的价值追求不应该只是挣钱。

AI企业要如何证明价值？陈雨强认为，就是两个字——落地，什么企业能够帮助AI技术更广、更快的落地各种行业，价值就越大。

“AI落地的瓶颈主要有两个，第一是算法，其实就是人才问题。现在一个AI人才的价格几百万很正常。不是说它有多贵，而是人才资源很少，所以怎么样能够把限量供应变成大量供应，是AI落地面临的重要瓶颈。”

“第二个瓶颈是数据，AI是基于大数据的，但过去的大数据多数是为BI设计的。BI大数据是给人看的，帮助高层决策者去总结一些经验，抓大放校AI大数据是给机器看的，要面面俱到，让所有的信息全部反馈给机器。两个大数据系统的设计理念天然不同。AI时代需要大数据，但是这个大数据需要重新建设。”

陈雨强也表示，瓶颈虽在，但中国企业还是有很大机会的。“一方面在技术上没有谁有完全领先的优势；另一方面不像美国一直过的很舒坦，中国是没有包袱的，各行各业都要急着转型升级，都要提升效率，所以场景会是非常多的，迫切程度是非常高的。”

陈雨强强调，现在需要低门槛的、让大家都能用上人工智能的通用型平台，同样的技术有可能在中国产生更大的爆发力。

那么，大幅降低人工智能的门槛是否有可能？

“业界有一项非常新的技术叫自动机器学习(AutoML)，第四范式运用这项技术，可以让用户在没有机器学习研究背景的情况下开发机器学习模型，让算法做到不需要科学家。这将创建一个巨大的应用市场，让更多的开发者变成AI开发人员，而不是科学家来做人工智能应用。”

据了解，作为机器学习平台领域的领头羊，第四范式拥有业界领先的AI落地经验，在金融、能源、安防、医疗、媒体、制造、零售、互联网等多个领域服务客户超过2000家，其中不乏中国工商银行、招商银行、国家电网、新华社、瑞金医院等业界标杆。

至于是否应该担忧人工智能带来失业问题，陈雨强则表示，将来会产生职业的变化，因为人类天性不喜欢做重复性的工作，而是喜欢做创造性的事情，这将给人工智能带来机会，重复性的工作会被AI替代，人类工作会向自己天性喜欢做的事情上转变。