人工智慧可以從事創作嗎？

「我們說它可以。它的工作是創作，而不是對人類的模仿。它需要將我們帶到一個新的世界，這個世界有各種各樣的形態和生命形式。它想知道人類是否已經適應了它創造的新環境。他想知道人類是否已經找到了新的家園。」

——以上回答由創新工場 AI 文本生成模型自動生成

這段看似頗有思辨意味的對話，不來自哲學家，也不來自我或任何科技大拿，而是由創新工場人工智慧工程院研發的AI文本生成模型自動生成。

▎11位科幻作家參與，首次AI人機共創寫作實驗啟動

10月27日，傳茂文化和創新工場做了一件有趣的事，啟動了首次華語科幻AI人機共創寫作實驗項目「共生紀」。在2020年最後的兩個月時間裡，11位「人類」科幻作家與AI演算法聯手合作，將圍繞環保、性別、文化多樣性、人機關係等主題，協同創作多篇科幻文學故事。碳基的人類智慧與矽基的機器智慧一同解讀人類社會，探索人類未來的不同可能，從科技和人文的雙重維度進行共生時代的文化實錄，開啟一場人機共創寫作的奇妙探險！

「共生紀」實驗邀請了11位中國大陸的新銳科幻作家參與，他們分別是：我在谷歌的老同事陳楸帆（世界華人科幻協會主席、18次星雲獎得主）、小白（知名作家、魯迅文學獎得主）、賈立元（星雲獎得主、清華大學中文系副教授）、分形柳丁（冷湖獎、晨星獎得主）、淩晨（銀河獎得主）、顧適（星雲獎得主）、王元（晉康獎得主）、吳霜（星雲獎得主）、張凡（釣魚城科幻創始人、科幻博士）、王迎（新生代科幻作者）、蘇潔涵（新生代科幻譯者）。

「共生紀」所使用的AI寫作程式源自于創新工場 DeeCamp 2020人工智慧訓練營中的大學生創新項目「AI科幻世界」。這個團隊的大學生來自中科院計算技術研究所、中國科學院大學、華中科技大學、喬治梅森大學等國內外著名大學。他們在一個多月的DeeCamp訓練營期間，自主設計研發了AI寫作程式的主要邏輯，開發出了一款有趣的的智慧寫作工具，並獲得了本屆DeeCamp的創新賽道冠軍。

經陳楸帆等科幻作家嘗試，「AI科幻世界」已經可以輸出語法上非常通順，同時擁有一定文學表現能力的段落。這種人機共同寫作的過程對人類思維有相當的啟發意義，AI程式的輸出也常有驚人之筆，例如具有科幻風格的敘事段落：

「我覺得自己是一隻被人從墳墓裡面拉出來的兔子。一個聲音叫道：你在這裡幹什麼？我抬起頭，看見一個巨大的，渾身透明的身影，正站在我的頭頂上方。我知道這只是幻覺。因為在這個空間裡，不可能有另外一個人。」（由創新工場 AI 文本生成模型自動生成）

或者具有浪漫意味的抒情段落：

「她低著頭，臉上露出幸福的微笑。在夢中，我們互相凝望，雙方都在笑，隨後，她的雙唇輕輕吻我的嘴唇。那一天，我做了一個很長很長的夢，夢裡我和她一起在藍天下散步。風把我們的頭髮吹得很長，我們走過了一座又一座高山，那風景真是美不勝收。」 （由創新工場 AI 文本生成模型自動生成）

創新工場AI工程院執行院長王詠剛認為，AI演算法為我們提供了一面前所未有的，關乎科學邏輯、語言本質、文本規律的鏡子。人機共創這種全新的體驗在前沿科技與文藝創作兩個維度都具有重要的探索和實驗價值。科技思維與文藝思維的碰撞，提供了一種探尋人類智慧與機器智慧之間的邊界與交集，展望人類未來各種可能性的前沿視角。

基於上述考慮，傳茂文化和創新工場決定聯手舉辦「共生紀」專題策劃。知名科幻作家陳楸帆認為，人機共創實驗使用更多的數據、更智慧的演算法，但目標並不是寫出更好的作品，而是打破邊界，展開對話，實現人與機器的動態交互，讓思想碰撞與流動。

陳楸帆表示：「AI人機共創不僅僅是文字型創作，接下來會是圖像、音樂等更多可感可觸的藝術形式，帶來全感官、沉浸式、多維度的創作體驗。我們想通過一個實驗，一場遊戲，一次觀念上的冒險，以想像力為信仰，以對話為方法，打破所有的邊界與原有的知識分類，持續追尋生命、宇宙、美的意義。」

「共生紀」自即日啟動後，將持續至12月份，在「共生紀」官網、知乎、微博等平台同步進行。知乎將搭建「共生紀」專題頁面，舉辦「人機共創，誰更科幻」的盲猜活動；微博將每週發佈AI人機協作作品，邀請網友競猜作者姓名；在最後舉行的渺小藍點「微博之夜」上，科普大V將受邀與AI共創科幻故事。

▎人機共創揭示預訓練模型的商業價值

據王詠剛介紹，AI人機共創寫作實驗不僅揭示了前沿AI科技的科研價值、人文價值，AI寫作程式內部使用的核心模型還具有極為重要的產品和商業價值。

該模型是由創新工場AI工程院的科研團隊自主研發的，基於預訓練技術的超大規模中文生成模型，模型規模與OpenAI的GPT-2 Large相當。香港中文大學（深圳）數據科學學院副教授，創新工場大灣區研究院首席科學家宋彥博士主持了這項科研專案。

這是創新工場AI工程院自2016年成立後，在探索前沿技術商業化過程中取得的階段性突破之一。四年來，創新工場AI工程院以「科研+工程實驗室」模式，探索並研發以機器學習為核心的前沿人工智慧技術，並同各行業領域相結合，為產業場景提供一流的產品和解決方案，實現人工智慧科研成果向產業實踐的高效轉化。

在王詠剛看來，超大規模預訓練模型具有類似作業系統或開發平臺的特點，開發者將在未來創造出更多的可能性，衍生出許多今天還難以預見的產品類型與商業模式。

例如，超大規模預訓練模型技術有可能成為下一代問答式搜尋引擎及廣告推薦系統的核心技術，大幅改進現今問答式搜索的系統性能，回答相當一部分原本通過超大規模知識圖譜才能回答的知識性問題，甚至可以部分替代傳統的基於倒排索引的搜尋引擎，針對使用者查詢給出最匹配的資訊、網頁或廣告內容。

超大規模預訓練模型技術也可以在金融、法律、財務、人力資源、零售、製造等專業行業領域內，提供遠超以往系統性能的智慧信息解析和提取、智慧數據整合、自動機器翻譯、智慧文本檢查和審核、輔助決策、風險預警、自動客服機器人等功能模組，將企業中重要業務流程的效率和水準提升到一個新的水準。

在醫療和健康領域，超大規模預訓練模型技術也將發揮巨大效用。無論是醫療數據的格式化、病歷的解讀與分析自動化、醫療領域科研文獻的檢索與利用，還是直接面向使用者的自動問診系統，抑或是自動的醫療報告生成等，都有可能利用類似技術實現產品和商業落地的新突破。

在教育領域中，超大規模預訓練模型技術可扮演多種關鍵角色。比如自動講解知識體系、回答學生問題的虛擬老師，自動陪同學生在課後練習、提高的虛擬陪練，自動針對每個學生的能力特點制定個性化課程內容的個性化課程平台等等。

而在機器人和自動駕駛領域中，超大規模預訓練模型技術可大幅改進人機交互介面，提高人類指揮、控制自動化系統的效率，改進機器人或自動駕駛系統的語音交互能力，還有希望大幅提高機器人和自動駕駛系統對周圍環境的感知能力。

共生紀微官網 https://deecamp.com/gongshengji

One more thing，目前共生紀的AI程序只針對參與的專業作家封閉測試，在接下來的一個半月，敬請期待精彩的人機共創作品陸續出爐！

［唔揸飛機，咪揸鑊鏟］都係隨機應變要冷靜啫，飛機師炒股，你估掂唔掂？

TLDR：邪惡華爾街真人實驗，搵班飛機師嚟，教炒股票。其他素人做對照實驗，最後邊組贏？

FT原文：Pilots swap the cockpit for trading screens（https://bityl.co/40Uw）

1. 作為一個麻撚煩嘅學霸（係喎，又要講），細個時聽到話性格緊過能力，當然唔多高興。不過越大就越信呢樣嘢。同樣地，唔少人認為金融工作（＊），特別係炒賣，係唔使乜hard knowledge嘅。畢竟唔少人心目中，唔係升就跌，同賭百家樂睇路捉莊閒冇乜分別（所以賭百家樂咪輸仆街，何生可以咁多女人，金沙銀河可以做恒指成份股咯）

2. 的確，炒股票，似乎唔係咩學術研究。大可以盲拳打死老師傅（你睇丁蟹？）。咁當然點落盤點睇價之類都要知，但呢類硬知識好快學到。勁人往往做唔同工種都勁，亦因為咁你見鬼佬啲I Bank員工好多都唔係讀商學院出身。至於咩「香港HR短視埋沒我才華」之類就另行討論

3. 掉轉，有唔少其他行業人員嘅特質，可能可以幫到金融工作。例如軍人。王雅麗寫過嘅例子：有軍人退役後去見工，指自己「過去兩年，每一分鐘都有可能是最後一分鐘。你說我能抵受壓力嗎？」—的確，如果trading 要求嘅係（＊＊＊）要受得住壓力，咁軍人肯定受得住。同樣地，我估醫生都可以係好嘅trader，反正醫生本身好多係學霸。你睇The Big Short，Michael Burry（Christian Bale）未做對沖基金之前，根本就係醫生。真正MD，唔係周兆祥之類。

4. 咁，不如試下飛機師？揸飛機同揸鑊鏟，應該都差不多啦。真喎，煩惱似春風秋雨，季節又似人生（識唱一齊唱！）。揸飛機要諗定點應對突發情況，氣流暴風，揸鑊鏟一樣，忽然南海打仗又點，忽然侵侵死咁又點。原理差不多。

5. 另外，揸飛機要睇天氣睇地形睇呢樣睇嗰樣，揸鑊鏟一樣。計下入幾多油，有事飛去邊度緊急降落，定下咩位止蝕，原理好似差不多。

6. 不過，個難度係，飛機師雖則巴閉，但一般嚟講你行入去大行叫人畀你做Trader，都係冇咁易嘅。醫生Michael Burry點入行做基金經理架呢？好簡單，佢係自己搞個對沖基金嘅！（有錢到一個點）

7. 幸好，今次疫情就帶嚟機會啦。邪惡嘅華爾街（其實係倫敦），就有人諗，喂，不如搵幾件機師嚟玩下。畀啲基本訓練佢地，然後落場炒。最重要係，搵個control group（留意，都係外行人，但唔係機師，咁先公平）。睇下係咪真係揸飛機掂揸鑊鏟都掂—反正啲機師都冇工開架啦！

8. 是真的，有人真係做呢個實驗。訓練完班機師，畀錢佢地炒。贏嘅機師分六成，輸嘅唔使上身。嘩。當然金額有限，實驗啫。同埋啲交易都要阿頭批。咁由於啲機師真係冇工開，甚至畀人炒埋，就有人願意試下。分錢事少，有機會真係轉行事大。

9. 班機師話，好玩，幾開心，想諗下轉行。真係呀，揸飛機同揸鑊鏟，真係差不多，都係要受壓力啦，迅速做決定啦，消化一大堆資料啦。真係差不多。

10. Except it isn’t

11. 結果就係，班機師，夾埋係輸錢嘅—而大市係升的。嚴重跑輸。更不堪嘅係，Control Group嘅人，就75%都有錢賺。大家都係金融外行，但非機師，炒股票勁過飛機師

12. 點解呢點解呢？實驗搞手試下搵答案。原因其實好簡單，因為「揸飛機真係唔同揸鑊鏟」。

13. 好簡單，投資都有所謂Losers’ game 嘅比喻，讀CFA一定知（你唔知咪因為你冇讀）。Losers’ game唔係玩嘅都係北京Loser，而係話，主動靠技術得分，定係等對手出錯。職業球手打網球就係Winners’ game，outclass對手。大家業餘打網球就係Losers’ game，啲友係自己打出界，跣低，發球雙錯誤，送分畀人地。以最好策略係保守啲，等對手犯錯。

14. 飛機師呢？如果你係萊特兄弟年代，就係Winners’ game，神乎奇技，開戰鬥機咁。但現代民航機？當然係Losers’ game，穩陣，冇人叫你要轉體三週半，最緊要平安，唔好死人，唔好炒咗架機

15. 所以，民航機機師一定係保守的。但拎去炒股票，就未必係好事。特別留意，個安排係贏咗機師拎六成，輸咗唔使上身（原文寫protection from any losses，我係咁理解）—咁更加應該take risk

16. 但見到機師性格使然，係唔會咁冒進的。見到佢地普遍持貨嘅時間，係長過普通人嘅，亦唔多肯斬纜。機師慢慢先發現，揸飛機出事就死人，但揸鑊鏟出事輸錢啫，唔使死人，「仲好多時唔係自己錢」

17. 實驗主持人都仲係樂觀嘅，覺得再教育下應該大有可為。但同時亦都發現，似乎機師唔應該就咁炒股票，「可能炒啲技術含量高啲嘅衍生產品好啲」—此話不假，埃汾其實都有讀Derivative （唔係你Degree 買本John Hull嗰啲，至少都自己寫個程式去解partial differential equation），入面啲東西，甚麼PDE呀 Heat Equation 呀Time Mesh呀，其實係工程嘢，同飛機師啲流體力學有啲共通。

18. 又，篇文冇講，但埃汾提議。民航機機師咁保守，應該搵開戰鬥機嘅空軍嚟炒嘛，應該幾有趣（其實其他行一早試過搵軍人，聽講不錯的說，問題係好多軍人就真係唔係點肯讀書）

（＊）實情金融工作有好撚多種，你做會計當然要hard knowledge，做分析員都要。做Quant做Derivative 肯定要，但Trader可能真係唔多使。

（＊＊）實情點先可以成為一個好trader，都仲未有定論。但有趣地，似乎普遍女性表現係好過男性嘅，因為男性啲睪丸酮過剩，ego大過春袋，衰衝動。所以有基金專請老嘢（已冇晒火），女人，甚至要食藥。另文再講

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李開復《經濟學人The Economist》專欄：新冠疫情加速自動化大躍遷

中文授權翻譯來自創新工場微信公眾號，原文刊載於經濟學人官網：https://www.economist.com/by-invitation/2020/06/25/kai-fu-lee-on-how-covid-spurs-chinas-great-robotic-leap-forward

2003年SARS疫情期間，北京的實體商店全數關門歇業，這迫使一家零售商嘗試向網路轉型，開拓新市場，這家零售商後來發展為當今中國大陸電子商務巨頭之一：京東。再把時間快轉到我們所在的2020年新冠疫情期間，京東大舉推行新型自動化倉儲，單日訂單處理能力超過150萬單，推動銷售額飆升20%，還在武漢用上了機器人和無人機配送，並計劃於今年內在各地開設1000家自動化餐廳。

我們的世界正迎來疫情衝擊下的重大革新：自動化、智能化和數字化。中國經濟正在經歷一場由自動化驅動的升級再造，大規模引入機器人科技來降低商業運作中人與人的接觸；在線業務、演算法和自動化實現了降本提效及安全保障。雖然這樣的轉變在此次疫情之前就已發端，但疫情確實起到了加速的作用。同時我預測，自動化技術短期內可以用於保證社交安全距離，長期而言將對商業運行機制產生更廣泛、更深層次的影響。這一波後疫情時代的自動化浪潮在中國如火如荼，或許也將於世界各地的商業環境開花結果。

過去人們以為要完成生活中的大事小情，就得與他人面對面互動。經歷疫情隔離後，他們發現其實並非如此。從醫療看護、餐飲、配送、製造、物流、運輸和教育這類藍領屬性的職業，到金融、客服、業務、人力資源、法律和會計這些白領屬性的工作，很大程度上都可以由軟體和機器人科技來完成。

從歷史角度看，當經濟下行週期恰逢新一波成熟科技的應用落地，往往會掀起自動化的熱潮。企業受到成本壓力後，會覺得有必要削減工作崗位和嘗試新科技。一旦企業成功引進機器人來取代人類員工，老闆們就不太可能走回頭路，因為機器人不會生病、不會曠工、不會因為要執行危險任務而要求漲薪。事實上，機器人可以說是疾病大流行期間取代高危崗位的最佳解決方案。難怪美國麻省理工學院的經濟學家大衛·奧特爾 (David Autor) 將新冠疫情稱為「自動化推手」。

中國在發展自動化經濟方面有著得天獨厚的優勢，雖然擁有龐大的勞動力，但在過去20年間，中國的勞動力成本增加了十倍，是越南的兩倍多。作為世界工廠，中國有十足的動力實現智能製造，進而從製造大國晉升為製造強國。現在中國已經是全球最大、增長最快的工業機器人市場，2018年大陸的工業機器人市場規模激增21%，達到54億美元，佔全球銷售額的三分之一，各行各業也在積極探索將機器人技術融入製造業的方方面面。

自動化加速的趨勢還輻射到製造業以外的諸多領域。 二月疫情在武漢迅速蔓延，規模龐大的火神山醫院在十天內建成，成列的機器人在醫院內奔走，進行消毒和物資運送，機器人的「身影」還出現在各地的學校、醫院、商業建築中。上海機器人公司擎朗開發的一款無人車結合了激光雷達、計算機視覺、傳感器等技術，可執行無接觸消毒任務。

前陣子我在北京居家隔離時，網購的包裹和食品都由社區的機器人運送，它裝有輪子、外形敦實，很像《星際大戰》中的R2D2，送貨時先以無線呼叫電梯，自主導航至我家門口，然後撥打我的電話通知開門取件。我取走快遞後，機器人就會回到前台等候下一個任務。

美團外賣也推出了「無接觸」配送服務，將餐品送至指定的取餐點，外賣小哥和顧客無需互動便可完成交易，美團還在積極測試無人駕駛送餐車。微信也開發了一個系統，人們可以用手機瀏覽餐廳菜單、點餐和結賬，由人類或機器人將食物送上餐桌。穿梭於店內的機器人服務生可能是為了隔離安全，也可能是為了炒噱頭，但未來它們或許會成為大多數普通餐廳的基礎配置（上流餐廳除外）。

不過短期來看，自動化對白領類型的工作影響更大。雖然流水線這樣基礎的重複性工作容易實現自動化，但多數手工技藝對機器人來說仍舊難以掌握。21世紀的「智能自動化」將有別於20世紀的初級物理自動化，因為如今的機器人需要將機械工程和用於感知和精細動作操控的人工智慧技術模塊融為一體。而在疫情期間，白領員工居家上班，他們在線上的一切活動、承擔的所有任務都被轉化成數據，標誌著向機器全面接手邁出了一小步。這就是自疫情危機爆發以來，提供“機器人流程自動化”的公司迎來一波銷售熱潮的原因。

作為身在中國的高科技投資人，我第一手見證了這些科技在疫情期間落地應用，舉例創新工場投資的追一科技公司開發了一款客服中心自動化軟體。疫情期間，大陸一家大型銀行的信用卡部門部署使用了該軟體，每天和客戶的通話量高達35萬，相當於1200名人工客服的工作量，這類對話機器人不僅降低了成本，還提高了客戶滿意度，增加了收入。現在追一科技已將AI數字員工的落地應用擴大到智能營銷、智能分析、智能培訓、智能助理等諸多場景。

後疫情時代的商業環境新脈絡正在成形，一切可通過自動化降本提效的運營環節都將實現自動化，而自動化過程壓縮人類崗位，不僅僅是為了利潤和績效，更是為了健康和安全。機器人和軟體在疫情發生前便已展現出吸引力，如今這些技術更是有理由成為企業剛需——無論新冠肺炎疫苗是否會研發出來。

雖然一些工作因自動化改變或消亡，但許多新的工作崗位也被創造出來，例如數據中心、5G設備、智能軟體等新的數字化基礎設施，軟體將需要人類員工加以研發部署，而機器人的操作和維修也需要人類技師。同樣，以人為核心的數據收集和標籤分類工作也需要人類參與，以便為AI提供“燃料”，助力自動化經濟發展。許多行業將根據「人類-數字共生」的嶄新模式獲得重塑。以教育領域為例，AI可擔任24小時在線的老師和教練，而人類老師則是智慧的導師和激勵者；在醫療領域，AI將協助人類醫生，充當精準的、有針對性的診斷引擎，而人類醫生則負責與患者溝通和做出最終的決定。

在向自動化經濟轉型的進程中，政府和民間機構需要攜手努力，共同試驗和樹立最佳模式，幫助就業大眾做好準備，並對面臨失業風險的人群進行再培訓。中國較早採用自動化科技，而且有望成功從一個貧困的農業經濟體轉型為一個工業強國，說明中國大陸的實踐可以提供寶貴的經驗。

二戰後，美國的商業慣例成為了全球標準，世界各地的企業都立志與之看齊，在此次疫情的推動下，中國將加快推進自動化、人工智慧和機器人科技深入各行各業，同時為其他地區探索未來方向提供可藉鑑的思路。 ■

本文作者 | 李開復博士
創新工場董事長兼首席執行官
創新工場人工智慧工程院院長

©The Economist Newspaper Limited, London 25th June 2020