XVC胡博予: 從進化論的角度思考人工智慧

本文由「華興有個 Alpha」（ID：hxalpha）整理自胡博予在華興 Alpha 線下活動「投腦風暴」數據服務主題投資人沙龍上的主題演講。

以下為全部演講內容：

一、機器的進步

說一個我的觀察。我們發明機器是為了解決問題、提高效率的。他們在怎樣進步呢？首先，是處理速度越來越快。然後，他們聯網了，而現在他們正在變得越來越聰明。因為演算法越發先進，計算能力也足夠強大，可以用各種各樣新的機器學習的方法來沉澱經驗。

二、機器能幫我們做什麼——代替重複勞動

首先我覺得機器是能夠將人類從重複勞動中慢慢解放出來的。隨著技術的不斷成熟，還有學習曲線長度和深度的延展，技術的邊界也在不斷向外部推移，很多本來需要人去做的勞動，像製造業的許多環節，也包括像洗衣服這樣其實每天都要做的事情，都可以由機器代勞。

隨著機器越來越聰明，它越來越能夠處理複雜工作，可以現場做很多決策，比如做飯、倉庫分揀、記賬等等。我最近看了一個項目，是用圖像識別的無人機來送快遞。過去快遞不發達也是因為經濟模式太弱，效率低。比如說人煙稀少的地方，送快遞一個人送一箱出去，可能只能送一件東西，回來再送，每天只能送幾個包裹，這個情況就特別適合用無人機或無人車來送。

編程可能是最後被替代的活動，因為一旦機器能自己寫程序讓自己變得更聰明，世界就到達了一個「奇點」。

三、機器能幫我們做什麼——縮短經驗差距

我看到另外一個趨勢，就是機器在不斷縮短經驗帶來的差距。

很多行業，比如說像數據分析員、老師還有醫生，這些行業都非常依賴經驗，一個很有經驗的老師教學生的效率就很高，一個很有經驗的醫生看病的效率也很高。但經驗這個東西其實並不複雜，一個老師教出來的學生最多幾千個，我父母都是老師，他們教了幾十年的書，每年就教幾十個學生，有可能連續 3、4 年就教同一屆學生，一輩子教十幾屆。所以這種經驗，其實積累的樣本數量是要遠遠小於機器能夠處理和積累的。

當機器開始可以積累經驗，把大量的樣本作為經驗沉澱下來，沉澱到自己的神經元網路裡面，就有可能提升該領域沒有經驗的從業者的工作效率，或者乾脆替代這些人，趨勢就是讓有經驗的人和沒有經驗的人之間的差距越來越小。現在有一些行業的人力已經被替代了，現在 99% 的股票交易的指令都不是人下的，是機器下的。

像大家看到的廣告，大部分都是機器在買的廣告位，機器根據經驗和數據決定，這個時間點對這個人展現什麼廣告，這些東西都已經被機器取代了。我覺得未來可能在醫療行業，在銷售管理這些領域，都有可能用機器的經驗來縮短人和人的差距，還可能出現虛擬的銷售、虛擬的醫生以及虛擬的老師。

VC 這個行業是不是會被替代呢？其實不容易。VC 的學習曲線倒不是最長的，因為我覺得經驗太多了有時候也是壞事。核心原因是因為數據量太小了，要訓練好一個機器需要足夠多的樣本，但是實際上好公司一年才出幾個，真正優秀的創業者也很稀缺，沒有那麼多好的樣本讓你訓練。而且用樣本來訓練，只能用過去的樣本，但是 VC 是投資未來的東西，每一個時代可能冒出來的創新的特徵也不一樣，所以 VC 很難用機器來替代。機器和數據最多可以幫助我們提高一點工作的效率。

四、機器能幫我們做什麼——為我們個人的決策提供支持

機器還可以幫助我們每一個人做決定。

舉例來說，我們考慮去哪兒吃飯，某些手機 App 可以把你周圍的餐廳根據你的喜好做順序推薦。你要買什麼東西，淘寶的推薦是非常個性化的，可以根據你的購買和搜索記錄來猜你想買什麼東西，你應該買什麼樣的東西。當各種各樣的數據都已經被結構化的時候，有可能機器比你自己更了解你，而且人還是會被情緒所影響，但是機器能夠更客觀的去幫你做決定。也許有一天他們能告訴你，你想泡的妹子和你不適合，因為你們倆 DNA 里同時有某個隱性的基因可能會導致一種遺傳病，而且根據大量數據和你們倆的行為，機器計算得出結論，你們的戀愛關係有 99% 的概率維持不了 3 個月，或者你們婚後的幸福指數會很低。

五、最優機器得到全部數據——一個激進的猜想

我有一個猜想，就是，市場是一隻無形之手，可能最後讓一個機器智能得到全部的數據。這個觀點有點激進，但是至少在一些垂直領域，比如說教育行業，可能有一個終極的 AI，它是最聰明的，它知道對不同的人用什麼方法，讓他（她）學什麼樣的東西，做什麼樣的題，他（她）的學習效果最好。因為它最聰明，所以用它的人就最多，用戶最多，它的數據就最多，數據最多所以就最聰明。其實這件事情不僅教育領域會發生，很多領域都有一個規律，數據越多體驗越好，體驗越好數據越多。

人的各種不同的行為和喜好，其實都是有關聯的，和我們個人的基因有關，也和我們的社交網路和環境有關。由於市場規則總是對效率有極致的追求，所以最終可能會讓一個 AI 得到全部的數據輸入。

六、逆天而行的機器智能

我最後分享一個還不是很成熟的觀點。就是這個機器智能有可能再次，或者最後一次改變物競天擇的規則。

我們看人類的歷史。其實在 300 萬年前，那個時候大家可能還是大猩猩，我們的祖先主要的做的事情是跟自然環境和其它物種做鬥爭，最適合的那一小群活下來了，所以那個年代是優秀的個體基因勝利。

從 300 萬年前到 100 萬年前，這個時候人類已經發達到群體作戰的程度了，因為人類的協作能力的領先性，基本上其他物種在那個時間大規模的滅絕。這個階段人類的敵人就是其它的人類，基本上每個團體人數成長到一定的程度，例如超過 150 個人，就會自動分拆。

我最近看的一本書《教養的迷思》的作者做了研究，發現只要把一群人放到一起，只要人數達到一定的規模，就可以慢慢的分群，人有一種思維習慣，對自己這一群人特別認同，逐漸的這群人的行為就會越來越像。跟別的人群差異就會越來越大。人群和人群之間，因為有這種同類認同，就會憎恨其他的人群，然後就開始打仗。所以這個時候已經不是個體基因的競爭了，其實已經是「集體基因」的競爭，一個部落的競爭力是這個部落的組織形態和運作機制，其實還是基因驅動，是跟集體相關的那些基因在起作用，那些基因能夠幫助這個部落組織起來，用高效的方式把其它的部落給幹掉。

那麼在一萬年前到 70 年之前，就是我們的學歷史主要學到的這一段，主要是國家跟國家的戰爭，一個國家跟另外一個國家爭控制權，不斷打仗。人類歷史上，其實戰爭並沒有停過，某種意義上戰爭是生命演化的本質，所有的物種之間在爭鬥，物種內也是在爭鬥。這一段，已經和基因沒有太大關係了，主要是社會體制之間的優勝劣汰。

終於到 70 年以前發生了一件事情，人類停止大規模的戰爭了，現在大國之間都不打仗了。我們從 70 年前到現在，進入這樣一個核威懾的時代，不但不打仗，社會生產力還持續提高，再加上人類無止境的慾望，帶來所謂的第八大奇蹟——經濟的「複利」增長。

這一段實際上人類社會很多落後的體制開始慢慢的變異，全球範圍內政治經濟機制慢慢趨同，國家間文化也逐漸滲透。其實我覺得從一萬年前到現在這一段時間，從個體基因的角度，可能是在退化的。《槍炮、病菌與鋼鐵》的作者，在一些沒有被現代文明覆蓋的島找到一群人，智商是比現代人要高的，因為他們還是在原始採集環境之下，個體基因還是不斷的在進化。他們的生存率並沒有那麼高，而且也不是現代社會的一夫一妻制，導致不適合的基因會被淘汰，優秀的基因能夠得到更好的延續機會。現代社會，絕大部分國家地區都是一夫一妻制，聰明和笨的人都大概率能保證有機會生孩子，而且更奇怪的是，越貧窮的人生孩子越多。另外在文明社會中，大規模的人口滅絕，主要是因為瘟疫，跟個體基因是否優秀是沒有關係的。這些因素都導致個體基因在退化。

那如果我們再往後看，當我們每個人都把很多決策權跟控制權的一部分的或者全部交給機器智能之後，會發生什麼事情呢？當計算能力變的無窮大，當數據變的無孔不入，機器智能慢慢把這個社會各種重要的角色承擔起來，而當機器具備這樣的計算能力的時候，物競天擇適者生存的天條是否還存在呢？我有些簡單的猜想。

• 「市場的無形之手」也許變得不再那麼重要，讓機器來做計劃，也許反而更高效。

• 「生產力的比較優勢」和社會制度、文化的關係變小，可能更多會和自然資源更相關。「退全球化」的趨勢也許會持續相當長時間。當國家之間的互相依賴減少，人性中「同族認同、跨族排異」的本能也許會發揮更大的作用，各國間意識形態的差異可能會加大。也許 Internet 會慢慢變成一個一個的區域網。

• 核威懾仍然存在，所以國家之間的競爭依舊不是戰爭和物種消滅。資源的爭奪會在停留在經濟和信息技術層面。

• 智力基因和它被遺傳的能力仍然不存在正相關（甚至可能負相關），所以個體基因會繼續「退化」。

• 社會資源的分配不均的趨勢會持續下去，導致最後可能只能依靠政治權力來強行重分配（或者反過來，資源控制者主導重新分配政治權利，回到「帝國時代」），而生產力和社會制度的關係也在減弱，所以社會體制可能也會「退化」。

這就是一些我對數據和機器智能未來的一些胡思亂想，跟大家分享一下，謝謝。

演講者簡介：胡博予是著名的風險投資人，XVC 的合伙人。在創辦 XVC 之前，他在金沙江、DCM、藍湖資本工作過，期間發掘並推動對 51talk以及美菜、快手、優信拍等「獨角獸」的投資。在進入風險投資行業前，博予有近 10 年的創業經驗。他參與創辦了信貸管理軟體公司安碩信息。XVC 是一家風險投資機構，單筆投資 1000 萬到 1 億之間，致力於尋找和支持最優秀的企業家，共同創造長期價值。