约翰•马尔科夫：《纽约时报》高级科技记者，普利策奖得主，他对互联网发展有着惊人的洞察力与敏锐度，他是最早对互联网进行报道的记者，将互联网誉为「信息时代的藏宝图」；并最早对首个通过互联网传播的蠕虫病毒进行了报道。
有40多年的媒体从业经历，专注于机器人与人工智能领域的报道。他是报道谷歌无人驾驶汽车第一人，更是乔布斯等业界大咖极为信赖的记者。
曾任斯坦福大学与加州大学伯克利分校讲师。
人工智能究竟是天使还是魔鬼？人工智能会像200年前的电力那样颠覆世界吗？被誉为「硅谷独家大王」的科技记者约翰•马尔科夫在他的重磅新作《与机器人共舞》一书里，从多个维度描绘了人工智能从爆发到遭遇寒冬再到野蛮生长的发展历程，深入探讨了AI（人工智能）和IA（智能增强）的终极关系，剖析了「人与机器谁将拥有未来」这一机器时代的核心伦理问题。
本文为机器之心原创，作者：汪汪，以下是专访实录：
微处理器与摩尔定律之死
机器之心：您出生在硅谷，与谷歌创始人拉里•佩奇和乔布斯都是邻居。您也写了很多关于科技的文章，见证了硅谷的崛起和兴盛。那么，在您的职业生涯中，您认为哪一个科技进步是最为重要的？
马尔科夫：微处理机芯片。有了芯片，人们可以把计算机的基本组成部分集成到一块小小的硅片上，极大降低了成本，点燃了技术革命，并带来了个人电脑。我认为这是我的职业生涯中最重要的事。
机器之心：几十年来，计算机的发展一直遵循着摩尔定律 [1]。但是摩尔定律似乎已经走到了尽头。您怎么看？
马尔科夫：首先，人们已经预言过多次「摩尔定律之死」，包括我在内。我们已经到达了摩尔定律似乎正逐渐慢下来的时间点。它并没有完全停止，但过去两三年里，晶体管的价格已经停止下降了。这很重要，因为它会影响指数型增长。指数型增长就是说，事物发展得越来越快，也越来越便宜，正是这个过程驱动着科技变成消费级应用，让我们逐步拥有了笔记本电脑、平板电脑和智能手机。并不是说科技的发展停滞了，只是说它越来越依赖人类的创新。一定会有更多科技突破，只不过不会像以前那么容易了。
雷•库兹韦尔 [2]等人宣称，科技会一直呈指数型的爆发式发展。而我则认为，科技的发展更像是片段式的，既有高速发展期，也有等待突破的平台期。这种突破比如说未来的量子计算。我一直在仔细观察量子计算的进展，但是发现可用的量子计算机还有很长的路要走。当然，这个话题一直有争议。有一家叫做D-Wave的加拿大公司声称自己已经造出了可用的量子计算机。我一直在追踪他们的争论，但我还没有开始写这方面的报道。我想等他们在《Science》这样的学术期刊上发表论文后再动笔，因为我并不完全相信他们。Google有一个人非常相信D-Wave的技术，但它的量子退火算法是否真的比传统计算机更快，还说不清楚 [3]。这个想法很迷人，但还没有确凿的证据。
机器之心注释：
[1]摩尔定律：由英特尔创始人之一戈登•摩尔提出来的，也就是说，集成电路上可容纳的电晶体（晶体管）数目，约每隔24个月便会增加一倍；经常被引用的「18个月」，是由英特尔首席执行官大卫•豪斯所说。
[2] 雷•库兹韦尔（Raymond Kurzweil，1948年2月12日－），美国作家、发明家和未来学家，著有《奇点临近》等书。他认为，由于科技的指数增长，奇点很快就会实现，在那之后，机器将比人类更聪明。
[3]关于Google和D-Wave量子计算机：2015年底，Google宣布他们用D-Wave的量子计算机得出了迄今为止最强大的结果——比传统计算机快1亿倍，这个结果很快引起了全世界的关注，也带来了一些质疑。马尔科夫所说的「Google有一个人非常相信D-Wave的技术」，指的是Hartmut Neven，正是他在一篇博客中宣布了上述结果。
D-Wave公司。摄影/张之乎/机器之心
人工智能 VS 智能增强：AI与IA谁与争锋？
机器之心：在《与机器人共舞》一书中，您提到了两种不同的技术社群，分别是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和智能增强（IA，Intelligence Augmentation）。我们对AI都很熟悉了，但对IA还很陌生。您能否详细介绍一下，到底什么是AI和IA？它们之间有什么关系？
马尔科夫：之所以分为这两个社群，是因为它们的研究者和设计者所聚焦的方向不同。AI社群长期以来都致力于建造能够模仿人类能力的技术，从机器人到拥有认知和推理功能的智能技术（我把机器人看做人工智能的子集），这些都是人类可以做的事。而IA则聚焦于用计算机来扩增人类的智力。它始于Douglas Engelbart的团队 [4]。
Douglas Engelbart
Engelbart是一个科学家，他的一生都致力于建造一种系统，能让人类智力工作者更高效地相互合作，并「引导」（bootstrap）人类的知识。他对此倾注了极大的热情，例如互联网。如果你回溯一下互联网的历史，就会知道互联网其实就是一组协议。从根本上说，它就是一组文件，称为RFC（征求修正意见书，Request For Comments） [5]。如果你读一读第一份RFC文档，你会发现，互联网始祖ARPANET [6]的目的正是为了远程使用Engelbart的技术，称为NLS（oN-Line System）。从某种意义上说，这就是首个杀手级应用。也就是说，互联网的初始目的就是建造一组提高人们合作效率的工具。这真是一个很棒的想法。
很长时间以来，我一直在观察这样的工具——他的想法首先被施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox Palo Alto Research Center）所采用。Alan Kay [7]在那里工作，开发个人电脑。接下来，这个想法被集成入一台被称为Alto [8]的电脑及运行其上的软件中。后来，微软和苹果都借用了这些想法，并将其投入了商业化应用。从此，计算机世界焕然一新。
Alan Kay
Xerox Alto
机器之心注释：
[4]：Douglas Carl Engelbart（道格拉斯•卡尔•恩格尔巴特，1925年1月30日－2013年7月2日），美国发明家，鼠标发明者，他的小组是人机交互先锋，开发了超文本系统、网络计算机，也是图形用户界面的先驱；并致力于倡导运用计算机和网络来协同解决紧急而又复杂的问题。
[5] RFC: 征求修正意见书（Request For Comments，RFC），是由互联网工程任务组（IETF）发布的一系列备忘录。文件收集了有关互联网相关信息，以及UNIX和互联网社区的软件文件，以编号排定。目前RFC文件是由互联网协会（ISOC）赞助发行。RFC始于1969年，由斯蒂芬•克罗克用来记录有关ARPANET开发的非正式文档，最终演变为用来记录互联网规范、协议、过程等的标准文件。
[6] ARPANET: 美国高等研究计划署网络，Advanced Research Projects Agency Network，为美国国防高等研究计划署开发的世界上第一个运营的封包交换网络，它是全球互联网的始祖.
[7] Alan Kay：美国计算机科学家，在面向对象编程和窗口式图形用户界面方面作出了先驱性贡献，他是Smalltalk的最初设计者。2003年获得图灵奖。目前担任Viewpoints研究院院长，加州大学洛杉矶分校兼职教授。曾任Apple公司院士，惠普公司资深院士。
[8] Alto: Xerox Alto，又译为施乐奥托，一个通用型电脑，是最早的个人电脑原型之一，但不是一种家用电脑。与现代个人电脑不同，不是使用微处理器为核心。由施乐帕洛阿尔托研究中心于1973年3月1日首度公开。它是第一个使用桌面比拟的电脑，也是最早使用图形用户界面（GUI）的电脑之一。
机器之心；所以，我们目前日常使用的大多数科技都是来自于IA的研究。
马尔科夫：是的，它们都是IA的例子，都致力于用科技来延伸人类的思维。但是，AI和IA的区别并不是非黑即白的。AI和IA社群的研究者有着各自的哲学取向。AI研究者有自己的观点。而IA，也就是HCI（人机交互，Human Computer Interaction）社群则一直想用计算工具来提升人机协作。
除了我，还有很多计算机科学家都曾对这种二分法写过文章。但这里存在一些悖论，因为当你增强了人类的能力，你就不再需要那么多人，因为人的能力比以前更强。这就是我在《与机器人共舞》一书中试图解答和理解的谜题。
Siri就是一个IA的好模型，它的目的是用AI技术来提升人类的能力，并成为人类的好伙伴。因此AI和IA并不是非黑即白的。再比如无人驾驶汽车，如果人类真的造出了能完全自动驾驶的汽车，那我们就不再需要这么多车，也不需要那么多停车场，我们甚至可以重新规划城市的布局。与此同时，成千上万的工作会消失。
所以，对AI和IA，有很多有趣的想法和争论。目前这些问题都没有答案，但思考科技对社会的影响是一件好事，这也是我在《与机器人共舞》中试图勾勒的情景。
机器之心：在未来，AI和IA会有更多的交集吗？
马尔科夫：我希望这些系统的设计者们能去思考这个问题。我希望它们有更多交集，但这取决于那些系统的设计师。我与很多设计师都是好朋友，比如Siri的两个设计者就是这种思想的代表者。有很多AI研究者都希望用AI技术来做Engelbart那种风格的事，也就是增强人类的能力。这让我很兴奋。所以，是的，未来有可能会有更多交集。
AI是巨头的游戏吗？开源与大数据之争
机器之心：《与机器人共舞》和您的其他作品描绘了生动的科技史，可以看到许多科技流派都有着宗族和血缘关系。由于AI和机器人的主要战场在美国，这是否意味着美国以外的其他国家在AI和机器人领域扮演着相对不重要的角色？
马尔科夫：我看到了两个趋势在互相角力。
第一个趋势是，科技思想正在迅速传播。互联网让每个人都有平等获取科技思想的权利。比如说，开源的想法就具有强大的力量，它们没有被束之高阁，而是可以自由分享。这对世界产生了极大的影响。近期，硅谷一帮巨头（包括Elon Musk）聚在一起成立了一个名为OpenAI [9]的研究机构。我认识他们雇佣的一些学生。他们的团队中有很多非常顶级的年轻AI研究者，所以他们一定会研究出重要的成果，而这些成果将向所有人开放。也就是说，任何人都可以拿来进行创造性的应用。这是一方面，意味着一切会变得更公平。
但另一方面，近期科技的成功大都来自于大数据，而大数据意味着富人会变得更加富有，因为真正拥有大数据的都是一些大公司，例如Google、Facebook和苹果公司，大数据成为了他们的竞争优势。
因此，我看到这两股力量在向相反的方向拔河。目前，有四五家大公司正在竞争把AI作为一个平台。比如Google的TensorFlow，Facebook也有类似的东西 [10]，IBM将Watson作为一个IA的接口。看起来有点像人们正在竞争，看谁能造出一个AI操作系统。在PC时代，微软一家独大。那么，在AI时代，谁能成为未来的霸主呢？我不知道，但我觉得，观察他们的角逐是一件很有趣的事情。
机器之心注解：
[9]OpenAI：一个新成立的非营利性AI研究机构，由特斯拉的Elon Musk、Y Combinator的Sam Altman，以及《从0到1》的作者Peter Thiel在2015年底成立，声称已获得十亿美元的投资。
[10]Facebook开源了人工智能硬件Big Sur。
「如果我是一名年轻记者，我会关注CRISPR技术」
机器之心：作为一名记者，您似乎具有一种天生的能力，能嗅出重要的科技趋势，这在您过去对互联网、Google无人驾驶汽车等的报道中可见一斑 [11]。您是否能向广大的科技爱好者分享一下，如何才能培养抓住科技趋势的敏感性？
马尔科夫：首先，我感到我错过了无数的好故事。一个很好的例子就是，我身在Google的车库中，却没有为此写一篇报道。我现在想起来还是很生气。而我之所以没有写Google的原因是，当时存在着至少6个差不多的搜索引擎，我并不知道哪一个未来会成功，而我又是如此的懒惰。所以，这真的让我很懊恼。
这些人在刚创业时，我就认识他们了，所以，我能写出真正的好故事。我想，我成功的原因一部分是因为时势造英雄。与我共同成长的那代人正是计算机的设计者，而计算机后来对世界产生了如此重大的影响。某种程度上说，我作为一名科技记者是非常幸运的。
20世纪80年代初期，我在《Byte》 [12]杂志待了一段时间，那是一本科技爱好者杂志。我对计算机科学的熟悉让我能写出深入的报道，并学到整个产业的架构。我觉得这就是我的优势。我从没有获得过计算机科学的学位，但是由于在《Byte》杂志当记者，我比其他记者拥有了更多技术优势。我对计算机的设计者们非常感兴趣，所以花了很多时间和他们一起出去玩——是真正的出去玩。他们和我年纪差不多大。
我刚当记者时，正是家酿计算机俱乐部（Homebrew Computer Club）[13]成立的时候。那真的是一个令人兴奋的年代，大家都把计算机当做一种兴趣爱好，而不是一个产业。个人电脑刚出来时，简直就是一个幻想放大器。数不清的年轻人，一门心思只想把手放到电脑上。他们甚至不知道计算机可以用来做什么，只知道那是当时最激动人心的东西。我正好成长在那个年代。所以，我的成功最大的因素来自于我所处的那个时代。
机器之心注解：
[11]马尔科夫是第一个报道互联网和Google无人驾驶汽车的科技记者。
[12] 《Byte》杂志：一本美国计算机杂志，在20世纪70年代和80年代具有很大的影响力。
[13] 家酿计算机俱乐部：Homebrew Computer Club，是一个早期的计算机业余爱好者组成的俱乐部（从1975年3月5日到1986年12月）。俱乐部中的部分成员跻身进入了企业家的行列，其中包括苹果公司的创办人，他们在硅谷发扬科技文化。受该俱乐部的影响而拍摄成了一部电影——《硅谷传奇》。
机器之心：那现在对我们年轻人来说，是一个好时代吗？
马尔科夫：说不定现在也正有一批20来岁的年轻人正在策划着下一次变革呢！如果现在我能从头开始，我会聚焦在CRISPR [14]基因编辑技术上。加州大学伯克利分校的Jennifer Doudna和麻省理工学院的张锋几乎同时发明了这项技术。我认为CRISPR将像早期的微处理器一样，极大改变整个世界，不管是好是坏。但我并没有生物学的背景，这让我很沮丧。我曾经做过基因测序方面的报道。你知道，我能走进任何一间IT机构，并问出很有见地的问题，但当我走进生物学实验室时，我真是紧张坏了，因为我没有任何基础知识。我相信CRISPR会改变我们未来的生活。如果我是一名年轻的记者，我会关注这项技术。
机器之心注解：
[14]CRISPR：指基于CRISPR/Cas系统的基因编辑技术。
中国正在经历一场变革
机器之心：在《与机器人共舞》中，您曾提到，美国只有9%的劳动力在制造业，所以工厂自动化不会造成很大的影响。但中国有大量的劳动力都在制造业，加上老龄化严重，自动化会不会带来一些问题呢？
马尔科夫：我并不是预言家，但我认为中国会经历一个转变。美国也曾经历过制造型经济，但现在主要是知识经济+服务型经济。这次我来北京看到了很多创业公司，许多都不属于制造业，而是有着各种各样的新鲜想法。我觉得，问题的关键在于这个转变是否会平稳、无痛地过渡。在过去二三十年中，我认为中国已经在向知识经济转变了，将来中国会变成一个完全不同的国家，制造业会成为中国经济中较为自动化的一个组成部分。我会一直关注中国，因为这是世界的重要组成部分。
机器之心：从2012年到现在，您一直非常关注中国。能否谈一下您对中国AI和机器人产业的观察？
马尔科夫：我看到了许多例子，证明中国的研究者已经达到了世界水平。举个例子，在机器视觉领域有一个年度竞赛叫做ImageNet，微软亚洲研究院在这个挑战赛中凭借深层神经网络技术的最新突破，获得了冠军。而这项工作有一半都是由微软的北京团队完成的。这只是一个很小的例子。
近年来我真的看到了世界重心的转移。你知道在IT业界，控制平台是非常重要的。如果有一个占主导地位的平台能从中国诞生并走向世界，这将是中国成为AI世界级玩家的信号。最简单的平台就是操作系统，它能带来控制力和影响力。举个例子，2006年，我在欧洲做记者，当时似乎大部分移动计算的创新都发生在欧洲，而不是美国。结果，2007年，iPhone诞生了，一切都转向了美国，美国一跃成为了创新的中心，让我感到十分惊讶。
这样的事情也发生在其他领域。例如，我跟人打赌说，人机交互的下一个大突破将发生在增强现实领域。但谁会跨出第一步呢？它会来自哪个国家呢？（机器之心：会是Magic Leap吗？）有可能是Magic Leap。或者，也有可能来自中国。或许创新会来自于小型化、激光或光学领域，这些都有可能发生在中国。
我们的工作会被机器人抢走吗？
机器之心：在《与机器人共舞》一书中，您提到了自动化科技的普及带来的失业问题，但您并未深入探讨这个话题。而其他作家，比如Jerry Kaplan的《Humans Need not Apply》一书则认为，机器人的使用会增加不公平，对社会造成深远的影响。您似乎并不同意这个观点，而是认为通过税收等政策，就可解决社会不公平的问题。您是否可以详述一下您的观点以及原因？
马尔科夫：Jerry是我的好朋友，我们总在争论这个问题。不过，随着时间流逝，我们的观点都发生了一些改变，现在我们开始同意自动化并不会带来灾难性的影响，也不会在短期内消灭所有的工作。Jerry认为科技会带来不平等，而我认为这个问题尚有争议，并无定论。
美国经济的不平等引起了越来越多经济学家的兴趣，成为了一个很热门的话题。我读过劳动经济学家David Autor [15]的著作，他写了很多深刻的文章来思考AI在工作自动化方面的局限。他普及了一个概念——美国经济正在被「掏空」（hollowing out），也就是中产阶级被掏空的问题。一些人认为这背后的原因是科技的发展。比如说，曾经有一些工资很高的白领工作是重复性的劳动，这样的工作在过去的5到10年中已经消失了大部分，被高效的软件所取代。
但我不认为这种自动化是AI，它只是电脑自动化，而不是AI自动化。所以，我认为问题的答案并不清晰。Jerry坚持自己的观点，而我没有看到明确的证据，所以我们还在继续讨论。经济学家也在争论，究竟是什么加大了美国社会的不平等。或许并不是科技，也有可能是税收政策造成的。
机器之心注解：
[15] David Autor是MIT的经济学家。
机器之心：您认为哪些工作不会被机器人和AI取代呢？
马尔科夫：MIT劳动经济学家写了一份有趣的报告，研究了律师的工作。实际上，这份报告一开头就引用了我在2011年和2010年对e-discovery [16]软件的报道，这种软件可以阅读法律文件。事实证明，软件阅读法律文件的能力比人类更强。许多人看见这个事实，就说：「天哪，这一定会影响法律市场的增长。」劳动经济学家调查了律师的实际工作，结果发现，律师的工作包括12种，包括咨询、庭审和说服陪审团等，而阅读文件只是其中一项。AI影响的只是阅读文件，这叫做任务自动化（task automation），而算不上工作自动化（job automation）。
在美国的白领工作中，许多技术类工作已经有很多任务自动化的案例，例如医生、律师、程序员、记者等等。最近还出现了会写故事的机器人。可是，机器能做采访吗？或许有一天能，但目前还不能，在短期内也不可能实现。所以，我再次强调，它只是将任务的一部分自动化了，而不是整个完整的任务。
所以，我在思考——美国究竟有多少比例的劳动力会因自动化而危如累卵。最近，麦肯锡出了一份有趣的报告，给出了不同的路径。在美国，争议也正在转变。我看到，现在有越来越多的人同意经济并不会在短期内被自动化毁灭。美国经济已经开始复苏，今天拥有工作的美国人比历史上任何时候都多。有一个指标叫做劳动参与率（labor participation rate），指的是实际劳动力在潜在劳动力中所占的比例。在美国，劳动参与率实际上是非常低的。这与科技无关，主要是因为美国劳动力的老龄化。当我这一代人开始退休，他们就会离开劳动力市场，降低劳动参与率。所以，这个问题很复杂，不能一概而论。
所以，记者和律师这样的工作在短期内还不会被机器人和AI所取代。AI技术会改变劳动力市场的面貌，同时它也会创造出新的工作。举一个经典的例子，谁会想到现在会出现一种叫做「搜索引擎优化」的工作呢？这种工作是随着搜索引擎的出现才出现的。这些人的工作内容就是负责让自己的网站在搜索引擎中的排名更加靠前，这样人们才更容易找到它们。这个工作非常重要。有成千上万的人都在干这个工作。这就是与IA有关的一个新的工种——Google正是一种IA工具。因此，科技会创造出新的工作。
机器之心注解：
[16] e-discovery：discovery是美国诉讼或政府调查中的一个程序，指的是证据的开始。E-discovery是指处理以电子格式存储的信息交换的discovery程序。
机器之心：听说现在的AI可以写歌和画画了，那它是否能取代音乐家和画家呢？
马尔科夫：是的。大约20多年前，有一本非常美丽的书叫做《Aaron’s Code》，作者是加州大学圣迭戈分校的计算机科学家Harold Cohen。他设计了一个会画画的AI程序，画起画来非常漂亮。光看它的画，你根本想不到这是机器所画。我认为它的作品和人类画家没有区别，极具艺术性。我的好朋友Tom Gruber是Siri的设计者，他家墙上就挂了一大堆机器画的画。所以，机器确实能完成一些可以被看做艺术甚至是具有创造力的事情。
Aaron’s Code
关于AI是否能取代艺术家。你知道有一些人专门画伪造画，机器肯定能取代这部分人的工作。另外，如果人们认为计算机生成的音乐和艺术具有商业价值，那计算机就能取代人类。我认为这样的事情已经正在发生，比如可以写流行歌曲的程序。今天的技术已经完全可以做到这一点。
另外，我还听说有一个软件可以让任何人变成完美的歌手，让你的声音永远在正确的调子上。我觉得这很诡异，但也很有趣，因为任何人都可以成为歌手，这样就不用辛苦地练声了。我还遇到一家公司名为Imperson，他们正在制造虚拟的化身。为了让计算机发出的声音更像人类，必须在计算机生成的语音中加上情感所带来的起伏。这方面，Imperson公司做得越来越好了。他们也很擅长于捕捉已有的人声。通过录制10～20小时的人声，就能创造出一个声音像极了真人的虚拟化身。这个项目已经开始商业化。用这个技术，你可以在Facebook或者微信上造出一个虚拟的名人，并和他谈话。
希望关于AI的报道能还原科技的真相
机器之心：您认为目前对AI领域的报道还有哪些不足？未来应该怎样报道这个领域呢？
马尔科夫：过去10年，美国涌现了一大批在线科技新闻媒体，所以数量不是问题，但质量却很不平衡。这些新闻大多聚焦在商业和消费产品，而不关注技术细节，我已经尽我全力向大众解释科学和技术，社会需要记者来观察和解释这些东西。在未来，我预计将出现很多与AI有关的哗众取宠的报道。因为人们对AI的印象大部分是被好莱坞电影所塑造出来的，所以人们对AI的期待过高。我认为记者能做的最好的事情就是告诉人们，真正的科技究竟是什么样子。
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