序一口气又看完了一本吴军的作品《智能时代》，这本书是吴军关于第三次工业革命中信息化大数据会如何影响这个世界与我们的工作的猜想。为了让更多并不是专业的IT从业人员能明白他的想法，书中有很大的篇幅是交代前两次工业革命与计算机发展的历程，因为历史的发展是连续的，不会如空中楼阁那样跳跃。 这本书只花了两个晚上就看完了，原因是那些交代背景的章节，我基本上都比较清楚，于是浏览的速度很快，而到了阐述吴军自己的观点和态度的时候，我阅读的速度才放慢了一些。或许当知识储备到了一定程度的时候，看书的速度变快的原因是要找到作者自己的观点和态度就好了，其他都可以略过，毕竟大部分书的精华就只有那么一点点。 你的工作会被机器人抢掉吗–《智能时代》我仍记得2年前，在一片互联网+的浪潮中，我写过一篇读书笔记《大时代》，其中有一段话是这样的：
《智能时代》一书有非常相似的观点：
我们看到的电视节目，篮球比赛，体育解说，新闻报道，似乎还跟十年八年前一样，但是像奈飞、爱奇艺这些视频提供商已经会按照你的喜好给你推荐符合你口味的节目，NBA赛场上还是那群球技精湛的专业选手但是训练与选人的机制已经落到了计算机系统，体育解说原本是专业解说员演绎与发挥的舞台然而其实计算机生成的人工语音已经几乎和他们媲美了，新闻稿的写作风格被设定后输入关键的信息一篇详实的新闻稿就可以推送到用户了。 吴军在书中提到了未来机器人会抢掉传统的记者与编辑、初级律师、普通医生、流水线作业工人的工作，因为对数据初级加工的工作，机器人是可以胜任的，那些重复性的体力劳动，机器人也是可以胜任的。此前，我还看过李开复写的《人工智能》，李博士更详细的阐述了机器人对现有工作的影响，并给出了自己的意见。
道和术吴军的《智能时代》和李开复的《人工智能》，有一些观点是类似的，不同的是
这两本书都值得业内人士或者对这个领域有兴趣但没有基础的人读，但是第一本的格局更大，尤其是对从事公共管理的人益处更大。新时代的一个显著标志是，思维模式得改，发展理念得改，而《智能时代》就呈现了新旧思维与发展模式的系统性对比，期望只是简单的技术变革就能培育新兴市场和行业的想法其实已经过时了。 使用大数据，相当于在一堆沙子中淘金，不经过处理的原始数据是给不出什么新知识的，大数据能产生的效益在很大程度上取决于使用(和挖掘)数据的水平。在Google,至少有四成的工程师天天在处理数据，然后通过数据得到知识，通过知识使得计算机变得更智能。 如何通过不确定的大数据，获得一些确定性的指导意见，然后去指导不确定的市场，这就是Google成功的关键。这句话理解起来其实并没有想象中这么简单，原因是一般来说我们是带着目的去挖掘数据，然后看数据能否支撑我们的观点，我们把这种默认的前置条件加入了对这句话的理解。Google的做法是挖掘之前一张白纸，我根本不知道要有什么结论，借助他们对数学方法的掌握，在数据的海洋里遨游，然后把自己的体验整理出经验与意见，然后把这些经验应用到更多的领域与场景。 在这个时代，引领世界的信息企业，都是最大限度的处理好了“道”与“术”的关系，才能从方法到技术上都处于先发优势。 苹果公司不也是如此吗？简单的说，首先推出了成熟的指纹技术，然后推出了成熟人脸识别技术，跟风者众，谁能在苹果之前首先推出成熟的适用在手机上的新技术，谁就能超越苹果，迄今为止，还没有哪家公司做到了。 新零售是当下最火的话题之一，阿里系的盒马成功的搅局了超市零售业。线上平台开线下店，阿里不是第一个，几年前亚马逊就破天荒的开了线下书店，系统的展示了echo语音助手给生活带来的便利体验，且书店的书都是亚马逊卖得好的书，自然销售额也不会太差。对于阿里而言，传统的渠道商与中间商对他没有影响，他已经通过自己的海量数据找到了诚实守信，质优价廉的供应商，借助线上的数据，把零售业推到线下，好东西价格又不贵，谁不愿意买呢？而且所有的上架商品都可以在盒马app中下单购买，传统的做法是部分上系统，而且是第三方系统，照顾的是前来超市购物的顾客，线上的订单优先级没这么高。通过我的亲身体验，盒马一开始就照顾了线上的顾客，有专门的团队负责给线上订单配货，通过自动传送带集合，这种看起来是零售业，实际上已经是IT业的公司，请问一般的零售业怎么跟？ 没有了工作怎么办？关于机器人抢了人类工作之后，失业的人咋办？吴军和李开复的观点截然不同，
前者乐观，后者悲观，对比起美国的现状，尤其是像底特律那种上一代工业革命时候的重点城市，就是后者的写照。所以本次智能革命对社会的冲击甚至有可能超过过去几次技术革命，吴军仔细的分析了其中的原因：
在美国，特斯拉汽车公司已经尝试全部使用机器人来装配汽车，这不仅使得工厂雇用工人的 数量大幅度减少，而且还让出厂的汽车性能和质量更稳定。硅谷东部的弗利芒特市(Fremont)有特斯拉最大的汽车装配厂，门口每天都有几个人举着骷體抗议，因为特斯拉根本不从汽车工会招装配工人，甚至很少招生产线上的工人，所以汽车工会天天跑去抗议。 抗议归抗议，特斯拉就是不雇生产线上的工人，外界也拿它没有办法。事实上，在过去的5年里，特斯拉员工数量增长非常快，不过它所雇的都是IT人员，以至于它更像是一个IT公司而非汽车公司。那么特斯拉的汽车是怎么制造出来的呢？答案很简单，尽可能地使用机器人。特斯拉汽车其实就是一个承载着独特的IT技术的平台的巨大智能终端，通过这个智能终端，特斯拉把它的各种技术服务提供给大家，同时也参与到消费者的曰常生活中。 特斯拉其实在悄无声息地重新定义 汽车行业，它对汽车的理解已经和当年 的福特或者奔驰完全不同了。汽车这个老行业，在引入大数据和机器智能之后就脱胎换骨，变成了一个新的行业。 试问那些旧的产业工人该如何学习IT技术，从而进入特斯拉工作呢？ 零私隐时代下的无奈这一个容易被忽视，或者说故意被忽视的话题。以前说大数据杀熟，就是说对你的消费数据掌握得越多，知道你消费能力后，给你得价格就别别人高，就是经济学上讲到得价格歧视。更有甚者，在携程app 上同一个酒店房间，你第二次看的价格比第一次的高，官方解释是价格是变动的，被其他人订了嘛，再不定连这个价都没有了，你会怎么选？我是不太相信这套说辞的，这就是算法在作怪，这样的算法我都能写出，何况是大平台呢？ 大众在大数据时代对自己的隐私如此不在意，可能有三个原因。
前面，我们说到了购物价格歧视的例子。下面，我再说一个可能让你不爽的关于价格歧视的例子，那就是保险公司更多的获得了我们的数据后，尤其是健康数据后，那么每个人购买的人身险的费用一定是不同的，将会拒绝给那些可能得致命性疾病的人提供保险，那么那些最需要医疗保险的人反而无法买到医疗保险，或者必须支付天价保费。这个事情一但发生，那么保险业很快就会失去他原本的意义，新的金融产品马上就要诞生了。 Google、苹果、亚马逊等大型跨国互联网公司迫于欧盟和美国政府的要求（当然也是为了让它们大量的客户安心），在 服务条款中特别明确地写明了从用户获得的数据属于用户本人，而它们只是保存和“借用”而已，其余的公司都没有明 确声明这一点。在中国，互联 网公司并没有就数据的所有权做明确的说明，而大部分用户也默认互联网公司拥有数据。这或许也是私隐这个话题故意被遗忘的原因，因为一旦重视了私隐，很多的中国互联网企业吃饭的饭碗就被摔破了，你能免费使用的服务，其实是因为你的数据被拿去卖掉了。 结语未来的时代是人的时代，还是机器的时代?我们是否会被机器控制?我同意吴军的答案:
比如Google的AlphaGo,其实并不知道自己是在下棋。但是，制造智能机器的人就不同了，他们可能只占人口的不到2%甚至更少，却在某种程度上控制着世界。 在历次技术革命中，一个人、一家企 业，甚至一个国家,可以选择的道路只有两条：要么进入前2%的行列，要么被淘汰，《未来简史》的作者尤瓦尔也是这么说。抱怨是没有用的。至于当下怎么才能成为这2%，其实很简单，就是踏上智能革命的浪潮。 从工业革命开始的前三次重大技术革命，首先受益的是和那些产业相关的人、善于利用新技术的人。虽然并非每一个人都能够去开发大数据和机器智能产品，但是应用这些技术远不像 想象中的那么难。 为了以后，现在努力吧。 |
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