9月17日，2018年世界人工智能大会如约召开，加州大学伯克利分校教授Michael I Jordan从大洋彼岸不远万里飞到上海，在现场进行了关于《以人为本的AI原则：学习系统与经济系统交汇》的演讲。
在现场，Jordan给出了一个关于AI的公式：
AI=数据+算法+市场
Jordan认为，计算机正在聚集海量数据，包括关于人类的和供人类使用的各种数据，作为学习算法的基础。目前，AI的目标通常是人类，一个相关的目标是为人类提供个性化服务。然而，至于人类想要什么，目前有很多种猜想。
相比于发展更像人的人工智能，在Jordan眼中，以市场为导向的，同时又是非自主性的AI会创造更多价值。人类需要的服务最适于在市场环境下提供，市场设计可以消除不少臆测。当数据在市场上流动，内在的系统就可以学习这些数据，从而提供更优的服务。
另外，在IT商业模型中，很多现代IT公司主要是在数据和学习算法的基础上创造市场，但这些市场仅仅在IT公司与广告商之间形成关联。Jordan认为，人类不应当仅仅是做产品或者旁观者，在运用人类数据的市场上，人类应当能够充分参与其中。
以下是Michael I Jordan演讲全文
今天上午的发言我觉得非常好，我很喜欢，但是我现在听到的理论和我讲的角度是不一样的。
我觉得人们是太想创造一个人，创造一个和自己一样的东西，觉得这样会解决问题。但是我们要创造的是一个系统，我今天没有听到或者不够多的一个词的就是经济，经济是一个有智能的系统。人工智能是像人一样的人工智能，我们还要创造类似于市场模型一样的人工智能。
人工智能应该让人、数据和效用之间接触起来
很多东西其实都不是新的，AI包括机器学习存在了三十年，对我们世界有巨大的影响。
在第一代工业上的影响，我们可以看到后端完全是得到AI技术的影响。像亚马逊，他们的欺诈检测做的非常好，可以很好的监督供应链，可以把很多产品以规模化的方式很快送到客户手中，没有机器学习是不可能出现的，这是1990年代。
建立这样的平台之后，他们还可以使用这个平台做其他的事情，比如说可以做到人类端，不仅仅是后端。他们会做建议系统，收集数据，提供产品的推进和建议，这也是规模化机器的成功。
到现在还没有一个很大的变化，用的是同样的算法，只不过是更多的数据，而且建立的是端对端的系统。现在不再是建议系统或者欺诈检测系统，现在是端对端的系统，比如说可以做翻译、计算机视觉等等，这是十年前做不到的。现在已经成为一个商品，你可以嵌入到其他的系统当中，但是它仍然是一个用机器学习的方法做的变革。
现在我觉得更有意思的不是更多像人一样的人工智能，应该是基于数字的网络，它可以让人、数据和效用之间接触起来。现在不是说我们没有AI，其实我们有一些非常简单的AI算法，我们是需要更加复杂的算法，可以真正的能够增加人类的福祉。
市场有智能，通过数据释放价值
我们再来看看智能这个词。
现在所有人都在用智能，但是我们不知道自己在说什么。智能不仅是一种识别，或者范式的识别。比如说小孩子有智能，但是现在人工系统还没有这种智能。现在的智能系统有什么样的一些智能系统呢？当然生物体有，大脑思想都有。但是世界上还有什么是有智能的，你从火星看地球的话，你会看到什么呢？
我已经讲到的一点就是我们的市场，大家想想上海，如果你上一个经济学的课，就会有人跟你解释说，每天所有在上海需要的食品都会被送到上海，每个餐馆都有自己想要的菜单，每个人都可以吃到自己想吃的产品，这些每天都在发生，是以几十亿的级别移动着，这是非常复杂的系统，为上海、北京、深圳、纽约提供食品。从火星往地球看的话，你可能会说这是最令我吃惊的智能系统。
市场是有智能的，即个体的每个决定是人的决定。例如说，在城市中莴苣不够多，要运更多的莴苣，可以赚更多的钱。市场机制可以创造出其他的东西，但我们其实没有把这些东西充分的涵盖到AI系统当中。
我们对大脑和思想了解不多，当然可以做很多研究，但是我们对于世界上什么人类拥有智能了解不多，而且不知道怎么界定智能，可能二十年以后才能界定。我们一定要模拟自身的智能才能创造出有用的智能系统吗？答案是否定的，市场做了很好的事情，把市场和数据加在一起，可以有很大的赋能。
现在市场没有使用数据，你在学经济学的时候会讲博弈理论等等，但是我们说的数字是有人编出来的，但是如果把学习系统和市场机制并起来，可以有更加有效解决问题，解决今天讲的很多问题，包括失业的问题。
现在我们可以看到计算机带来了大量的数据，但是大部分的数据都是来仿造人的。其实我们已经有几十亿人，为什么还要多出来人呢？我们为什么不能把数据用来做其他的事情呢？
所以特别来讲，如果我们看一下数据，然后想想市场的背景，其实有的数据流当中，我们可以在数据上获得价格、价值，可以提供服务流、报价、价格。所以这个可以释放价值，不仅仅是获得数据，通过智能还可以释放价值。
通过AI联系和协调稀缺性
你想一下，一个像Uber或者滴滴打车这样的系统。它是一个市场，有一些人有一种类型的APP，比如说司机的APP，乘车人的APP，我们有生产者和消费者，数据得到交换。所以在交流数据，汽车会在正确的时间到正确的地方。
人可以采用这种市场，使用这种市场，会增加价值。如果现在有更多AI系统，我们要的不是每部车都有自主性，我们希望每部车和其他车联系在一起，如果车知道这个马路上有一个树掉起来，其他车都应该知道，他们应该作为团队玩一个合作的游戏，合作性和合作机制是非常重要。
如果我们确实出现稀缺性，或者没有稀缺性的话，AI系统是不错的。但是如果没有稀缺性，AI会跟每个人做出同样的建议。
如果我建立一个系统是做咨询建议的，同一个咨询建议给到所有人，比如说要看某一部电影，这是OK的，但是没有稀缺性，这个电影想看几遍看几遍。但是如果建议大家走同一条道路到达机场，这个街就会堵住，不再是非常通畅的大街。或者建议给大家买同样的股票，股票会上升，造成股市不稳定。担忧稀缺性的时候，我意识到AI做出的决定是相互联系和相互协调的，这样系统才会对所有人都好。这个就是AI研究的结果。
我们从IT商业模型的角度来看，我们现在主要的商业模型靠广告，唯一的一个带来很多钱的市场就是广告，因为数据在流动，但是在公司和广告公司之间流动，而提供这些数据的人没有被包括进去，我们必须要把市场变的更宽更广，我们想把真正的人包括在这些市场当中。
我给大家举一个具体的例子，我们可以考虑一下比如说艺术世界，特别是音乐。很多人在一生当中是，现在还是开出租车的，但是他们周末的时候会打开手机创造音乐放到网站上，很多人确实会听。可能在历史上来讲听众数量是以前的十倍，但是这没有市场，人的因素没有被考虑进去。如果我们创造市场，现在做的网站是把数据给人，把流卖给广告商，在上面放广告赚钱，但是这不是可以让人过的更幸福。
有更好的方法，比如我把音乐放到网站上面，我在周末的时候可以看到中国的一张地图，在这个地图上我可以看到比如说成都很受欢迎，过去一周有一万个人听我的音乐，我就知道如果我去成都的话，我可以在那边开一个演唱会，可能可以赚10万块钱。如果我一年当中做三次的话，就有足够的工资，就不用开出租车了。所以可以在中国有一百万个音乐人，就是可以获得数据流，有AI帮助，可以创造这样的数据流。
其他的服务，人给人提供的不仅仅是音乐服务，比如说在家里面提供的音乐会服务等等，有各种各样的服务，这个价值不仅在于广告。在美国有一家公司确实是这样做的，你可以去看一下。它就在做刚才讲的工作，我觉得这个公司将会改变西方的音乐世界，而且我相信在中国也有类似的公司做这样的事情，这个公司会赚很多钱，因为所有平台的交易都可以抽成，可以不做任何广告，也仍然可以赚钱。
我最后的一张片子，我要讲人的AI或者像人一样的AI，并不一定是最好的目标，这是很好的目标，但是非常难，而且会占据人的工作。但是一个以市场为导向的，同时又是非自主性的AI会带来工作，创造现在不存在的价值，它使用数据、使用算法就可以创造价值，如果把这些东西和市场加在一起就是我要的智能，不仅仅是人的智能、生物智能，还是市场智能。
来源：周到上海 作者：章姝敏
