当人工智能都能下棋时，你还能做什么？我与一位创业中的博士聊了聊

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真的不是你吗？

我不知道哪些行业有这样的底气。假如你对人工智能多了解那么一点点，你就会发觉三五年后的未来远不是那么乐观。你可能认为机械臂代替了组装工人，你可能认为高速计算代替了金融和财务的从业者，你可能认为深度学习碾压了传统的媒体与咨询，然而，iPIN 的杨洋教授（原哈尔滨工业大学副教授、留美信息学博士）说：你可能低估了机器的创造能力。

是的，机器非常善于创作。我们举一个最简单的例子。中文互联网上，「自动作诗机」恐怕有着 20 年以上的历史。严格来说，作诗机最擅长生产百无一是的垃圾，这占据了他们生产的作品的 99.9%；但是那剩余的 0.1%，却并不见得比诗词熟手的作品差。

凭什么呢？怎么会呢？从概率上讲，猴子打字也可以打出传世诗篇，只不过这需要大量猴子，和大量时间。而大量猴子和大量时间，在 AI 面前是最容易实现的事情；就算只有 0.1% 的合格率，生产 1000 首诗作，会花上高级 AI 一秒钟的时间吗？

一个广告公司的总监，与其请一大堆下属拼命写文案，3 天出来 100 段，自己再挑出合适的，为什么不让机器在 3 秒内写出 1000 段呢？假如这 1000 段里竟没有合适的，为什么不再花 3 秒钟呢？

一个互联网公司的 CTO，与其请产品、设计和程序没日没夜做出 28 个原型，给每个人发上 24k 的月薪，为什么不和机器商量着来呢？后者不会抱怨加班，也不会引发真人快打。

很多人，你们真的觉得自己不会受到 AI 的挑战吗？

举棋不定

当然，人类保留了选择的权利。我们可能不再需要基础的生产者——哪怕他们从事的是有创造力的工作——但我们仍然需要挑出金子的那个人。

哪怕被挑出的不是金子。因为，一个东西是不是金子，本质上还要基于人类的主观判断。机器的造物都是极好极好的，可你偏偏不喜欢。

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