约翰·马尔科夫
新浪科技 周峰
披露了谷歌无人驾驶汽车研发状况的《纽约时报》资深记者约翰·马尔科夫并不认为人工智能会非常迅速地改变人类世界。上周六，在接受新浪科技的专访时，这位作家的作品《与机器人共舞》刚刚在中国上市。他承认自己犯过错，说：“可能要再过10年，我们才会拥有完全自动化的汽车，能够合法上路，不需要人类司机的存在。”
但在2010年10月，《纽约时报》刊发马尔科夫关于谷歌无人驾驶汽车的报道时，标题是《谷歌汽车可以自己上路，还是在车流里》。可能是编辑的操作，这篇报道的副标题加上了“比你想象得还要智能”的字样。显然，那时无人汽车对媒体带来的触动，远比现在要震撼得多。马尔科夫在当年的报道中大量引述谷歌无人汽车的创造者塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Thrun)的观点，为我们描绘出无人汽车普及后的乐观景象。
如今5年过去，无人驾驶汽车在刚刚过去的国际消费电子展(CES)上成了科技公司和汽车厂商争相追逐的热点。而就在上周，美国政府也宣布将在未来10年拨款40亿美元加速无人驾驶汽车发展。更夸张的数字来自特斯拉，这家电动汽车厂商在上周更新了带有自动驾驶功能的车载系统之后，宣称在未来数年内，要让特斯拉车主通过遥控，把美国西海岸的汽车自动开到东海岸去。
人工智能似乎就要成为下一个风口，但马尔科夫却把无人汽车时代来临的预期向后推迟了10年，原因是他在对人工智能领域的长年观察后认为，人工智能技术的发展速度并没有人们想象得那么快。
新浪科技：你之前关注过互联网安全，因为乔布斯返回苹果的报道获得了普利策奖。那么你是从什么时候开始关注人工智能，对这个领域感兴趣的？
马尔科夫：我从1977年开始报道硅谷。在职业生涯中，我首先关注PC，随后又报道过互联网的崛起。我之前也接触过人工智能和机器人，但真正关注这个领域是在2004年。当时吸引我的一点是五角大楼国防高等研究计划署(DARPA)的挑战大赛。你知道DARPA的挑战大赛非常有意思，谷歌无人车之父、Android的创造者都参加过这个竞赛。
新浪科技：凯文·凯利去年来中国的时候谈到，人工智能在未来30年中会是重要变革，目前仅仅只是开始。因此未来很有想象力。你在这方面的观点是什么？
马尔科夫：我赞同凯文·凯利的部分观点。我们目前仅仅是开始，未来30年，人工智能将变得更重要，因为机器将在底层事务上给社会带来越来越多的帮助。但我并不赞同凯文·凯利对发展速度的看法。
我在完成研究之前，也以为人工智能的发展速度会非常迅速，但我是犯了错误：可能要再过10年，我们才会拥有完全自动化的汽车，能够合法上路，完全不需要人类司机的存在。
汽车未来所实现的功能将越来越多，但从长期来看，人类应该是监控者。机器仍然由人类设计，虽然变得越来越自主，但代码还是由人类编写的，表达的也是人类的思想。
因此机器还没有进化到可以自主学习的地步。虽然有很多科幻作品都这样设想，但目前设计者的责任是让这些机器符合人类的需求。
这样的话，发展就不会是想象中那么快。无人机也是这样。亚马逊设想的无人机送货，可能需要5-10年才会实现。因为美国人一直在讨论是否能够忍受无人机在头顶上飞来飞去。无人机可能会在城市以外地区获得发展，但在城市内我觉得有很多阻力。
新浪科技：但人工智能在过去几年中的发展还是很迅速，比如美联社、雅虎财经这些媒体已经开始使用程序去写新闻了。
马尔科夫：的确，那家为媒体提供自动化写作的公司实际上转变了商业模式，他们之前的业务是销售媒体应用方面的软件，转型很成功。美联社、《福布斯》都在使用这样的技术写财报，写体育新闻。但这并不是一个足够庞大的市场。
类似的还有Intel投资的酒店机器人Savio，它可以把你需要的东西送到你的酒店房间，你给它消费，它还能给你跳段舞，非常可爱。但我我不认为这种业务的规模会很大，他们发展可能相当缓慢，不会带来巨大的变化。
所以可能会有人担心，机器人会取代我们的工作。但时间不会很快。我拜访过美国很多机器人公司，总是问他们这么一个问题：机器人什么时候才能安全地给老人洗澡？没人知道答案。我觉得这种情况未来10到20年将会有明显的发展，这种成就也很了不起，但速度不会很快。
那些重要的改变往往是不容易看到的。比如过去20年，美国银行业发生了巨变，许多职位不复存在，我们不再需要银行柜员。交易程序承担了这些工作。
新浪科技：但从银行业的例子来看，机器人还是对我们的传统工作产生了负面影响。
马尔科夫：我不这样认为。几周前，波士顿大学的一个研究数据非常有趣：美国的自动化数据显示，在不同工作类别中，使用的计算机数量越多，工作岗位越多，这和人们的认知是相反的。因此，理解生产力和就业之间的关系非常复杂。
新浪科技：那么因为自动化程序消失掉了很多工作岗位，这些人要怎么办？
马尔科夫：上世纪30年代，凯恩斯就表示过，科技会摧毁工作岗位，但不会毁掉工作。目前的情况仍是如此。5年前我可能不太理解，但现在我认为他是正确的。
谷歌无人汽车的创造者塞巴斯蒂安·特隆(Sebastian Thrun)就在做这件事，他创办了一家名为Udacity的公司，是提供“微型学位”的大型开放式网络课程(MOOC)。作为一家公司，如果你需要员工掌握某项技能，那么可以提供培训课程，帮助员工掌握这些技能。这是一种新的职业培训，也是一项重要趋势。
硅谷目前正在广泛讨论零工经济（gig-economy）。gig是一种短时间工作。而随着共享经济的发展，人们在职业生涯中可以去做多种不同工作，而不是单一的工作。这对经济活动有益，但不断换工作会令人感觉不安。目前工作越来越多，但永久性的工作越来越少。
新浪科技：我们之前讨论了美联社等新闻机构利用人工智能去写新闻。《纽约时报》有这样的尝试吗？
马尔科夫：没有，但我们会使用各种技术。几年前，我们进行了数字化专题报道“雪灾”，其中包括各种互动媒体，例如视频和声音。我们花了半年的时间去做一个项目，这样做的效率不高。我很期待获得更多工具，帮助你我这样的媒体人去帮助报道。但我还没有看到这样的工具。
在编辑室里，图片团队的一部分人坐在我旁边。这些孩子们戴着耳机编写代码，在互动媒体方面完成了漂亮的工作。我认为这是未来的新闻，但这样的工作目前尚未自动化。你知道HTML5是一种重要的媒体形式，而我们的一名员工开发了制作HTML5自动化设计工具，帮助图片团队进行设计工作。我认为这样的自动化工具比自动写新闻更有趣。
我确实同意低水平的报道应该教给自动化程序去完成，但像采访这样的工作，我觉得还是需要人的。机器人做这件事情的速度不会很快。我想起来我的朋友写程序进行自动化采访的事情，那是个相当有意思的项目，但你让它去做一个长篇采访？恐怕不行。不过很久以前，1994年，洛杉矶就有一家人工智能研究中心开发了一款工具，利用美联社已有的新闻自动生成社论了。
新浪科技：社论的内容质量怎么样？
马尔科夫：还好，只是达到可以阅读的程度，就像自动化生成的财报一样。不过有报道显示，美国30%至60%的新闻实际上不是人工撰写，这个数量很了不起，但可能不是好事：这个领域流入了大量的投资，结果就成了如果你希望提高流量，那么花钱买就行了。有些站点不需要人来做新闻，只要把流量变现就行了。
新浪科技：这是把机器人技术应用到不好的一面，那么你觉得，好的应用是什么？
马尔科夫：我到现在还没有发现一款工具，可以增强我使用网络进行研究的能力。这种情况有点难以置信，毕竟人工智能已经发展了这么长时间了。
你是否见过苹果的一段视频，约翰·斯卡利(John Scully)在80年代拍的，叫做“知识领航者”(Knowledge Navigator)，其实和Siri很像，可能是个完美的例子。里面有很多利用人工智能进行研究的演示，是个相当理想的场景。人们以前谈论过，是不是可以把这样的工具应用到新闻生产中去，但到现在，这样的东西还是不存在。
新浪科技：这可能也是我们报道一些最新的技术时，有很多人都认为报道中的事情不可能发生的原因。
马尔科夫：美国人其实还好，对科技很乐观。美国人会认为科技变革速度很快。美国社会认为，科技能让世界变得更好。从30年到40年的时间范畴来看，通信已发生改变，而交通出行正在改变。
新浪科技：这种对科技的乐观态度从何而来？
马尔科夫：美国有着这样的文化。人们相信技术的力量，并愿意利用这种力量。在二战之后，美国社会的文化就是依赖科技，重视创新。托马斯·爱迪生这样的人物成为了美国文化的英雄，代表了个人所能取得的成就。
当我还是一名年轻记者，刚刚开始关注硅谷时，IBM推出了首台PC，而硅谷出现了计算机俱乐部。成立了一家叫“家酿计算机俱乐部”(Home Brew Computing)的计算机俱乐部。成员都很极客，有点书呆子范儿的那种。
我参加过他们的会议。他们都有很好的点子，足以成立一家公司。这样的情况植根于美国的文化。他们也都认为不需要加入某家公司，而是可以自己创业。如果一个点子没有成功，那么可以转向下一个。这种精神其实到现在还没有消亡。
新浪科技：中国科技公司成长所处的环境和美国不一样，你觉得中国和美国的公司有哪些不同？
马尔科夫：我觉得其实差别越来越小，因为现在的竞争越来越扁平化了。在中国出现了许多平台型公司，平台公司有着竞争优势，能控制一切。我仍在期待中国能够出现第一个覆盖全球的消费类平台，而我还没有看见这种平台的出现。
新浪科技：所以即便是阿里巴巴这样的公司，在中国做得很好，但在国际上仍有待加强？
马尔科夫：是的，他们需要进行国际扩张，加强实力。我认为这样的可能性存在。他们需要发展全球品牌，例如索尼就有很强的国际品牌。联想在企业市场做得很好，华为正在美国解决这样的问题。一些消费电子品牌已做得不错，例如电视品牌Vizio。考虑到中国经济的规模，预计未来将会有更多中国消费电子厂商做到这一点。
李玮对本文亦有贡献
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。