Diffusion、DALL-E等模型，产品定价为15美元1000个积分，约为0.015美元/积分，如果按照生成一张图片消耗2积分计算的话，每张图片的价格约为0.03美元，这高于DALLE-2

SaaS系统中，包括Workday、SAP、Oracle等，美国Top1000公司已经有80%以上都选用了HireVue，并没有自己独立做。我们现在和很多头部HR

law很火，但一味跟风，亦步亦趋，并不是我的风格。”田渊栋告诉「甲子光年」。田渊栋博士毕业于卡耐基梅隆大学机器人系，如今是硅谷小有名气的华人科学家。今年是田渊栋在Meta的第十年。他任Meta

32k模型推理输入定价是0.0008元/千tokens，比行业的价格降低了99.3%；豆包pro

GPU降本增效赛道上，独立的商业化前景不明。作者｜田思奇在Meta、谷歌、亚马逊等科技巨头纷纷官宣自研芯片计划后，行业霸主英伟达有必要感到紧张吗？风云变幻之间，英伟达仍在低调推进自己的战略布局。从它最新的收购来看，英伟达似乎深谙“居安思危”的哲学。在传言流出几个月后，英伟达终于在4月底的博客中官宣收购以色列AI初创企业Run:ai。这是一家基于Kubernetes的GPU编排供应商。据媒体报道称，此次收购价格约7亿美元。同时，英伟达被曝低调买下另一家以色列AI初创企业Deci，但交易金额未知，只有以色列媒体放出消息称价格为3亿美元。合计10亿美元的收购单，足以确认英伟达在当下最关心的领域：成本优化和效率提升。为了应对日益增长的市场需求和竞争，英伟达正全力打造一个更加高效、可扩展的AI生态系统。随着AI电耗带来的能源危机日益紧迫，能耗——成为GPU战场毫无争议的核心。那么帮助GPU降本增效，真的能算一门不错的生意吗？1.GPU生态的不同赛道上述两家以色列公司都致力于降低人工智能的使用成本，但它们的运作模式有所不同。据英伟达博客介绍，人工智能部署正变得越来越复杂，客户的工作负载分布在云端、边缘端和本地数据中心基础设施上。管理和编排生成式AI、推荐系统、搜索引擎或者其他工作负载都需要复杂的调度，以便优化系统和底层基础设施的性能。Run:ai在Kubernetes上构建的开放平台，可以为独立任务汇集GPU或者共享算力——这包括只占用部分GPU，或者运行多个GPU，或行在不同集群上的多个GPU节点的模式。企业客户可以更好地管理数据中心规模的GPU集群，实现更高效的GPU集群资源利用。这家创业公司成立于2018年。被英伟达收购前，它在2022年3月完成C轮融资，筹集的总资金达到1.18亿美元。两位创始人欧姆利·盖勒（Omri

Agent行业报告”，获得高清版完整PDF。或者点击文末“阅读原文”，进入甲子光年官网下载。甲子光年智库整理了12个领域，100+细分

C会增加成功概率。甲小姐：很多AI企业签合同的时候觉得能赚钱，但两年后发现交付不了，一算账发现赔钱了。你入局企业应用前算过帐吗？傅盛：当然算过。最早做AI企业的很多人都是学者，他们不仅没做过to

生成式AI正在“重塑”诈骗产业链。作者｜刘杨楠编辑｜王博“Sora的出现超乎所有人的预期，我们在2021年制定的部分防御策略，今天可能已经不适用了。”瑞莱智慧RealAI联合创始人&算法科学家萧子豪告诉「甲子光年」。虽然Sora还未对普通用户公开测试，但是Sora生成视频的逼真效果，不得不让人“未雨绸缪”。试想一下，如果骗子利用Sora生成一个人被抢救或者被绑架的视频，再用“AI换脸”技术换成目标当事人亲友的形象，同时利用特殊方法切断当事人与亲友之间的联系，进而实施诈骗。如果在没有各方安全防护措施的情况下，是有可能成功的。即使没有诈骗，虚假新闻、谣言也会对社会产生不良影响。“人工智能进入爆发式发展的关键阶段。我们主张发展与安全并重，既要拥抱新事物新机遇，也要装好刹车再上路，共同推进人工智能全球治理。”3月7日，中共中央政治局委员、外交部长王毅在回答记者有关人工智能的提问时明确表态。据不完全统计，在今年的全国两会上，已有20多位代表、委员围绕“人工智能”提出了相关建议。其中，“安全”与“合规”是他们关注的焦点。早在ChatGPT出现之初，「甲子光年」就曾在《第一批因ChatGPT坐牢的人，已经上路了》一文中写道：“在ChatGPT技术前景、商业模式都还方兴未艾的时刻，围绕自身的‘犯罪方案’以及所造成的负面影响却已真实发生。由新技术衍生的网络信息安全以及违法犯罪等方面的风险，成了摆在全球AI科学家、企业以及国家面前的严肃问题。”一年后，Sora的出现，让新的安全问题出现在了人们面前，而出现多年的“AI换脸”技术也在不断迭代升级。无论是近期香港警方披露的涉案金额高达2亿港元的“AI换脸”诈骗案，还是前段时间梅西澄清视频被质疑“AI换脸”风波，都让更多人意识到“眼见不一定为实”，AI带来的争议和风险其实就在人们身边。“安全问题就像气候问题一样，如果大家现在只看重发展，不重视安全问题，一直拖延下去，等到很严重的时候再行动可能就太迟了。”萧子豪说。震撼、好奇与恐慌情绪交织，面对生成式AI模型带来的全新挑战，监管方、AI安全厂商乃至置身其中的每一个人又该如何应对？1.隐秘的角落生成式AI模型是Deepfakes（深度伪造）的技术基础，而以“AI换脸”为代表的人脸伪造技术是Deepfakes的一个重要分支。2019年，两位艺术家和一家广告公司制作了Facebook创始人马克·扎克伯格

与机器人控制相融合。此前，「甲子光年」独家获悉，北京大学前沿计算机研究中心助理教授、博士生导师董豪团队发布的最新具身大模型研究成果——ManipLLM的论文已被计算机视觉领域顶会CVPR

有异议。但围绕架构之后的预训练，成为了一个套壳与否的隐秘角落。2.“原创派”与“模仿派”预训练是大模型最核心的环节，也是“套壳”与“自研”争议较多的环节。前面提到，模型架构只是大模型的菜谱——目前有

Altman）就很像这一派；另一派叫EA，有效利他主义，认为要尽可能保证AI对人类是有爱的，不能伤害到人类，当AI可能威胁人类，就应该加以阻止。OpenAI首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya

在挑战中寻找机遇，是中国科技投资者们必须学会的命题。作者｜栗子如果有人说今年的创业投资市场并不悲观，那一定是在说谎。从一级市场的投资规模来看，对比往年，今年的数据量价齐跌，出现了非常大幅的下滑。根据IT桔子的创投数据统计显示，截止2023年11月30日，国内一级市场投资数量为7053笔，同比2022年降低了35.1%；投资金额约为1.52万亿元，同比2022年降低约40%。要知道，在创投市场刚刚兴起的2014年，中国一级市场的投资数量都超过了7200笔。这意味着今天中国的创投市场规模已经萎缩到9年前的水平。悲观者往往正确，乐观者往往成功。虽然一级市场悲观情绪蔓延，但我们依旧看到了不少新的机遇，那就是科技的爆发。在人工智能、新能源、集成电路等科技领域，今年的投资机会出现了集中爆发。以新能源行业为例，今年的投资数量为333笔，相比2021年增长约19.5%；而人工智能行业的投资数量213笔与去年基本持平，但投资金额则翻了3倍，高达1471亿元。这意味着，随着全球政治经济形势的变化，以及科技创新的加速推进，资本市场已然意识到，能够推动经济增长和产业升级的科技，已经成为未来的确定性机会。所以今年我们看到，有不少以往重点投资消费类项目的投资机构与投资人，今年都开始转战科技投资，一篇篇磕起了论文、从一线城市到二三线那些硬科技产业集群去寻找项目。只不过，与此前资本热衷追捧的消费互联网不同，科技投资具有更高额投资门槛，对投资人的认知、募资能力、优质标的资源能力等等都提出了更高的要求，并非所有基金都能投好硬科技项目。在12月1日2023甲子引力年终盛典的科技投资论坛中，“挑战与机遇”一词高频出现。换句话说，在挑战中寻找机遇，是未来中国科技投资者们必须学会的命题。1.科技投资成为各地发展主基调科技投资之所以在近两年越发受到一级市场重视，背后无疑存在大国博弈与地缘因素影响。但本质上来说，是因为中国经济的发展模式，正在从以往高速增长阶段迈向高质量发展阶段。这种经济发展阶段的转变，让一级市场的投资战略发生了根本性改变。根据华兴资本对2023年Q3一级市场投融资数据的统计显示，今年三季度，硬科技、先进制造及新能源新材料赛道的融资比例，占国内投融资市场总体的65%，并且其中有超过70%的大额交易都集中在这些领域。而往年备受资本市场关注的消费、企服、医疗健康等，融资金额均不同程度下滑。也就是说，整个私募股权市场也正处于生态重塑时期，资金端、资产端的底层逻辑和结构都在经历着巨大的变革。科技强国。作为中国经济发展的核心引擎，科技投资对于各地政府部门与投资机构来说都是极其重要的。以西安为例，西安在新材料和光电科技产业的发展是领跑国内的。一直以来，西安都非常注重硬科技领域的创业创新。例如西安光机所设立硬科技成果转化创业平台，提供公司注册、提供办公场所和生产厂房等一系列服务；还通过设立“西科天使基金”，在项目发展初期就介入孵化过程，为科技创业领军人才创办企业提供第一笔资金。此外，国内知名硬科技投资机构“中科创星”，其总部也在西安。这都是西安在科技投资与创新成果转化方面的具体动作。事实上，不同地区的产业集群会有差异，但核心都是围绕科技进行建设。例如长三角的优势是智能制造；消费电子是珠三角的优势；北京则是以软件及互联网为代表。只是需要指出的是，这种传统的产业发展认知也正在随着科技投资而改变，例如新能源、芯片、人工智能等，目前在中国其实是四面开花的市场状态。从新兴产业发展的视角来看，任何一个地区要想建立一个完整的产业链甚至形成产业集群，都需要很长一段时间形成完整的商业闭环。而新兴产业国内目前还没有形成一个完整集群的地区。换句话说，对于科技投资与科技发展而言，理论上任何一个区域都有机会。但是，科技投资要想做好并不容易，对于各地方和投资机构而言，要想抓住科技投资的机会，首先要面对它的挑战。2.投资周期，技术门槛与市场泡沫在所有科技投资的挑战中，投资门槛高是每一位投资人都会遇到的问题。最简单的门槛就是投资周期。中兵顺景总经理刘贞在2023甲子引力年终盛典的科技投资论坛中指出，科技投资是一件长周期的事业，并非两三年的短周期可以完成。“硬科技产业产品验证要两三年，验证完之后要产业化，又要两三年，产业化之后要扩大市场，提高市场占有率，可能又得两三年，整个周期下来可能就要6到10年时间。”刘贞直言。但问题在于，所有的私募股权基金，都面临着退出期问题。在单支基金的整个存续期，如果要陪伴某家科技企业从投资到最终退出完成，是一件非常考验耐心和决心的事情。要知道，投资人与创业者并非完全站在同一战线，利益的差异导致诉求的差异；而基金的出资方也对基金有不同的诉求。这很容易导致市场出现资本对中国科技发展耐心不足的舆论压力。不过，随着市场工具越来越丰富，以及一些S基金，接续基金等不同金融工具的出现，这个问题也正在得以缓解。除了投资周期外，第二个挑战就是实打实的技术门槛。对于科技项目来说，技术门槛非常关键。从中兵顺景过往的投资经验来看，项目能够活下去并且存活比较好的，都是技术门槛很高、并且确实发掘了真正的市场需求的项目。这其中有两个关键点：创业项目本身的技术实力足够强，并且挖掘到了客户的真实需求；投资机构能够找到这些项目，并且慧眼识珠看懂项目在业务和技术层面的领先性，同时具备能够投进去的资金实力和资源实力。换句话说，无论是对创始团队和投资机构而言，科技创投都需要具备较高的技术门槛才能持续留在牌桌上。这是第二个挑战。第三个挑战，其实来源于资本市场本身。据恒旭资本合伙人朱家春透露，在国家科技强国的战略推动下，大量原本并不聚焦科技投资的机构与投资人开始涌入科技投资赛道，这必然会给科技投资带来大量的噪声和泡沫，例如推高估值、抢投项目等等。它带来的连锁反应是，一些技术能力并不突出的项目，可能会因融资能力而持续存活，挤占部分优质项目的生存空间，导致市场陷入恶性竞争。上述三个挑战，仅仅是目前中国科技投资挑战的冰山一角。其实，科技投资的挑战还有非常多的实际问题。例如退出通道受政策影响并不稳定；如何更好引导金融市场资金向一级市场流动；如何在更早期阶段就识别出优质的科技项目等等。还有太多问题需要投资人们自己去进行解答。3.警惕人工智能风口尽管中国科技投资面对诸多挑战，但今年我们依旧看到了包括人工智能、新能源、半导体等产业链投融资的集中爆发。尤其是人工智能。在通用人工智能AGI技术越发成熟之后，今年，中国涌现了上百家聚焦AGI大模型公司。其中百川智能、智谱AI等明星创业公司，更是被风险投资与产业资本热捧。也就是说，科技投资并不会被门槛过高所影响，恰恰相反，对于优秀的投资者来说，高门槛意味着更少的竞争与更大的机会。从投资者视角来看，筛选优秀的创业项目、并在早期时投到他们，是一级市场投资的不变逻辑。科技投资也需要投早投小，这已经成了科技投资者们的共识。而在哪里寻找到这些投早投小的机会，鼎和高达合伙人于翔认为，北京、上海、西安等地的优秀早期项目更多，因为这些地方聚集着更多的高校、科研院所、研究机构和大型国央企，所以能够产出独创性、技术性更高的项目的机会也会更大。除了投早投小这一基础的投资共识外，哪些细分赛道更被投资机构看好？对于机构来说，存在较高技术门槛的项目，是投资机构更愿意选择的。例如可用于高端制造的新材料，就正在被投资机构高度关注。从政策趋势看，近年来国家高度重视并出台多部政策鼓励支持前沿新材料行业的发展与创新。2022年9月，国家工信部、国资委、市场监管总局等部门联合发布了《原材料工业“三品”实施方案》，要求实施关键基础材料提升行动和前沿材料前瞻布局行动，完善新材料生产应用平台，优化上下游合作机制，提升高端产品有效供给能力，强化对战略性新兴产业和国家重大工程的支撑作用。从市场规模看，近年来我国新材料市场规模保持稳定增长，2011年全国新材料产业总产值仅0.8万亿元，但在政策驱动下，新材料市场实现快速增长，到2021年全国新材料产业总产值达到6.4万亿元，相较2011年新材料总产值增长了约5.6万亿元。在政策的扶持下，新材料市场规模不断扩大，自然也吸引着投资机构们的关注。据IT桔子数据统计显示，从2021年开始，国内新材料领域的投资就超过了220起。尽管今年数量有所下滑，但也依旧有189个新材料项目拿到了投资，总投资额约为189亿元，平均每个项目拿到了1亿元投资。除了新材料领域外，人工智能自然是今年的投资热点。前文提到，尽管今年人工智能行业的投资数量与去年基本持平，但投资金额则翻了3倍，高达1471亿元。但需要指出的是，尽管人工智能领域的投资在今年成了热门，投资人依旧要识别人工智能领域真正的投资机会。对此，鼎和高达合伙人于翔认为，目前，人工智能的投资已成为风口，但投资人需要警惕风口投资。智能化必然是未来趋势，但纯软件与算法层面的投资或许并不适合所有投资人。在于翔的观点中，人工智能的价值点在于未来如何在产业端实现自动化，也就是所谓的“软硬件结合”，AI驱动的未来产业的数字化转型。因为从整个中国的产业链来看，中国是现在世界的制造大国与制造强国，作为全球的制造中心，中国制造业的产业链升级一定会催生出巨大的投资机会。显而易见，新兴产业的蓬勃发展、政策扶持和国家战略导向以及跨行业、跨学科的融合与创新为投资者带来了新的投资机会。然而，市场环境的变化、竞争压力以及投资风险等问题也给科技投资带来了挑战。面对这些挑战与机遇，投资者需要保持敏锐的洞察力，紧跟科技发展趋势，不断优化投资策略。同时，投资机构之间应加强合作与共享，以提高投资效率和抓住更多的投资机会。在这个过程中，政府、产业集团、投资机构和创业者等多方需要共同努力，构建一个良好的投资生态，以推动科技创新和产业升级。END.

领土小国成为AI大国。作者｜赵健领土小国新加坡，正在成为AI大国。2023年11月21日，英伟达向美国证券交易委员会（简称SEC）提交的文件显示，英伟达2024财年第三季度（对应2023年8月~10月）有大约15%的收入（约27亿美元）来自新加坡，位列美国、中国台湾、中国大陆（含香港）之后，跻身英伟达的全球第四大市场。值得一提的是，这是英伟达在财报中首次将新加坡作为一个单独的消费市场披露数据。在此之前，英伟达只披露美国、中国大陆与中国台湾的收入数据，这三大市场通常占据70%~85%的市场份额，包括新加坡在内的其他市场均归为“其他”。近期，英伟达CEO黄仁勋的亚洲四国之行，在日本之后的东南亚第一站就来到了新加坡，也印证了新加坡在东南亚市场的战略地位。黄仁勋宣布了与新加坡在本土AI大模型领域的合作，以及未来的基础设施投资。这是黄仁勋时隔25年后再度到访新加坡。新加坡是东南亚的金融、经济与航运中心，但国土面积仅为733.1平方公里（2021年），大约是台湾省的1/50。这样一个领土小国，却是一个芯片消费大国。上一季度新加坡人均在英伟达芯片上花费了600美元，而美国仅为60美元，中国人均约为3美元。为什么新加坡一跃成为英伟达的全球第四大市场？1.单季度GPU收入增长4倍2024财年第三季度，英伟达的总收入为181.2亿美元，全球四大市场为美国、中国台湾、中国大陆、新加坡，分别贡献收入63.02亿美元、43.33亿美元、40.30亿美元、27.02亿美元。新加坡对于英伟达的算力需求，几乎是在上一季度突然“狂飙”。在上一财年的第三季度，新加坡为英伟达贡献的收入只有5.36亿美元，占比9.04%；而到了今年第三季度，新加坡为英伟达贡献的收入占比达到了14.91%。同一时期，英伟达的整体收入只增长了200%，中国大陆地区贡献的收入增长了250%，而新加坡贡献的收入增长了400%。新加坡也从“其他国家与地区”，一跃成为英伟达的第四大市场。是谁在买英伟达的芯片？英伟达不会直接透露客户名字。在财报中，英伟达表示最终客户通常并不会直接向英伟达采购，而是向英伟达的客户——包括原始设备制造商、系统构建商、系统集成商、零售商/分销商、汽车制造商与一级汽车供应商等采购。今年第三季度，客户A的销售占总收入的12%；前九个月，客户B的销售占总收入的11%，这两者都归于计算与网络部门。计算与网络部门是英伟达的第一大部门，其中就包括最热门的数据中心加速计算平台。今年第三季度，英伟达的数据中心收入达到145.14亿美元，同比大涨279%。H100是目前英伟达在售产品中的最强芯片（更强的H200预计2024年第二季度上市），是数据中心建设不可替代的“AI燃料”。根据Omdia

门头沟一直在为北京的发展提供动力——过去是煤，现在是算力。作者｜刘杨楠编辑｜王博2020年，北京市最后一座煤矿——隶属京煤集团的大台煤矿正式关闭。鼎盛时期，京煤集团在北京拥有10座煤矿，为北京市民提供日常烧火、取暖用煤。2007年之前，北京煤炭年平均消费总量的60%来自京西的门头沟。大台煤矿的关闭，标志着门头沟近千年来“乌金遍地下，百宝满山川”的历史画上句号。在“大炮一响，黄金万两”的资源型产业逐步退出后，门头沟区经过漫长艰辛的产业转型探索，最终将转型重点锁定在“人工智能”“超高清数字视听”“心血管领域医疗器械”三大细分领域，并集聚起近百家专精特新企业，昔日的“矿山”经济已经蝶变为高精尖的“智慧”经济。作为门头沟区的三大产业之首，人工智能产业是门头沟区探索高质量发展的缩影，“京西智谷”成为了门头沟区的新名片。打造“京西智谷”，离不开算力的支持。今年6月，京西智谷人工智能计算中心（以下简称“智算中心”）正式上线。7月，科技部正式批复京西智谷人工智能计算中心为“国家新一代人工智能公共算力开放创新平台”，这标志着该中心作为华北地区首个获批“国智牌照”的人工智能公共算力开放平台，被纳入全国人工智能算力发展战略体系。9月14日，依托智算中心的算力支撑，北京算法交易服务中心正式成立。门头沟一直在为北京的发展提供动力——过去是煤，现在是算力。而算力技术，来自昇腾。借助昇腾计算底座的技术能力，智算中心首批算力规模已达到100P（1P约等于每秒1000万亿次的计算速度），今年算力规模将达到400P，并将持续扩容至1000P。北京各区并不缺科创的沃土，为什么昇腾会选择门头沟？「甲子光年」近期走进了“京西智谷”，采访了产业相关方，试图揭开这座“北方算力枢纽”的神秘面纱。京西智谷，图片来源：「甲子光年」拍摄1.破局点：智能算力近年来，门头沟区关闭了区属全部270多家乡镇煤矿，500多家非煤矿山、砂石厂，但随之而来的是，京西地区经济总量和财政收入大幅下降，填补产业空心化迫在眉睫。如何破局？尽管现在人们已经知道答案是“三大产业”，但翻看过往的规划，「甲子光年」发现门头沟区在人工智能领域早有布局。在2019年获批的门头沟区分区规划（2017年—2035年）中，新城南部片区就被定义为“创新发展轴”，位于这里的中关村门头沟园，其主导产业就有人工智能。门头沟分区规划（国土空间规划）（2017年—2035年），门头沟区政府官网中关村门头沟园管委会相关负责人表示，在人工智能产业发展热潮中，算力跟基础设施是一样的，大企业有自己的算力，而对于中小企业来说，算力非常宝贵，为中小企业提供普惠的算力服务，在北京市范围内，门头沟区是第一个破题的。“我们破解了这个难题，同时也解决了门头沟自身发展的难题，找到了破局点。”「甲子光年」智库管理分析师刘瑶认为，在现代人工智能领域，算力扮演着推动创新、实现突破的核心驱动力。算力、算法、数据和系统架构等多个方面的综合优化对于大模型训练至关重要。去年11月底，ChatGPT在人工智能领域点亮全新的科技树。仅半年后，北京便推出《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》（以下简称《措施》），《措施》的第一项便是“提升算力资源统筹供给能力”。全球各国的科技巨头都为英伟达的H100抢破了头，算力告急。对中国AI企业而言，由于众所周知的原因，获取算力资源面临重重限制。但无论如何，国内的大模型研发不能停，找到英伟达“平替”是整个产业链上下游都为之努力的事。IDC预测2021年到2026年期间中国智能算力规模年复合增长率为52.3%，远高于同期预测的基础算力的增长率。《2022—2023全球计算力指数评估报告》显示，计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。「甲子光年」智库在《中国AIGC产业算力发展报告》中指出，智能算力持续增长，未来需求增加，进一步加快了智算中心建设及相关设备增长。《中国AIGC产业算力发展报告》，图片来源：「甲子光年」智库由此看来，门头沟区以智算中心为抓手，布局人工智能产业，其背后有着深入的行业洞察。京西智谷人工智能计算中心目前已与50多家单位开展商务合作，对接了300多家北京市人工智能相关机构。从三个层面来看：基础算力层，智算中心将不断扩大算力规模。100P算力集群内置320张卡，400P算力集群将有1200多张卡，1000P集群卡数达3200张；框架层，智算中心正在引入华为、百度等国产开源框架生态，同时也拥抱国际主流使用的Pytorch、Tensorflow；模型层，智算中心支持开源大模型的服务，帮助企业在大模型时代加快业务创新，已适配并提供ChatGLM-6B、华为开源盘古、Baichuan-7B/13B等多个开源大模型。同时还适配多个业界主流开源模型，包含自然语言处理、计算机视觉等多个领域，已有几十家人工智能企业在此孵化基础大模型、行业大模型和应用模型。这一切成果，都来自于一场双向奔赴。2.昇腾和门头沟的双向奔赴当前人工智能技术快速发展，对产业影响逐步加深，为了抓住这一历史性战略机遇，华为提出全面智能化（All

AIGC爆发，算力服务机会or变革？ChatGPT引发的AIGC热潮从2022年年底一直蔓延到今日，国内国外市场都在爆发一股AI热潮。一方面，国内大模型训练热度持续上升，不仅是参与的企业及机构数量规模大，仅半年内上演了一场

通用机器人来了？作者｜武静静编辑｜赵健“一个上午，接待了40多个投资人来现场，都是来看人形机器人的。”一位追觅员工说道。有投资人指着正在表演咖啡拉花的机器人问：“这个动作的难度在哪儿？”另一边，一位自称开煤矿的老板指的旁边站立的另一台人形机器人问：“多少钱，怎么订？”2023世界机器人大会上，以前只能在科幻电影中出现的人形机器人在现场表演起了各种技能。小米、追觅科技、优必选、达闼科技、宇树科技、大连蒂艾斯科技、星动纪元、理工华汇等很多公司都把自己的人形机器人搬到了现场。大连蒂艾斯科技展示的人形机器人，甲子光年现场拍摄这是2023世界机器人大会上热闹的一角。今年的大会，160家国内外机器人企业，600件机器人都在现场久违的大秀了一把肌肉。人形机器人抢走了大部分风头。全球知名的波士顿动力创始人Marc

Altman同样也看好合成数据。根据英国《金融时报》报道，5月在伦敦举行的一次活动上，Sam

以人工的速度，追上机器的速度。作者｜马慧编辑｜刘景丰十年高速发展的快递行业，仍在暗流涌动。2022年全年，中国快递业务量达到1105.8亿件，平均每天要完成3亿件的收发，快递件相比十年前增长了19倍。为了将日均近3亿件的包裹，赶在72小时内送达，在过去十年里，快递公司推行了电子面单，扩张了分拨中心、车队，开拓了更多条干线物流，科技以从未有过的速度改变着这个古老的行业。据国家邮政局统计，去年第三季度（受疫情影响小）快递企业的72小时准时率为80.4%，较六年前提升了五个百分点，服务全程时限仅为56.7小时。仔细留意，快递服务正在变得越来越高效、周到。不止是到达速度更快，揽收时间更精准、宽松，物流明细也更详尽，快递价格也更低了。但这些服务提升的背后，除了有科技带来的改变，还隐藏着另一群人的噩梦——对快递员的高压式罚款和考核。在中国，有450万名快递员。驱动他们的是一套严格的指标：妥投率、投诉率、揽件及时率、物流停滞率……每一个都对应着清晰的罚款制度。尽管他们配送一个快件的派费收入不足1元，但一次投诉带来的罚款数额则动辄要数百甚至上千元。他们必须越来越快地运转，以人工的速度，追上机器的速度。今年，当经济开始全面复苏，快递行业也迎来新的变化：菜鸟、中通等快递企业纷纷发力驿站，欲重塑基层快递服务。「甲子光年」与某基层快递网点深度交流，并体验了基层快递员的工作后，观察过去十年里，科技对末端物流的改变与不变。未走出的困局，将迎来怎样的变化？1.快递网点老板，最焦虑的人济南市天桥区，在一片居民区里面，有一处不起眼的大院。院子里，有一排蓝白色的平房，和一片空旷的场地。场地停放了约50辆快递配送三轮车，一辆厢式物流车正在卸货；而平房内部，最显眼的是一条L型的传送带式分拣线。这是中通快递的一级网点。所谓一级网点，就是比普通的快递配送站（二级网点）规模更大的快递配送站点，其范围是以快递收/发件点为中心，方圆6公里的圆形覆盖区域。过去的这十年，是中国快递行业最黄金的十年。这里恰如一个缩影——规模从10年前的300平方米增长到2000平方米，快递员数量从20余人增加到五六十人，每日处理的快递单量也从约2000票升至超过2万票。但唯一没变的是，从业者的生存压力。从2012年至今，该网点共经历了三任老板：第一任老板李凡（化名）是济南最早的快递从业者之一——1998年大学期间便涉足快递领域，毕业后在快递行业创业，2014年在快递行业剧变前夜，他将此网点转手；接手该网点的第二任老板在承包了三年后，不仅赔上人力成本，还面临经营亏损压力，最后以跑路收场；第三任老板是多人联合承包，但依然没有摆脱“挣扎求生”的境地。李凡完整经历了中国快递业的起步、壮大到巨变的过程。尽管从宏观上看，在2010年前的十年，中国民营快递一直是夹缝中生存，既没有明确的身份，也难与国家队选手中国邮政竞争，然而民营快递的基层从业者们却活出了淘金者的姿态。早期，李凡主要以加盟商方式承接快递公司业务，做商务快件的揽收和派送。那时，整个山东省单一品牌每天的到货件甚至不足1000票，而省会济南通常在300票以下。尽管当时的快递数量少，但客单价和利润高，尤其急件。比如，一个从济南发往上海、24小时内送达的快递件，收费480元；甚至有的专送快件，收费高达1400元，比机票还高。实际上，这是快递行业的一段草莽时期，市场极不规范，信息差成为从业者获利的法宝。2006年，中通和淘宝达成合作，网络电商快件开始成为快递公司的爆发点。一个被人津津乐道的故事是：当初中通和淘宝谈判时，约定每日包裹要达到6万件，但不久后，每日包裹数量便升到20万件；到2008年，淘宝平台单日发出的快件数量已升至150万件。从此，电商件慢慢变成“三通一达”的主要业务。以最早跟淘宝合作的中通为例，其2018年全年完成了85亿件包裹转运，其中电商件占比达到85%，散件、商务件及其他业务占比约10%。电商的发展，无疑是推动快递行业爆发的核心推动力，但同时也让快递公司不再为揽收件发愁，过去揽收散件、商务件的末端快递从业者从此进入阵痛期。第一个感受到压力的是快递网点老板。2014年，从业十余年的李凡第一次有种想放弃的感觉：他要将自己承包了多年的快递网点转手。他的直观感受是，过去都是快递公司“求着”自己铺业务，现在自己越来越受到快递公司的考核约束。彼时，尽管快递网点的单量在大幅增加，但相应的到手利润却没有明显增加。他算了一笔账：投资一个快递网点，押金需要近20万元，加盟费则为约10万元，再加上转让费、房租、设备物料投入，前期投入就达到70万元。这还不包括人力成本。配送一单快递费用是1.2元，其中快递员要拿去0.9元派费，因此网点只能拿到0.3元/单的派费。这部分收入，要支撑网点的车辆购置，司机、客服等人力开支，水电物料以及后续的场地租赁费用。“如果仅仅依靠派送收入费用，他是很难盈利的。”李凡称。除了盈利压力，还有总部对加盟商的考核压力。最初快递公司对网点的考核还只停留在单量上。比如网点每月需收派件1000票，只是每半年评估一次，每次涨幅20%~30%。就这样，网点不断被监督着提高营收和业务量，一旦网点无法完成任务，每单5毛的扣款在每月末被划走。每到这时，李凡几乎没法睡着，凌晨，当天的揽收包裹还没有着落，但钱已经扣走了。这一年，李凡活成了快递业务员，被KPI追着跑，一旦业务量下降或失去大客户，网点将面临收入的下降。对他不利的是，因为地理位置位于市区，快递件的基数高，但考核指标不变，越往后的压力越大，他越痛苦。在这种情况下，只能靠两种方式增加收入：增加揽收件收入，降低运营成本。前者更多依赖于业务拓客，后者则依赖于智能化。实际上，随着快递单量的直线式上升，传统粗糙的物流供应链已然无法承载，自动化、数字化已是大势所趋。快递数字化的基础是面单电子化。2014年之前，“三通一达”等快递公司就曾各自推出电子面单系统，然而由于各家系统无法打通，电子面单的渗透率始终较低。2014年，横空出世的菜鸟网络联合“三通一达”推出公共电子面单系统，打通了物流的“任督二脉”，自动分拣设备、智能分单、智慧物流也因此发展起来。原因很简单，电子面单统一了各种数据标准，后续流程被前置，订单生成时快递路径已规划出来，分拣与配送也可以提前安排。数字信息化也为之后的降本提效打下基础。数字化让快递处理的效率越来越快，单量逐年递增的同时，价格战导致快递行业陷入恶性循环。过去，一些省内快件的收费标准是18元起步，而网点和快递员会拿去一半左右；2011年阿里开始和圆通合作，推出“8元全国包邮”的快递价格，直接将快递费用腰斩。此后，低价便成为快递公司竞争的法宝。尤其极兔快递出现后，曾在义乌推出每单快递0.8元的价格，这一价格甚至连快递员的派送费都不够。这也就解释了，为什么近10年来快递总量增长了近20倍（从2012年的57亿件到2022年的1105.8亿件），但快递网点的收入却几乎没有明显的增长。2.双面智能化效率提升之下，人更像“机器”了早晨6点，一辆从分拨中心开来的货车停在快递仓库前的水泥坪上，整车包裹被卸下，码成一堆小山。快递员承担卸车、分拣和派送的全流程。人工分拣是最繁琐的步骤，快递员们蹲在包裹旁，一一翻看包裹面单，辨认地址，把区域内的包裹留下，其它的扔给同事。2014年之前，李凡承包快递网点每天要到港快件在两千件左右，由20名快递员分担，每人100件。少量的快递件在派件数较少的快递网点，还未显现压力。但在快递件汇集的分拨中心，人工处理快递件的方式让当时已日均运转上万件的仓库感到吃力。当时分拨中心的运转，极为依赖“画号师”这一工种。所谓“画号师”，是指在快递分拨中心对到港包裹按区域编号进行标记的工人。画号师需要对城市地理、门牌号位置极为熟悉，他会根据记忆在包裹上写出片区编码，然后再根据编码将包裹分配到不同的网点。但随着快递二段码、三段码的出现，这一工种也慢慢消失。快递编码是与电子面单相伴而生的。早在2014年电子面单出现后就诞生了一段码，它代指城市分拨中心，即通过一段码可以直接将快递定位到某个城市的分拨中心；二段码是2015年随电子面单版本更迭而产生的，它指代城市中的快递网点，二段码的出现，直接取代了画号师；三段码则是在2016年的升级中诞生的，通过三段码可以直接将快递精确到配送员；四段码是2020年前后出现的，它可以将快件具体到某个小区或代收点。从2014年之后，电子面单快速在快递领域渗透。2016年1月，菜鸟网络给出的电子面单普及率数值为63，到12月即增长至82。据「甲子光年」了解，目前电子面单渗透率接近100%。快递编码，会优化快递物流的分拣工作。结合大数据技术和电子面单，包裹分拣能缩减到2秒，效率提高50%以上。而随着工业自动化程度提升，电子面单也让自动化机器人分拣落地，自动化仓储中心越来越普及。但这种普及程度也因城市而异。在南方城市的快递网点，自动化设备普及率较高；而北方则相对较低。在济南有260家“三通一达”快递网点，网点处理的快递件比十年前多了10倍，自动化程度却不到2成，只是快递员变得更忙碌、更疲惫。从一天派送两次，发展到一日三派。自动化分拣设备的便利，送了五年快递员的孙志武不是没有体验过。2018年，孙志武刚加入快递行业，每天最耗时的工作不是派件，是在堆成山的包裹里翻找带有“51”数字的包裹，这是他派送区域的标记。孙志武每天派送近400件快递，光分拣出属于自己区域内的包裹，就要花2小时，再比对包裹上的地址，对不同驿站、小区的二次分拣，又要花去近2小时。早上五点上班，近10点才能出门派送。两年后，网点老板购入了一台传送带式分拣机。这台一千元左右的笨重设备，并未真正解放生产力，除了让快递员分拣时不需要再蹲着，但每天早晨和中午分拣时，孙志武还是站在传送带旁，两眼盯着带有自己负责区域编码的包裹，扫描后，放进分拣袋。这依然是孙志武在每天的派送之外，最繁重的工作。快递件的数量越来越多了：4年里，孙志武所在的快递网点的快递件，从一天8000件快递，涨到1万件，又变成2万件。一到电商购物节，他的工作时间变成早上5点至晚上9点。唯一的好处是，分拣时能和同事搭话，一半时间在仓库，一半时间在路上。晚上回家，孙志武还能刷刷朋友圈，分享自己最近听的音乐。一年前，网点老板和孙志武及快递员商量，买一台比传统分拣机价格高出10倍的自动化环形分拣机，快递员的派费也下调一毛钱。但是，这台带有几十个小闸口的环形分拣机，只要雇两个分拣员卸货，快递件在被扫描后就会依据电子面单上的四段码，送往对应的闸口，能将快递员从分拣工作中释放出来。自动化分拣机正好盖住那条传送带的位置。孙志武确实被缩短了劳动时间，上下班变为早7晚7点。但是他又被更多的快递件缠住了。随着环形分拣机运转速度的加快，快递公司的考核加重，他从一天两派转为三派，一天派件从400件增加到1400件。当然相比之下，李凡此前承包的网点还在使用传送带分拣，同样日均2万件快递，需要的快递员多了一倍。快件数量的急速增加，倒逼了快递行业整体智能化水平的提高，但却使基层配送员更像“机器”——只是按固定的流程完成快件的配送。「甲子光年」曾跟着孙志武派件一天件。早上7点前他要准时到达快递网点，把从闸口掉出的快递件二次分拣后装车派送，放到对应的五六个驿站，这一波工作基本就结束了，路上还能抽根烟。下午一点，他第二次骑上载着等量快件的快递三轮车出门配送，但这次他的节奏已经比上午有些加快。接着，下午四点左右他再次返回网点，派送第三拨快件，这时他明显变得着急了。往往我们还说着话，他停车急匆匆进了驿站或小区，回来后马上开去下个目的地，就这样，车子在2小时内拐了二十几个地方。在一个堵车的菜市场，他一转身，发现车里还有两个遗忘的包裹。一直温和的他突然大骂了一声，快速地打着方向盘从人流里挤出去。直到在网点发货前赶到，他才缓和下来。实际上一天下来的整个配送过程，他基本不再跟收发件人有接触的机会，更多是将快递直接送往驿站或者代收点；只有一些特殊件或者要求上门的件他才会送到收件人家门口，但通常也没有语言交流。作为服务行业的快递，正在最能与人打交道的环节，丧失服务的属性。3.重罚之下，脱节的快递服务一到下班，孙志武就处在放空状态。不碰手机、不接消息、直到第二天上班。让孙志武疲惫的，不是每天派送三趟的来回奔波，而是下午三点后，手机里不时跳出的“2小时内上门揽收”的通知，让他在完成当天“签收率”和“及时揽收率”之间难以两全，不管触碰到哪一条，结果都是罚款。过去，快递员最多能将包裹滞留三天内派送，现在，快递公司修改了签收率，将原本一天两派的签收频次增加至早中晚三次，相当于在一条跑道上多加了一道坎，快递员多了被绊倒的风险，而对他们的直接影响就是罚款。这些名录大致分为四类，一类是最普遍的派件罚款，延误时效、签收率不达标、派件电联不合格就会被罚；第二是工单考核，被投诉就要被罚；第三是发件考核，每个片区都有任务量，不达标扣款；第四是售后考核，比如菜鸟指数、淘宝抖音等的好评率考核。各种“率”被快递公司妥当地利用起来。在「甲子光年」获得的一份考核表格中，物流链条上有十项考核率监督着快递链条的高效运转，在时效上，有派件超时异常率、及时揽收率；在服务上，有签收好评率、待收好评率、物流投诉率、停滞率；在信息上，有及时率、完整率、准确率，它们的目标数值后都对应着一套罚则。一位快递人士剖析快递公司的管理手段是，设置一项考核率，通过罚款使其达标，然后设置下一项。罚款比例层层传导。一位从业人士将其比喻成“快递公司的罚单是批发价，到省代是零售价，而到网点则是特别定价”。快递网点的老板对于罚款有“最终决定权”，在快递公司一条定价5毛的罚款，可能被网点加码到50元。《2021年中国快递员权益保障问卷调研》显示，26%的快递员每月被罚500~2000元，60%的快递员投诉“罚款过多”。不熟悉规则的新手快递员，被罚款的几率更大，但哪怕孙志武跑了5年快递，十分熟悉各区域的路线，每个月还是有一笔2%的“固定缴费”。而同时，54%的快递员每个月收入少于5000元（含），只有4%的快递员收入过万，但这也是依赖于他们全年无休的劳动。低回报的收入、严厉的罚款，让孙志武的同事离开了一大批。5年里，有上百人来过这家网点，但只有10余人留下来。离开，是快递员唯一能做的反抗。为了将快递送得更快，快递公司不断优化数据指标。2016年，一家通达系快递公司的全天签收率为94%，现在要求为98%。据「甲子光年」了解，通达系中至少有三家的全天签收率都是98%。随着快递业蓬勃发展、智能化极速改造行业的，是监管权力的收缩和罚款力度的加重。李凡回忆，过去，在实施电子面单之前，快递公司尽管对网点和配送效率也有考核，但限于技术条件，无法掌控快递员的每日配送情况；而且彼时的派费结算都是月结，就算收到快递配送投诉问题，也无法及时对网点或快递员做出罚款等制约。因此，快递公司对加盟身份的快递网点的管理形同虚设。在电子面单系统实施后，先是接入了派费结算系统，派费可当天结算；接着又接入了物流轨迹系统，配送员的派送轨迹也实现透明化；此外，快递公司还将客诉系统接进来，这意味着，只要有客户投诉就能实时追溯到快递员，并对网点做出相应地处罚。令李凡不满的是，以罚代管已是快递公司盈利的一种手段，许多快递公司注重罚款，却不注重培训快递员。「甲子光年」发现，自2016年以来，几乎每年都有针对快递行业“以罚代管”、投诉罚款加重快递员压力等报道。但时至今日，不仅行业对快递员以罚代管问题没有得到有效解决，而且罚款也没有真正解除快递服务质量频遭投诉的症结。数据显示，有54.9%的消费者认为中国快递物流的服务态度需要改善。实际上，快递服务问题的背后，不是冰冷的考核指标能解决的。十年前，一个商务件留给网点和快递员的净利润为10元，到今天，一个电商件的配送费到快递员手中只有0.3元（扣除放在菜鸟驿站的0.5元）。此外，一名快递员的单日配送单量也从几十件扩大到如今上千件。对孙志武来说，他每天要配送1400件快递。这个数量，他无论如何也无法将快递件一一派送上门，甚至都很难发短信通知，顾不上服务质量，只能拼单量。这就导致了当下的末端快递现状：“三通一达”等公司的快递服务已经没有明显差别，甚至难有服务可言。4.服务归位，科技与人重新匹配科技进步，让客户和快递公司都对时效有了更高的期待和要求，但真正的压力只给到了末端物流，而大量从业人员就在末端。考虑到成本、场地，末端网点往往难以用上能像在分拨中心一样，显著提效、解放人力的大型自动化装备，只能靠人力消化。他们同时承担着客户对更好的服务的期待和要求，却拿着逐年降低的派费，只能依靠送更多的快递件，获得更好的生存，最后卷入了一个层层对抗的死循环：客户对其投诉，快递公司对其罚款。一个突出的例子是，关于快递末端不送货上门的冲突越来越多。快递员反映，每月被罚款最多的是客诉工单，其中对“签收未收到”的投诉占到7成。但相比愿意送货上门的顺丰、京东等快递员，可以拿到一个件1.5块的收入，且根据货物重量、路线复杂度，有派费增幅。而“通达系”快递员拿到的，只有固定的五分之一。在艰难的生存前，快递员不应该是被苛责的对象。他们既有生存困境，也有科技进步后的替代危机。实际上，要实现物流网络全流程、全链条的智能化，本身就意味着末端要淘汰快递员。对于快递这也本质上还是服务的行业来说，快递员每一次无法送货上门，无奈地等于对未来淘汰自己投上了一票赞成票。电子面单和三段码，消灭了画号师这个工种；自动化分拣线，正在取代分拣工的工作；而解决了快递员上门难题的快递驿站，则很可能成为快递员这个工种的掘墓人，因为快递网点到驿站的运输环节将会被更高效的手段取代。技术的想象还飞得更远。在传统的快递行业周旋了20年的李凡，几年前跳转至一家新能源智能汽车企业。这家企业瞄准的正是末端配送这个场景，终局是以量产的无人小车替代快递员，在园区内用无人驾驶车将货物送到驿站，再由机器人乘坐直梯，直达送货，就像现在酒店里机器人的运作一样。过去几年，无人配送已经在亚马逊、美团等科技公司中得到过验证。尽管当下的环境无法实现无人驾驶配送的合法上路，且量产这一门槛也短时间难以跨越，但这一趋势已经越发明确。实际上，今年以来，已有多家快递公司瞄准了末端物流中的驿站，纷纷加大对驿站的投入和布局。今年3月底，阿里宣布一项大规模改组计划——设立淘宝天猫、本地生活、菜鸟、云智能等六大集团，且这些业务未来可以独立融资上市。过去菜鸟的角色更像是阿里旗下为电商服务的物流科技企业，而现在它要独立腾飞，一个突破口就是依靠科技手段，解决痛点集中的末端快递服务问题。虽然这个过程不会一蹶而就，融合形态的存在将是一个漫长的过程，但科技对人的替代趋势不可逆转。或许要不了多久，那些穿街过巷骑着电三轮的快递小哥的身影将逐渐稀少直至消失……取而代之的，将是另一个更智能的快递帝国。对快递员来说，这个变化是好还是坏，尚难断定，他们更看重眼下的低收入、高罚款，没有保障的局面能否得以缓解。2022年，五家快递公司的营收大幅增长，除韵达外，通达系快递公司的归母净利润增幅在40%-131%。维系这一脉络生长的电商平台阿里巴巴，八年间净利润增长了6倍。他们都是百亿、千亿级的公司，本应该做出更好的管理策略，不以低价、罚款替代所有，让科技成为更好的工具，不让人变成机器。END.受微信改版影响，没有标星的朋友可能会错过「甲子光年」的推送或是看不到封面，欢迎各位新老朋友给「甲子光年」点个星标⭐️，以便及时收到我们的每篇新推文。

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人称自己为工程师，这在一定程度上压制了工程师们的认同感和积极性。在金泽尔的推动下，1964

AI又在试图通过“学会写笑话”来消减人类的孤独感了，它能成功吗？作者｜甲子编译《李诞脱口秀工作手册》的封面上印着两行字号仅次于标题的大字：“李诞分享创作经验！创意是智力活儿，也是体力活儿，归根结底是苦力活儿！”这也是站在脱口秀行业金字塔尖端的人的共识——要想获得台下观众短短三秒的开怀大笑，他们首先要不断学习、打磨技术，然后绞尽脑汁地为一个段子寻找所有可能的表达方式，最终才可能获得那只有十几个字组成的、神来一笔的金句。脱口秀演员杨笠在接受媒体采访时也曾说，“情绪没有什么好让人骄傲的，技术才值得被珍视”。她甚至认为，即使脱口秀本身是一种调动现场气氛的艺术，沉溺情绪而忽视技术也不是一件特别高尚的事情，甚至会有点危险。大量输入和学习、寻找最优途径、批量产出——这种输入-产出的模式之下，AI似乎一直比人类做得更好。人在做创意工作的时候，真的就比机器人更有优势吗？“你来试试不要讨厌这种生活，”机器人乔恩对着台下期望满满的观众挥了挥机械臂，“我需要解一道逆运动学方程才能把杯子从桌子上端起来，而且经常得到的答案是‘错误代码453’。”台下哄堂大笑，机器人接了一句，“这你能不恨吗？”尽管这个段子还不够精妙绝伦，但以机器人的身份逗人类发笑，已经是真实发生的事情了。它们是怎么学会讲笑话的？有幽默感的机器人有什么实用性吗？脱口秀大赛的下一个“大王”，会不会是个机器人？《时代周刊》2022年1月刊详细讨论了这些问题，「甲子光年」编译团队对文章进行了不改变其原意的编译。1.教会机器人幽默感：世界上最痛苦的事情之一机器人乔恩是一次AI戏剧表演的实验者。这个灵感来自俄勒冈州立大学机械、工业和制造工程学院的助理教授劳米·菲特。拿着麦克风的操作员按下一个按钮，机器人乔恩就开始表演，以相同的顺序讲同样的笑话——目前它的技能水平，基本等同于在路边支个摊画头像的速写师。不过它已经比刚开始的时候更像一位人类演员了。乔恩正在学习如何回应观众——它现在可以根据观众笑声的长短来改变抖包袱的时机，还能根据现场的噪音水平对段子加一些不同的临场反应。比如，台下已经在哄堂大笑，它会直接抖出“金句”让现场更嗨，但是如果只有几个人在笑的话，它会把台词拆开，加上更多的铺垫。一个能够理解人类为什么会发笑、并且可以自己编段子的AI，可以算得上是AI从业者心里的下一颗“明珠”。AI已经可以诊断肿瘤、阅读地图、玩游戏，并且能做的比人类更快、更准确。但是目前，创造幽默这件事情还只能由人来完成。让一个机器人自发形成幽默感将是AI的一项重大突破——这会从根本上改变人类与设备之间的联结方式。乔恩可以进行很多“机器人”类的专业工作，但这是因为人类已经为它编写了一个程序列表。而要了解一个人的幽默点，就要知道他们喜欢什么、如何思考、如何看待这个世界——一个能做到这些事情的AI，能做到的就绝对不仅仅是写个段子这么简单了。那如何让AI来学习人类的幽默？第一步，尝试分解人类幽默的具体细节。众所周知，AI能学会分辨狗和汽车的差别，是靠详细的公式、指令集来寻找独特的特征完成的。人能通过编程告诉AI怎么识别狗和汽车，但是要教会AI怎么讲笑话，首先人类得自己先把笑话拆解开，这个过程就要痛苦多了。都柏林大学副教授托尼·维尔在他最近出版的《你的智慧就是我的命令：构建人工智能》一书中写道：“解释对于笑话，就像验尸官看到一具身体：没死也快了”。人们能够在听到一个笑话的瞬间理解它，靠的是巨量的语义积累和文化积累。要让AI能做到逗人发笑，首先我们要明确，教给它的笑话是什么类型的。有一种理论是，笑话的有趣程度和“包袱”偏离听众预期的程度成正比。比如杨笠的“问我为什么不找男朋友，那你为啥不上清华，不喜欢吗”——从恋爱到高考，这种从一件事忽然跳跃到另一件事的“包袱”，就是人们发笑的原因。曾经获得四项艾美奖（美国电视界的最高奖项，堪比电影界的奥斯卡奖）的喜剧大师乔·托普林2014年出版了他创作喜剧的经验：他对于喜剧写作并没有那么“珍视”，他认为这是一份工作，给予正确的投入，就可以学会、做得很好。在他的同事中反响最好的那些笑话大多遵循可识别的“包袱公式”——要有人物、有地点、有事件和一些能提供联想的比喻——弄懂其中具体的关联，就能创作出一句绝佳的金句。他意识到，只要有足够的时间和数据，计算机也有可能学会开这些玩笑。2.别问我是谁，我就是来逗你笑的今年早些时候，在计算创造力国际会议上，托普林发表了一篇关于“笑话手书”的研究论文。这是一个由电视独白笑话数据集训练的笑话生成系统，可检测输入文本中的关键字并自行创建更多的段子。与其他形式的机器人喜剧不同，托普林已经申请了专利，并且这个系统现在可以根据用户的文本当场生成与上下文相关的笑话。使用该软件的聊天机器人或语音助手可以幽默地回应用户的查询，并且笑话本身并不会突兀地破坏本来的交互过程。托普林将“笑话手书”视为他几十年来在喜剧界所做的工作的延伸：逗人发笑，减轻人们的孤单感。“这就是我做这件事情的初心”，托普林说。“让聊天机器人更人性化，这样人们就不会那么孤独了。”当然，大部分人看到机器人能代替自己后都不会太高兴，喜剧作家也不例外。当比利时鲁汶天主教大学AI博士生托马斯·温特斯在Reddit论坛上发布了一个写笑话的软件原型时，有人言辞激进地回复他称，“没有机器可以复制人类喜剧那种微妙的分寸感”。托普林反驳说，批评者忽视了一个事实：人们很多日常沟通中，即使有趣的部分也只是遵循简单的公式来完成的。当然每个人的笑点不同。所以也有另一些人认为，AI在喜剧和艺术中更好的作用是作为一个“无限创意生成器”，它摆脱了人类思维的盲点和偏见，可以抛出无穷无尽的主题和潜在的联想，供人类作家和表演者参考。搜索引擎必应的工程师皮欧特·米罗夫斯基平时也喜欢即兴创作喜剧，他发现这两者之间是有很多共同点的。搜索工程的原理是教计算机识别给定查询的最佳结果，在即兴表演中，表演者所接受的训练也类似，他们需要根据当时的场域做最有可能逗人发笑的事情。用过搜索引擎的人都会知道，有时搜索结果并不完美、甚至还有些荒谬，喜剧也一样。米罗夫斯基还是一个国际AI即兴剧团的联合创始人，在这个剧团里，人和AI一起工作，AI能在表演中不停抛出演出者需要的提示和可能用到的台词。“我觉得喜剧AI的创建思路不是让它来完全理解人类的情绪、或者完全理解所有情境下的各种语义”，他说，“更合适的方法是让AI来辅助人类喜剧演员的演出。”即兴喜剧通常会有很多临场互动，而人工智能可以大量学习所有时期、不同地点的喜剧表演。米罗夫斯基说，喜剧AI不是一个能让我们发笑的东西，而是一个可以帮助人类找到新笑点的东西。与任何新技术一样，它的力量将来自用户选择与之交互的方式，其结果可能是任何人都无法想象的。“这就像电吉他一样。一开始我们不清楚要用它做什么，毕竟它听起来真的很奇怪，还有点失真，而且我们都有那么多种原声吉他了”，AI喜剧剧团的的另一位联合创始人兼演员、蒙特利尔的研究科学家科瑞·马修森说，“然后Jimi·Hendrix这位世界上最伟大的电吉他手拿到了一把电吉他，再之后我们就懂了，‘哦，原来这个乐器是这么用的’。”3.人类不信任AI的幽默感其实，了解一个人的幽默感，也是了解他们如何看待世界、偏好是什么、最脆弱地方是什么的窗口。这一直是人类对于电脑本能产生抗拒的原因之一。在2019年的一项研究中，研究人员招募了一些已经相互认识的人，比如朋友、恋人、家人。实验的第一步，其中一方需要听一些笑话、然后做出反应，AI和他们的朋友、恋人、家人同时在旁边观察。第二步，观察者的一方会拿到一本笑话集，并且猜测另一方会对这些笑话给出什么样的反应。第三步，验证这些猜测是否准确。实验的结果是，AI比人类的预测结果要更加准确。在第二次实验中，计算机在猜测参与者喜欢哪些笑话方面的表现也比人类更好。但另外一个值得玩味的发现是，如果人们知道了笑话是由机器推荐的，他们就更倾向于更不喜欢这些笑话。人类不信任AI的幽默感。这就和写作、创作、驾驶类似，即使AI在这些方面已经取得了一些成就，人们还是更信任由人来完成这些事情。笑话是一种世界通用语言，是人类之间共有的默契，只有人和人之间才会更了解我们会愿意因为什么样程度的冒犯而发笑；在亲密的朋友间，我们知道对方说“我以为你会觉得有趣”的时候，是因为什么。而如果AI学会了所有这些内容，它会做什么？如果人类真的因为AI的幽默而发笑，最终受益者会是谁？在普遍的认知里，机器人最好能替代人类去做危险或者无聊的工作。事实上，喜剧创作也可以是“危险而无聊的”。但是，人类还是希望能由人来完成这项工作。至于机器人乔恩，它的表演在疫情开始之后就没法再继续了，而且它现在的水平还远远没到让特级喜剧演员担心被抢饭碗的地步。在每次谢幕之前，乔恩都会说：“如果你喜欢我，请下单订购。”END.