日前，据英国《卫报》披露，人工智能已经出现了种族和性别偏见。这种偏见，恰源于其引以为傲的学习能力——它们将人类语言和观念中的糟粕，一并学了过去。
这已不是什么新鲜事了。早在一年前，微软的Twitter聊天机器人Tay便被网友“玩坏”，迫使微软不得不将这个会爆粗口的账号紧急下线。
在此情景下，“人”性本善（恶）的争论，再度甚嚣尘上。甚至有人脑洞大开，担心人工智能会被用来“净化种族”……
这样的担心不是没有道理，但似乎言之过早。在人工智能技术尚未拥有良好投资回报率之前，相信没有人会热衷于拿它“当枪使”。
就像未来人文学家Gerd Leonhard所说，提到人工智能，还请大家暂时忘掉所有好莱坞影片中的未来场景，和你的种种忧虑（这些问题，自会有道德和准则去规范）。只有这样，我们才能更加全面地来认识人工智能。
财富，还是泡沫？
如果打开搜索引擎，一定会被各种言论迷了双眼。比如，微软亚洲研究院常务副院长的一句“实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对”，就被媒体大肆炒作。一盆冷水泼完，仿佛人工智能就是个遥不可及的妄想。
的确，要实现“真正的”人工智能还有很长的路要走，但人工智能所带来的变革，已是有目共睹。
在刚刚过去的2016年，我们便亲眼见证了“阿尔法狗”的崛起。从战胜围棋二段选手，到横扫世界顶尖高手，它只用了不到一年的时间。近日刷爆朋友圈的快递分拣机器人，也是人工智能进军商界的又一例证……
埃森哲技术与创新董事总经理Justin Baird把人工智能分为1到10个等级，最初级的AI完成最基本的自动化任务，而最复杂的则是可自主工作的一整套系统。
更重要的是，人工智能对劳动力和经济的潜在影响，堪称惊人！埃森哲最新有关12个发达经济体的预测报告显示，人工智能对于未来的创新和发展将是一个难以置信的引擎。以2035年的美国为例，人工智能将帮助其经济增长率从目前的2.6%提升至4.6%（近8万亿美元）。
中国互联网数据信息中心的调查也表明，感知系统和人工智能在更广泛领域应用后，将会推动全球经济增长从2016年的80亿美元，提升至2020年的470亿美元，年均复合增长率达55.1%。
未来，人工智能有望彻底改变传统的人机交互方式，真正意义上实现第三代业务流程转型。
敌人，抑或朋友？
为什么人工智能可以带来如此惊人的增长？因为它将是一个“释放的飞轮效应”——人工智能会帮助人类从重复的任务中解脱出来，去创造更多、更大的价值。这在人类历史上的数次工业革命中屡见不鲜。
但与此同时，另一个伴随了人类数百年的问题也再度出现——机器/计算机/人工智能的崛起，会不会抢了人类的饭碗？
这一顾虑，在小A早前的一项调研中有所体现。高达84%的管理者认为，人工智能将提升工作效率和乐趣，但也有36%的受访者担心人工智能会威胁到他们的饭碗。并且，越是基层、越是年长、越是处于发达经济体的管理者，对人工智能越是持保留态度。
的确，人工智能将承担越来越多的常规性工作，甚至辅助人们的决策，但它绝不可能取代人类的地位。相反，小A更愿意将这种趋势称之为“解放”。正是得益于人工智能的出现，人类的大脑和双手才得以解放出来，探寻新的用武之地。
“至少目前，人工智能的学习能力，还达不到人类的一般理解与学习能力。”在Justin Baird看来，在人工智能无法开展的“判断性工作”方面，人类会具有无法替代的优势。如何在缺乏充分可靠信息时，运用自身经验和专业知识来做出关键业务决策和实践，恰是人类判断力的真正价值所在。
埃森哲的人工智能公式
既然人工智能是财富，也是朋友，那接下去的问题便是——如何让它创造价值，实现上文所提到的经济增长目标。埃森哲认为，人工智能的价值创造将主要覆盖以下三个关键领域：
1.重塑商业模式和流程。人工智能绝非简单的自动化过程，而是通过流程来提高完善自己。换言之，人工智能实质为“智能过程自动化”。
2.人际关系互换。人工智能的应用可以帮助人们花费时间去处理非常规任务，它们仅占全部任务的20%，却能创造全部价值的80%。在这里，人+人工智能=更多价值、效率和创新。
3.解锁困值数据。面对每天产生的2.5兆字节的天文级数据量，人工智能将扮演终极数据科学家的角色，创建指数演进化模板的应用程序，解锁大量困值数据，发现更多价值。
“在埃森哲人工智能公式中，人、流程与数据是最重要的三大组成部分；而要实现更多商业价值，人工智能技术的组合效应则是关键。”埃森哲战略大中华区董事总经理、技术战略主管Malcolm Hsiao坦言，既不生产像AlphaGo这样的人工智能产品，也不像谷歌、亚马逊那样打造平台，但凭借人工智能的技术组合，加之对行业以及商业机会的深刻洞察，将两者巧妙结合就能创造价值。目前，埃森哲已将自主研发的7000余个机器人自动化解决方案，成功嵌入将近80%的客户中，为其带来了效率和收益。
举个小例子：在印尼，我们通过使用无人机，结合计算机视觉、贝叶斯学习和地理空间分析等一系列人工智能技术，帮助专业林业公司，在种植超过15年、覆盖500万公顷的土地上，分析得出了100万次记录和6000个变量数据。
曾经两人在4天内的工作量，大致可勘察25公顷并对35，000颗树做出评估，如今使用人工智能引擎仅需5分钟，便可覆盖175公顷的250，000棵树。
在多年实践的基础上，埃森哲组建了一个有意思的公式，解释人工智能如何与商业价值组合在一起：
这一公式如何解读？它的背后又隐藏着哪些鲜为人知的观点？近日，由埃森哲和IDC主办的CIO&创新圆桌会便邀请到以上文中的诸位大咖：Malcolm Hsiao、Justin Baird、Gerd Leonhard等，为我们纵论人工智能的现状与未来。
文章的最后，小A为您带来了圆桌会现场的视频实录。如果想了解大咖们更详尽的前沿观点与行业解读，请戳此处，小A为你奉上全部中、英文字幕，以备你做学习笔记使用。
