AI 取代“碼農(nóng)”還沒實(shí)現(xiàn)，卻有公司大開腦洞反向操作，用碼農(nóng)冒充 AI。
一家名為 Engineer.ai 的印度創(chuàng)業(yè)公司就是這么干的，他們聲稱用 AI 技術(shù)來編寫代碼，使每個人都能夠構(gòu)建和運(yùn)行定制軟件。但據(jù)華爾街日報引述該公司多位高管和員工的說法，這家公司實(shí)際上并沒有使用人工智能來構(gòu)建應(yīng)用，而是利用 AI 技術(shù)作為幌子，都是“印度碼農(nóng)”在做技術(shù)工作，用造假來“騙取”融資。
借著 AI 的名頭，該公司還拿到了以日本軟銀為首近 3000 萬美元（約 2.1 億人民幣）的融資。
如果說騙子有一些躲避心理的話，這家公司卻反其道而行，大搖大擺撞騙，以 AI 之名，行人工之實(shí)，還得到孫正義的青睞。
為什么這家公司具有這樣的魔力？科技巨頭都宣稱用上 AI 技術(shù)，這其中到底有幾分真？幾分假？
超2億融資背后：夸大事實(shí)，拿AI當(dāng)幌子
Engineer.ai 創(chuàng)立于 2016 年，總部設(shè)在美國洛杉磯和英國倫敦，其公司創(chuàng)始人 Sachin Dev Duggal（以下簡稱 Duggal）畢業(yè)于倫敦帝國理工學(xué)院，是一位工程師。
在 2004 年，他與朋友 Saurabh Pradeep Dhoot 一起合伙創(chuàng)立了云計算科技公司 Nivio，并在 2012 年辭去了其公司運(yùn)營職務(wù)。
四年后，他宣布創(chuàng)立 Engineer.ai，聲稱要打造一個平臺，將 AI 與開發(fā)者聯(lián)系在一起，零基礎(chǔ)的人都能夠做移動 App。目前，該公司已有的落地產(chǎn)品只有一款名為 Buider V1 的工具。
這款應(yīng)用允許任何人通過人類輔助 AI Natasha 來建立定制化開發(fā)，不出幾個小時就能完成一款移動 App 產(chǎn)品，成本只需正常的 1/3。
圖｜Engineer.ai 公司創(chuàng)始人 Sachin Dev Duggal（來源：官方介紹視頻）
Duggal 曾在印度接受媒體采訪時表示，Engineer.ai 在很大程度上可以自動創(chuàng)建應(yīng)用程序，這個過程比傳統(tǒng)的應(yīng)用程序開發(fā)更便宜，更快捷。他強(qiáng)調(diào)，該公司采用的技術(shù)是“用人工輔助人工智能技術(shù)”。工具可以實(shí)現(xiàn)構(gòu)建網(wǎng)站，可穿戴式設(shè)備軟件等。
在華爾街日報未曝光之前，其官網(wǎng)曾顯示，Engineer.ai 的 AI 機(jī)器能構(gòu)建一個 App 約 60% 的部分，其余部分由人類生成。該聲明沒有解釋其產(chǎn)品的這一部分是如何利用機(jī)器生產(chǎn)的，發(fā)言人拒絕詳細(xì)解釋說明。
圖｜官方網(wǎng)站宣傳圖（來源：Engineer.ai 官網(wǎng)）
“使軟件像訂購 Pizza（披薩）一樣容易”，Engineer.ai 官網(wǎng)曾這樣評價。
而這家公司也受到投資者的青睞。去年該公司獲得了包括軟銀（SoftBank）全資子公司 Deepcore Inc. 在內(nèi)的知名創(chuàng)投融資，共籌集了 2950 萬美元。其他投資者包括位于蘇黎世的風(fēng)險投資公司 Lakestar，其是 Facebook 的早期投資者，還有獨(dú)角獸企業(yè)新加坡投資公司 Jungle Ventures 等。
除此以外，Engineer.ai 曾展示過其公司過去兩年的盈利收入，在 2018 年，該公司的收入為 2310 萬美元，預(yù)計在今年達(dá)到 4500 萬美元。該公司的目標(biāo)是在 2020 年底前獲得超過 1 億美元的收入。
但華爾街日報報道稱，Engineer.ai 公司業(yè)務(wù)的核心，其實(shí)
不是利用 AI 技術(shù)，而主要依靠印度和其他地方的人類工程師來完成大部分工作，利用“人工輔助 AI 技術(shù)”這個概念做一個幌子，來吸引客戶和投資者的關(guān)注。今年早些時候，曾任 Engineer.ai 公司首席商務(wù)官羅伯特·霍爾德海姆（Robert Holdheim）起訴該公司，聲稱公司夸大其人工智能的能力，以“騙取”融資。
而該公司一些現(xiàn)任和前任員工對華爾街日報表示，
公司缺乏自然語言處理技術(shù)的積累，也缺乏一支研究機(jī)器學(xué)習(xí)或 AI 技術(shù)的團(tuán)隊或者是相關(guān)人員。Engineer.ai 公司大部分精力并不在人工智能研發(fā)上，Natasha 所使用是“
決策樹”學(xué)習(xí)技術(shù)，而非 AI，所以他們認(rèn)為，該公司產(chǎn)品中所使用的決策樹學(xué)習(xí)技術(shù)不應(yīng)被視為人工智能。
決策樹學(xué)習(xí)，一個非常陌生的詞匯，大多在統(tǒng)計學(xué)當(dāng)中出現(xiàn)。決策樹學(xué)習(xí)起源于 20 世紀(jì) 50 年代，是一個非常古老而簡單的技術(shù)。在統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)中，會使用上決策樹訓(xùn)練，使用決策樹作為預(yù)測模型來預(yù)測樣本的類標(biāo)，輸出相關(guān)模型。
瑞典公司 Peltarion 首席執(zhí)行官 Luka Crnkovic-Friis 曾表示，如果告訴客戶，軟件正在使用 AI 深度學(xué)習(xí)技術(shù)，他們可能會去接受，但如果說是使用決策樹學(xué)習(xí)技術(shù)，他們會認(rèn)為這不是人工智能，而是一種普及的算法技術(shù)罷了。
圖｜Duggal 在 2009 年達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上發(fā)言圖片（來源：Wiki）
但 Duggal 曾對 Holdheim 表示，
每個科技創(chuàng)業(yè)公司在融資時的 BP（商業(yè)計劃書）都會夸大事實(shí)，這是允許我們開發(fā)相關(guān)技術(shù)的資金，不得不這樣去做。其實(shí)，
Engineer.ai 公司利用 AI 技術(shù)來融資的想法不能說完全錯誤。由于 AI 技術(shù)使用場景較為復(fù)雜，且定義“較虛”，因此非專業(yè)人員在部署時很難辨別，VC（風(fēng)險投資）也是利用創(chuàng)投大環(huán)境來融資，所以 Engineer.ai 才敢利用 AI 技術(shù)這個概念來籌集資金，這很難說對與錯之分。
盡管如此，以軟銀旗下公司 Deepcore 為代表的資金流入這種非 AI、而打著 AI 技術(shù)為幌子的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，給很多初創(chuàng)公司帶來了不好的示范，是否都要以 AI 技術(shù)為概念，實(shí)際上都是利用“幌子”來吸引風(fēng)險投資呢？
高毅資產(chǎn)的投資總監(jiān)鄧曉峰曾在一次演講中也提及，人工智能投資仍處于早期階段，還是一個專家系統(tǒng)，無法解決沒有明確規(guī)則的問題。而有機(jī)構(gòu)認(rèn)為，目前風(fēng)險投資對 AI 領(lǐng)域只是“嘗試”的想法，或者說是對“未來趨勢”下注，距離真正的“AI 投資”還有很遠(yuǎn)的距離。
這樣“騙錢”的AI技術(shù)公司是個例嗎？
并不是。
根據(jù)華盛頓資本數(shù)據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu) PitchBook 提供的數(shù)據(jù)顯示，過去幾年，利用 AI 技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司融資金額增長迅速，去年 VC 在這個領(lǐng)域投了近 310 億美元，整個風(fēng)險投資行業(yè)如風(fēng)口一般前進(jìn)。
報道稱，包括英國在內(nèi)使用 .ai 域名的互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)量在過去幾年翻了一番。早前日本軟銀曾宣布推出遠(yuǎn)景基金二期（Vision Fund 2），承諾在未來幾年投資數(shù)千億美元用于 AI 技術(shù)的發(fā)展。
圖｜PitchBook 提供近幾年 AI 技術(shù)投融資金額比較（來源：WSJ）
換句話說，
如果你的公司正在做傳統(tǒng)技術(shù)行業(yè)，比如一個應(yīng)用程序開發(fā)平臺，但是想要不斷融資，受到 Facebook、谷歌、優(yōu)步等巨頭的青睞，可以利用 AI 技術(shù)來宣傳。
英國投資公司 MMC Ventures 表示，相比于其他軟件公司，擁有人工智能組件的創(chuàng)業(yè)公司吸引資金的比率要高出 50%，所以他們認(rèn)為，超過 40% 的公司根本沒有在研發(fā)真正的人工智能。
存在這種現(xiàn)象的一部分原因在于，人工智能可能在測試階段很容易起步，但是在規(guī)?；蛯?shí)際部署中則會出現(xiàn)很多阻力。另外，獲取必備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以建立人工智能模型耗資巨大，同時也需要很多的時間投入。像 Facebook 和谷歌這樣的公司確實(shí)有能力和資本向工程師支付高薪并建立龐大的研究機(jī)構(gòu)。
Engineer.ai 揭示了現(xiàn)在的 AI 產(chǎn)業(yè)的一個不爭事實(shí)：盡管像 Facebook 和 YouTube 這樣已經(jīng)應(yīng)用了一些 AI 技術(shù)的很大眾的科技平臺，他們?nèi)匀恍枰Ｍ獬邪處退麄儗徍藙h除有害的暴力視頻。所以說
很多 AI 技術(shù)都需要人工去引導(dǎo)。
軟件需要在不斷地微調(diào)中改善算法，以便在出現(xiàn)問題時進(jìn)行自動改進(jìn)和修正。在這個過程中，人類利用眼睛、耳朵來檢查和注釋數(shù)據(jù)的工作是必不可少的。尤其是在聊天機(jī)器人火爆的短暫幾年里，F(xiàn)acebook 和 Magic 這樣的初創(chuàng)公司也開始雇用承包商并將其偽裝成“人工智能代理”（比如 Facebook 的“M”虛擬助手），當(dāng)談話開始變得復(fù)雜的時候，你其實(shí)是在和陌生人交談，而非和機(jī)器人。
但 AI 自帶的神秘色彩讓公眾和投資者都堅信 AI 無所不能，這種觀念已經(jīng)滲透到了所有的公司和產(chǎn)業(yè)。
只要關(guān)注就能發(fā)現(xiàn)，美國五大科技巨頭都承認(rèn)自家的“語音助手”有人工參與，他們必須要讓員工來檢查這些音頻樣本并糾正語音助手的表現(xiàn)，這其中就包括蘋果公司。
在意識到這可能會侵犯用戶隱私之后，蘋果已經(jīng)停止了這一做法。Facebook 也停止了自己的語音轉(zhuǎn)錄文本程序。谷歌停止了歐洲的語音助手功能，但仍在美國和其他地區(qū)繼續(xù)使用。Amazon 的 Alexa、Microsoft 的 Cortana 和 Skype也仍在運(yùn)行。
問題在于，
即使企業(yè)不愿意承認(rèn)，但人工智能的發(fā)展的確需要人工參與改進(jìn)，在這一過程中，企業(yè)不愿意將真相告訴顧客和投資人。在這種情況下，一大批 AI 創(chuàng)業(yè)公司利用概念炒作，試圖打造他們不可能提供的新技術(shù)產(chǎn)品，甚至他們也根本沒想著能做出產(chǎn)品，因?yàn)檎嬲?AI 研究太難了，但是制作 PPT 和口若懸河的宣講要容易得多。這些 AI 創(chuàng)業(yè)公司正是鉆了這個空子而賺得盆滿缽滿。
人工智能技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，可以說是超乎想象的，如果說互聯(lián)網(wǎng) 1.0 還是機(jī)械化，坐在家里看聽 FM，看雜志關(guān)注一切的話，現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng) 3.0，人工智能技術(shù)的發(fā)展，讓你叫一聲 Siri 就可以得到一切，讓世界都在一個機(jī)器當(dāng)中，AI 語音機(jī)器人來代替人工做事。
現(xiàn)在當(dāng)我們再談?wù)?AI 的時候，一切都變得不同。
過去五年，DeepTech 接連報道了包括 AlphaGo、Nvidia、DeepMind 等公司的多項新技術(shù)，從芯片到語音交互，AI 公司靠著概念、愿景和人才，獲得了大批的用戶和追隨者，也享受著整個 VC 行業(yè)給出的大把融資和高估值發(fā)展。
但隨著時間的推移，巨頭的加入與快速收購，以及行業(yè)接近飽和，AI 路上并不好走了。像 Engineer.ai 這樣的公司逐漸開始“劍走偏鋒”，這不在少數(shù)。
一個洗牌的時代已經(jīng)來臨，更多人也認(rèn)為，這樣的偽 AI 技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司很難有未來。
-End-
參考：
https://www.wsj.com/articles/ai-startup-boom-raises-questions-of-exaggerated-tech-savvy-11565775004
https://www.theverge.com/2019/8/14/20805676/engineer-ai-artificial-intelligence-startup-app-development-outsourcing-humans
https://www.engineer.ai/
https://www.financialexpress.com/industry/technology/an-ai-assembly-line-for-apps/1638580/
