文 | 阑夕

　　大概没有人会否认人工智能这项技术前景巨大且将深刻改变人类社会，但其概念诞生至今已有百余年的历史，除了在科幻题材的文艺作品中大展身手之外，真正推行到市场并让用户感知的应用，少之又少。

　　所以腾讯在其举办的2016腾讯智慧峰会——这是一场营销主题的活动——探讨人工智能为腾讯增收立下汗马功劳的故事，倒是颇为新颖和生动。

　　据说腾讯新闻在今年过去不久的奥运期间，有三千多篇新闻稿都是由机器撰写的，直到最后都没有用户看出，这让技术团队很是振奋，也让媒体老师颇为心伤。

　　总有对比中美创新差异的声音，认为中国的商业公司在应用互联网层面过于执着，将所有的聪明才智都用在了送外卖这种消费市场，而在回报周期较长的基础互联网层面不够勤勉，硅谷那些研发火箭、机器人和基因工程的创业公司和科技巨头，看起来似乎更酷一些。

　　这是事实，却也并非全部的事实。

　　所谓「仓廪实而知礼节」，竞争环境愈是激烈，就会造就愈是功利的战略，就像江山尚未平定的时候，少有奇技淫巧的生存空间。

　　在Facebook的发展早期，也曾有工号靠前的核心员工因为不愿接受「这个世界最有智慧的头脑竟然都在研究如何让人更多的点击广告」这种设定而愤然离职，然而这也正是现实的骨感之处：如果没有广告收入的增长，直播，企业也不会有着充裕的「闲钱」供给团队在一些志在未来的项目上折腾。

　　关于「Sucks」的结论，可能还是见仁见智

　　在将实用主义作为传统准则的中国，这道心理门槛倒没有那么明显。

　　所以腾讯直言不讳，人工智能的服务对象之一就是营销产业，机器的深度学习可以更具效率的提炼数据，从而基于程序而非人力去管理媒介投放。腾讯的刘胜义非常直接的指出：A.I.在未来数字营销体系中，并不会取代营销的功能，然而却极有可能替代部分营销人的工作。他认为这并不是一个If的问题，而是When的问题。

　　坦率的讲，这个概念并不新鲜，「BAT」都将大数据视为未来十年的金矿，而智能化的处理数据也是广告行业的多年憧憬，所谓「没有讨厌的广告，只有时机和内容不对的广告」。

　　比起人工智能在其他领域——比如无人驾驶、虚拟人格、工业自动化等——的应用，它被用于优化营销效果时的表现的确可能不够性感，但就实际用途而言，恐怕还是由此起步的概率来得更高。

　　李彦宏曾说如果只是懂得如何下棋，这样的人工智能在百度内部不太可能通过立项，阿里借势开发过能够预测《我是歌手》的人工智能产品，却也罕见后文，加上腾讯高调展示人工智能在商业变现路径中的表现和期待，中国互联网公司的务实心理可见一斑。

　　当然，这种描述，也不涉及价值判断。

　　「摩尔定律」让数字经济的基础设施变得越来越廉价，企业亦能通过更大的带宽和硬盘完成更高量级的数据传输和数据储存，在物理层面实现恐怖的增长曲线。

　　时至今日，据2016腾讯智慧峰会披露的数据显示，全网日均产生的可记录数据规模高达18万亿GB，其中只有不到1%得到了智能化开发，因此，互联网公司日益青睐那些在高校里深造的学者，用高薪将他们拉离象牙塔，贡献最前沿的智慧。

　　纽约大学数据科学中心的教授勒康就是Facebook人工智能实验室的新任负责人，他将帮助完善Facebook的人工智能系统，使它更「懂」用户在说些什么，最终大幅提升广告匹配的合适程度。

　　腾讯的效果广告最近几年的增长率也不俗，它和普通广告的最大区别在于：广告的有效性取决于它是否获得了用户的点击，而不是展示，这也意味着广告需要尽可能的理解用户需求，甚至能够预测未来的趋势。腾讯在这次智慧峰会上也提出，人工智能是从现代精准营销到未来预测营销的「原力」。

　　不过，就像不同的生态将会演化出不同的物种，人工智能的发展受到各支科技势力的拉锯，从而可能衍生纷呈另类的方向，而数据之间的连通受阻，也让大数据其实远没有学界设想的那么「大」。