人工智能打破了剩余价值规律吗？

感觉已经可以很好的解释人工智能潜在的一些应用，以及为什么人工智能可以这么用，他是如何为企业提供价值的。

我们离真正被人工智能操控还为时过早，很多东西都是初级阶段，不用太早诚惶诚恐。

不是所有的企业都能布局人工智能，但是人工智能确实会有可能会让一小部分成功布局的的企业收益匪浅。但是，太过焦虑是完全没有意义的，后面会出现什么新的产业我们不得而知。 我们做好持续学习的准备就能面对一切危机，历史上有过太多的危机，我们有太多的经验可以借鉴。 人工智能只会是其中之一。 说到危机未来十年，对人类威胁最大的危机应该是

1.大规模杀伤性武器

2.极端天气

3.自然灾害

4.气候变化&适应失败

5.用水危机#

#人祸的杀伤力排在了天灾前面

但天灾的数量比较多(^-^)/% #

好了 说正题 我好好把麦肯锡的译文以及原稿放上在这里

人工智能如何为企业提供真正的价值

译者 ：陈梦琳 原文：2017年六月 麦肯锡报告

前言：

刚刚进入AI这个领域的公司可以从早期的进入这个行业的领航者那里学到大量的知识。这些早期AI行业领军者已经投入了数十亿的预算在人工智能行业, 此刻进入AI 领域的后来者，都可以分享AI领域的前沿投资者研发成果（包括技术，经验和人才）等一系列好处。

正文：

在经历了几十年的奢侈承诺和令人沮丧的失望之后,人工智能(AI) 终于开始为早期采用的公司提供现实生活种的好处。数字前沿的零售商（包括京东，亚马逊，阿里在内的许多网上零售商/商城）依靠 AI 驱动的机器人来运行他们的仓库, 甚至在存货低的时候自动订购存货。公用事业利用人工智能来预测电力需求。汽车制造商利用AI实现自动驾驶汽车技术。

各行各业发展的汇合正在推动新一轮的人工智能发展浪潮。计算机的影响范畴不断扩大, 算法和 AI 模型变得越来越复杂, 而且, 也许最重要的是, 世界正在产生从前不可想象的事情，即数据作为发展的驱动力。每天有数十亿 Gb的网络数据流通——从网络浏览器到涡轮传感器。

这些发展带来的创新活动在2016年吸引了三倍的投资--260亿美元和390亿美元--就像三年前一样。人工智能的大部分投资由大型、现金充裕的电子科技公司 (如亚马逊、百度和谷歌) 的自行内部研发 。

对于所有这些投资, 大部分人工智能在技术领域之外的应用都处于早期的实验阶段。很少有公司在规模上部署。在麦肯锡全球研究所的讨论文件中,“人工智能: 下一个数字前沿？”其中包括对全球超过3000家 AI公司的调查, 我们发现早期的 AI采纳者往往更接近数字前沿,是行业内规模较大的公司之一, 在技术组中部署 AI, 在价值链的最核心部分使用AI, 采用 AI 来增加收入以及降低成本, 并得到了执行领导层的全力支持。尚未在规模或核心业务中采用 AI技术的公司,主要原因是没有所在行业引用AI的业务案例，或者不明确实际AI 投资所能得到的回报。

然而, 早期的证据表明, AI 确实可以提供真正的价值, 并且公司愿意使用作用在核心职能上处理跨业务问题。在我们的调查中, 早期的 AI 采纳者将强大的数字能力与前瞻性策略结合起来, 具有更高的利润率, 并有望在未来三年内与其他公司的业绩差距扩大。

这种采用模式正在扩大数字化的早期采纳者和其他人之间的差距。在GMI产业数字化指数最高的行业, 如高科技、电信或金融服务领域, 是最早的AI 采纳者, 拥有最雄心勃勃的 AI投资计划。这些领导者在多个功能中使用多种技术, 或者将 AI 部署到他们业务的核心。例如, 汽车制造商使用 AI 来改善他们的运营以及开发自动驾驶车辆, 而金融服务公司则在客户体验功能中使用它。随着这些公司扩大 AI 的应用，并获得更多的数据。后期技术落后的公司会发现自身发展将很难赶上这些早期使用或者投入AI研发的公司。

各国政府也必须在这一变革之前采取措施, 在不妨碍创新的情况下鼓励公平, 并主动确定最有可能实现自动化的工作, 并确保向人们提供再培训方案。他们的生计受到 AI 自动化的威胁这些人需要获得与机器一起工作而不是与之竞争的技能。

人工智能的未来将是创新的, 但可能不会被平等地分享。根据我们的全球审查, 在 2016年, 总部设在美国的公司吸收了66% 的外部投资到 AI 公司;中国是第二, 在 17%, 并且正在快速增长。这两个国家都已发展了 AI "生态系统"--企业家、金融家和 AI 用户群--在过去18月中发布了国家战略计划, 具有重要的 AI维度, 在某些情况下支持数十亿美元的 AI筹资倡议。韩国和英国也发布了类似的着重发展AI的战略性计划。

后记：

关于AI的讨论意义深远。对许多公司来说, 这意味着加速数字转换的旅程。不像传统零食或制造业，AI 不会允许任何公司在获得基础的AI行业知识前达到发展性的飞跃。任何机构或个人只有资产和知识技能同时到位, 才能有效地部署 AI。

Reference

How artificial intelligence can deliver real value to companies (Mckinsey, June 2017) . Mckinsey Global Institute. [Source Available ]: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/how-artificial-intelligence-can-deliver-real-value-to-companies?cid=other-eml-ttn-mgi-mgi-oth-1712

下载麦肯锡讨论稿：

file:///C:/Users/user/AppData/Local/Packages/Microsoft.MicrosoftEdge_8wekyb3d8bbwe/TempState/Downloads/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.pdf

然而, 早期的证据表明, AI 确实可以提供真正的价值, å¹¶ä¸”å…¬å¸æ„¿æ„ä½¿ç”¨ä½œç”¨åœ¨æ ¸å¿ƒèŒèƒ½ä¸Šå¤„ç†è·¨ä¸šåŠ¡é—®é¢˜ã€‚åœ¨æˆ‘ä»¬çš„è°ƒæŸ¥ä¸­, 早期的 AI 采纳者将强大的数字能力与前瞻性策略结合起来, 具有更高的利润率, 并有望在未来三年内与其他公司的业绩差距扩大。

这种采用模式正在扩大数字化的早期采纳者和其他人之间的差距。在GMI产业数字化指数最高的行业, 如高科技、电信或金融服务领域,是最早的AI 采纳者, 拥有最雄心勃勃的 AI投资计划。这些领导者在多个功能中使用多种技术, 或者将 AI éƒ¨ç½²åˆ°ä»–ä»¬ä¸šåŠ¡çš„æ ¸å¿ƒã€‚ä¾‹å¦‚,æ±½è½¦åˆ¶é€ å•†ä½¿ç”¨ AI 来改善他们的运营以及开发自动驾驶车辆, 而金融服务公司则在客户体验功能中使用它。随着这些公司扩大 AI 的应用，并获得更多的数据。后期技术落后的公司会发现自身发展将很难赶上这些早期使用或者投入AIç ”å‘çš„å…¬å¸ã€‚

各国政府也必须在这一变革之前采取措施, 在不妨碍创新的情况下鼓励公平,并主动确定最有可能实现自动化的工作, 并确保向人们提供再培训方案。他们的生计受到 AI 自动化的威胁这些人需要获得与机器一起工作而不是与之竞争的技能。

人工智能的未来将是创新的, ä½†å¯èƒ½ä¸ä¼šè¢«å¹³ç­‰åœ°åˆ†äº«ã€‚æ ¹æ®æˆ‘ä»¬çš„å…¨çƒå®¡æŸ¥, 在

后记：

关于AI的讨论意义深远。对许多公司来说, è¿™æ„å‘³ç€åŠ é€Ÿæ•°å­—è½¬æ¢çš„æ—…ç¨‹ã€‚ä¸åƒä¼ ç»Ÿé›¶é£Ÿæˆ–åˆ¶é€ ä¸šï¼ŒAI 不会允许任何公司在获得基础的AI行业知识前达到发展性的飞跃。任何机构或个人只有资产和知识技能同时到位, 才能有效地部ç½

Reference

How artificial intelligence candeliver real value to companies (Mckinsey, June 2017) . Mckinsey GlobalInstitute. [Source Available ]: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/how-artificial-intelligence-can-deliver-real-value-to-companies?cid=other-eml-ttn-mgi-mgi-oth-1712

file:///C:/Users/user/AppData/Local/Packages/Microsoft.MicrosoftEdge_8wekyb3d8bbwe/TempState/Downloads/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.pdf