第4章 搜索算法

【导读案例】 AI能替代码农编程吗？

——这家明星公司用码农冒充AI，挣了1个亿。

当公众开始适应人工智能（AI）在我们生活里扮演的角色时，对“伪AI”公司的揭露让我们意识到，某些公司的技术也许并没有那么成熟。为了吸引投资者与用户，“AI”成了一些公司的宣传“标配”。

日前，据《华尔街日报》报道，一家名为Engineer.ai，宣称利用AI技术为软件编写代码的公司，实际上是依赖位于印度和其他地方的人类工程师来完成大部分工作。《华尔街日报》认为AI的创业热潮引发创业公司夸大了它们的技术成熟度。

随后，Engineer.ai在公司官网发文予以反驳，称其对于技术的描述一直是“人工辅助”智能，并表示认识到开发全自动化软件至少需要7年时间。

Engineer.ai公司位于伦敦和洛杉矶。2018年11月，它获得了由Lakestar（脸书和Airbnb的早期投资者）和丛林风险投资领投的2950万美元A轮融资，软银全资子公司Deepcore也参与其中，这是欧洲金额最大的A轮融资之一。2018年3月之前，Engineer.ai已创收2300万美元（约合1.6亿人民币），并计划在2020年底前突破1亿美元的收入大关。

软件定制流水线

Engineer.ai的愿景是将用户的创意转化为已开发产品，让做软件像订披萨一样简单。

人们往往认为只有会编程才能创建应用程序。Engineer.ai测试图证明并不是这样，它宣称可以让AI来做大部分工作。“希望Engineer.ai让每个人都能在不学习编程的情况下实现自己的想法。”Engineer.ai创始人萨钦·德夫·达加尔说。

“我是一名软件工程师，很多像我一样的人不愿意重复写代码，比如类似于Facebook的登录环节。我们需要让工程师去做更重要的事情，比如设计应用程序的逻辑和流程，以及对客户实际问题的思考。”达加尔表示。

Engineer.ai将应用程序的开发视为流水线生产过程，将具体项目分解为很多可重复利用的小功能模块。他们宣称，当一个应用程序需要设计时，大部分工作是由AI在它的平台上的最初几个小时内完成的。然后，软件工程师专注于完成创意的部分。

他们的AI平台名为“Builder”。“Builder”是由AI驱动的软件组装工具。平台搭建过程中，他们聘用了来自世界各地的兼职员工为他们编码软件中可重复利用的部分。然后，他们开发了可以计量各类定制软件开发所需价格和时间的交付应用。此外，Engineer.ai还提供软件开发后所需要的托管和营销等服务。

“通过创造一条AI驱动的装配线，结合全球最优秀的人才，Engineer.ai架起了从想法到软件产品之间的桥梁。”Lakestar合伙人马努·古普塔表示。

依托AI的名义，自2018年6月推出以来，Engineer.ai已经在电子商务、移动商务平台、社交应用程序等领域吸引了数百名客户，这些客户使用Builder创建了像DiditFor、Virgin、Manscore和ZikTruck等产品。

达加尔相信，随着越来越多的人想要构建自己的应用程序，这个市场必将呈指数级增长，他在这个领域已经占据了先机。

不过，一年过去了，争议的矛头指向了他们的AI技术平台。“Builder”似乎只有人工，没有智能。

人工智能在哪里？

Engineer.ai的一些现任和前任员工向《华尔街日报》表示，该公司夸大了其AI的能力，以吸引客户和投资者（见图4-1）。

《华尔街日报》通过熟悉该公司运营的人士获悉，Engineer.ai并不像它声称的那样使用AI来为应用程序汇编代码，而是依赖来自印度和其他地方的人类工程师来完成大部分工作。

一位熟悉该公司运营情况的人士表示，Engineer.ai只在过去两个月才开始开发自动化应用程序所需的技术，并补充称，该公司距离能够将任何人工智能用于其核心服务还有一年多的时间。

Engineer.ai前首席商务罗伯特·霍德海姆也对公司的技术实力表示怀疑。在2019年2月提交给洛杉矶最高法院的一份不当解雇诉状中，Engineer.ai创始人达加尔告诉霍德海姆：“每一家科技初创公司都夸大事实来获得资金——正是资金让我们得以开发这项技术。”

当《华尔街日报》致电Engineer.ai以了解其如何使用人工智能时，Engineer.ai的发言人表示，其完全“自动”地为客户计算软件定制价格和制作时间表，部分过程使用自然语言处理（旨在识别和理解文本或语音的人工智能技术），公司还使用决策树（基于选择的图表或模型）来分配任务给开发人员。

不过，几位现任和前任员工表示，一些定价和时间表计算是由传统软件生成的，并不包含AI技术，且公司缺乏自然语言处理技术，而决策树不应被视为人工智能。

《华尔街日报》询问了Engineer.ai人工智能的技术后，Engineer.ai在其网站上发布声明称，“平均约60%”的可重复使用软件是由机器生产的。但声明没有透露机器生产技术细节。

当《华尔街日报》的报道刊登后，Engineer.ai创始人达加尔在其公司官网发文：“我们被要求通过电话分享技术商业秘密，这对我们来说是不可能的。作为一家正在申请专利的公司，我们被告知不要谈论任何专利中尚未公开的内容。同样，我们也很难在电话里解释我们如何使用浅双层神经网络。”

文章指出，“Engineer.ai的价格发现系统包含自然语言处理技术”，“决策树是AI的一部分”，并公布了一页为投资者提供的技术尽职调查PPT。

文章强调：“我们一再表示，我们不是试图实现应用程序开发的完全自动化，而是对整个流程的所有重复部分实现自动化（从构思到开发再到运行和扩展）。对于人类工程师来说，这些工作是没有价值或低效的。我们认识到全自动软件（综合程序）的开发至少需要7年时间。”

它不是唯一一家

目前人工智能技术的定义是开放且松散的，因此非专业人士很难辨别它何时被部署。尽管如此，热钱仍不断涌入该领域。

据英国投资公司MMC Ventures对2830家科技初创企业的分析，在欧洲，描述中带有AI的初创企业比其他初创企业的融资额高出15%至50%。其中约40%被归为AI初创企业的公司的产品没有使用人工智能的证据。

“我认为这个比例甚至更高，”伦敦风险投资公司Talis Capital的执行合伙人瓦西里·福卡说，“如果你声称自己拥有人工智能技术，或者你的解决方案是人工智能驱动的，投资者对你的兴趣就会提高3至4倍。”

不仅初创企业往往会发现构建人工智能比预期的要困难，大企业也不例外。比如，为支持训练此类技术的机器学习算法，企业收集和标记数据可能需要数年时间。

美国科技多家巨头承认，他们使用人工来检查人工智能助理的音频样本，从而帮助纠正智能助理的工作表现。意识到这项计划可能会损害其对用户隐私的承诺后，苹果公司停止了这一做法；谷歌在欧盟区停止了这一做法；近日，脸书也将停止使用AI为Messenger执行语音到文本的转录。

因此，一些公司利用廉价的人力作为AI技术部署的临时的权宜之计。而最终，这些公司是否能打破质疑，推出真正创新、有效的技术，时间会告诉我们答案。

AI给我们的城市带来了一个充满矛盾的未来。

一方面，技术乐观主义者认为，自动驾驶汽车、移动医疗和机器人教师等技术将使我们摆脱种种琐事，比如通勤和在医院候诊，使我们的城市变得更美好、更包容、更可持续。

另一方面，技术悲观主义者看到的是一个反乌托邦式的未来，AI和机器人夺走了人类的工作，人类处于一种被永久监视的状态。

技术、商业和城市领域的一个专家小组发表了一份《2030年的人工智能与生活》的报告，讨论了现在以及未来数十年里，AI对城市本身以及对人类都市生活和工作的巨大影响。该报告涵盖了AI的几个重要领域，包括：

● 处理庞大数据集的大规模机器学习或算法。

● 识别图像、视频、声音、语音和语言的深度学习。

● 从模式识别转向经验驱动决策的强化学习。

● 能与环境和人类开展现实互动的机器人。

● 可以使计算机比人类更好地进行观察和完成任务的计算机视觉。

● 除了回复请求以外，还能进行语音交流的自然语言处理。

● 协作系统，众包和人本计算。

● 运用社会经济数据调整人员和企业激励措施的算法和计算工具。

● 把电器、交通工具、建筑和摄像头连接起来的“物联网”。

● 模仿生物神经网络以提高计算机系统效率和鲁棒性的神经形态计算。

……

这份报告强调，我们需要制定新的策略和政策，引导AI在城市中的使用，这些策略和政策涉及合法性与责任、资格认证、机构控制、创新与隐私、劳动与税收等方面。我们还需要开展更多研究，为城市和地方政府提供培训和资助，以更好地了解这场即将到来的革命，并为此做好准备。