焦点·洞察

AI 殖民主义？

历史课本上，包括中国在内的亚非拉国家长期受到来自欧美国家的殖民与掠夺，殖民者肆无忌惮地掠夺当地资源，并通过制度与武力确立某个地区的发展方向，当殖民者离去，留给当地人的，可能是完全被破坏的生态环境以及无休止的政治、社会冲突。

现在，AI 领域的殖民化趋势已经愈发明显。如果把历史与现实放在一起做对比，有太多的相同点，比如，随着越来越多的 AI 公司或产品开启全球化，他们在不同地区，特别是隐私法规不完善的发展中国家，可以极其方便并低成本地获取数据，数据之于 AI 公司，和当年美洲大陆上的糖之于欧洲殖民者一样，都是重要生产资料。

其次，AI 公司同样需要人力资源，大量数据标注工作都需要由人类完成，这成为另一种技术外包形式，但对发展中国家而言，相较于制造外包带来的红利，AI 外包更像是一种数字奴隶制，低成本的工人在更严密的数字工具监控下完成工作。

事实上，过去几年 AI 学术界已经对 AI 殖民化的趋势做了很多讨论，并且提出过诸多「去殖民化」的思考，比如 DeepMind 在 2020 年发表的一篇论文，着重从非殖民理论的视角解读 AI 发展造成的影响。

本月，MIT Tech Review 推出一组特别报道，主题就是「AI 殖民主义」，通过四个国家和地区的案例，展现出当下 AI 殖民者的所作作为，以及当地民众的反抗，包括：

• 在非洲，新的数字监控工具如何制造数字种族隔离？
• 委内瑞拉的 AI 数据标注工人们；
• 印尼司机如何利用社区力量抵抗 零工平台的 AI 算法？
• 新西兰的毛利人的抗争，通过 AI 让民族语言留下来；

那么，发展国家能否拒绝这些来自 AI 强国的「殖民者」呢？李开复 2017 年在 NYT 上这样写道：

除非它们愿意让民众陷入贫困，否则就必须与供应最多人工智能软件的国家——中国或美国——谈判，最终成为这个国家的经济依赖者，以允许“母”国的人工智能企业继续从依赖国的用户身上获利，来换取福利补贴。这样的经济安排将重塑现有的地缘政治联盟。

巨头·业界

微软。微软上周与食品行业巨头亨氏达成一项重磅合作，微软将成为这家食品巨头的重要数字战略提供商，围绕供应链、运营等领域提供云计算、AI 以及数字孪生技术。

根据其合作细节，Azure 会成为亨氏的云服务提供商，而亨氏位于北美地区的 34 座工厂将引入微软的数字孪生技术。

某种意义上，工业领域的数字孪生技术和流行的「元宇宙」没有差异，都是根据实体世界「克隆」出一个虚拟世界。在工厂的场景里，基于数字孪生技术，企业能够在虚拟工厂进行某些材料或流程的测试，如果合适再应用到实体工厂生产中。

亚马逊。亚马逊上周宣布成立一支 10 亿美元的「亚马逊产业创新基金」，面向仓储、物流以及供应链领域的创业公司，首批已经有 5 家公司获得该基金的投资。

也是在上周，亚马逊负责 Alexa 的团队发布了一个包含 51 种语言、100 万个标记语料的自然语言数据集，并且已经开放了源代码。

英伟达&Meta。「地球日」期间，多家科技公司分享了各自在可持续发展领域的投入与进展，有两家公司的分享很有趣，其一是英伟达谈到如何利用 AI 技术「把二氧化碳存储起来」，实现「负排放」的效果，感兴趣的朋友可以在英伟达的开发者博客里了解更多。

其二是 Meta 公司介绍了与卡内基梅隆大学合作的项目，通过 AI 模型发现更适合能源存储的化学物质，相关研究发表在其 AI 实验室的官方博客。

Google Cloud。Google 本周计划将云原生服务网格 Istio 捐给云原生基金会（CNCF），这也宣告此前 Istio 是否中立的的争议画下休止符。Istio 纳入 CNCF 之后，Kubernetes 生态的主要组件都已实现了「中立与开源」。

市场·应用

先看几家近期值得关注的 AI 创业公司。

Unlearn.AI 是一家医疗 AI 公司，其核心产品 Twin RCT，借助机器学习系统，汇总病人病历以及其他可能影响身体健康的数据，生成一个「数字孪生体」，根据该公司提供的信息，这些「数字孪生体」可以广泛应用到诸如临床、药物测试等场景，该公司近期完成一笔 5000 万美元的 B 轮融资。

但需要注意的是，医疗领域的「数字孪生」应用还有很大争议，最大的挑战在于，如何避免带有偏见的数据集影响到系统算法，从而影响系统预测的准确性。

一家名为 Mutiny 的 AI 创业公司也在近期完成 5000 万美元的融资，估值达到 6 亿美元，老虎基金、Insight Partners 参与了投资。

这家公司后端接入 GPT-3 的 API，可以将自然语言技术应用到企业网站、网站广告的设计与推广，目前的客户包括 Notion、Dropbox 等。

AI 创业公司 Primer 出现在乌克兰战争中，根据该公司 CEO Sean Gourley 在社交媒体上透露的信息，乌克兰军队使用 Primer 的自然语言处理技术，快速分析乌克兰军方截获的俄军战略部署内容，实时翻译并提取关键信息，甚至给出行动提醒，感兴趣的朋友可以在 Wired 的这篇报道里了解更多。

PitchBook 本月发布的一份数据称，2021 年，全球 AI 芯片销量增加 60%，达到 359 亿美元，其中一半由智能手机的 AI 芯片贡献。

预计到 2024 年，这个市场将达到 649 亿美元。AI 带给半导体领域最大的变化是催生了一大批创业公司，这是近 20 年时间里该领域最大的产业变革机遇。

关于 AI 如何影响商业与经济发展，IBM CEO Arvind Krishna 在接受 WSJ 专访时谈到，AI 可以帮助企业解决很多问题，并将在未来 10 年改变商业。

不过，他也谈到一点，AI 领域还有巨大的发展潜力，Krishna 认为目前只走了「10%」的路程，当下海量的数据量和处理需求，急需更好的数据库与分析技术，这些都是新的发展机会。

沿着这个话题，普华永道日前分享一组中东地区不同国家落地 AI 的数据，在面向 2030 的计划里，AI 所产生的价值正在凸显，下面这张图信息量很大。

继续看两个 AI 改变产品体验的案例，Google 上周展示了 AI 如何让搜索变得「更健康」，基于一个名为 SpamBrain 的 AI 系统，Google 搜索可以有效屏蔽大量垃圾内容网站以及含有恶意追踪代码或软件的网站，结合 Google 给出的数据，SpamBrain 能够减少 70% 的垃圾网站搜索结果。

与搜索引擎依靠 AI 系统类似，很多 SEO 服务也在使用 AI 技术，比如一家来自马来西亚的公司 NexMind，就在近期推出新产品 NexWriter，可以根据 SEO 关键词自动生成长短文，支持多种语言。

AI 技术也在深刻影响视频会议的产品创新，Zoom 上周发布的 Zoom IQ for Sales 就为销售场景引入大量 AI 特性，比如充分使用 NLP 技术，处理会议记录文本与交易数据。

与此同时，包括 Zoom 在内的多家公司也在尝试视频会议中的情绪识别技术，这在销售视频会议的场景中非常重要，通过实时获取客户情绪，可以制定更具针对性的销售策略，不远的将来，视频会议中的销售人员会看到「检测出（客户）沮丧，请表达同情与安慰」的提示。

产业·未来驾驶

特斯拉披露更多自动驾驶出租车业务细节，根据伊隆·马斯克在特斯拉财报上的说法，这个 2024 年量产的车型将围绕自动驾驶场景打造，没有方向盘和踏板，而另一个「杀手级」功能是价格更低，每公里的价格将低于公交车。

中国自动驾驶创业公司小马智行宣布中标广州市南沙区 2022 年出租车运力指标，这意味着小马智行正式获得出租车经营许可，可以像出租车一样运营，预计 5 月起，小马智行将在南沙投放 100 辆自动驾驶出租车。

根据小马智行透露的消息，乘客可通过 PonyPilot+ App使用服务并完成支付，车辆服务时段为 8:30 至 22:30，收费标准则按照广州市出租车统一定价标准。

无论是特斯拉还是小马智行，都需要回答一个自动驾驶出租车发展的根本问题：单车智能还是车路协同？关于这个问题的现状，各位可结合《中国经营报》的一篇梳理做进一步了解。

BBC 的报道称，英国政府将允许自动驾驶车辆的司机在特定驾驶条件下观看电视（但不允许打电话），新的法规预计在今年夏天正式通过，这一改动也是为年底自动驾驶车辆上路运行做准备，另外值得一提的是，英国政府还在准备 2025 年推出完整的自动驾驶监管法规，其中明确要求保险公司与自动驾驶车主的权利和义务。