在《人工智慧》書中，李開復和王詠剛談到了人工智慧的過去、現在和未來，談到了人工智慧作為技術在當前網際網路的應用，以及即將對科技、生活、教育、職業選擇和未來社會產生的影響。
2016年7月，確定離職Google加盟創新工場的工程師王詠剛收到李開復郵件，後者談到是時候對“人工智慧”有一個系統的梳——讓大眾讀者既能快速瞭解過去的AI發展史，又能對未來即將發生的變革做好思想準備，特別是那些身處其間的年輕人。
這就是2017年4月面市的新書《人工智慧》的發端之源。
在《人工智慧》書中，李開復和王詠剛談到了人工智慧的過去、現在和未來，談到了人工智慧作為技術在當前網際網路的應用，以及即將對科技、生活、教育、職業選擇和未來社會產生的影響。
對於他們來說，人和人工智慧的關係問題，將會是當前和未來很長一段時間內，社會核心群體無法迴避的問題。
如何判斷《人工智慧》不是出自AI之手?
不過，在談論關係前，對於人工智慧的正確認知並不容易。
AlphaGo等引發的衝擊尚在繼續，從一開始不相信機器會在圍棋這樣高深莫測的領域擊敗人類，到最後對人工智慧的完全恐慌臣服，其中包含對人工智慧真實的認知。
比如，不少人開始將每一個“物件”懷疑為人工智慧。李開復最愛談到的段子是“微信群辨識人工智慧”，他說自己因為各種關係被拉入了不少微信群，但總有人調侃“他”不是李開復而是人工智慧，而且語音、圖片和視訊都有可能作假，唯一驗證的方法就是讓他發紅包出來。
這背後涉及人工智慧現在可以做什麼，將來還能做什麼的認知。不過，李開復認為，人之於人工智慧的最大區別，可能會在於感性、思考和跨領域的能力。
在《人工智慧》新書釋出現場，李開復還被記者的問題逗樂了。新浪科技問他，現在人工智慧如此火熱，怎麼讓人確定這本書不是出自“李開復”的程式之手?
李開復的回答饒有意味。他將問題分為了兩大部分，一是在《人工智慧》一書中，機器有可能實現寫就的部分，二是未來十年內人工智慧都無法參與的部分。
首先，李開復認為介紹人工智慧、講訴人工智慧歷史和預測人工智慧未來的部分，機器在未來肯定可以實現，在這些“資料積累”和“經驗彙集”的領域，機器比人更有優勢。
但涉及“意義”問題，可能就會是人之所以區別於機器的所在。
李開復丟擲一連串問題：“孩子教育怎麼辦?”、“會不會教育出來都失業?”、“社會貧富差距是否會拉大?”、“巨頭和普通人權力會不會有變化?”，“越來越多的工作被取代後，人是否還需要工作?工作的意義又是什麼?”
他解釋說，跨領域的、高深的、需要深度思考的內容，未來十年人工智慧也無法達到。
實際上，同樣的問題也出現在越來越多的行業，不僅是寫作，更包括之前屬於“好工作”的金融、理工、醫學和律師等。
給青年的建議：學深、跨領域，走向服務業
面向這些正在學習的年輕人，李開復給出了自己的建議：
首先是面向所有大學生，他認為，可能需要思考的問題是如何把所在領域學到特別深——深到人工智慧無法取代。換而言之，新趨勢下的學習不僅要有興趣天賦，還要紮實努力，垂直縱深。
其次是跨領域會成為趨勢。因為人工智慧在單領域、大資料方面的天然優勢，可能人類不得不需要通過跨領域的交錯、結合，才能達到人工智慧很難根據單一領域大資料推算的地步。比如在金融、社會學、哲學和教育學等交叉結合點，就可能會出現一些新的'創新機會和創業前景。
第三是文科領域的學生，李開復表示可能會在人工智慧時代迎來新的發展機會。由於計算機在藝術、幽默、電影和創造等“感性”領域的“無能”，文科涉及的領域或許會迎來新的發展機會。
李開復還就此認為，我們需要做好未來走向服務業的準備了。
他所謂的服務業，指的是涉及人與人之間的交流，人與人之間的同理心，以及如何讓自己更有愛、更受歡迎的行業……李開復強調，這其實是一個確保人類對人工智慧保有競爭力的方法。
當然，對於人工智慧的機遇和挑戰，這位人工智慧領域的博士的核心論點是“工具論”。他表示無論是走向任何領域，都要把人工智慧這個工具用好。
比如金融專業的學生，可能需要了解智慧投顧正在帶來的變革、AI量化交易有哪些新突破、AI在徵信、信貸和區塊鏈等方面又如何施展拳腳?李開復認為只有真正理解並掌握這些技術，才能讓人立於不敗之地。
給傳統企業家建議：歸零、自我顛覆、尋求合作
而對於傳統企業和企業家，李開復的核心建議是“歸零”和合作。
相比網際網路的衝擊，他認為人工智慧帶來的顛覆性變革將更加廣泛、凶猛且跨領域。因為人工智慧的演算法是可以在已有基礎上超越式迭代的，這對傳統企業家提出了新挑戰。
這就需要傳統企業家，首先在思想上“歸零”。不要因為現在企業的規模和存量，就擔心人工智慧帶來的顛覆，進而阻礙了革新和自我顛覆，“如果自己不顛覆自己，那別人也會來顛覆你。”
比如目前券商、銀行、保險等行業的企業家，可能還沒法做到通過人工智慧的方式去開發產品。
“因為固有的DNA、文化方式、過去的成功、已有的利潤，都形成了一個巨大的包袱，讓他們無法放下。就好比柯達，明明知道數字相機的時代就要來臨，但還是脫離不了固有的思維，逃不出被顛覆的怪圈。”
所以對於傳統企業家來說，要麼成為少數者，擁抱人工智慧，然後走到更高的高度。要麼淪為被顛覆的角色，被下一個創新者用新的技術顛覆掉。“當然，如果實在沒有辦法顛覆自我，那另一種選擇是把產業賣掉，然後轉行去做投資，否則會因為顛覆來得凶猛快速，沉沒成本會越來越大。”
其次是尋找擁有解決方案的合作方。目前人工智慧火熱的最明顯特徵是相關領域人才特別貴，但李開復認為這可能還只是表象，而且就算是傳統企業家擁有強烈的變革決心、開出高額價碼，也未必能夠打動這些人才。
“因為任何一個頂尖人才都希望走得更順，希望能夠進入一個更加符合職業前景的公司，比如一個已經把大資料跑得很通暢的公司，所以他們也會更願意進入Google、BAT這樣的公司去發揮才華，而不是到一個傳統企業去和老闆沒完沒了地溝通。”
於是可能還不只是人才貴的問題，更加核心的是能否僱到的問題。並且值得注意的是，這對於企業變革來說，可能才只是第一步，還有接下來第二步、第三步需要邁出。
這樣的情況下，找到合適的解決方案合作方就變得重要。這種合作方既要懂人工智慧技術，又要擁有人才等核心資源方面的能力。
李開復表示，創新工場也在尋求這樣的機會，希望利用自身的資源和優勢，幫助傳統企業去實現新趨勢轉型，成為合作伙伴，探索解決方案。
給AI人才建議：找老司機、回到中國
實際上，創新工場之所以讓李開復擁有這樣的底氣，正是在人工智慧人才方面的投資佈局。而且他們正在通過創新工場人工智慧工程院，去複製李開復在微軟亞洲研究院和Google中國的人才培養模式。
這種模式首先是藉助老司機的傳幫帶。李開復召喚了不少在Google、微軟工作的資深工程師，再讓這些擁有十年工作經驗的人帶10個、20個剛畢業的理工科頂尖人才，然後在6個月左右的集中學習、應用和開發中，成長為人工智慧方面的工程師。
其次是召喚更多在美工作的華人迴歸中國。李開復表示中國人都想回到中國工作，只是過去來看，學習和就業的機會方面，美國都享有優勢。但現在人工智慧趨勢來臨，類似在大系統、大資料方面的需求，人工智慧正在把一批又一批谷歌、微軟、亞馬遜培養出來的工程師吸引回國。
此外，還包括一些學界出來的科學家人才。李開復認為創新工場人工智慧工程院的成立，核心目的之一也是希望通過科學家和商業人才的對接，產生更大的商業價值。
給創投建議：2B和2C都有機會 2B更容易
當然，談及人工智慧的商業應用，李開復還發表了他對商業模式的看法。
目前，市面上主要存在to B和to C兩種最主要的模式，李開復認為都合適，但現階段來看，to B會更容易一些。
因為現在企業希望看到人工智慧快速創造價值，而人工智慧在to B方向更容易快速產生實際效益，比如銀行保險、券商投資、二級市場等，這是過去企業和軟體行業都沒有看到的現象。
所以這位創新工場創始人判斷，當足夠多的企業嚐到甜頭後，會形成一個“買買買”的浪潮，帶動更多企業級應用的實際購買。即便此前國內的企業級軟體並不發達，但人工智慧可以快速證明自我價值，並且讓to B市場可以快速成長。
其次是to C市場，可能會相對困難一些，因為人工智慧本身並不是一個應用。
“雖然BAT已經在面向to C的領域裡應用了諸多人工智慧的技術，但這也是在他們擁有大量使用者、大量使用者資料和使用者變現的基礎上。如果一個初創企業沒有自產流量，那大資料就無從談起，所以對to C的人工智慧創業公司來說，起步並不容易。”
然而這也並不意味著to C就毫無機會可言。李開復以國內初創公司“用錢寶”舉例，在抓住一個重點垂直領域把流量做起來後，現在這家初創公司的每月平均放款可以達到150萬筆，已經超過了任何一家傳統銀行。
不過，李開復最後也提醒稱，to C和to B的比較，會讓更多VC和創業者只看到前景而忽視了現狀——to B的人工智慧企業雖然機會更多更大，但也需要之前有更長的時間去孕育等待，而不是馬上就能指數式爆發成長，一定要富有耐心去陪伴投資專案成長。