人机协同技术：别迷信AI完全取代人，现在才是黄金起点
前阵子跟一个自动驾驶算法团队的老朋友喝酒。他说现在行业里最大的谎言，就是"AI很快就能完全取代人类司机"。
搞了快十年，真正上路赚钱的项目，全是人机协同的辅助驾驶，完全无人的，还只能在封闭园区打转呢！
医疗影像人机协同诊断准确率对比柱状图
说实话，我之前跑了十多个不同行业的落地项目，发现一个很有意思的规律：凡是喊着"全AI无人"的，大多是用来融资讲故事的，真正能稳定赚钱跑通的，全是人机协同的方案。
芯片设计领域最明显，现在最先进的3nm芯片布线流程，AI用几个小时就能出完初稿，把80%的常规工作做完，剩下20%干扰信号、散热冲突这种非常规问题，全部丢给资深工程师调整。整个流程速度比纯人工设计快了三倍，出错率直接降了一半还多。
你说，这要是放着AI不用，全靠人干，光布线就得好几个月，成本高到根本做不了新一代芯片。要是全丢给AI干，那错一块整个芯片就废了，损失几个亿都打不住。
对吧？
DeepMind蛋白质预测人机协同交互界面图
不过话说回来，现在很多中小制造企业对人机协同的理解还停留在十年前，觉得就是买几台工业机器人替换工人，省工资。结果花大价钱买了机器，稍微换个产品型号就要重新编程，机器出点小异常就直接停线，最后算下来成本比原来用人工还高，亏得一塌糊涂！
真正的新一代人机协同工业机器人，早就实现力反馈实时协同了。你推机器人一把，它就顺着你的劲改运动路径，就跟两个人一起抬东西一样，你往哪边歪它就往哪边使劲，根本不用停下来重新编程。换产品的时候，人带着机器人走一遍路径，它自己就学会了，哪用得着程序员写半天代码。
人机协同技术的下一个风口，是"把人藏在背后"
现在行业里讨论最多的新方向，不是让人和机器并排干活，而是让机器平时自己跑，只有遇到搞不定的异常情况，才叫醒人来处理。说白了，就是把人藏在背后，不用一直盯着。
国内现在已经落地的城市外卖无人机配送，走的就是这个路线。开阔的城市主干道和郊区上空，无人机完全自主飞行，省了飞手的精力。一进老小区，楼群密、障碍物多，信号还容易飘，无人机直接把异常情况上报给后台飞手，飞手远程操控通过复杂区域之后，无人机立刻切回自主模式继续飞。一个成熟飞手能同时管二十多架无人机，成本比全人工飞低了80%，安全性又比全自主飞行高了好几个等级。
这种模式其实可以复制到绝大多数行业。内容审核就是现成的例子：95%的正常内容AI直接过，只有那5%AI拿不准的、边界模糊的内容，才挑出来给人工审核。原来一个审核员一天审一千条内容，现在能审五千条，出错率还降了，人也不用天天盯一堆垃圾内容耗精力。
现在很多创业公司，还拿着"全自主无人"当噱头融钱，其实偷偷落地的时候全改成了人机协同，说白了就是骗骗不懂行的投资人罢了。
你仔细想想，ChatGPT的插件模式本质是什么？不就是人机协同吗？AI帮你搜信息、整理数据、写初稿，最后拍板做决定的还是你，AI只是把你从重复劳动里解放出来，让你能把精力花在真正需要判断和创意的地方。
未来十年，根本不是AI取代人的十年，是人和AI互相摸透脾气，一起把生产效率拉到新高度的十年。你现在还在天天怕AI抢你工作，不如早点学怎么跟AI配合，把AI当工具用。毕竟，最先被淘汰的，从来都是不会用新工具的人，不是吗？
红利永远只给提前上船的人。
别被"AI取代论"骗了，当下落地的90%都是人机协同
OpenAI爆火之后，满网都是"XX行业即将被AI全灭"的标题，看得人心慌慌。结果你低头看看身边——公司里用AI写文案的新媒体，最后还是要老编辑改一遍标题顺一遍逻辑；用AI生成初稿的设计师，还是要自己调光影改细节；就连号称全自动化的智能工厂，线边上还是站着两个老师傅盯着，随时处理机器搞不定的异常。 MIT计算机与人工智能实验室去年公布了一组公开测试数据，在肺癌早期筛查的医疗影像场景里：纯AI模型的误诊率是13.8%，纯人类资深放射科医生的误诊率是13.4%，两者数据差不多。人机协同组合之后，误诊率直接降到了7.1%，几乎砍半。这个数据其实戳破了很多吹AI的泡沫——AI不是来取代人的，是来补人类的短板的。医疗影像人机协同诊断准确率对比柱状图
说实话，我之前跑了十多个不同行业的落地项目，发现一个很有意思的规律：凡是喊着"全AI无人"的，大多是用来融资讲故事的，真正能稳定赚钱跑通的，全是人机协同的方案。
芯片设计领域最明显，现在最先进的3nm芯片布线流程，AI用几个小时就能出完初稿，把80%的常规工作做完，剩下20%干扰信号、散热冲突这种非常规问题，全部丢给资深工程师调整。整个流程速度比纯人工设计快了三倍，出错率直接降了一半还多。
你说，这要是放着AI不用，全靠人干，光布线就得好几个月，成本高到根本做不了新一代芯片。要是全丢给AI干，那错一块整个芯片就废了，损失几个亿都打不住。
对吧？
现在的人机协同技术，早就不是"人命令机器干活"了
很多人对人机协同的印象还停留在十年前：人编好程序，机器按步骤执行，人盯着机器出不出错。这是最早的人机配合，根本不是现在的人机协同技术。 现在的新一代协同，是双向的。机器会主动预判人类意图，还会把自己拿不准的问题主动抛给人类，而不是等人类来找错。 谷歌DeepMind今年年初公布的交互式蛋白质结构预测框架，就完全推翻了原来的流程：原来AI出完完整的结构模型，人类科学家要从头到尾筛一遍，找AI错判的区域，少则几个小时多则几天。现在AI遇到序列重叠、折叠方向模糊的区域，直接标红抛给人类："这块我有两个候选方案，你帮我选一个对的"，整个验证流程的效率直接翻了十倍。DeepMind蛋白质预测人机协同交互界面图
不过话说回来，现在很多中小制造企业对人机协同的理解还停留在十年前，觉得就是买几台工业机器人替换工人，省工资。结果花大价钱买了机器，稍微换个产品型号就要重新编程，机器出点小异常就直接停线，最后算下来成本比原来用人工还高，亏得一塌糊涂！
真正的新一代人机协同工业机器人，早就实现力反馈实时协同了。你推机器人一把，它就顺着你的劲改运动路径，就跟两个人一起抬东西一样，你往哪边歪它就往哪边使劲，根本不用停下来重新编程。换产品的时候，人带着机器人走一遍路径，它自己就学会了，哪用得着程序员写半天代码。
人机协同技术的下一个风口，是"把人藏在背后"
人机协同技术的下一个风口，是"把人藏在背后"
现在行业里讨论最多的新方向，不是让人和机器并排干活，而是让机器平时自己跑，只有遇到搞不定的异常情况，才叫醒人来处理。说白了，就是把人藏在背后，不用一直盯着。
国内现在已经落地的城市外卖无人机配送，走的就是这个路线。开阔的城市主干道和郊区上空，无人机完全自主飞行，省了飞手的精力。一进老小区，楼群密、障碍物多，信号还容易飘，无人机直接把异常情况上报给后台飞手，飞手远程操控通过复杂区域之后，无人机立刻切回自主模式继续飞。一个成熟飞手能同时管二十多架无人机，成本比全人工飞低了80%，安全性又比全自主飞行高了好几个等级。
这种模式其实可以复制到绝大多数行业。内容审核就是现成的例子：95%的正常内容AI直接过，只有那5%AI拿不准的、边界模糊的内容，才挑出来给人工审核。原来一个审核员一天审一千条内容，现在能审五千条，出错率还降了，人也不用天天盯一堆垃圾内容耗精力。
现在很多创业公司，还拿着"全自主无人"当噱头融钱，其实偷偷落地的时候全改成了人机协同，说白了就是骗骗不懂行的投资人罢了。
你仔细想想，ChatGPT的插件模式本质是什么？不就是人机协同吗？AI帮你搜信息、整理数据、写初稿，最后拍板做决定的还是你，AI只是把你从重复劳动里解放出来，让你能把精力花在真正需要判断和创意的地方。
未来十年，根本不是AI取代人的十年，是人和AI互相摸透脾气，一起把生产效率拉到新高度的十年。你现在还在天天怕AI抢你工作，不如早点学怎么跟AI配合，把AI当工具用。毕竟，最先被淘汰的，从来都是不会用新工具的人，不是吗？
红利永远只给提前上船的人。