一直以来，关于人工智能和机器人的讨论就不绝于耳，微软公司的人工智能助手和工业 4.0 都抓足了公众的眼球。而最为关键的一点是，不论你对于机器人所持的态度是担忧还是喜爱，它们在将来都会与我们同在。

　　数字化机器人和实体机器人通常会让人们感到惊喜万分，因为它们是下一场工业革命的关键。工业革命和单项科学技术的发展无关，关键在于劳动力和市场分布情况的改善。

　　我们在第一次和第二次工业革命期间发明了许多东西，织布机、蒸汽机和全新的钢铁冶炼技术接连出现。这两场运动之所以成其为工业革命，主要的标志是人类的双手在很大程度上得到解放，商品的生产主要由机器和制造过程实现。

　　随着生产力的大幅提高，在过去需要几个月才能完成的产量现在只要一天就能实现。同理，在过去需要许多人手才能完成的项目，现在只需一台机器即可实现。最显而易见的例子是棉布的生产。

　　随着资本家越来越重视机械设备的投资，生产过程也逐步向流水线发展。不久后大批量生产、大众消费者、规模经济、中产阶级等概念也相继出现，此前人们对于这类概念根本闻所未闻。

　　在安德鲁·格鲁夫（Andrew Grove）所著的《10 倍速时代》一书中，每当时代发展至特定阶段时，整个世界的商业模式将面临大幅调整，我们的生活、工作、组织和社交等基本面都会得到重新组织。

　　上一波来袭的浪潮正是互联网。在互联网时代来临之前，销售活动一直被局限于本地或区域性的小型商户。当时想要进入国际市场极其困难，国际市场所要求的资本规模和物流网络只有大型跨国公司才能够满足。

　　但在互联网时代来临后，每一个人都拥有连接世界的力量，每一个人都可以设立自己的网站以接触全球范围内的潜在客户。市场的分布不再构成商业世界的门槛，甚至连小型商户也可以在全球范围内销售自己的产品。

　　智能机器人之所以会在全球范围内风靡起来，主要是因为它们可以对劳动力和市场分布状况产生深远的影响。在将来，机器人势必会在各个领域内得到大量使用。

　　随着机器性能的提高以及流水型生产线的出现（后者得益于亨利·福特），我们的生产力得到大幅提升，但工厂仍然需要人力进行操控。一旦智能机器人成功投入使用，我们将会实现全自动的规模化生产。

　　在现代社会中，我们追求的是以低成本的劳动力生产出低成本的商品。但实际情况是，即便世界的人口总量正稳步增加，但可以提供廉价劳动力的国家却屈指可数，因此生产成本一直不能得到有效降低。发展中国家的国民在生活水平上也正朝着西方国家看齐，他们也希望能过上富足的生活。

　　这正是人工智能的价值所在。机器人完全可以运营整个工厂，我们只需将任务细分细分至专业级即可。引入智能化机器人后，商品的生产成本将得到大幅下降。

　　除了生产领域外，人工智能技术还可以应用于多个领域。在客户服务、股票经纪甚至是需要一定创造力的设计类工作中，智能化机器人的响应速度都远比人类要快，而且它们永远不会疲倦。智能化机器人可以给出更多的创意，它们对事情的预测结果也远比人类准确。

　　在将来，人类劳动力也许会不再和薪酬挂钩。人类有可能被完全从以劳动换取薪酬的循环中解放出来，他们无需再为别人工作，可以随心所欲地追求自己的梦想。又或者，结果将会以反乌托邦式的形式呈现：财富和资源都会集中到位于社会顶层的机器人创造者手中。

　　现代的市场分布情况

　　以会话为导向的商业模式非常令人神往。在这种模式下，市场的分布活动完全离不开社交网络。实践表明，口碑已经成为了提高品牌认知度的最有效方式，因为会话是人与人之间最亲近的一种沟通方式。

　　在社交网络的帮助下，品牌可以和消费者进行直接互动。它们可以直接向消费者寻求反馈意见，以便更好地改进产品的功能。除此以外，公司还可以打造一个定制化的社区，以便形成病毒式传播效应，并为消费者提供即时服务。

　　最重要的是，会话式的交流方式传播广泛。和需要下载、安装应用并注册使用的方式相比，添加一位好友的行为显然要来得更加便捷。

　　打造出一类符合道德标准的机器人

　　由于我们的未来和机器人紧密连接，我们需要思考应如何打造出一类符合道德标准的机器人。一直以来，我们都期望以自己的形象作为机器人的蓝图，这种期望的起因远超技术范畴。在整个人类历史上，不论是在书本、电影还是神话故事中，我们都希望能对人类的智力和躯体进行复制。

　　这或许和人类的极端自我倾向有关，在创造智能化产物的过程中，我们所追寻的绝不仅仅是身为人类的意义，我们也在向外界展示自己的能力，甚至是一种宛如上帝般的存在。

　　现在的机器人还尚如蹒跚学步的婴儿，但在网络上已经有许多人对机器人发表憎恨性言论。在这类言论的狂轰滥炸下，一些缺乏理智的用户也开始复述类似的言论，他们并不清楚自己所犯的错误。为了打造出符合道德标准的机器人，我们需要将人类的价值观植入到它们身上。“Quixote”是一款人工智能产品，它会通过故事和奖惩制度等形式让机器人学会人类价值观。

　　但不论如何，如果我们希望机器人在作出决策时变得更加成熟，我们需要教导它们如何处理模棱两可的情境，这个领域需要用到现代化的数据点知识。模棱两可的情境包括是否应该向垂危的病人继续提供生命支持，又或者是否应该让病人接受高风险的手术等等。机器人需要在多样化的社会数据中接受训练，以免让其沦为仅代表某个群体观点的偏见性产物。