AI 取代“碼農”還沒實現，卻有公司大開腦洞反向操作，用碼農冒充 AI。

一家名為 Engineer.ai 的印度創業公司就是這么干的，他們聲稱用 AI 技術來編寫代碼，使每個人都能夠構建和運行定制軟件。但據華爾街日報引述該公司多位高管和員工的說法， 這家公司實際上并沒有使用人工智能來構建應用，而是利用 AI 技術作為幌子，都是“印度碼農”在做技術工作，用造假來“騙取”融資。 

借著 AI 的名頭，該公司還拿到了以日本軟銀為首近 3000 萬美元（約 2.1 億人民幣）的融資。

消息一出，網友一片唏噓~

原來“人工智能”真的不如“智能的人工”！

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“人工智能”還是 “智能人工” ？

 

Engineer.ai 創立于 2016 年，總部設在美國洛杉磯和英國倫敦，其公司創始人 Sachin Dev Duggal（以下簡稱 Duggal）畢業于倫敦帝國理工學院，是一位工程師。

據報道，該公司主要依靠人力工程師來開發APP，同時利用AI來宣傳以吸引客戶和投資人。 

 

該公司聲稱其AI工具是“人工輔助的”(human-assisted)，并提供一項服務，幫助客戶從零開始開發一款移動應用程序80%以上的工作，并且能在1小時內完成。 Engineer.ai的創始人Sachin Dev Duggal如此宣稱，還說他的另一個頭銜是“首席巫師”(Chief Wizard)。  

 

 

 

 

 

 

 

然而，《華爾街日報》報道說，Engineer.ai 并沒有使用人工智能來寫代碼，而是外包給印度以及其他地方的人類工程師來寫。 

 

今年早些時候，該公司被其首席商務官Robert Holdheim起訴。 Holdheim稱，該公司為了獲得研發資金，夸大了自己的AI能力。 根據Holdheim的說法，創始人Duggal告訴投資者“Engineer.ai開發這個產品已經完成80%了，而實際上，這個產品幾乎還沒有開始開發。 ” 

 

當被問及該公司實際上是如何使用機器學習和其他AI訓練技術時，該公司說， 它使用NLP來估計所需功能的價格和時間表，并依賴于“決策樹”來分配任務給工程師。 這兩種技術都不具備現代AI的能力 ，無法支持高級的機器翻譯或圖像識別，而且似乎也沒有任何一種AI技術或軟件被用來真正地編寫代碼。 Engineer.ai 沒有立即回應置評請求。

AI 造假，不是個例！ 

像 Engineer.ai 這樣騙錢的AI技術公司是個例嗎？答案是：NO！

2016年，《彭博商業周刊》揭露了有些公司雇人每天花12個小時假裝聊天機器人或者智能助手，為客戶進行日程安排等服務。這是一份令人麻木而疲憊的工作， 員工們紛紛表示他們真的期待有機器人頂替自己的位置。

2017年，企業費用管理程序提供商 Expensify公司 承認，它此前聲稱的使用“SmartScan”技術的收據處理工作，至少有一部分是人工完成的。這些收據的掃描結果被發給了亞馬遜的MechanicalTurk公司，在這家公司的眾包勞動工具上， 這些收據其實是由低薪酬雇來的員工們處理并謄寫的。

2018年，據《華爾街日報》， 谷歌 允許數百名第三方應用開發者訪問用戶的郵箱，以此來完善“智能回復”的功能。 報道稱，一家名為EdisonSoftware的公司的AI工程師，用用戶的身份認證瀏覽了數百名用戶的個人電子郵件，以便改進郵箱的“智能回復”功能。該公司沒有提及在其隱私政策中人們可以查看用戶的電子郵件。

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今年5月份，《紐約時報》報道稱，谷歌能夠自動打電話的AI，被稱贊通過圖靈測試的Duplex，背后有真人在偽裝。

根據《紐約時報》的報道，在他們的實驗中， 四通訂位電話中有三通是真人幫忙完成的。 而谷歌也表示Duplex訂位服務的確有相當大的比重—— 約是25%由真人完成，有15%的AI訂位電話在途中必須有真人接手才能繼續下去。

此前， Facebook 開發過一個基于文本的虛擬助手Facebookm，該公司稱這是一款可以和你聊天，可以輔助工作的萬能助手。 但是Facebookm的背后卻隱藏著代理商， 當聊天內容變得過于復雜的時候，這些代理商就會接管。 如今Facebook已經關閉了該服務，聲稱這只是一個實驗產品。

去年9月，國內一家有名的語音識別公司也被質疑人類翻譯冒充AI。隨后該公司回應稱那場會議的翻譯采用的是人機耦合技術，就是通過機器識別語音后轉錄為文字并進行翻譯，從而降低人類同傳譯員的工作難度。 今年3月份，風投公司MMC發布報告表示， 在歐洲有40%左右的創業公司，都是假AI公司。 它們在報告中指出，沒有任何證據能夠表明這些公司使用了AI，而只要打上AI標簽，它們吸引的資金就能多15%-50%。

 

AI前進路上，阻力重重

 

Engineer.ai 揭示了現在 AI 產業的一個不爭事實：盡管像 Facebook 和 YouTube 這樣已經應用了一些 AI 技術的很大眾的科技平臺，他們仍然需要海外承包商幫他們審核刪除有害的暴力視頻。所以說很多 AI 技術都需要人工去引導。

存在這種現象的一部分原因在于，人工智能可能在測試階段很容易起步，但是在規模化和實際部署中則會出現很多阻力。另外，獲取必備的訓練數據以建立人工智能模型耗資巨大，同時也需要很多的時間投入。像 Facebook 和谷歌這樣的公司確實有能力和資本向工程師支付高薪并建立龐大的研究機構。

軟件需要在不斷地微調中改善算法，以便在出現問題時進行自動改進和修正。在這個過程中， 人類利用眼睛、耳朵來檢查和注釋數據的工作是必不可少的 。

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來源： istock

事實上， 美國五大科技巨頭都承認自家的“語音助手”有人工參與 ，他們必須要讓員工來檢查這些音頻樣本并糾正語音助手的表現，這其中就包括蘋果公司。 問題在于，即使企業不愿意承認，但人工智能的發展的確需要人工參與改進，在這一過程中，企業不愿意將真相告訴顧客和投資人。在這種情況下，一大批 AI 創業公司利用概念炒作，試圖打造他們不可能提供的新技術產品，甚至他們也根本沒想著能做出產品，因為 真正的 AI 研究太難了，但是制作 PPT 和口若懸河的宣講要容易得多。 這些 AI 創業公司正是鉆了這個空子而賺得盆滿缽滿。

AI 自帶的神秘色彩讓公眾和投資者都堅信 AI 無所不能，這種觀念已經滲透到了所有的公司和產業。

過去五年，DeepTech 接連報道了包括 AlphaGo、Nvidia、DeepMind 等公司的多項新技術，從芯片到語音交互，AI 公司靠著概念、愿景和人才，獲得了大批的用戶和追隨者，也享受著整個 VC 行業給出的大把融資和高估值發展。 但隨著時間的推移，巨頭的加入與快速收購，以及行業接近飽和，AI 路上并不好走了。像 Engineer.ai 這樣的公司逐漸開始“劍走偏鋒”，這不在少數。 一個洗牌的時代已經來臨，更多人也認為，這樣的偽 AI 技術的創業公司很難有未來。