【小哈划重点：AI的点解决方案是用AI改善你现有的决定，AI的应用解决方案是用AI改变你做决定的方式，AI的系统解决方案是AI促成了新的决定——生产模式变了......AI预测你喜欢某些商品后，直接把这些商品寄到你家。也许每个月甚至每周会给你发来一箱商品。你打开箱子：留下喜欢的，退掉不喜欢的。】
很多人都观察到了，AI（人工智能）已经被用于很多领域，相关公司的市值都在飙升，人人都在谈论它。可是反映在经济上，AI对生产力的促进还没体现出来。为什么AI还没有帮我们赚到钱？其实这是通用技术正常的发展阶段。
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1879年，爱迪生用电点亮了第一盏电灯，可是过了20年，美国才只有3%的家庭用上了电。到1890年，只有5%的美国工厂用上了电力。甚至到1910年，新建的工厂还是优先采用蒸汽动力。这是为什么呢？
3位经济学家——阿杰伊·阿格拉沃尔、乔舒亚·甘斯和阿维·戈德法布刚好讨论过这个问题。他们在《权力与预测》一书中提出，我们此刻正处在AI发展的“中间时代”，通用技术要真正发挥生产力效能，需要经过3个阶段。
第一个阶段叫“点解决方案”，是简单的输入端替换。
比如，用灯泡比用蜡烛方便一点，用电力做动力有时候会比用蒸汽动力便宜一点，你可能会有替换的意愿。但是仅此而已。
第二个阶段叫“应用解决方案”，是把生产装置也更换了。
以前的工厂用蒸汽做动力时，都是一根蒸汽轴连接所有机器，蒸汽一开，所有机器都开动。人们发现改用电力之后，每台机器都有独立的电源，完全可以用哪台开哪台，岂不是更省钱？但这并不容易，这意味着你必须对机器进行改造，根据独立电源重新设计。这需要时间。
第三个阶段叫“系统解决方案”，是整个生产方式的改变。
蒸汽时代的厂房，因为要用到蒸汽轴，所有机器都必须布置在中央轴附近。用上电力后，你可以随处安装插头，将机器放在工厂里的任何一个位置，那么你就可以充分利用空间，没必要把所有机器集中在一起。这就使得“生产流水线”成为可能。
AI也是如此。到目前为止，我们对AI的应用还处在点解决方案和一定程度上的应用解决方案阶段，尚未达到系统解决方案阶段。这就是AI还没有发挥最大作用的原因。
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从商业角度看，AI是一个“预测机器”。预测是决定的前提，AI预测能改变人们做决定的方式。
当电力被广泛应用以后，人们对电力的应用和电力的来源就脱钩了。你不用关心发电厂在哪儿，也不用管电是怎么产生的，但可以将厂房开在任何地方。那么我们可以设想，当AI被广泛应用的时候，预测和决定这两件事也可以脱钩：你不用管AI是怎么预测的，直接根据预测做决定就行。
AI的点解决方案是用AI改善你现有的决定，AI的应用解决方案是用AI改变你做决定的方式，AI的系统解决方案是AI促成了新的决定——生产模式变了。
举个例子，购物网站的AI会根据你的购物喜好向你推荐商品，这就是一个点解决方案。
但网站完全可以这么做：AI预测你喜欢某些商品后，直接把这些商品寄到你家。也许每个月甚至每周会给你发来一箱商品。你打开箱子：留下喜欢的，退掉不喜欢的。
这种销售方法肯定能让你多买一些东西。你做购物决定的方式被改变了。
事实上，亚马逊早就为这种购物模式注册了专利，叫作“预先发货”。但是这个销售方式目前还没有被正式实施。因为现有的退货系统还不够好。把退回来的商品检查一番、包装好、重新放到货架上，这个过程非常费力。
但如果将来AI能接管退货，比如用上机器人，亚马逊就可以“预先发货”了。可能到时候商家的整个销售方式都会改变，这就是一个系统解决方案。
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AI预测能改变决定方式，就能改变生活方式。
在生活中，我们很多时候都是根据习惯或者规则做事。如果你觉得今天要下雨，你就会带伞。但如果这个地区经常下雨，你可能会给自己定一条规则：每天上班必须带伞。再比如，因为怕错过航班，有人规定自己坐飞机时必须提前4小时出发去机场。
这些规则只是为了防止出错，它们降低了生活的效率。
我们设想一下，如果天气预报非常准，你就可以把规则变成一个决定：根据天气预报决定是否带伞。如果AI能充分考虑去机场的路上会不会拥堵、航班会不会晚点等情况，给你提供一个精准预测，你就可以取消提前4小时出发的规则。
再进一步，我们何必先问AI的预测，自己再做决定呢？干脆直接把决定权交给AI，让AI决定你带不带雨伞、什么时候出发，岂不是更好？
这就是预测取代规则。
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举一个预测取代规则体现在经济上的例子。农民种田最早都是根据天气预报，自己大概估计一下什么时候播种、施肥、收割。决定是自己做的，预测只是参考。
后来天气预报越来越准，美国的气象公司提供了一项人性化服务，专门对农民提供精确的预测，比如告诉农民今年播种只有8天的窗口期。气象公司一方面根据天气预报，一方面根据作物类型，直接告知农民最佳的播种、施肥和收割时间。
AI还可以改变农业生产的方式。
现在很多农产品都是在温室里种植的。温室种植好处很多，但也存在问题——容易遭遇虫害。那么就有公司利用AI，提前一周准确预测某个温室会不会长虫。有了这一周时间，农民就可以提前订购抗虫用品。但到这里还只能算是一个应用解决方案。
系统解决方案是，既然AI预测能力这么强，农民就不用担心虫害了，可以种植一些原本因为担心虫害而不敢种的农作物。还可以扩大温室的规模，因为不用担心虫害袭击一大片农作物。农业的生产方式被改变了。
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要想让AI充分发挥生产力作用，就必须用预测取代规则。现在AI辅助教学的技术完全可以做得很好。AI可以根据你已有的词汇量建议你今天应该背哪些单词，还可以根据你上一次数学测验的得分决定你今天该学哪些数学知识，AI还能确保你每次都在自己的“学习区”学习，令学习效率最大化。但是，AI还没有真正提升我们的学习效率。
为什么呢？因为现在学校的组织仍然是按照年龄分级的。学校有规则，每个班都是同一个年龄段的学生，这些学生对课程内容的掌握程度很不一样，可是他们不得不听同一个老师讲同样的内容。
如果我们能用AI的逻辑重新组织教学，让每个学生接受真正个性化的教育，让每个老师发挥个性化的能力，让老师跟学生进行匹配，让AI帮助老师掌握每个学生的学习进度，那才是系统性的改变。
每当你思考怎么使用AI的时候，都可以想想当初电力的发展历程。我们的生产、生活和社会很快就会围绕AI重新构建，这一切才刚刚开始。
（甜不辣摘自台海出版社《拐点：站在AI颠覆世界的前夜》一书，Cyan Lin图）
（原标题：《为什么AI还没有帮我们赚到钱》）
