全球经济增长正在放慢，从首尔到斯图加特再到西雅图，制造商正在饱受煎熬。但是，尽管今天的经济前景看起来很糟糕，工业4.0仍然充满活力，而且发展势头良好。
工业4.0是一个包罗万象的术语，指企业实施大数据、改进的机器人和人工智能系统。这仍将是未来十年乃至更长时间内全球经济增长的主要推动力。是的，即使是在制造业。
咨询巨头埃森哲预测，到2035年，人工智能的推动将为全球经济额外贡献14万亿美元的增长。
这是埃森哲实验室(Accenture Labs)全球高级董事总经理马克-卡瑞-比勒德(Marc carrell - billiard)的评价。周三，卡瑞-比勒德在阿姆斯特丹举行的世界人工智能峰会(World Summit AI)上发表主旨演讲时说出了这一数字。作为例证，他引用了追踪人工智能一个成长领域进展的研究——动力自动化，呼叫中心等等。五年前，人工智能在客服呼叫中心的使用比例仅有10%。而现在是60%。
此外，他预测，人工智能的推进不会像那些悲观的经济学家担心的那样，将扼杀大量工作岗位。
但这项技术要真正蓬勃发展起来，还面临着这些阻碍。
他们不会威胁到工作，他说，“因为这些系统并不是完全智能化。人工智能和它的许多迭代升级产品：机器学习、自然语言处理、机器视觉、图像和语音识别——都很适合高度专业化的任务。它可以很好地告诉你明天的天气如何，或者帮你订电影票，或者帮你找到晚上回家的最快路线。各种各样的企业都越来越多地在企业层面上使用人工智能，以便理解它们收集的大量结构化和非结构化数据流，从而消除效率低下，节约成本。
但是，正如卡瑞-比勒德指出的那样，人工智能仍然有一个盲点。它通过识别大量的数据来“进化”，但很难实现在一个复杂的世界中进行逻辑分析。他说，人工智能是专家，不是通才。因此，要使这些系统真正智能化，人类还有很多工作要做。
纽约大学(New York University)心理学和神经科学教授、《重启人工智能》(Rebooting AI)一书作者加里-马库斯(Gary Marcus)的评估甚至更为坦率。他把深度学习——人工智能的一个子集——称为“表述不当”，人工智能可以在不受人类的监督的条件下理解大量的数据，但它仅擅长于狭隘的任务，深度学习并不能代替深刻的理解，例如，在彻底改变交通(自动驾驶汽车)和医学(分析大量的核磁共振扫描以发现癌变的迹象)上人工智能仅能起到辅助作用。
“因深度学习系统而丢掉工作的放射科医生数量?是多少呢””他回到道，“零”。
例如，卡瑞-比勒认为，为了让人工智能系统真正有效，它们需要被设计成可靠、透明、无偏见的——而不仅仅是超级快的任务兔子。只有这样，这些系统才能充分发挥其潜力。
世界人工智能峰会的第一天早期的讨论主要是关于建立所谓道德在人工智能系统中的必要性。马库斯(Marcus)和卡瑞尔-比勒德(carrell - billiard)等人向开发社区发出了挑战，要求他们建立负责、透明、没有偏见的人工智能系统。
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