Vi står i början av AI-revolutionen som kommer att ge oss en värld helt dominerad av två stormakter: Kina och USA. Där kommer de ledande företagen att finnas, där kommer sysselsättningen att finnas, där kommer rikedomarna att samlas, medan resten av världen sjunker allt djupare i fattigdom och arbetslöshet. Om detta läser jag i en bok av Kai-Fu Lee, AI-forskare och riskkapitalist, AI superpowers: China, Silicon Valley and the new world order (2018). Boken är välskriven, kanske lite torr, men samtidigt pedagogisk, rik på intressanta detaljer och spännande.

Lee har en bakgrund som framstående AI-forskare i USA och kan därför ge oss en initierad bild av hur utvecklingen inom artificiell intelligens på 2000-talet överraskat med sina framsteg. De framstegen beror på tre faktorer: några nya idéer i forskningen om djupa neuronnät, ofantligt mycket högre prestanda hos processorer och minnen, samt tillgången till mycket stora datamängder.

Lee är numera verksam som riskkapitalist i Kina och ger oss en god inblick i Kinas digitala utveckling under 2000-talet. Han beskriver hur AlphaGos framgångar blev som en Sputnik-händelse för den kinesiska staten som drog igång en omfattande AI-satsning med ambitionen att bli bäst i världen på AI senast år 2030.

I väst kritiserar vi Kina för att kopiera amerikanska företagsidéer och sakna egen innovationskraft. Men den pågående AI-utvecklingen handlar om att tillämpa några få grundläggande idéer om djupinlärning och framgången är mest beroende av hur mycket data man har tillgång till. Det är tillgången på data som har gett Google och Facebook ett försprång på AI-området, och det är överlägsen tillgång på data som kommer att ge Kina ledningen i framtiden.

Mycket av utvecklingen kommer att bygga på 5G, femte generationens mobiltelefoni, där det omtalade kinesiska företaget Huawei ligger i täten. Internet-användningen i Kina domineras helt av mobiltelefoner och det gör att man ligger långt före västvärlden vad gäller mobila tjänster. Lee betonar särskilt online-to-offline tjänster, O2O, där man beställer tjänster online vilka sedan levereras offline. Det är i dessa mobila tjänster som de stora datamängderna samlas in. Var beställningen görs, vart tjänsten levereras, när den betalas, allt detta ger värdefull information om kinesernas vardagsvanor, som sedan kan ligga till grund för AI-tillämpningar.

Lee menar att vi i väst ofta underskattar kraften i den kinesiska utvecklingen. Eftersom flera av de stora kinesiska företagen utvecklats genom att kopiera de amerikanska förebilderna tror vi att det i Kina bara finns kopior utan egen kraft att utvecklas vidare. I stället är den kinesiska digitala marknaden brutalt konkurrensutsatt med hundratals konkurrenter som slåss på liv och död. Kinas framgångsrika entreprenörer har alla gått igenom ett stålbad och lärt sig att ligga nära marknaden. Medan de amerikanska företagen drivits av idéer, har deras kinesiska motsvarigheter kämpat för sin överlevnad. Det är dessa företag, Alibaba, Tencent, Baidu, Didi, och många, många fler, som nu driver utvecklingen av ett stort antal AI-tillämpningar.

Skillnaden mellan de amerikanska och kinesiska företagen ger de senare fördelar i konkurrensen på marknaderna i utvecklingsländerna. Medan de amerikanska företagen överallt vill sälja sina amerikanska lösningar, ligger de kinesiska mycket närmare marknaden, ivriga att anpassa sig till lokala marknader och gärna använda sig av lokala startups och bygga sin affär på dem.

Lee urskiljer fyra faser i AI-revolutionen – Internet, business AI, sensorer och autonomi – och kanske är de inte den mest pedagogiska indelningen, men beskrivningen är desto bättre. Användningen av AI på Internet har mest handlat om olika, automatiska rekommendationssystem, förutan vilka vi inte skulle kunna navigera nätet på något vettigt sätt. Dessa utvecklas nu till helt nya sorters tjänster och Lee exemplifierar med Toutiao, en kinesisk nyhetstjänst baserad på AI som levererar skräddarsydda nyheter. Tjänsten har 700 miljoner användare.

Med business AI menar Lee användningen av AI för analys och diagnos av stora datamängder. I affärsvärlden talade vi förr om business intelligence (BI) för att beskriva system som hjälpte företagare att övervaka lagerhållning, försäljning och ställa diagnos på sin affär. Nu säger vi snarare data analytics och inslagen av AI börjar komma, särskilt på tillämpningsområden som börs, bank och finans. Dessa metoder kan användas på alla områden där man med stora datamängder och mönsterigenkänning kan ställa diagnos och föreslå åtgärder. Det kan gälla underrättelseverksamhet, medicin, utbildning, juridik, eller felsökning i maskiner och system.

När vi fyller våra samhällen med kameror och andra sensorer och ger dem förmåga att identifiera oss, våra röster, vårt sätt att röra oss, kommer automatiska tjänster att kunna skräddarsys. Att gå in i butiken blir som för hundra år sedan när handlaren kände igen oss, även om det nu är varukorgen som hälsar oss välkomna med namn och några frågor om familjen. Kineser besväras inte av denna övervakning, säger Lee, och det ger Kina en stor fördel i AI-revolutionen. Med sina fantastiska fabriker leder Kina också utvecklingen och spridningen av smarta högtalare och smart hushållsteknik för riskokning, ventilation, säkerhet och rengöring.

När vi sätter sensorer på maskiner får vi robotar, självstyrande bilar och drönare av alla de slag. Google tog tidigt täten på detta område med sina självstyrande bilar, nu avknoppade i företaget Waymo. Men Google har gått försiktigt fram med sina tester. Lee jämför med Teslas mer aggressiva approach som innebär att så snart man haft en någorlunda funktionell prototyp har den rullats ut i hela bilflottan. På så sätt har Tesla på kort tid kunnat samla in överlägset mycket data vilket också ger företaget ett försprång. Uppenbarligen kommer Kina att följa Teslas exempel. I ett land där det dör 260 000 personer i trafiken varje år har man inte råd att vänta på långa testserier.

AI-revolutionen kommer att gå mycket fortare än den industriella revolutionen eftersom (1) algoritmer kan spridas omedelbart, (2) det idag finns så mycket riskkapital och (3) på grund av Kinas roll. Google har fortfarande de allra bästa AI-forskarna i världen, men Lee tvekar inte när han förklarar att Kina kommer att leda tillämpningen av AI i vardagslivet, i utbildning och hälsovård, i shopping och konsumtion.

Användningen av AI i offentlig sektor i Europa går inte särskilt fort eftersom man där saknar motivation att öka produktiviteten. När man konkurrensutsätter utbildning och sjukvård genom privata alternativ får man en liten ökning av intresset för produktivitet, men denna hämmas av traditioner och föreställning om att människor är bättre än maskiner på dessa områden. Här pågår visserligen försök men de görs mer som utslag av nyfikenhet än på fullt allvar. Därför kan medarbetare i offentlig sektor lugnt fortsätta med sina rutinuppgifter trots att det mesta av det de gör skulle göras bättre av AI.

Lee tror att Kina har ett övertag genom större handlingskraft. När det gäller självstyrande bilar, till exempel, tror han att USA kommer att införa restriktioner som försinkar övergången till en helautomatiserad bilflotta. Trots att många liv kan räddas med den här sortens teknik – i USA dör varje år 35 000 i trafiken – kommer de juridiska processerna att dra ut på tiden. Inte så i Kina, enligt Lee. Kina är fortfarande ett land i början av sin industrialisering och ser mest bara fördelar i användningen av ny teknik.

Lee oroar sig inte för att AI utvecklas till en superintelligens som börjar förtrycka oss människor. Han påpekar att inte mycket har hänt på teori-området sedan Geoffrey Hinton för drygt 10 år sedan levererade sina resultat om djupinlärning. I stället är det konsekvenserna för arbetsmarknaden som oroar honom och han tror inte på lösningar som medborgarlön eller kortare arbetstid och inte heller att utbildning kan rädda sysselsättningen.  

I USA och Kina kommer det att finnas framgångsrika företag som kan beskattas för att försörja alla de som inte kommer att finna något arbete. Men hur kommer det att gå för Afrika och Europa? De afrikanska länderna kommer inte att kunna göra som Kina gjort, dvs använda sin billiga arbetskraft för att bygga upp sina samhällen. De arbetsuppgifterna kommer nu att tas över av robotar. Europa som inte har någon AI-industri kommer att ställas inför stora utmaningar. I Europa har vi valt en väg som försvårar utvecklingen av AI-lösningar. Om Lee har rätt i att mest data vinner så har Europa med GDPR redan förlorat AI-revolutionen. Tillämpningar med AI kräver stora datamängder vilka möjliggörs av att data flödar tämligen fritt.

Efter dessa, för oss i Europa, dystra framtidsutsikter tar boken plötsligt en annan vändning. Lee berättar om hur han vid en rutinundersökning får diagnosen lymfcancer. Därmed förändras hans liv och de sista kapitlen i boken präglas av denna förändring. Han får anledning att fundera över meningen med livet och kommer rätt snabbt till svaret att den ligger i kärlek till våra medmänniskor. Det gör att han börjar drömma om ett helt annat samhälle, där AI-revolutionen kan befria oss från meningslösa rutinarbeten för att i stället ägna oss åt varandra, i vård, skola, omsorg. AI ställer diagnosen, människan ger oss tröst. Det låter klokt, nästan europeiskt, men ingen tror väl att Kina i sin frenesi av utveckling och USA i konkurrens med Kina, kommer att välja en sådan väg. Här i Europa kommer vi inte att ha råd att bry oss om varandra. När krubban är tom, bits hästarna.

Bo Dahlbom