為什么說，中國將在AI領域與美國齊頭并進？

　　AI的運行邏輯

　　不過在這兩個變量里，多數人可以試著理解中國，但對于何為人工智能，則多少有些一知半解。

　　那今天我們不妨“飲水思源”，就以《全球AI領域人才報告》的發布者領英為樣本，剖析下人工智能在職業社交上的可能性——事實上，除了通過大數據洞悉全球AI人才走勢，領英自己，就是全球最有資格談論人工智能的公司之一。

　　從2006年部署AI開始，AI已成領英的核心產品策略和文化。不同于一些公司將AI視作“佐料”，添置在對特定經驗的優化過程中，領英將AI滲透進整個平臺的毛細血管——幾乎沒有哪個功能沒有被AI加持，用領英人工智能團隊負責人Deepak Agarwal的話說，AI之于領英，就如氧氣一般重要。目前他正帶領數百人的團隊，持續不斷地通過人工智能，推動領英整個社交體系的變革。

　　而這種推動的原始動力，無疑是源于數據。眾所周知，在深度學習框架下的AI競爭中，數據本身即是最堅實的護城河，而領英正是一個龐大數據池，上面盤踞著數億用戶真實的職業檔案，每份檔案背后又涵蓋教育信息，職業背景，關系網絡和最新動態等豐富的細分數據;此外，這里還擁有千萬級別的公司主頁和有效職位信息，在算法的不斷驅動下，這些動態更新的數據，會迸發出巨大價值。

　　譬如，它可以顛覆傳統時代，復雜且充滿不確定性的招聘流程，領英可以根據檔案，工作經歷，教育背景，技能，社會活動等不同數據的交叉比對，完成精準匹配：當你更新領英檔案，系統會自動推薦所有你可能感興趣的職位——數據顯示，利用AI提升“可能感興趣的工作”這一功能的個性化程度，使得用戶工作申請數量提升了30%。

　　而切換到招聘視角，當企業發布一個職位后，通過智能匹配，HR收到的站內推薦，都是基于人工智能自動產生，這讓他們收到的站內信回復比率提高了45%。

　　更重要的是，遵循著網絡經濟的收益遞增原理，以數據為血液的人工智能產品，會卷入“越多人使用它就越聰明，越聰明就有更多人使用”的循環，領英亦如此，其機器算法已實現“自我學習”和“自我進化”，就像Deepak Agarwal所言：“機器算法會根據人才推薦的反饋結果進行追蹤，收集所有反饋結果并進行匯總分析，也會不斷進行算法的校正與完善，最后會形成一個整體的算法系統，因此機器算法不僅僅根據招聘關鍵詞進行推薦，還是需要綜合多方面的因素，才能做到智能化的推薦。”

　　當然，在求職和招聘體系之外，AI也在領英無所不在，隨便舉幾個例子：比如，基于“您可能知道的人”功能，領英可以推薦用戶與相關適合的人建立聯系，這正是受益于機器的智慧。

　　再比如，利用人工智能給用戶推送與其相關，且對其有用的內容，讓每個用戶主頁上的內容得以實現千人千面，這也使領英上文章推送的數量增加了10%-20%。

　　當然，在領英這個資源池，AI的福祉也同樣惠及B端市場——譬如領英營銷解決方案，就是由AI充分加持：它可通過人工智能將廣告投放給最相關的用戶，通過分析用戶的喜好，點擊和訪問活動等屬性找到適合的人群，提高銷售的投資回報率;還可通過人工智能為銷售人員擴大目標受眾數量，找到更多擁有類似背景的目標對象。2016年，領英營銷解決方案正式落地中國，這種真實性和精確性，受到廣告主的一致認可。

　　而值得一提的是，除了在既有產品上大做文章，為了更好地將AI深入領英骨髓，推動整個社交體系的持續進化，領英還建立了人工智能學院，以便更高效地讓員工(尤其是工程和產品相關的員工)具備相關知識，學院針對不同工作角色和業務需求設置了不同課程，正如領英科學與工程負責人Craig Martell所言：“我們的目標是在領英范圍內推廣人工智能，這將使我們的所有員工與人工智能專家擁有共同的語言，有利于促進進一步合作，并使我們繼續為會員提供更多價值。”

　　結語

　　嗯，用AI創造更多價值，是這個時代技術帶來人類的最大變量。

　　要知道，人類社會發展的底層驅動力永遠都是技術——以及更重要的，讓“技術擴散”的商業化過程。令人欣喜的是，不同于過去數十年其他幾次由學術研究主導的AI浪潮(最終偃旗息鼓)，無論從宏觀上的《全球AI領域人才報告》，還是微觀上領英這家公司對AI的駕輕就熟，都不難發現，這輪AI熱潮是以滿足用戶需求，解決社會問題的商業行為主導，它正在全速奔進，成為接棒互聯網的下一代基礎設施。

　　而我相信，這個過程，要比大多數人想象中的更為迅猛。