AI无法替代人工的行业

“责任界定”不是问题，问题是模型准确性一直以来对于“AI替代人”这个话题，有个很流行的话术是“AI无法替代律师、医生，因为它不能背锅”。但我认为，“AI独立诊疗”的情况下，即使AI没有实体无法承担责任，但AI所属的公司、牌照发放单位甚至是保险公司是完全可以承担责任的。“不能背锅”本质上还是“背不起这个锅”-按照现在的AI模型准确率，公司承担不起赔偿。AI诊疗的另一个重要难题是商业模式：患者付费（2C）：中国消费者对于线上服务付费的意愿远低于美国。在准确性不高的条件下，AI问诊直接按次收费还不现实。目前的空间主要在美团买药、阿里健康等平台上作为服务包的一部分。但作为创业公司，除非有能力比大平台AI能力更强，否则机会有限。医院付费（2B）：医院只会为能够增加收入和降低成本项目付费，且“增加收入”>>“降低成本”。如果AI诊疗只能降低成本，那么在公立医院预算普遍不足+采购流程复杂的情况下，医院是缺乏动力的（同理也适用于其他医院管理提效类的应用）。只有医院被允许对AI服务进行收费时，AI诊疗才能进得了医院。此外全国知名的头部医院用有极强的品牌优势，未来的商业模式一定是技术公司与头部医院合作推出服务服务全省乃至全国。政府/医保付费（2G）：在医疗普惠、医保降本的背景下，政府直接采购的机会比患者和医院采购更大。如前面分析，AI诊疗进医保才是最终解决方案。我认为这一天一定会来，但前提是AI的准确率要能做上去。

就像李飞飞在TED演讲中所描述的：“在那片原始海洋中，也就是我们的远古时代，眼睛的出现引发了寒武纪生命的大爆发。今天，这束光正在照进数字的心灵。空间智能使机器不仅能够相互交互，还能与人类以及真实或虚拟的三维世界进行交互。随着这个未来成为现实，它将对许多人的生活产生深远的影响。”回应本章开头的结论，如果我们能够提升全世界的智能供应，那将普惠到所有行业，尤其是通过人工来进行生产与服务的行业。当智能让机器更加灵巧，能源的充沛让智能无限便宜的时候，我们复制原子的成本就会将接近复制比特的成本，在《数字重塑人生》一文中详细讨论了这个话题。在智能时代，将劳动力支出转化为研发支出将改变公司的成本结构，虽然这需要更多的前期投资，但能降低生产和服务的边际成本。软件行业是这里的代表，它应该是法律许可的行业内，利润率最高的行业之一了。软件业的研发投入的平均比例为17.7%，科研服务的投入略高一些，大约为26.3%，这里包括了生物技术、纳米技术、先进材料和可再生能源等；但相比之下，制造业的占比为5%，而金融和保险业仅为为0.6%。如果这些行业的研发投入比能提高，那每个行业都会看起来更像软件行业，更快的增长，更高的利润和更多的研发。然而，这里真正的大机会是：大部分经济可能看起来像SaaS模式，有更深的护城河、更高的转换成本、有意义的经济规模，甚至是网络效应。例如，还在萌芽期的RoboTaxi服务如果能够顺利启动和运行，它将具备上述所有的特点。

我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊