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榮耀標識用SQL替代機器學習，這是新時代的“電風扇吹香皂盒”嗎？
一些布道者們把AI視為一把錘子，但這個世界上的每一個問題并不是都長得都像釘子。
7月1日，在Hacker News上面有一篇文章火起來了，作者是尼日利亞的軟件工程師Celestine Omin，至于題目嘛……足夠驚悚：《要啥機器學習/人工智能，用SQL就夠了》（No, you don’t need ML/AI. You need SQL）。
Omin曾經(jīng)就職于尼日利亞最大的電商網(wǎng)站之一Konga，在為他們優(yōu)化購物流程，提升復購率的過程當中，他使用SQL解決了一些問題，而這些問題是人工智能和機器學習業(yè)界反復宣傳的應用場景。
Omin說：
現(xiàn)在人們需要那么復雜的AI來改造一切，不過有的時候，他們只是需要一項1970年代就已經(jīng)被發(fā)明出來的技術。
文章在Hacker News上面的評論區(qū)還真是挺火爆的，而該文也因此被譯介到國內。
當人工智能已經(jīng)成為一門顯學的時候，如果你不跟進，也許會冒著成為“新世紀的老古董”的風險。此時怎么也入不了門的我們，可能非常需要一篇反潮流的文章來潑盆冷水，順便給自己吃顆定心丸，而Omin的文章就承擔了這樣的角色。
一、這會是一個有理有據(jù)的“段子”嗎？
Omin說他在供職于Konga時，只是跑了一遍數(shù)據(jù)庫，就篩選出所有3個月沒有登錄過網(wǎng)站的用戶，給他們重新推了優(yōu)惠券。另外，還跑了一遍用戶購物車的商品清單，從而決定該怎樣根據(jù)這些熱門商品，決定推薦什么相關聯(lián)的商品。
而這兩個例子——對老用戶精準營銷和個性化推薦，都是機器學習/AI最為常用的領域之一。雖然SQL做出來的用戶畫像和結果遠不如AI訓練后精準，但似乎已經(jīng)完全夠用了。
Omin說用SQL查詢潛在回頭客的方法“比用AI和ML算法的效果厲害得多”，而基于SQL的個性化推薦，大多數(shù)營銷郵件的打開率在7-10%之，做得好時打開率接近25-30%，是行業(yè)平均打開率的三倍。
有鑒于采用AI/ML的投入要高很多，而且是持續(xù)性的租用投入，兩相比較，讓筆者想到兩個傳了很久的中國段子，就是“電風扇吹香皂盒”和“宇航員用鉛筆”。
為了方便沒聽說過的同學，簡單復述一下：
段子說，某香皂廠要挑出沒裝香皂的空盒子，花大價錢做了鷹眼什么的機器，然后中國的一個小工花幾十塊錢買了電風扇，把紙盒子吹跑了。
段子還說：
NASA投入巨資開發(fā)了在失重條件下也能使用的太空自來水筆，而俄國人沒用這個研發(fā)經(jīng)費，只是用鉛筆寫字就解決了問題。
很顯然，用小聰明的“0成本”方案，絕對不可能是十全十美的。對這些段子的“辟謠”指出，電風扇吹紙盒會造成生產(chǎn)線上盒子亂飛，而鉛筆會導致石墨碎屑飛到空中。
相信段子的人，可能并沒有親身體驗過超級工廠或太空嚴苛環(huán)境，或者沒受到過相應的教育；而恰好段子提出的方案，針對小本經(jīng)營的個體戶非常實用，可以在大家心中產(chǎn)生共鳴。
與段子不同的是，說AI/ML不如SQL的Omin并非信口開河，而是基于自己的實踐經(jīng)驗總結的。而他所服務過的，又是一國最大的電商網(wǎng)站，這是否意味著事情會有什么不一樣呢？
二、爆文背后，尼日利亞電商現(xiàn)狀幾何？
對大多數(shù)從事AI/ML的人們來說，尼日利亞是很陌生的一個市場，自身并沒有切身的體會。如果貿(mào)然挑戰(zhàn)Omin，是否會成為另一個維度上的“井底之蛙”呢？
要想看Omin所說的情況到底是不是成立，還是得根據(jù)尼日利亞的實際情況，結合他的語境去具體分析。
尼日利亞的電信基礎設施和互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界狀態(tài)，有點兒像2004-2008年的中國。絕大多數(shù)有意上網(wǎng)銷售的賣家，都會自己購買域名和空間，建立有自己購物車的獨立網(wǎng)店，但這類個體戶的生存土壤正在消失。
隨著本土作戰(zhàn)的Konga，和由著名孵化器Rocket Internet扶持的Jumia成為尼日利亞電商平臺兩強，以往的小電商個體戶紛紛進駐，似乎正形成一個類似淘寶和京東的競爭局面。
Rocket Internet希望通過Jumia，在非洲復制其在東南亞的成功經(jīng)驗，誕生下一個Zalora、Lamudi。
Omin所供職的Konga擁有本土和先發(fā)優(yōu)勢，該網(wǎng)站始建于2012年，已經(jīng)有了一萬個左右的入駐商戶，同時在全國擁有300多個線下的取貨點，還擁有自己的支付平臺。
然而，就是這樣的一個“五臟俱全”的電商綜合體，在今年3月份因為經(jīng)營不善，嚴重虧損被……賣掉了。
去年11月，Konga裁掉了近60%的員工，今年2月被當?shù)匾苿油ㄐ胚\營商Zinox收購，隨后原 CEO Shola Adekoya 辭職。
Zinox旗下?lián)碛幸粋€自營電商網(wǎng)站Yudala，現(xiàn)在和Konga合并，并采用更響亮的Konga品牌（不禁讓人想起京東和拍拍網(wǎng)）。這……可能就很尷尬了。
Omin作為一個技術人員供職Konga網(wǎng)站，假如這位大哥先做完優(yōu)化，Konga才被賣，那就說明他所做的這些優(yōu)化，也沒有起多大作用；而如果是在今年3月合并之后才進行，那只能說明這個“尼日利亞最大電商網(wǎng)站”的基礎太差，底子太薄。
在初始狀態(tài)是一窮二白的情況之下，隨便進行一點優(yōu)化，都可能會帶來非常之大的業(yè)績提升，確實是不管走什么路，走出去了就是勝利。
實際情況可能更接近后一種，2016年Konga的活躍客戶是18.4萬，不足尼日利亞人口的1%。
Konga花大力氣自己建立起物流配送系統(tǒng)和支付系統(tǒng)，但仍受制于尼日利亞道路基建的落后，以及網(wǎng)速網(wǎng)費的不靠譜，甚至是地方通信地址系統(tǒng)的標準不一……
由此導致的投入越多，虧損越大的惡性循環(huán)才是拖垮Konga的主要原因，而SQL或者AI/ML都不會起到?jīng)Q定性的作用。
三、 AI是錘子，而世間萬物不都是釘子
在Hacker News對Omin文章設置的評論區(qū)中，可以看到相當多的人對他吐槽AI/ML的暗諷語氣有意見，爭著指出AI的特殊用途，或者作者可能的思維誤區(qū)。
大家認為，這樣“取巧”的做法肯定只是適用于從0到1的小本經(jīng)營，做一個MVP（最小可用產(chǎn)品）來驗證商業(yè)模式。然而如果從1到100的過程當中，事情肯定就沒這么簡單了。
一種說法是，跟SQL簡單粗暴的運算規(guī)則相比，AI的模糊和混沌可以更精致、更細膩、更潤物無聲，讓用戶察覺不到。
例如：一個可能被中國消費者注意到的問題：如果你已經(jīng)買過了一臺汽車，你再給他推廣同類型的汽車，這廣告可能是他們最不想看到的。他們想看到的可能是汽車零配件。
再比如：優(yōu)惠券的問題。Omin給那些沉寂了一段時間的客戶，推送的都是統(tǒng)一面額的優(yōu)惠券。那么對于有些人來說，有可能你不用給他們推一個7折的優(yōu)惠券，而是只推一個95折的優(yōu)惠券，他們就會回來購買了——所以統(tǒng)一推送等于浪費錢財。
另一種說法涉及用戶規(guī)模問題，就像任何人都可以根據(jù)初步知識和簡單編程，搭建一個支持最多5到10個人同時在群里聊天的軟件。但是如果你把這個用戶量擴大到10億，那么全世界恐怕只有微信和Facebook才能做到。
只有了解了Konga的背景，我們才能知道SQL確實可以適用于這個僅有數(shù)十萬注冊用戶的電商網(wǎng)站。實際上，這篇文章最大的作用，在于它批判了一種“唯人工智能論”或者說“人工智能萬能論”。
筆者在《賭球2018：有了AI又怎樣》中認為：
“任何算法的背后，都是設計者意志的體現(xiàn)。只要AI完成了人們交給它的任務，就算是符合預期。AI可以將以往需要大量人力做的統(tǒng)計，數(shù)學運算，概率計算等等工作，濃縮在1秒內完成，這就是它的價值?！?/p>
把AI替換成SQL，這種描述其實也是完全適用的。SQL也可以將查詢數(shù)據(jù)庫和返回結果的過程縮短在很短時間內，而且用來形容Access，甚至Excel都是可以的。這幾種從上到下的“消費降級”，自然是可以滿足不同層級數(shù)據(jù)量相應需求的最佳方案。
如果一家大公司已經(jīng)到了大規(guī)模應用AI/ML的程度，但公司因為多年積累，也同時有一些傳統(tǒng)的“電風扇吹香皂盒”式土味解決方案（不只是SQL），那么從今后的維護友好度來講，全面升級或重構舊系統(tǒng)，將一切問題都交給AI處理是理所當然的。
但對于一家在尼日利亞的規(guī)模較小的電商公司來說，如果他花大價錢去遷移到AI，那么這等于去擁抱一種該國都沒有多少人了解的技術，而高造價和一定的風險，都讓切換到新系統(tǒng)的成本大大提升，也就是費力不討好了。
我們當然有理由假設任何一家采用SQL的公司，都有實力成長為不得不用AI的大型企業(yè)。但至少在此之前，AI可能并不適合所有情況。
所以，一些布道者們把AI視為一把錘子，然后覺得這個世界上的每一個問題長得都像釘子，這樣的思維確實應該調整。
作者：航通社，微信公眾號：航通社 （ID：lifeissohappy）
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題圖來自 Pexels，基于 CC0 協(xié)議
我覺得這篇文章寫的挺好的~