不要人工智能，用SQL就夠了？

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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，至於題目嘛……足夠驚悚：《要啥機器學習/人工智能，用SQL就夠了》 。

Omin曾經就職於尼日利亞最大的電商網站之一Konga。 在為他們優化購物流程，提升复購率的過程當中，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界反复宣傳的應用場景。

Omin說，現在人們需要那麼複雜的AI來改造一切，不過有的時候，他們只是需要一項1970年代就已經被發明出來的技術。

文章在Hacker News上面的評論區還真是挺火爆的，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。 此時怎麼也入不了門的我們，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。

這會是一個有理有據的“段子”嗎

Omin說他在供職於Konga時，只是跑了一遍數據庫，就篩選出所有3個月沒有登錄過網站的用戶，給他們重新推了優惠券。 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這些熱門商品，決定推薦什麼相關聯的商品。

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訓練後精準，但似乎已經完全夠用了。

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”；而基於SQL的個性化推薦，大多數營銷郵件的打開率在7%~10%之，做得好時 打開率接近25%~30%，是行業平均打開率的三倍。

有鑑於採用AI/ML的投入要高很多，而且是持續性的租用投入，兩相比較，讓航通社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，簡單複述一下：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麼的機器，然後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經費，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“闢謠”指出，電風扇吹紙盒會造成生產線上盒子亂飛，而鉛筆會導致石墨碎屑飛到空中。

相信段子的人，可能並沒有親身體驗過超級工廠或太空嚴苛環境，或者沒受到過相應的教育；而恰好段子提出的方案，針對小本經營的個體戶非常實用，可以在大家心中產生共鳴。

與段子不同的是，說AI/ML不如SQL的Omin並非信口開河，而是基於自己的實踐經驗總結的。 而他所服務過的，又是一國最大的電商網站。 這是否意味著事情會有什麼不一樣呢？

爆文背後，尼日利亞電商現狀幾何

對大多數從事AI/ML的人們來說，尼日利亞是很陌生的一個市場，自身並沒有切身的體會。 如果貿然挑戰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網業界狀態，有點兒像2004~2008年的中國。 絕大多數有意上網銷售的賣家，都會自己購買域名和空間，建立有自己購物車的獨立網店，但這類個體戶的生存土壤正在消失。

隨著本土作戰的Konga，和由著名孵化器Rocket Internet扶持的Jumia成為 尼日利亞電商平台兩強 ，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，在非洲複製其在東南亞的成功經驗，誕生下一個Zalora、Lamudi。

Omin所供職的Konga擁有本土和先發優勢，該網站始建於2012年，已經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 平台。

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 被當地移動通信運營商Zinox收購 ，隨後原 CEO Shola Adekoya 辭職。

Zinox旗下擁有一個自營電商網站Yudala，現在和Konga合併，並採用更響亮的Konga品牌。

這……可能就很尷尬了。

Omin作為一個技術人員供職Konga網站，假如這位大哥先做完優化，Konga才被賣，那就說明他所做的這些優化，也沒有起多大作用；而如果是在今年3月合併之後才進行 ，那隻能說明這個“尼日利亞最大電商網站”的基礎太差，底子太薄。

在初始狀態是一窮二白的情況之下，隨便進行一點優化，都可能會帶來非常之大的業績提升，確實是不管走什麼路，走出去了就是勝利。

實際情況可能更接近後一種。 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和支付系統，但仍受制於尼日利亞道路基建的落後，以及網速網費的不靠譜，甚至是地方通信地址系統的標準不一……

由此導致的投入越多， 虧損越大的惡性循環才是拖垮Konga的主要原因，而SQL或者AI/ML都不會起到決定性的作用。

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。

大家認為，這樣“取巧”的做法肯定只是適用於從0到1的小本經營，做一個MVP（最小可用產品）來驗證商業模式。 然而如果從1到100的過程當中，事情肯定就沒這麼簡單了。

一種說法是，跟SQL簡單粗暴的運算規則相比，AI的模糊和混沌可以更精緻，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註意到的問題：如果你已經買過了一台汽車，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，推送的都是統一面額的優惠券。 那麼對於有些人來說，有可能你不用給他們推一個7折的優惠券，而是只推一個95折的優惠券，他們就會回來購買了——所以統一推送等於浪費錢財。

另一種說法涉及用戶規模問題。 就像任何人都可以根據初步知識和簡單編程，搭建一個支持最多5到10個人同時在群裡聊天的軟件。 但是如果你把這個用戶量擴大到10億，那麼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確實可以適用於這個僅有數十萬註冊用戶的電商網站。

實際上，這篇文章最大的作用，在於它批判了一種“唯人工智能論”或者說“人工智能萬能論”。

航通社在《 賭球2018：有了AI又怎樣 》中認為：

“任何算法的背後，都是設計者意志的體現。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計，數學運算，概率計算等等工作， 濃縮在1秒內完成，這就是它的價值。”

把AI替換成SQL，這種描述其實也是完全適用的。 SQL也可以將查詢數據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據量相應需求的最佳方案。

如果一家大公司已經到了大規模應用AI/ML的程度，但公司因為多年積累，也同時有一些傳統的“電風扇吹香皂盒”式土味解決方案（不只是SQL），那麼從今後的維護 友好度來講，全面升級或重構舊系統，將一切問題都交給AI處理是理所當然的。

但對於一家在尼日利亞的規模較小的電商公司來說，如果他花大價錢去遷移到AI，那麼這等於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採用SQL的公司，都有實力成長為不得不用AI的大型企業。 但至少在此之前，AI可能並不適合所有情況。

所以一些佈道者們把AI視為一把錘子，然後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。

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