不要人工智能，用SQL就够了？[图]

一种说法是，跟SQL简单粗暴的运算规则相比，AI的含糊和混沌可以更精巧，更细腻，更润物无声，让用户察觉不到。

与段子不同的是，说AI/ML不如SQL的Omin并非信口开河，而是基于自己的实践经验总结的。而他所服务过的，又是一国最大的电商网站。这是否意味着事情会有什么不一样呢？

Omin说他在供职于Konga时，只是跑了一遍数据库，就筛选出所有3个月没有登录过网站的用户，给他们重新推了优惠券。另外，还跑了一遍用户购物车的商品清单，从而决定该怎样依据这些热门商品，决定推举什么相关联的商品。

由此导致的投入越多，亏损越大的恶性循环才是拖垮Konga的主要原因，而SQL或者AI/ML都不会起到决定性的作用。

Zinox旗下拥有一个自营电商网站Yudala，现在和Konga合并，并采纳更响亮的Konga品牌（不禁让人想起京东和拍拍网）。

Rocket Internet希翼通过Jumia，在非洲复制其在东南亚的成功经验，诞生下一个Zalora、Lamudi。

Omin说，现在人们需要那么复杂的AI来改造一切，不过有的时候，他们只是需要一项1970年代就已经被发现出来的技术。

但对于一家在尼日利亚的规模较小的电商公司来说，假如他花大价钱去迁移到AI，那么这等于去拥抱一种该国都没有多少人了解的技术，而高造价和一定的风险，都让切换到新系统的成本大大提升，也就是费劲不讨好了。

大家认为，这样“取巧”的做法肯定只是适用于从0到1的小本经营，做一个MVP（最小可用产品）来验证商业模式。然而假如从1到100的过程当中，事情肯定就没这么简单了。

“任何算法的背后，都是设计者意志的体现。只要AI完成了人们交给它的任务，就算是符合预期。AI可以将以往需要大量人力做的统计，数学运算，概率计算等等工作，浓缩在1秒内完成，这就是它的价值。”

爆文背后，尼日利亚电商现状几何

Omin所供职的Konga拥有本土和先发优势，该网站始建于2012年，已经有了一万个左右的入驻商户，同时在全国拥有300多个线下的取货点，还拥有自己的支付平台。

另一种说法涉及用户规模问题。就像任何人都可以依据初步知识和简单编程，搭建一个支持最多5到10个人同时在群里谈天的软件。但是假如你把这个用户量扩大到10亿，那么全世界恐怕惟独微信和Facebook才干做到。

再比如优惠券的问题。Omin给那些沉寂了一段时光的客户，推送的都是统一面额的优惠券。那么对于有些人来说，有可能你不用给他们推一个7折的优惠券，而是只推一个95折的优惠券，他们就会回来购买了——所以统一推送等于白费钱财。

Omin说用SQL查询潜在回头客的办法“比用AI和ML算法的效果厉害得多”；而基于SQL的个性化推举，大多数营销邮件的打开率在7%~10%之，做得好时打开率接近25%~30%，是行业平均打开率的三倍。

为了方便没听说过的同学，简单复述一下：段子说，某香皂厂要挑出没装香皂的空盒子，花大价钱做了鹰眼什么的机器，然后中国的一个小工花几十块钱买了电风扇，把纸盒子吹跑了。

对大多数从事AI/ML的人们来说，尼日利亚是很陌生的一个市场，自身并没有切身的体味。假如贸然挑战Omin，是否会成为另一个维度上的“井底之蛙”呢？

在Hacker News对Omin文章设置的评论区中，可以看到相当多的人对他吐槽AI/ML的暗讽语气故意见，争着指出AI的特殊用途，或者作者可能的思维误区。

很显然，用小聪慧的“0成本”方案，绝对不可能是十全十美的。对这些段子的“辟谣”指出，电风扇吹纸盒会造成生产线上盒子乱飞，而铅笔会导致石墨碎屑飞到空中。

假如一家大公司已经到了大规模应用AI/ML的程度，但公司因为多年积存，也同时有一些传统的“电风扇吹香皂盒”式土味解决方案（不只是SQL），那么从今后的维护友好度来讲，全面升级或重构旧系统，将一切问题都交给AI处理是理所固然的。