上圖左起依次為：鳳凰網CEO、鳳凰衛視COO劉爽，塔塔集團董事長陳哲(Natarajan Chandrasekaran)、荷蘭皇家飛利浦公司首席執行官萬豪敦(Frans van Houten)、拜騰汽車首席執行官戴雷(Daniel Kirchert )、車好多集團首席執行官楊浩涌、創新工場董事長兼首席執行官李開復
李開復表示可以將AI分成四波浪潮，分別是互聯網數據、商業大數據、感知視覺聽覺，以及自動化自主化的人工智能。一些風投通過投資獨角獸企業，得到了十倍到一百倍的回報。
那么接下來是不是還會有一百家甚至一千家人工智能獨角獸呢?李開復表示：”答案是絕對否定的。“
李開復進一步闡述到：”因為人工智能作為一個純技術公司，它是不可能生產出太多的百億美元級別的公司。因為人工智能作為一個技術，一方面技術的出讓和出售，它的價值是有限的;其次，人工智能是個B2B的技術，所以它的成長不會像像一些應用類的產品那樣呈現爆發式的成長。“
以下為創新工場董事長兼首席執行官李開復在2019年中國發展高層論壇演講實錄：
非常高興在這里跟大家做一個分享，出了新書之后，在過去六個月我做了三百場的人工智能演講。今天的話題是AI如何重塑社會。我想針對這六個問題做一個分享。
首先第一個問題，AI有多少價值
PWC和麥肯錫做了一些研究，結論是在未來11年能夠創造一百萬億人民幣的價值。這些價值，在每行每業都用上AI，在創新工場我們會把AI分成四波浪潮，分別是互聯網數據、商業大數據、感知視覺聽覺，最后是自動化自主化的人工智能。可以看到下面所列的各個行業，它真的會輻射到每個領域。
當然人工智能用在每個領域，它是顛覆性的使用，把整個行業做了重組還是它會帶來一個注入AI或者AI+的概念，這個過去和未來會有所不同。如果今天大家關注人工智能領域，主要想的是人工智能的獨角獸，那些最有價值的人工智能公司，中國有17個人工智能的獨角獸，也是我們非常自豪的。創新工場就投了其中的5個，這些給我們帶來了巨大的回報，我們的投資人在這些投資里面得到了十倍到一百倍的回報。
下面是不是還會有一百家一千家人工智能獨角獸呢?答案是絕對否定的。為什么呢?因為人工智能作為一個純技術公司，它是不可能生產出太多的百億美元級別的公司。因為人工智能作為一個技術，一方面技術的出讓和出售，它的價值是有限的。第二，人工智能是個B2B的技術，所以它的成長不會像馬克剛才講的瓜子爆發式的成長，因為那是一個消費者級別的使用。
到底剛才說的一百萬億人民幣來自哪里呢?這就是人工智能下一個階段，再下一個階段將看到的局面。我們剛開始人工智能是一個黑科技，只有頂級的博士能夠做。然后他就擴張做人臉識別等等，進入各個垂直領域，改造這些領域。低垂的果實被拿的差不多了。第二個階段，人工智能開始變成產品，賣產品也很難，因為每個公司需求不一樣，現在我們在這個階段。我們會看到這些公司的收入成長會緩慢。再下一步，人工智能和互聯網一樣，剛開始出來的時候，互聯網公司價值巨大，我們還記得這些公司巨大的價值。但是后來慢慢的，每個公司都在學互聯網，最后每個公司有互聯網部門，最后每個部門必須要有互聯網。人工智能也是一樣的過程，隨著AI從一個非常高精尖，非常頂級難做的黑科技，慢慢進入主流。在主流的過程中，最后最大的受益者應該是傳統行業。剛才飛利浦的CEO給的例子就是非常好的例子，人工智能注入了飛利浦這樣一個傳統公司，然后創造了巨大的價值。它會進入各個不同的公司，所以我們認為未來AI的必然之路，也就是政府更應該扶持的路，我們投資者更關注的路，就是傳統公司怎么用上AI。
當然傳統公司用上AI，一個很大的問題，傳統公司一般雇不到AI頂級的人才，頂級的人才都到阿里、騰訊、谷歌這些公司了，怎么辦呢?給大家分享一個秘密，你只要給我一個很棒的計算機科學的畢業生，只要給我五周的時間，我就可以把他變成一個AI的工程師。我們每年培訓一千個人才，給你看從來沒做過產品的十個學生做出來的一個嘻哈創造機器，給他一個歌詞，給他一個歌名，他就可以作出這樣的歌曲，并且演奏。你們看到外面小冰的演示，我們不用微軟小冰一百個頂級的AI工程師，十個學生就能做成這個。AI要進入傳統的，傳統公司要擁抱AI。
第三，AI成長，政府能扮演什么角色?
第一，政府支持科技當然是很好的，但是政府更應該看重AI的普及化，AI+將成為未來最重要的趨勢。第二，我們AI的人才，高校一般是很難培養出來相關的AI工程師人才。運用AI人才是非常重要的，但是很多高校只想做科研，創新工場愿意培養更多的應用型AI人才。中國政府做了非常明智的決策，技術實用主義，這是我書里提到的一點。不要太急去管AI，歐洲朋友把AI管起來，放慢，中國的做法是先把AI推動起來，發現了問題再去治理，這是非常明智的做法。
最后一點是基礎建設，剛才談到拜騰的汽車，假如說江蘇的公路或者在雄安的城市能夠有加強無人駕駛安全的功能，中國的技術即便不如美國，可以更快的上路，更快收集到數據，更快迭代，甚至成為世界追最好的無人駕駛。
第四，AI帶來這么巨大的價值
我們產生巨大的扶貧還有普及的作用。但是AI會帶來很多問題，這里談到很多問題，今天不細講了。挑兩個例子，最多的一個例子就是隱私問題，一想到按隱私就想到歐盟做的GDPR，GDPR是一個不全面的設計，是放緩AI，讓用戶選擇，我愿意授權給哪些網站的哪些功能，用戶不能做這么繁瑣事情的。我們考慮到個人隱私它其實不是個隱私問題，其實是一個個人數據管理問題。首先我們要把數據管理好，在中國政府我們做的政策，數據的轉讓出售是會嚴懲的。這就讓facebook的事件不會在中國發生。我們讓用戶選擇保護數據的權利，但是不能讓用戶做每個網站每個功能的選擇，我們必須要用技術克服技術的難題。右邊這個圖是我個人想象的一個圖，就像我們的手機能夠把聲音開大關小，我們應該也是把個人數據的保護和我們相對獲得的方便做一個結合。背后是AI幫你保護你的數據。在網絡安全時代，黑客每次攻擊，我們怎么辦?是用治理的方式把黑客抓起來嗎?不是，我們一定是用技術讓他們打不進來。
創新工場正在研制聯邦學習，聯邦學習就是一種技術，能保護你的隱私，依然能夠得到機器學習的目標。另外一個更需要關注的問題，比隱私還重要的就是安全問題。安全問題，人臉識別很厲害，但是戴個眼鏡，臉上帶幾個貼紙就騙過人臉識別了，怎么辦?左邊是奧巴馬政府被生成一個視頻，其實他沒有講，但是看起來是真的。這些又怎么辦呢?這些技術要用人工智能更高的技術來差別這些技術，不可能靠人臉，也不可能只靠法律的方法。最擔心的是人工智能不斷降低門檻，在門檻降低了之后，怎么避免未來潛在的災難?一定要達成國際共識，并用技術來克服技術還有標準化，這些創新工場都有參與，包括我個人世界經濟論壇的人工智能理事會擔任他的聯席主席，也是為了這個。
第五個問題是人工智能有些公司說會帶來大量的失業，工作全部沒有了，還有一些公司說不會，人工智能只會幫助人類。答案都是錯的，我們考慮創造性和關愛性。關愛性就是人與人之間的交流，高和低是我們的Y軸，創造性是多大程度是要創造，可以看到在右上角是人類的世界，在右下角是人機結合的機會，左下角，低關愛和低創意的工作，是徹底會被取代的。既要擔心，但是也不必太擔心。
我們該做什么事情呢?我們第一個，要讓左下角的人有機會再找到一次重新就業的機會。很多人說每次科技革命都帶來更多機會，但其實不是那么簡單。這次將被取代的是重復性的工作，而AI創造的是非重復性的工作。另外我們還要考慮到關愛的工作是有機會的，比如在美國，在未來五年將有兩百萬個照料性的工作的生產，比如說護士老年看護，還有家庭看護，這些公司工作只能由人來做。為什么大家不去做這個就業呢?因為收入太低，有社會責任感的人和政府來改變這些狀況。
最后一點，AI治理到底有沒有一個普世的模式?這里我想特別對在座的外賓講的，其實西方特別在乎的是個人主義，這是一種非常有價值，值得尊敬的價值觀。但是其實東方很多國家是集體主義的國家，我們絕對不會有一種方法能夠治理全世界的。每個人對隱私，對個人保護，對安全的重要性，對個人和社會和國家的排序，都有不同的看法。所以我們不要妄想有一種普世的模式。當然東方西方有很多交集的地方，我在世界經濟論壇AI理事會上繼續提倡，我們要用求同存異的方法來達到一定程度的共識，但是沒有一個世界治理的方法。還有，中國美國作為AI巨大的國家，一定要對其他的國家有關懷。因為如果重復性工作都被取代，很多貧窮的國家，開發中國家都沒有趕上中國模式或印度模式的方法。因為他們所希望用廉價的勞動力來進入開發中國+的道路，十年后就走不通了，因為這些工作能被外包到中國、印度，也能被外包給AI，所以我們一定要關懷，有一個全世界的關懷。
最后，我的結論就是AI其實就是電，將改變人類的歷史，將創造巨大的價值，帶來很多的挑戰。但是如果我們一起努力的去面對，我們集體的智慧一定可以解決這些問題。要用技術來克服技術的難題。謝謝大家!
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