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世代對談》王文華╳台商姊╳拿鐵妹：年輕人，與其主流，不如風流

2016-05-16  TCW

作家王文華近期發表一篇文章〈兒子，我也想開咖啡廳啊！〉獲得年輕人共鳴，文章以「線性人」與「非線性人」描述新一代工作者。「線性人」人生規畫直線向上，追求更高、更大、更多，當台灣經濟和薪資萎縮，他們便離開，追求外面的機會。 「非線性人」的人生則迂迴轉折，他們未必追求更高、更大、更多，而追求更新、更獨特、更有趣。 線性與非線性，正是大志向與小確幸的特徵之一，本刊邀請王文華（Tom）與高子甯（Jenny）和高琬婷（Emily）三人對談，藉由跨世代的對照，釐清兩種選擇的時代意義。 王文華（以下簡稱王）：妹妹小時候就喜歡做糕點，妳小時候有沒有什麼想做的事？ 高子甯（以下簡稱姊）：沒有哎，我是老大，從小就是爸爸一直洗腦，大學選志願有想過選服裝設計，可是我志願卡是媽媽幫我填的。 高琬婷（以下簡稱妹）：我的志願卡也是啊，不是財金就是企管。 姊：大學我念會計很痛苦，常常都在六十分邊緣，很怕自己被二一。 王：看起來妳一路念會計並不順，後來去英國念書也沒有想要轉？ 姊：爸爸跟媽媽一直跟妳說以後要回來（繼承家業），我是第一個啊，後面還有三個弟弟妹妹，我是他們的榜樣。 王：妹妹說她要去做自己想做的事情，妳會覺得賺不了錢？ 姊：我們聽到都嚇死了，她以後怎麼過生活？ 王：妳的擔心很合理，當時妳可以想像這存在名片以外的價值嗎？因為她其實在追求金錢和名片以外的東西，反正她也餓不死，妳可以接受妹妹在這種狀態嗎？ 姊：就是會怕啊，我們從小不用為了錢煩惱，我們小時候都有治裝費，一年兩次，一次給幾萬哎，我們都去士林夜市或五分埔，一個人拖一個大行李箱，全部塞滿。 《商業周刊》（以下簡稱問）：從以前衣食無虞，到現在去開咖啡廳縮衣節食，落差很大。 姊：所以我真的很操煩（台語），她就是溫室裡的花朵，覺得每件事情都很快樂，世界沒有壞人。 王：開店應該有段時間是怎麼努力也沒客人，那時候怎麼度過？ 妹：有，剛開店前半年，那時候到冬天，都沒有客人。 姊：我就問她，一個月賺多少錢啊？ 妹：還騙媽媽說有。 姊：我就會笑她，妳報表拿出來看啊，她都不敢拿。 產值vs.價值： 如果放下一切進行歐陸火車之旅，妳去不去？ 王：我們以前追求的是產值，一個公司營收多少；現在年輕人比較重視價值，追求的不是數字本身，而是工作內涵和創造的意義。對Jenny來說去菲律賓是產值，但是Emily可能會問，我去菲律賓有什麼意義？ 姊：你剛講到年輕人的價值，我英國念書的朋友一群人，他們學業結束之後沒有想馬上回來，想說如果回台灣工作，這輩子可能沒機會再到處去玩，例如坐火車玩遍整個歐洲，大概兩、三個月，只花一點點錢。這是很特別的經歷，可是像我們會去選這個嗎？ 妹：我會耶！（毫不猶豫）姊：我看到的時候就想，這輩子如果可以一次，放下所有事情去做，可是我敢嗎？現在公司在，老公也在，我怎麼可能拋棄他們？ 妹：我可以幫妳完成。（大家笑）王：剛才她們兩個人的反應，完全點出了兩種價值，她（姊姊）覺得工廠、老公最重要，她（妹妹）的話一定馬上去，因為她想的不是我離開咖啡廳損失多少營收，而是這是一生一次的價值。 那我問妳（姊姊），妳跟老公講好，他自己照顧自己，公司一定有人可以代替，計畫早點安排，妳去放個假，妳願不願意？ 姊：（搖頭） 王：為什麼？從實際角度看，不會有任何人因為妳離開吃不飽、穿不暖，公司也不會掉單啊！ 姊：就是不敢啊，牽掛太多，就是會擔心啊。 王：不是實際上會有影響，是妳剛才講的牽掛，在Jenny心中還是有一種責任、使命，讓她選擇這樣的成功方式。 對Jenny來說，她有考慮到兩件事，她做的事對自己的重要性，以及對別人的價值，但對很多追求小確幸的人來說，他可能還沒想到第二層。 問：Jenny妳想到要幫弟弟、妹妹創造價值，幫他們搭舞台，那回過頭來，妳有沒有想過自己呢？ 姊：沒想過哎，只想趕快放假去玩。 問：但妳一直沒有放假啊，妳連蜜月旅行都還沒有去。 姊：我朋友都說，我們裡面就妳最有資格去玩，但卻是最不能走的那個。 問：所以妳現階段還沒想到自己？ 姊：現在就希望公司營運可以再好一點，我們希望把公司推上市，短程是想要有小孩啦，把老公、小孩、公司照顧好，這是現在要做的事情。 王：我看妳假是永遠休不了。 姊：對啊！不只自己的事業，老公的事業也要幫他打理，我想我一輩子大概就這樣了吧。 問：妳都想到一輩子了！ 王：這很好啊，如果她的信念就是這樣，你叫郭台銘董事長去度假，他也不要。 姊：我們比較不一樣，我們上市之後要買飛機、遊艇，可是一般這個年紀的人，目標不會想去買一架幾十億的飛機，那是不可能的事情。 妹：上次她說要去看遊艇，我就說妳在做夢嗎？但對她來說不是夢。 王：她的目標是買一架私人飛機，她的目標是坐火車歐亞旅行。（笑） 開導vs.展示： 開導都是要扭轉他的價值觀，基本上都不成功，且兩敗俱傷。 問：如果Tom有像她們兩個那麼不一樣的小孩，你會怎麼想？ 王：我會很開心哎，（生日）可以同時收到跑車跟蛋糕！（大家笑）問：但還是很多爸媽無法接受，會想開導他們？ 王：我不會用開導這個詞，因為你無法改變他們，他們從小到大的價值觀跟我們不一樣，你硬要把他的夢想變成另一個東西，這是枉然的。台灣會有世代對立，就是我們還是存在著開導的心態。 我的信念是，我只能向你展示，因為在台灣可以看到的產業形貌很少。 如果今天我的小孩要開咖啡廳，我可以做的是：我讓你看到全世界最好的咖啡廳是什麼樣子！我不會說你不要做，但我可以告訴你，星巴克為什麼可以做到這樣，如果你覺得星巴克不是你想要的，那我帶你到義大利米蘭，看看人家做得怎麼樣。 當你展示了這些世界最棒的風貌之後，可能有兩種結果：他調整自己的想法，變得更深、或更大；另一種是，我就是喜歡現在這樣，即便每天只有十組客人，賺不到錢。展示以外的開導，都是你要去扭轉他的價值觀，基本上都不成功，而且兩敗俱傷。 台灣這兩代人是處於不同世界，網路和非網路世界，所以台灣很多的衝突，從學運到我們今天的主題，都是這些根本的差別。 線性vs.非線性： 「加盟」星巴克沒法展示個性，跟去日月光上班的線性本質沒差。 問：講到星巴克，先前我們去找Jenny和Emily的爸爸，爸爸說，就算要開咖啡廳也要開星巴克，一杯賣一百多塊，產值比較高。 姊：我們真的有去問，人家（星巴克）都是直營的。 問：請問Tom，星巴克是線性還是非線性？跟開一家獨立小店的差別？ 王：我覺得非線性和線性的差別，非線性是比較需要自己做主的，有比較多變數，他開咖啡廳，菜單要設計、店要開在哪裡、怎麼去促銷，是沒有SOP的。 從這個定義來講，星巴克是線性，沒有太多空間讓你展示個性，和去日月光上班本質上沒有太大不一樣，只是產業不同。非線性對現在年輕人來說有吸引力，有更多空間可以自己做決定，不管是上班時間、空間擺設、定價，但在線性生活中通常這些都有人幫你料理。 姊：那Tom，你在大公司待過，後來自己創業，你的選擇看起來很跳tone，性質都不一樣，這過程的心情是什麼？ 王：性質不一樣，但本質沒變，我大學念外文系的時候，大四念到美國作家梭羅（Henry David Thoreau），他在一八五四年寫的一本書叫《湖濱散記》，他寫他從城市搬到森林的傳記，讓生命回歸最簡單的狀態，我印象最深刻的一句話是「我要深刻的生活，把生命的汁液吸乾」。我這些年做的事沒有改變，都是把生命的汁液吸乾。所謂的人生，就是把你的身體、你的感情、你的智慧這三樣，發揮到極致。 就像妳們兩個的故事，同樣也是把生命的汁液吸乾，只要這樣，都是令我尊敬的。我不會覺得說Jenny的路比較好，Emily的路不好，或者Jenny的路比較世俗，Emily的路就比較獨特，妳們選擇了適合妳們價值觀和個性的那條路，我只願妳們把那條路的汁液吸乾，不要只是試飲，淺嘗即止。 主流vs.風流： 所謂主流，只關心你兩秒鐘，風流就是活得精彩絕倫、問心無愧問：對於X世代，成功的主流價值觀是大志向，但我們做了一份民調，發現年輕人有七成自認是小確幸，是主流價值改變了嗎？ 王：主流其實是很微妙的事，他們誰是主流，其實很難定義，可能現在小確幸才是主流，主流會去菲律賓嗎？ 問：未來會不會更難定義何謂主流？ 王：對我來說，風流一直比主流重要。風流就是活得淋漓盡致、精彩絕倫、問心無愧。人生是你自己的，所謂的主流只關心你兩秒鐘，有必要為了兩秒鐘去左右自己的方向？ 對，他們（年輕人）沒有主流，他們從小使用網路長大，搞不好他們覺得歐亞火車之旅很主流，大學念五年才是主流，你在一家公司做五年，大家反而覺得你很奇怪，所謂「主流」的定義在改變，到頭來你還是過自己的人生，不必被綁手綁腳。 撰文者康育萍

王文靜、游文人、吳寶春，執行長對談 「沒有大學文憑的日子」

2016-05-30  TCW

沒有文憑是劣勢，還是祝福？三位曾經沒有大學文憑的主角：七月將拿到碩士的麵包師傅吳寶春、即將出書的商周集團執行長王文靜、中達電通董事總經理游文人，聚在一起，展開了「鴨蛋人生」與「方帽子」的感性對談。 吳寶春先說了一個考「一百一十分」的故事。 他說，小時候每次媽媽問：今天在學校考幾分時，他總回答：一百一十分啦！「因為零分下面有兩畫，橫著看就是一百一十分啊。」語畢，眾人皆大笑。 這可以是一個輕鬆的玩笑，但對這三位，人生沒有文憑卻都是結結實實的烙印。曾經痛苦自卑，但回頭看，也慶幸「千金難買少年貧」的際遇，貧，是匱乏。王文靜帶領《商業周刊》，締造在單一市場，財經雜誌發行量超過八卦雜誌的世界紀錄；大學聯考，英文抱蛋的游文人，卻成為外商公司總經理；而吳寶春更將成為第一位以國中學歷，獲頒新加坡國立大學EMBA碩士的人。 他們如何從職場的劣勢者，出牌扭轉形勢？以下是兩場精彩對談： 數學鴨蛋遇上英文鴨蛋 《商業周刊》問（以下簡稱問）：兩位「鴨蛋俱樂部」同學今天第一次相認。一位是國內最大雜誌集團執行長，一位是擁有二十年外商資歷的總經理，為何當年大學聯考分別在數學和英文抱鴨蛋？ 商周集團執行長王文靜答（以下簡稱王）：我十八歲數學考零分，以至於沒考上大學，這是笨？還是不努力？我後來才發現，我有短期記憶障礙的問題，一組電話號碼要分三次才抄得起來，英文單字超過五個字母就記不得，就連我最擅長的國文要背誦之乎者也，也考不好。聯考不能反映一個人真正的能力，譬如邏輯、企圖心是考試考不出來的。 中達電通董事總經理游文人答（以下簡稱游）：我父親是受日本教育的醫生，從小希望我也當醫生，但我一看到血就害怕，叛逆不愛念書，國中玩三年，英文尤其差。 問：有多差？ 游：我不知道什麼是「be動詞」，寫成「逼動詞」，老師都傻眼。 第一次考大學英文零分、數學十三分，連達到繳交志願卡的最低分數都沒有，我父親三天不和我講話。第二年才考上二專。 問：是怎樣的轉捩點，讓兩位後來能從後段班「破蛋」而出？ 游：我二十歲那年夏天，在新竹空軍基地服兵役，小兵常要去除草，我永遠記得基地跑道四．三公里，是全亞洲最長，我看不到盡頭心裡很慌，不知人生何去何從，開始問自己，人生最大夢想是什麼？儘管立足點很差，我告訴自己：我想當總經理。 我進微軟的時候還是二專學歷，同事很多都是史丹佛、哈佛的高材生，我有點自卑，有一次跑去問我老闆，是不是沒有好學歷就不能出人頭地？他回答我：我們大老闆（指微軟創辦人比爾．蓋茲）大學也沒念完啊，我聽到這句話，全身像被電擊打到一樣，當場被點醒。 我後來所有的努力都是為了要圓總經理的夢，也是為了回報父親的期許。我四十二歲考上博士班時父親高興到不行，還告訴我，他夢到祖先都回來了，光宗耀祖讓他覺得很驕傲。只是，我拿到博士文憑那刻，有點遺憾……，他已經不在（哽咽、拭淚）。 王：我只是想活下來。天生沒拿到好牌的人，一有機會過來，會格外的珍惜。同樣沒有經驗，報社當然要用大學畢業的人。我沒有大學文憑，根本連面試都沒有機會。一路上，只能用「社會文憑」展現你是誰。 十八歲大學聯考的數學鴨蛋，讓我的人生開始充滿危機意識，不想一輩子被困在後段班，只能每個位子都做到最好。剛到《商業周刊》第一份工作在廣電小組，兼差做剪報工讀生，一邊剪一邊讀報學習，不讓自己有一絲一毫的偷懶。 我喜歡印度前總理尼赫魯（Jawaharlal Nehru）的話：「人生是一場牌局，拿到什麼牌，是命中注定。如何出牌，操之在我。」它反映出我的人生態度，職場的發展，從來都不是因為你多優秀，而在你「想」多優秀。 問：你們的職場生涯，都是在沒有大學文憑的日子開始，從「魯蛇」變「飛龍」的方法是什麼？ 王：我在新書中寫到，有一回去非洲尚比亞，我問當地嚮導，身長超過四公尺的長頸鹿怎麼睡覺？睡眠時間多久？他回答我，「只睡三分鐘！」而且是站著睡覺，因為長頸鹿只要敢貪睡，一輩子就不必起來了，成為獅子、老虎的盤中飧。就算趴下來，也是三條腿縮在肚子下方，另一隻腳隨時準備站起來，因為站起來都還要超過一分鐘，嚴重降低逃生能力。我突然覺得，好像就是在講我。我認清自己就是那隻長頸鹿，絕對不是有資格一天睡十幾個小時的獅子。 游：我當時要去外商，朋友說我英文爛爆了、英文文盲，還打賭一定撐不過半年。我第一份外商工作是在甲骨文，有一次國外老闆來，每個人都要用英文報告，我稿子寫了也背了，但一上台無法開口解釋，別人報告三十分鐘，我才講五分鐘，老闆就說不必再講了。自己能力怎麼這麼差？沮喪到不行，我告訴自己不能再這樣下去，於是把當時三分之一薪水，都花在找一對一英文老師，一個禮拜上好幾次。甚至，把國中英文課本重新掃過一次。那是對自己的承諾，努力讓人生更精彩！ 我現在英文程度是多益九百三十分，政大資管博士班畢業資格是六百分。考博士班多痛苦，考卷只有一題，十頁英文的論文。沒有準備怎麼去做這件事？ 我最常和年輕人分享的六個字是「不要臉、不怕死」！只要一有機會，我告訴自己一定要抓緊，不能有太多身段。前陣子我看到一張圖片，上面寫一句話，「沒有傘的孩子跑得特別快」，文憑就像一把傘，下大雨時你若沒有傘，只好跑得比雨更快！ 我站著念書 方帽子！ 問：執行長、寶春師傅，依你們的職場表現，其實不缺一張企管碩士文憑，為什麼後來分別到台大、新加坡大學再進修戴上方帽子？ 世界盃麵包大賽冠軍吳寶春（以下簡稱吳）：我的動機是找答案。剛開麵包店的時候，會計拿財務報表給我看，我完全看不懂，因為我以前只會做麵包，我二十歲時才算真正認識字，第一本看完的書是許文龍的《觀念》。那本書影響我很深，看完後，我告訴自己要成為企業家，你看不懂財務報表怎樣當企業家呢？也是去上課之後，才知道財務報表對一家企業這麼重要，更重要的是，讓我學到如何有脈絡的進行系統性思考。 王：對於系統性思考的收穫，我也有同感。 另一方面，老實說，我是虛榮的。人生雖然不缺這張文憑，但還是希望學歷能更完整。 問：很多人都想力爭上游，但怕自己底子不夠，你們念EMBA時如何克服底子不好？ 吳：其實每次要去新加坡上課之前，我壓力都很大、內心忐忑不安，尤其第一天去報到時，覺得好不真實喔，我真的是可以念完嗎？我常懷疑學校為何願意收留我，不知道他們在我身上看到什麼？第一堂課就是財務課，我在台灣先請懂的朋友幫我惡補預習，全程錄音事後再聽，坐高鐵的空檔也不斷反覆聽。 每三個月要去新加坡上課前，校方都會寄來一堆書。我從小就有過動傾向，拿著書本就會想睡，如何克服？我讓自己站著看書，逼自己不能睡覺，要做筆記才坐下來，常常一站就兩、三小時。 問：這麼辛苦，無異於現代版的「懸梁刺股」，你沒有想放棄嗎？ 吳：沒有，從來沒有。後來寫論文，從文獻、研究目的、研究動機，總共被老師退三十五次才通過，但我告訴自己，每被退一次我就往前一步，的確也看到自己持續在進步。 王：我念EMBA印象最深刻是修個體經濟學，這要有微積分基礎，但我不會，數學底子太差，我幾乎是用背的。考試前，窩在沙發上，抱著課本一直讀，不知讀了幾個晚上，沒敢上床睡，只差沒「懸梁刺股」。後來，期末考拿到九十三分，我比數學好的同學還高分，好有成就感，感覺到知識的喜悅。 另外，寫論文也很痛苦，深夜在辦公室寫著寫著眼淚就掉下來。那時擔任總編輯，上班是退同事的稿，下班卻是被老師退論文的稿，還被要求再看一本原文書，我根本不知道自己能不能熬過去。最後，論文通過的時候，真有一種任督二脈被打通的感覺。這過程讓我想起達賴喇嘛說的：「只要你知道你想要去哪裡，全世界都會為你讓路。」問：如果年輕人問，到底文憑有用還是無用，你們會怎麼回答？ 吳：我的看法是，知識大過文憑，我們追求文憑目的是什麼？是為了知識還只是文憑，如果是為了知識而追求文憑，那很棒！ 王：我很同意寶春師傅說的。拿文憑的過程應是追求學習，可惜很多人離開學校就停止學習了。你若問我重來一次，談拒絕聯考，我沒那本事，因為沒有文憑的日子是辛苦的，要吃很多的苦。 如果你是沒有文憑的人，要怎麼辦？我的收穫是，沒有靠山，我們自己就是山；沒有天下，我們就自己打天下；逢山過不去，就開路穿去；遇水阻攔，就架橋跨過。這體悟，比一張叫作「文憑」的紙更珍貴。 王：恭喜你，寶春，七月初你將從一位只認識五百個字的麵包師傅，成為碩士。心情如何？ 吳：畢業典禮那天，我會在碩士服裡面，穿上一件麵包師傅衣服。做出更有內涵的麵包，是我想去念書的初衷。然後，我會把畢業證書向著天空，讓天上的媽媽看到。我的媽媽是一個愛我，比愛她自己還多的人！ 王文靜 商周集團執行長 銘傳商專大眾傳播科、台大商研所畢業為台灣第2位榮獲「艾森豪獎」女性 游文人 中達電通董事總經理 曾任Google台灣業務總經理聯合工專畢業，取得政大資管所博士 取得多益成績930分 吳寶春 吳寶春麥方店創辦人 樂斯福世界盃麵包大賽冠軍國中畢業時僅認得500字 撰文者整理 尤子彥

一手對談：13位中國最強AI 達人對話AlphaGo投資人

來源: http://www.iheima.com/zixun/2016/0620/156708.shtml

AlphaGo 戰勝李世石掀起了新一輪人工智能（AI）投資狂潮。

我們邀請到 DeepMind 的早期投資人 Jaan Tallinn 與中國 AI 界的最強大腦們進行對話。Tallinn 是最早發現 DeepMind ——2016 年最紅 AI 公司的投資人之一，他見證了 AI 技術的發展，卻致力於研究人工智能帶來的潛在風險。

受邀參與對談的中國 AI 大佬包括：

陳孝良，聲智科技 CEO

丁磊，匯百川征信 CTO，前 Paypal 全球消費者數據科學部負責人

高始興，思必馳 CEO

李誌飛，出門問問 CEO

孟醒，順為資本投資副總裁

吳甘沙，馭勢科技 CEO，前英特爾中國研究院院長

許丞，心橙互聯 CEO，前谷歌工程師、

漆遠，螞蟻金服 CSO

印奇，Face++ CEO

余凱，地平線機器人創始人，前百度深度學習研究院院長

張本宇，CloudBrain CEO

張予彤，金沙江創投合夥人

趙雲峰，新媒體 “機器之心” 創始人

（排名不分先後，按姓氏拼音排序）

這是 AI 界最值得期待的腦力風暴之一。今天推出的是（上）篇，大佬們探討了 AI 技術的商業化、AI 領域被低估的方向、AI 與人類的較量。下周，我們推出的（下）篇中，Talllinn 會為你解讀 AI 投資和創業，並為你解密 DeepMind。

如果是人工智能領域的創業者，歡迎在後臺留言 “AI”，我們將邀請你加入峰瑞資本 AI 交流群。此外，Tallinn 在對談過程中引用了許多對於目前 AI 領域影響深遠的采訪報道。如果你想閱讀這篇訪談的完整版，可以點擊 “閱讀原文” 關註峰瑞資本知乎專欄。

采訪/ 峰瑞資本科技投資團隊

翻譯/  馮琪祺 周小然

余凱(百度深度學習研究院前院長、地平線機器人創始人)

Q: 你投資 Deepmind 時，考慮過它的商業模式嗎？哪方面對你最有吸引力？

A: 我投資 DeepMind 並不是為了賺錢。因此它商業模式不是我的優先考慮。對我而言這是一個策略性投資：我想加入一個未來有潛力成為 AI 研究領軍者的團隊，成為其中的一分子，也希望確保他們對 AI 的風險有清晰的認識。

2011 年我投資 AlphaGo 前，就非常看好他們的創始人，當時他們已經已經取得了不小的進展（包括來自 Peter Thiel 創辦的 Founders Fund 的投資），我認為他們一定會大有作為。

Q: 在深度學習的革命中，下一個偉大的目標是什麽？

A: 也許你比我更有資格回答這個問題。對於深度學習的發展，我關註得沒有這麽及時。我目前了解的大概關於 AI 的前沿發展有這些：

更好的無監督學習（unsupervised learning）：比如說尋找數據中的結構；或者在不借助標記數據（labeled data）的情況下，建立預測模型；

遷移學習（transfer learning）：將特定領域學習建立的模型，應用到其他領域。就像人類學習下國際像棋，也可以幫助提升在其他棋類運動中的水平；

更好的數據泛化（generalization）：和人類比起來，機器學習對於數據是非常 “饑渴” 的。只有接收、處理大量的訓練數據（training data），才能形成可用的模型。但對於少數模型而言，研究人員並沒有足夠的數據來訓練機器（我的朋友曾嘲笑深度神經網絡只是被美化的查找表格）。這一點需要通過更好的數據泛化來加以改進。

印奇(Face++創始人)

Q: 人工智能很熱，很多分析機構也預測人工智能會成為未來技術的水電煤——基礎技術。這個過程如果到最終成真，是否也會有一個從量變到質變的過程，互聯網改造商業也是從信息共享、購買商品這些量變一步步開始的，那麽人工智能改變商業最初的幾個量變領域最有可能是哪些？

A: 對我而言，這個預測並沒有那麽準確。要讓 AI 成為一種類似於水電的工具服務，需要滿足兩個條件：

這項技術變得更為通用和能幹。在很多場合下，你可以像租用計算能力這樣，租 10 分鐘的 AI 服務。

即便 GAI（General Artificial Intelligence，通用人工智能）在經濟中發揮重要作用，經濟體中的其他因素仍然能發揮特定作用。

這兩個觀點實際上是直接矛盾的：要是 AI 變得更加強大和普及，經濟體中的其他因素就會被削弱。最終，這樣想吧：經濟是人類制度，要是 AI 比人類能幹，可能就不需要人類經濟了，就像人類不需要螞蟻經濟。

用 Eliezer Yudkowsky（MIRI，Machine Intelligence Research Institute 的創辦人之一）的話來說，擁有超級智慧的 AI，可以自由重組宇宙里的任意原子。它們甚至不需要賺錢來養活自己。 一旦擁有重組原子結構的能力，它們可以制造出任何它們想要的東西。

但也有人和我持不同的觀點。有些人認為：即便 AI 擁有超群的智力和通用性，現有的經濟體系也能維持下去。我的朋友 Robin Hanson, 一位約翰梅森大學的經濟學教授，就認為超高智慧的 AI 將出現在現有的經濟體系，並受其約束，而不是將它顛覆並且毀滅。

張本宇（CloudBrain 創始人）

Q: 你認為有什麽比較重要的方向被低估了，且沒有得到足夠的投資？”

A: 我覺得是 “價值觀對接研究”（value-alignment research)。這個概念第一次由斯圖爾特·J·拉塞爾（Stuart J. Russell，世界首屈一指的計算機科學家）在《人工智能：現代方法總論》（Artificial Intelligence: a Modern Approach）中提出。他認為：我們需要重新定義 AI 研究的目標。不停留於單純的智能開發上，而是開發能充分對接人類價值觀的超級智慧。但從世界範圍內 AI 的發展來看，這一領域在目前的研究中被極大地忽視了。

這固然是一項非常艱巨的挑戰，誠如慈善評估機構 Givewell 在一份有關 AI 風險的報告中提到的：知識是可以被驗證的，但價值觀卻不能。如果 AI 學習了錯誤的數據，做了錯誤的預估，人們會很快發現並加以糾正。但對於錯誤的價值觀，我們是很難察覺並且糾正的。

我們沒有選擇，必須面對這個挑戰。如果我們想要給子孫後代留一個未來，就必須盡快解決 AI 價值觀對接的問題。當然，我不是說對於 AI 其他風險的研究就不重要了。

Q: 對於 AI 在 3-5 年後的研究和開發，你認為瓶頸將會是什麽呢？比如說：計算機能力？或者是先前沿用馮·諾伊曼（計算機之父）理論本身的問題？人類目前有限的知識？政府的管制？或者說是因為容易賺錢的方式越來越多，導致研究人員的不足？

A: 長期以來，AI 領域缺乏富有洞見的人才，和強大的計算能力（這將極大地提升神經網絡技術）。短時間內，這兩個瓶頸仍然難以突破。

一個有意思的話題是 “快錢” 如何影響人才。一方面來說，高漲的需求勢必會刺激供給。但另一方面，它給行業帶來不少噪音，讓人才難以專心研究。

從基礎理論上來說，目前的 AI 技術更多采用 GPU（圖像處理單元），而不是 CPU（計算處理單元）。所以在很大程度上，這個行業已經拋棄了諾伊曼的理論。

吳甘沙（前英特爾中國研究院院長、馭勢科技 CEO）

Q: 你是 Deepmind 的早期投資者，推動 AI 對人類智能的趕超，同時又是劍橋 “存在風險研究中心” 和 MIT “生命未來研究所”的創始人，後者致力於探討 AI 對人類產生存在性風險的可能性和解決方案。這兩者之間存在一定的沖突。你如何在倫理和社會影響方面給 Deepmind 反饋和指導?

A: 在 Deepmind 任職期間，我們舉辦過一些相關的討論會。為了 AI 未來發展的安全，Deepmind 專門招聘了研究人員，並開始與牛津大學的 Future of Humanity Institute 合作，還和 Google 創立了 “倫理與安全” 委員會。當然，作為一家資金與人員都十分有限的創業公司，DeepMind 對這一領域的貢獻仍然非常有限。但我相信他們會持續投入精力做“價值觀對接”的研究。

總的來說，我很高興自己能幫助 AI 研究和 “價值觀對接” 的研究搭建橋梁。此外，Deepmind 現在能專註於 “價值觀對接” 的研究上，我還是有一點點的小功勞的（笑）。

趙雲峰（新媒體 “機器之心” 創始人）

Q: 繼 Elon Musk，Stephen Hawking 之後，近日 Michio Kaku（加來道雄，美籍日裔理論物理學家）也表示我們應該擔憂人工智能，很多人工智能產業之外的名人和大眾也比較關註這個話題。但是，人工智能領域的從業者往往是從解決具體問題出發，對這個問題好像不是特別在意，或者只是提出一些較為宏觀的解決方案，比如說 DeepMind 的道德委員會，你認為對於防範人工智能風險，我們應該采取哪些具體的、馬上可以開始行動的方案嗎？

A: 有趣的問題。加來道雄真的認為我們應該對此感到焦慮嗎？他之前是不相信 AI 風險的（至少我是這麽認為的）。如果他的態度發生轉變，這是一個好消息（越來越多人開始正視問題存在了）。

關於研發者的態度，我覺得你是對的。他們的確沒有動力去考慮系統的風險（更準確的說，是關於價值觀對接的問題），但他們有動力去提高系統的性能。就如 Holden Karnofsky 所說：“目前從文化和機構層面來看，研發者沒有多大的動力去關心這些問題。但即使如此，還是有小部分有關人士開始關心這些潛在問題。所以我相信，未來會有更多的人加入這一思考。”

（這里有一篇非常棒的文章，列舉了許多優秀的 AI 研發者對於風險的思考  http://slatestarcodex.com/2015/05/22/ai-researchers-on-ai-risk/）

目前如何預防這種風險？當 “價值觀對接” 領域缺乏資金的問題得到緩解後，緊接著的瓶頸是缺乏這方面的人才（素質要求與 AI 研發的其它領域不同）。我們需要更多的人和機構，來解決各種研究上的問題——從運算理論上升到哲學思想。

就像我前面提到的，解決 AI “價值觀對接” 的問題不僅非常重要，而且是有趣的！

陳孝良（聲智科技CEO）

Q: 機器學習理論與神經科學、人類行為學都有著密切的聯系。因此，Deepmind 使用的“深度強化學習算法”需要海量的案例去訓練 AI。但如我們所知，我們人類往往可以通過單一案例舉一反三，從而學習一個概念，還能通過比機器算法更豐富的方式學習。為了解決這個問題，科學家正嘗試利用貝葉斯推論法讓 AI 通過簡單案例學習。你怎麽看貝葉斯推論和深度學習的未來？下一步 AI 又要如何模仿接近人類的想象力和推理能力？

A: 嗯...…據我所知，神經網絡大體建立在函數逼近上，與神經生理學只有一些偶然的聯系。

我對貝葉斯學習法了解不算深入，我認為雖然它是理論上最優的，但是特別消耗計算資源。此外，最近還有一個很有趣的所謂 “終極” 貝葉斯 AI 產品 AIXI。

的確，從通用的角度，目前的方法都還不夠好。我的朋友 Gary Marcus 已多次重申這個觀點。他自己也創立了一家公司來探索能夠通用化的技術：Geometric Intelligence（我投資的項目！）。

高始興（思必馳創始人）

Q: 你覺得未來人們有沒有可能有自己個人的大數據？

A: 從某種程度上來說，有可能。我投資了兩個創業項目，都與 “私有雲” 有關：Sandstorm（http://sandstorm.io/ ）和 Urbit （http://urbit.org/）。

但這樣說吧，公共數據（public data）的規模和價值都會更 “大”。隨著傳感器的廣泛應用，數據量會呈幾何倍增長。此外，越來越先進的分析技術能利用部分數據和歷史數據來推斷出更多信息。

劉維(聯想之星合夥人)

Q: 非結構化的數據的未來發展該會是怎樣？如何才能充分使用它們？我們有沒有必要結合框條化的學習與深度學習呢？此外，大量數據就能解決一切問題嗎？如果，在一些條件下，失敗的代價很大，並且很難去窮盡它的邊界條件（比如說：自動駕駛）？”

A: 從根本上來說，我認為非結構化的數據最終能滿足需要。就像小孩子就可以從非結構化的感觀信息開始學習，我並不認為人腦里有什麽 “神奇” 的東西。

最近，我的一個朋友在聽了許多關於自然語言處理（NLP，Natural Language Processing）的演講後，發現一個有趣的現象：許多研究者都在吹噓他們對語言學的認知有多 “少”，由此來暗示，他們的系統已經聰明到可以在沒有預設知識的前提下學習。

我同意你關於非結構化學習的觀點。這種學習很可能導致 “黑箱” 系統，最後在極端情況下產生嚴重的後果。當系統變得更自治，能操控的資源也更多時，我們需要讓 AI 變得更為可預測。一種方式是引入更多的結構和限制到系統中。

我們肯定不想把這個星球的未來，交給一個由一堆非結構化的浪漫小說訓練出來的 “黑盒”（black boxes）神經網絡吧？

Q: 你是否認為通用人工智能（GAI）是從一些列垂直領域的 AI 中衍生出來的？長期而言，對機器學習算法的依賴將會在哪些方面造成風險？你認為 2150 年最常見的職業是什麽？

A: 我不認為聰明地整合各種垂直領域的 AI 就能生成 GAI 。Deepmind 的做法就很有前景：它開發出一套比較通用的算法，然後把它用於垂直領域的學習中，以達到超過人類的表現。

有關風險：把 AI 用到 AI 領域的發展本身將會帶來極高的風險，因為在這個過程中沒有了人的參與，讓 AI 來控制發展進程，結果可能是失控的。關於其他的風險，可以參見這一份報告：http://www.openphilanthropy.org/blog/potential-risks- advanced-artificial-intelligence-philanthropic-opportunity. 

有關職業：我覺得到 2150 年職業（和整個經濟）可能已經完全不存在了！經濟分工是一個人類社會中的概念。它存在的語境是——這個世界上有很多人，他們能力相近，但因為優勢各異，所以他們之間的交易能有所得。而當我們有一個超級智能的 AI，它的能力超過所有人類，經濟分工存在的基礎就沒有了，就如同我們人類不與螞蟻做貿易。

當然，有可能到了 2150 年，還沒等我們早出超級智能 AI，人類文明就因為其他原因不存在了 :(

李開複對談MIT實驗室負責人：AI時代的變革比每一次工業革命都快

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0208/161103.shtml

1月20日，創新工場董事長兼CEO、創新工場人工智能工程院院長李開複李開複受邀與MIT Media Lab（麻省理工學院媒體實驗室）負責人伊藤穰一，在達沃斯世界經濟論壇閉幕日的“人工智能焦點論壇”上探討人工智能。

隨著人工智能發展的深入，不僅僅只是“職業代替恐慌”這一個問題，李開複和伊藤更深入探討了AI對經濟結構的影響：大型企業壟斷技術和數據，中小企業進入AI領域的難度更大，市場機制如何進行調節？以及對於黑科技的偏見與濫用誤區的問題。以下內容根據現場錄音整理。

對談嘉賓：

李開複博士，創新工場董事長及CEO、創新工場人工智能工程院院長

伊藤穰一（Joi Ito），MIT Media Lab（麻省理工學院媒體實驗室）負責人，曾任Creative Commons CEO、Six Apart日本分公司主席、風險投資公司Neoteny創始人兼CEO

主持人：

蒂姆·布拉德肖（Tim Bradshaw），《金融時報》駐舊金山科技記者

人們的工作必須具備足夠的深度

主持人蒂姆：今年我首次來到達沃斯參與世界經濟論壇，感覺人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）在今年大會已然成為炙手可熱的焦點。現在當人們談及AI和它所引發的生產力進步時，往往會一道談及AI可能引發的倫理和政治議題，甚或爭辯AI的終極價值。我希望今天咱們能換一種觀點來討論AI。

伊藤：我覺得AI確實變的熱門了，這種變化從去年底開始，2016年是非常重要的一年，連許多非計算機領域的科學家都開始提出他們的觀點，而非像過往單純質疑AI。

李開複：的確，如今AI已經被全社會所更廣泛地接受了。人們開始認識到，AI正在為現實生活服務。自2016年初AlphaGo戰勝李世石一役，為大眾揭示了一個無法否認的事實，那就是AI確實能以極高的效能掌握特定垂直領域。AI能夠為我們的生活提供許多超越當前產品與服務水平的解決方案，AI能開始正式為人們提供服務。

AlphaGo VS 李世石

蒂姆：所以，您認為這項變革的動力來自技術領域，還是外在的實體環境？

 

李開複：我認為它屬於技術引領的變革。數十年來，人們普遍把AI視為一項技術，確實在AI發展的同時，經濟、政治等外在環境也發生了一些改變，但我不認為實體環境的改變和AI技術的發展具有直接相關性。

蒂姆：前不久，IBM與微軟都卷入了一項重大討論，那就是AI技術是否會對人們現有的工作造成威脅，人們是否會因此失業？他們認為，AI的目的是增強人類的智能，而非替代人類。兩位認為上述論點成立嗎？

伊藤：所有事物的價值都需要經過長時間的檢驗，而並非一段短暫時間內的觀察。宏觀角度來看，我們無法否認人們會因“新技術總會導致人們失業”而恐慌，但隨著新技術的發展，某些領域又會誕生新的工作。例如在美國，高中畢業生如果想當護士，就必須就讀社區大學考執照，而AI技術能夠達到護士必須學習的操作流程技能，使得費時且昂貴的職業資格考試變得不那麽重要。護士這一職業還將存在，但將不再受限於繁瑣的操作任務和流程事務，對於想從事護士一行的人來說，這是一大利好。對於許多職業而言，立刻要談立即被AI技術取代還言之尚早。但是顯然，許多工作領域的問題正被解決也正被改變。

主導AI技術研發的各大科技巨頭，如果能為人們樹立一種正確的態度，驅散人們心中對AI技術的恐懼，也將會是一大利好。畢竟人們對AI技術的恐懼，絕大部分來自於對於AI的不解。

要消除恐懼，我們需要在兩個方面努力，其一，是消除人們心中情緒化、非理性的恐慌心理；其二，則是理性解決問題。例如，我們必須對當前的教育體系，以及職業資格認證等體系進行改革，這取決於未來機器發展的速度有多快。

在接下來數十年甚至很長時間內，AI技術都將會不斷發展。但現實是，我們的教育體系和人才市場仍然一成不變。我預見各項既有制度的僵化與缺乏彈性，將成為比AI技術本身更大的阻礙。

李開複：大體上我同意，不過我認為，我們需要更為急迫的喚醒社會集體意識來理解並準備AI時代的到來。

當今時代變革的速度，比以往任何一次工業革命時期都要快。隨著AI技術的不斷完善，越來越多的工作如今開始被AI技術取代。舉例來說，中國有一批AI創業公司正在研究人臉識別，這類技術已能批量辨識20到30萬張人臉，這是一般人類不可能達到的量級和精準度，諸如保安、邊防等從事辨識任務的從業人員，也勢必會被取代。在另外一些領域，AI處理人際和人機關系的能力確實還不如人類，醫療行業是最好的例證，醫療檢測中的某些涉及影像識別的崗位很快也會被AI技術所取代，但那僅僅是醫療專業的一小部分。

曠世科技face++人臉識別自動解鎖

所以大體上來說，人們的工作必須具備足夠的深度，需要讓自己強大到不會輕易被機器所撼動。我不認為現在正在從事這類有足夠深度工作的人們，會輕易被AI取代。

當前有兩項重大的任務等著我們去解決。其一，是思考如何調配未來二十年大量被AI技術替代的工作者；其二，是我們的教育亟待改革。我們需要對我們的子女、下一代子女進行再教育，分析哪些工作不會被輕易替代，而不僅僅去幻想從事目前看似光鮮亮麗的工作。

投身服務業可能是其中一個選擇。我們希望能鼓勵更多人參與人際間的交往互動，建立機器人與人類的交流溝通模式，並不是所有人都能做到這一點，而這些對於服務行業來說至關重要，AI技術能夠使未來的服務業更被人們期待和尊重。

伊藤：日本人對於服務行業的看法就很有意思。日本人認為，服務業是與人打交道的工作。在日本很少有人帶著好萊塢夢，為了將來成為明星而在餐廳打工，他們單純就是喜歡在餐廳工作、熱愛著他們的顧客，這樣的態度完全刷新了我個人對於工作價值的認知。

我們有必要重新設定價值的評價體系。過去我在日本的時候，日本還是一個經濟發展至上的國家。但如今，人們的觀念已經發生了很大轉變。在以前，工作只是為了獲得金錢，而金錢是衡量一個人是否成功的標準。

但如果你基於你對工作技藝的精通程度去評價你是否熱愛這份工作，同時改采你對工作的熱愛程度來衡量成功，那麽很多被歸結為服務行業的職業其實都相當成功，服務本身可能談不上偉大，也不在創造什麽新事物，但這些當下從事的工作讓你明確目標，支撐著你的生活結構，讓你找到人生的意義。

我們應當少關註一點工作產出的經濟效益，而更關註工作的目標和意義。舉例來說，育兒應當是國家GDP的組成部分，而不是像現在這樣只被視為家務，養育下一代對全社會而言至關重要，如果每個父母都能在育兒領域多花些時間，社會將會變得更好。我們在比較人和機器的勞動產出時，多半僅僅用勞動價值和工時長短來衡量人類的產能，卻忽視了工作背後潛在的社會價值。這也是為何許多非計算機領域的科學家自去年起，也開始提出他們的觀點。

李開複：另外一個重點在於，人類的工作進入了一個新的層次。人們在競爭中，將選擇更好的雇主和工作，同時取得工作技能與深度上的提升，逐漸成為各類專業能手和頂尖人才，甚至最後成為特定領域的首席科學家、最有價值的金牌球員、最受饕客追捧的明星大廚等。

但機器也擁有著屬於它的全新定位。我們要做的是去思考在AI時代來臨之際，如何保留一手的經驗，如何為人類提供成長的空間，從而創造更多的就業機會，為人類共同的未來找到更好的解決方案。

蒂姆：那麽隨著AI技術的普及，社會上的職業構成、各類職業對經濟貢獻的性價比會不會隨之改變？例如，一個人周遊世界開另類雜貨鋪，會不會比在辦公室當一名白領賺得多？

伊藤：這正是另一個關乎整體經濟的重要問題。 如果AI真能把整體社會的生產力無限提高到一個極其充沛的程度，那很多人可能根本就不願意繼續從事現在的工作，如今包括政府公務員在內，很多人在崗位上過度勞動，薪水卻巨低無比。這些職業的確需要政策扶持和薪酬相關的補助，才能鼓勵人們考慮選擇那些看似低回報的工作。

古希臘的雅典城邦就是一個例子。當然我們現在沒有那時代的奴隸制，但想象我們處在一個充滿了藝術家、哲學家的社會，那時公民們關心的，會是資源分配是否公平、收入是否均等。這並不意味著我們不再需要工作，否則就太不符合現代的經濟法則。社會仍然需要人類勞動力，但人們將變得更富裕、更能投身內心真正渴求的工作，將會有更多的音樂家能心無旁騖專註他們熱愛的創作、廚師們方能每天精心烹調讓人贊嘆的美食，他們周遭人們的生活體驗，將會因此更為多彩豐富。

蒂姆：說到剛才的音樂家，如今他們掙錢的道路似乎更辛苦了。您覺得該由誰來支付這種額外收入？是政府？還是科技公司？

伊藤：目前的音樂行業，正隨著流媒體技術、更趨完善的數字版權制度蒸蒸日上，可預見的是，數字音樂不會在近期沒落，產業規則和行業規模隨著技術平臺而生了重大變革，整體音樂行業反而是在上升的。但是，我預見音樂產業各種獨家約束制度仍然是個發展瓶頸。上世紀後期，在電視和傳統音頻媒介當道的時候，巨星經濟、高銷量唱片和企業壟斷形成了當時的市場格局。但現在，這種體系已經過於複雜、而且不符合當今以技術平臺為主流的發布體系。

李開複：不僅是音樂行業，其他的行業也存在著明顯的問題。例如，專欄作家和記者們的前途也值得憂慮，他們依循傳統媒體遊戲規則都曾經歷過獲利頗豐的年代，而對於新的技術平臺分發規則、更為AI自動化的媒體模式他們仍未做好準備，記者編輯們的專業地位也需要被重新檢視與定位。未來型的AI技術公司將有機會賺得較高的經濟收益，這些創新公司甚至能和前沿政府緊密合作，共同為未來世界的工作結構和薪酬制度，進行前瞻的規劃和準備。

我們過去專註在培養數理化人才，為了訓練符合上個時代需求的工程師、醫師、會計師、律師等等專業人才，我們已經投資龐大的社會資源，導致很多人打從學習階段其實就開始偏離了他們的核心潛能而毫不自知。在不久的未來，許多工作都能被機器取代，人們將從這種演進中被釋放，真正投入我們擅長、我們熱愛的領域。

未來的“電車難題”

蒂姆：讓我們再來談一下當前AI技術帶來的經濟收益。由於AI技術對於大數據存儲、從業人員技能、輔助設施研發等領域提出了高門檻的要求，是否因而大部分收益都將集中在屈指可數的幾家大型科技公司中？對於其他小型的創業公司，由於缺乏機器、缺乏數據集，AI技術的研發成本無疑是巨大的，您認為AI技術對經濟結構有什麽影響？

李開複：我覺得目前的體系會持續促使大型科技企業不斷發展。他們有能力壟斷資源、壟斷數據，在商業利益和激烈競爭的驅使下，他們會不斷競逐更為精進的技術能力，為公司賺取更大的利益。對於較小企業，進入AI市場的難度的確比移動互聯網時代的創業高出非常多。

我呼籲行業需要大力推動AI生態系的開放性。創新工場北京總部和我們所投的創業公司體系中，已經啟動了全新的AI技術相關研發工作，近期我們成立了人工智能工程院，帶著孵化中國AI生態系的目標投入大量資源，招聘培訓一批年輕工程師入門AI領域，展開可公開數據集的采集和標註，我們也積極尋求在中國和全球資本市場的融資和成長機會。

全球AI競技場上，美國市場有Google、Facebook、微軟，中國市場有百度、騰訊、阿里巴巴等行業巨頭，激烈的市場競爭導致他們的技術極低程度會考慮開放出來，創新工場希望能夠借此成為AI領域開放發展的倡議者和實踐者。

蒂姆：我們之前提到，誰擁有數據上的優勢，誰就擁有敏銳的洞察力和創新能力。那麽非技術型公司什麽時候能夠真正采用AI技術，亦或是只能運用像IBM、Google、微軟等公司的平臺？

伊藤：隨著世界愈發緊密互連，要以“贏家通吃”的玩法去壟斷市場是越來越難。現在，如果某個個體試圖進行壟斷行為，會自動觸發市場機制。市場競爭會形成限制：如果某方采取壟斷動作，對標競爭的另一方會花數百上千萬美元去找到超級優秀的AI博士們來迎頭趕上。現今人才培養的源頭已經到位，但我擔心，當某個企業實現了壟斷甚或做上了寡頭的時候，自然而然能順勢招募AI領域的全球才俊，吸引能夠負擔他們百萬美金酬金的投資人，種種多方因素都正匯聚在一起。市場單方面依賴競爭機制進行調節並不完善，因此，我對開複和創新工場在中國推動的開放做法特別感興趣。

接著我想說下一個經典的“電車難題”，雖然看起來有點偏題，但其實這個跟我們的討論挺相關的。這個研究大概就是詢問人們，如果街上一輛滿載乘客的電車馬上就要撞上一大群人，它應不應該立刻轉向，犧牲車內乘客的生命，還是放任讓車輛撞上人群。結果大多數的人都說，當然應該犧牲車內乘客的生命來保全更大一群人。但如果按照這個標準設計一輛無人駕駛汽車，你們會不會買具備這種人性道德的汽車？我是肯定不買。所以其實這就意味著，當我們只把責任交由市場機制，人們普遍都是自私的。

而且，就像開複所說的一樣，資本主義的市場競爭是不會激勵大家分享數據、資源和市場的。傳統的政府監管方式過去曾經行之有效，但在面對互聯網的開放和動態結構，這種傳統的監管方式將會失效。現在這些AI、比特幣和其他所有領域中的問題，都不是過去十年二十年間學者們研究的題目，而是真正在資本市場能夠快速賺錢的技術。然而相較於開放的互聯網，行業不曾充分在開放場域來探討這些技術衍生的問題和現象，這是我的擔憂所在。

李開複：我們倒是嘗試采用實務並直接一點的方法，用大公司跟大公司來抗衡。比如某巨頭企業說他們能夠提供數百萬美金的資金，另一家巨頭企業便說我們可以提供一個昂貴的開放平臺。我們不知道這個方法是否有效，但畢竟我們都是敢於冒險的資本家，這個策略肯定是值得嘗試的。作為風險投資家，我們理解商場上凡事皆求回報，我們試圖串聯各方利益點，聚合成一條具有共通性的利益鏈條。

蒂姆：現今大家都能看到AI產出已經開始變得極具說服力，那麽投入方面狀況如何？誰在編寫、改進算法，我們又怎麽知道這些算法何時會被使用？AI技術的透明性又如何？市場能否避免AI這樣的黑科技遭受偏見誤區，或者避免AI技術被濫用？

李開複：我覺得目前有些公司采取所謂公開透明的做法，其實是很討喜的宣傳手段。但我也確實擔心，下面這種兩難問題會不會出現：一些公司選擇通過自律或推動立法來限制錯誤發生，但另一些公司不會這麽做。自然而然，比較規範自律的公司由於發展顧慮更為周全，相對發展速度上可能放緩；而較不顧慮錯誤發生的企業，反而可能成為最快速或最成功的那一方？

例如在無人駕駛技術的開發上，Google很小心謹慎，把保護駕乘人員和行人放在了極其重要的位置上，技術不成熟就不推廣；相反，特斯拉的AutoPilot就很激進，會直接把測試版產品拿給公眾進行試驗。然而現在看來，特斯拉造出好無人駕駛車的可能性還要更大一點。所以這個難題對任何規模、任何階段的企業，都是一個道德層面的決策。

伊藤：偏見同樣會影響到產品開發。曾經有某家企業開發面部識別系統的時候，僅用他們自己的工程師作為訓練數據庫的模板，但發布演示產品的時候，這個產品竟然認不出一位黑人女性的臉，正因為他們的工程師全都是白人男性。很多偏見，是你在日常職場中不容易意識到的。

過往許多公司會去搜集信息、理解客戶，然後給出個解決方案。如果要做一個真的對社會有益、解決問題的架構，就只要想著把這個工具做得更好、更有用就可以了。我喜歡舉會計和電子表格的例子，在VisiCalc發布以後，這個蘋果公司自己都不知道該賣給誰的軟件出乎意料獲得會計行業的巨大歡迎，這讓他們欣喜萬分。於是他們在VisiCalc中投入了更多的靈感，VisiCalc 的開發者都沒有設想過它有如此多的可能性。

我們需要的不是企業銷售人員出去收集客戶需求，然後回頭要求工程師做出什麽，我們需要的是賦予人們自己打造這些工具的能力，這不會是目前主導AI領域那些科技巨頭的商業模型和運作方式，反而更可能來自像開複您所投資的實踐型的創業者。

蒂姆：數據和最終的成果歸屬之間是否有條清晰的界限呢？比如說如果某個商業公司使用Google的演算法找到公共部門數據中有利可圖的部分，例如運用某些醫療數據而大賺一筆，會發生什麽？會因為來源是公共數據而把這樣得來的利潤回報給政府呢，還是因為用了Google算法而成為其產品的一部分呢？畢竟沒有公共數據就不會有這一結果，目前這些數據相關的行業規則是如何制定的呢？

李開複：我感覺我們正站在一道門前，正打開去探索一個美麗勇敢的新世界，針對上述問題其實行業還沒有定論，也應該好好充分研究一下這個問題。

伊藤：看來科技巨頭們有一套針對現存數據庫、獲取數據的戰略。Google、Facebook或中國的百度、騰訊當然都會收集大眾的數據、從公共的數據中試圖做出成果。但很顯然個人電子郵件就不是公共數據，想要購買這些數據也是不可能的。也有很多人爭論是算法重要還是數據重要，顯然兩個都十分重要，但不同企業由於其業務屬性的側重，將會有不同的選擇。

蒂姆：我在這星期聽到許多關於人工智能未來是不是真的能帶來巨大收益的相關討論，比如增加稅收，幫助政府能讓所有人都開心地生活還不用工作。你覺得AI能緩解社會焦慮、解決其他情況下可能會出現的不平等問題嗎？它會是我們期待的那個靈丹妙藥嗎？

李開複：應該說這是必然的，在可預見的未來大規模的職業轉移即將發生，人才與人力需要重新部署，在AI驅動的工作形態改變之際，有兩部分我自己特別關註：一是孩童和成人的教育體系，舉例前面提到的音樂家、育兒等都將更能彰顯其價值，目前各項專業教育和技能培訓需要檢視其未來的適切性。二是人們有更充裕的時間來體驗享受更優質的娛樂，娛樂行業比如虛擬現實（Virtual Reality）在未來勢必更為百花齊放。

蒂姆：這是場非常有意義並非常有趣的對談，十分感謝你們參與。

江平對談王澤鑒：中國民法典怎麽立

來源: http://www.infzm.com/content/124321

2017年4月18日，江平在北京家中與王澤鑒探討民法總則及民法典。（南方周末記者 滑璇/圖）

（本文首發於2017年4月27日《南方周末》）

我曾經提出來，中國最好制定一部開放性的民法。沒有法律依據時，如何確定法源，過去是依政策，現在是依習慣。這就是很大的開放了。

——江平

這麽一個大國要有一部民法典作為基礎，承擔體系整合、理念宣示的基本功能。它一方面要鞏固所取得的成就，一方面要發展進步。這兩方面要兼顧，保持平衡。

——王澤鑒

2017年4月18日，海峽兩岸民法學界最權威的學者江平、王澤鑒在北京進行了一場對談。對談由不久前通過的民法總則與即將制定的民法典展開，由浙江大學光華法學院教授朱慶育主持，北京大學出版社組織。

江平，1930年生，中國政法大學終身教授。曾任中國政法大學校長，七屆全國人大常委會委員、全國人大法律委員會副主任。

王澤鑒，1938年生，臺灣大學法律學院名譽教授。曾任臺灣大學法律學系主任、法律研究所所長，臺灣地區“司法院”大法官。

時代需求與學術配合

本土化階段怎樣過渡

提取公因式的利與弊

人格權保護應當加強

有話兒：楊千嬅VS真校長　呂俠對談

1 : GS(14)@2015-03-22 21:14:19





■楊千嬅（左）日前與「四千五蚊」校長呂麗紅互訴心聲，祝願對方繼續以生命影響生命。攝影：仇志德


在功利主義掛帥的年頭，教學生應付考試的補習社應運而生，擁有純真教學理念的學校，卻面臨被殺風險，夠荒謬了吧？電影《五個小孩的校長》就是講述楊千嬅飾演的呂校長，如何以一己之力拯救面臨被殺的學校。日前千嬅與其角色原型呂麗紅校長在元岡幼稚園聚首，兩位「校長」通過真摯對談，讓我們重新認識「教育」的真正意義。撰文：馮國康



楊：楊千嬅　呂：呂麗紅校長



演活歡笑


■千嬅在戲中重演到盧強家訪一幕，更幫手清理泥頭，現實中呂校長凡事亦親力親為。

千嬅以平實方式，將校長對教育理念的堅持和熱誠演活出來，坊間一致好評。那呂校長對千嬅的演技又有何評價？

楊：拍完套戲對我好大影響，包括諗嘢，同小孩相處嘅層次都唔一樣。我明白你想透過電影畀啲訊息社會，所以好想知你睇完套戲，覺得傳唔傳達到個訊息？呂：我睇完覺得好震撼，一時間思想好混亂，同埋好多掙扎。其實你將我內在深層次演出嚟。楊：係呀？好彩你咁講。可能係有個藍本，同埋之前同你傾過好多次偈。但最主要係監製同導演都好有心，畀好多你嘅資料我。我覺得演得立體係因為大家對你嘅付出，有一份欣賞同尊重。呂：多謝。楊：辦教育真係唔容易，唔好話要喺咁困難、咁挑戰嘅環境，就算普通環境下，要做到純真教育理念都唔易。尤其喺今時今日嘅香港。呂：你畀我驚喜係，明明好鍾意笑，但戲裏面我見到另外一個千嬅。其實唔係咁多人知，我表面上好喜歡笑，但因為認真做事帶畀我好多憂慮。我冇放喺面上，但你幫我做咗！楊：因為你嘅故事、你嘅經歷，老套啲講係一種教材。套教材唔係淨係用喺小朋友，係教育你身邊嘅人，或者係對教育制度嘅反省。



人後辛酸



戲中千嬅獨力拯救學校，又勇敢對抗頑疾，是當代神奇「呂」俠。現實的呂校長縱然外表堅強，但背人垂淚時又有幾多人知？

楊：你作為老師咁多年，會唔會有啲場面令你流眼淚？呂：初初教書時會，畢業禮已經唔捨得啲細路。後尾知道呢個係生命教育，學生係會成長，會去另一階段，我慢慢接受咗。但嚟到呢度（元岡幼稚園），我就喊多啲，因為遇到好唔同嘅家庭。好似戲入面，校長要爬過啲泥先做到家訪都係真實。其實啲泥仲高啲！楊：因為監製驚我搞唔掂！佢同我講話呢個小事，真嗰個好大鑊，成座山咁！呂：啲泥真係到我膊頭！嗰時我可以爬過呢個牆，我係開心，因為要得到好大信任，家長先願意畀我去。我爬嘅時候係辛苦，有流汗，都驚跌落嚟，但個心好安慰。楊：好有使命感。呂：所以嚟到呢度，開頭唔敢喊，亦冇時間喊。要處理問題好多，譬如話教育方面、校舍不足、仲有制度。我以前喺中產學校教，甚至乎達官貴人學校，唔會用學券，但我

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近千人遊行　促撤黑箱課綱台教育部長今與學生對談

1 : GS(14)@2015-09-23 02:17:42

■反課綱遊行人士手舉標語，高喊「吳思華下台」。台灣《蘋果日報》



【反課綱風波】台灣昨日下午有反課綱遊行，要求撤回黑箱課綱及教育部長下台，近千名參與者中大多是年輕人和學生。而教育部長吳思華今將與反課綱學生對談，學生要求開放媒體進場採訪，全程公開透明。


人本基金會昨下午4時在教育部前舉辦遊行，高喊「挺學生、護民主」、「撤回黑箱課綱、吳思華下台」等口號的隊伍從教育部門口出發遊行多圈。也有一騎機車者反高潮，高舉「吳思華加油」的牌子，被警方勸離。現場估近千人參與，年輕人約佔6成。參與者高二生梁羽喬表示，希望不要讓下一代看完課本後被中國本位思想洗腦，所以走上街頭遊行。而遊行隊伍中52歲從事資訊業的侯先生表示，教育應多元，歷史史觀應保持公平，新課綱比較偏頗。人本基金會執行長馮喬蘭對《蘋果》說，遊行訴求還包括要求教育部對闖部長室的學生撤告，也希望盡快有方案解決課綱爭議，比如立院召開臨時會。



撕新版歷史課本「重印」

台北市長柯文哲昨坐車經過教育部，透過車窗看反課綱遊行的照片由攝影官潘俊霖拍下並放fb。市府副發言人黃大維表示柯關心遊行，特別到現場看看。反課綱學生進入教育部已三天，對於今日上班日北市警方會否有所行動，黃大維說，只要學生保持理性抗爭，台北警方不會有激烈執法、驅離學生的行動。警方昨封鎖教育部包括相連的中央聯合辦公大樓戒備。學生持續佔領教育部前庭，昨下午還辦印書活動，現場撕毀5本印着新版課綱的歷史課本，丟入紙漿，要印「無污染」課本。昨早學生辦記者會重申「撤銷課綱」、「立法院召開臨時會」、「教育部長吳思華道歉下台」三訴求，呼籲官員站出來與學生面對面溝通，並要求藍營立委表態。大多數在野黨立委已表態支持撤回課綱，但國民黨除了六名立委反對學生訴求，有將近40立委至今拒絕表態，被批未盡民意代表之責。



允安排網絡直播　會後採訪

昨傍晚傳出，台中一中前校長蔡炳坤牽線，促成教育部和反課綱學生今下午2時在國家圖書館對談。教育部長吳思華、新次長林騰蛟和國家教育研究院代表將出席。學生方北區反課綱聯盟總召朱震稱面談條件是全程公開，不只要開放採訪，學生也要架設網絡直播，在教育部前堂用投影幕播放。教育部稱目前可安排網絡直播和會後採訪，已釋出最大善意，包括考慮對未成年學生撤告等；而周二立法院的談話會也非常關鍵。另外，日前在教育部前打罵父母的17歲學生周天觀，一度被其母形容為紅衞兵，昨日母子已和解，周母表示，尊重兒子想法，希望兒子的選擇不會讓他受傷；周天觀說，反課綱立場不會變，行動前會多一些思考，避免讓父母擔心。台灣《蘋果日報》





來源: http://hk.apple.nextmedia.com/international/art/20150803/19241401

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