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李开复谈人工智能 创业者to B更容易获得成功

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  目前,市面上主要存在to B和to C两种最主要的模式,李开复认为都合适,但现阶段来看,to B会更容易一些。

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  2016年7月,确定离职Google加盟创新工场的工程师王咏刚收到李开复邮件,后者谈到是时候对“人工智能”有一个系统的梳理——让大众读者既能快速了解过去的AI发展史,又能对未来即将发生的变革做好思想准备,特别是那些身处其间的年轻人。

  这就是2017年4月面市的新书《人工智能》的发端之源。

  在《人工智能》书中,李开复和王咏刚谈到了人工智能的过去、现在和未来,谈到了人工智能作为技术在当前互联网的应用,以及即将对科技、生活、教育、职业选择和未来社会产生的影响。

  对于他们来说,人和人工智能的关系问题,将会是当前和未来很长一段时间内,社会核心群体无法回避的问题。

  如何判断《人工智能》不是出自AI之手?

  不过,在谈论关系前,对于人工智能的正确认知并不容易。

  AlphaGo等引发的冲击尚在继续,从一开始不相信机器会在围棋这样高深莫测的领域击败人类,到最后对人工智能的完全恐慌臣服,其中包含对人工智能真实的认知。

  比如,不少人开始将每一个“对象”怀疑为人工智能。李开复最爱谈到的段子是“微信群辨识人工智能”,他说自己因为各种关系被拉入了不少微信群,但总有人调侃“他”不是李开复而是人工智能,而且语音、图片和视频都有可能作价,唯一验证的方法就是让他发红包出来。

  这背后涉及人工智能现在可以做什么,将来还能做什么的认知。不过,李开复认为,人之于人工智能的最大区别,可能会在于感性、思考和跨领域的能力。

  在《人工智能》新书发布现场,李开复还被记者的问题逗乐了。新浪科技问他,现在人工智能如此火热,怎么让人确定这本书不是出自“李开复.AI”的程序之手?

  李开复的回答饶有意味。他将问题分为了两大部分,一是在《人工智能》一书中,机器有可能实现写就的部分,二是未来十年内人工智能都无法参与的部分。

  首先,李开复认为介绍人工智能、讲诉人工智能历史和预测人工智能未来的部分,机器在未来肯定可以实现,在这些“数据积累”和“经验汇集”的领域,机器比人更有优势。

  但涉及“意义”问题,可能就会是人之所以区别于机器的所在。

  李开复抛出一连串问题:“孩子教育怎么办?”、“会不会教育出来都失业?”、“社会贫富差距是否会拉大?”、“巨头和普通人权力会不会有变化?”,“越来越多的工作被取代后,人是否还需要工作?工作的意义又是什么?”

  他解释说,跨领域的、高深的、需要深度思考的内容,未来十年人工智能也无法达到。

  实际上,同样的问题也出现在越来越多的行业,不仅是写作,更包括之前属于“好工作”的金融、理工、医学和律师等。

  给青年的建议:学深、跨领域,走向服务业

  面向这些正在学习的年轻人,李开复给出了自己的建议:

  首先是面向所有大学生,他认为,可能需要思考的问题是如何把所在领域学到特别深——深到人工智能无法取代。换而言之,新趋势下的学习不仅要有兴趣天赋,还要扎实努力,垂直纵深。

  其次是跨领域会成为趋势。因为人工智能在单领域、大数据方面的天然优势,可能人类不得不需要通过跨领域的交错、结合,才能达到人工智能很难根据单一领域大数据推算的地步。比如在金融、社会学、哲学和教育学等交叉结合点,就可能会出现一些新的创新机会和创业前景。

  第三是文科领域的学生,李开复表示可能会在人工智能时代迎来新的发展机会。由于计算机在艺术、幽默、电影和创造等“感性”领域的“无能”,文科涉及的领域或许会迎来新的发展机会。

  李开复还就此认为,我们需要做好未来走向服务业的准备了。

  他所谓的服务业,指的是涉及人与人之间的交流,人与人之间的同理心,以及如何让自己更有爱、更受欢迎的行业……李开复强调,这其实是一个确保人类对人工智能保有竞争力的方法。

  当然,对于人工智能的机遇和挑战,这位人工智能领域的博士的核心论点是“工具论”。他表示无论是走向任何领域,都要把人工智能这个工具用好。

  比如金融专业的学生,可能需要了解智能投顾正在带来的变革、AI量化交易有哪些新突破、AI在征信、信贷和区块链等方面又如何施展拳脚?李开复认为只有真正理解并掌握这些技术,才能让人立于不败之地。

  给传统企业家建议:归零、自我颠覆、寻求合作

  而对于传统企业和企业家,李开复的核心建议是“归零”和合作。

  相比互联网的冲击,他认为人工智能带来的颠覆性变革将更加广泛、凶猛且跨领域。因为人工智能的算法是可以在已有基础上超越式迭代的,这对传统企业家提出了新挑战。

  这就需要传统企业家,首先在思想上“归零”。不要因为现在企业的规模和存量,就担心人工智能带来的颠覆,进而阻碍了革新和自我颠覆,“如果自己不颠覆自己,那别人也会来颠覆你。”

  比如目前券商、银行、保险等行业的企业家,可能还没法做到通过人工智能的方式去开发产品。

  “因为固有的DNA、文化方式、过去的成功、已有的利润,都形成了一个巨大的包袱,让他们无法放下。就好比柯达,明明知道数字相机的时代就要来临,但还是脱离不了固有的思维,逃不出被颠覆的怪圈。”

  所以对于传统企业家来说,要么成为少数者,拥抱人工智能,然后走到更高的高度。要么沦为被颠覆的角色,被下一个创新者用新的技术颠覆掉。“当然,如果实在没有办法颠覆自我,那另一种选择是把产业卖掉,然后转行去做投资,否则会因为颠覆来得凶猛快速,沉没成本会越来越大。”

  其次是寻找拥有解决方案的合作方。目前人工智能火热的最明显特征是相关领域人才特别贵,但李开复认为这可能还只是表象,而且就算是传统企业家拥有强烈的变革决心、开出高额价码,也未必能够打动这些人才。

  “因为任何一个顶尖人才都希望走得更顺,希望能够进入一个更加符合职业前景的公司,比如一个已经把大数据跑得很通畅的公司,所以他们也会更愿意进入Google、BAT这样的公司去发挥才华,而不是到一个传统企业去和老板没完没了地沟通。”

  于是可能还不只是人才贵的问题,更加核心的是能否雇到的问题。并且值得注意的是,这对于企业变革来说,可能才只是第一步,还有接下来第二步、第三步需要迈出。

  这样的情况下,找到合适的解决方案合作方就变得重要。这种合作方既要懂人工智能技术,又要拥有人才等核心资源方面的能力。

  李开复表示,创新工场也在寻求这样的机会,希望利用自身的资源和优势,帮助传统企业去实现新趋势转型,成为合作伙伴,探索解决方案。

  给AI人才建议:找老司机、回到中国

  实际上,创新工场之所以让李开复拥有这样的底气,正是在人工智能人才方面的投资布局。而且他们正在通过创新工场人工智能工程院,去复制李开复在微软亚洲研究院和Google中国的人才培养模式。

  这种模式首先是借助老司机的传帮带。李开复召唤了不少在Google、微软工作的资深工程师,再让这些拥有十年工作经验的人带10个、20个刚毕业的理工科顶尖人才,然后在6个月左右的集中学习、应用和开发中,成长为人工智能方面的工程师。

  其次是召唤更多在美工作的华人回归中国。李开复表示中国人都想回到中国工作,只是过去来看,学习和就业的机会方面,美国都享有优势。但现在人工智能趋势来临,类似在大系统、大数据方面的需求,人工智能正在把一批又一批谷歌、微软、亚马逊培养出来的工程师吸引回国。

  此外,还包括一些学界出来的科学家人才。李开复认为创新工场人工智能工程院的成立,核心目的之一也是希望通过科学家和商业人才的对接,产生更大的商业价值。

  给创投建议:to B和to C都有机会 to B更容易

  当然,谈及人工智能的商业应用,李开复还发表了他对商业模式的看法。

  目前,市面上主要存在to B和to C两种最主要的模式,李开复认为都合适,但现阶段来看,to B会更容易一些。

  因为现在企业希望看到人工智能快速创造价值,而人工智能在to B方向更容易快速产生实际效益,比如银行保险、券商投资、二级市场等,这是过去企业和软件行业都没有看到的现象。

  所以这位创新工场创始人判断,当足够多的企业尝到甜头后,会形成一个“买买买”的浪潮,带动更多企业级应用的实际购买。即便此前国内的企业级软件并不发达,但人工智能可以快速证明自我价值,并且让to B市场可以快速成长。

  其次是to C市场,可能会相对困难一些,因为人工智能本身并不是一个应用。

  “虽然BAT已经在面向to C的领域里应用了诸多人工智能的技术,但这也是在他们拥有大量用户、大量用户数据和用户变现的基础上。如果一个初创企业没有自产流量,那大数据就无从谈起,所以对to C的人工智能创业公司来说,起步并不容易。”

  然而这也并不意味着to C就毫无机会可言。李开复以国内初创公司“用钱宝”举例,在抓住一个重点垂直领域把流量做起来后,现在这家初创公司的每月平均放款可以达到150万笔,已经超过了任何一家传统银行。

  不过,李开复最后也提醒称,to C和to B的比较,会让更多VC和创业者只看到前景而忽视了现状——to B的人工智能企业虽然机会更多更大,但也需要之前有更长的时间去孕育等待,而不是马上就能指数式爆发成长,一定要富有耐心去陪伴投资项目成长。

责任编辑:Aruba

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