一、人才流動(dòng)加快人工智能的產(chǎn)學(xué)研結(jié)合

“世界科技體系就是公司做有用能賺錢的東西，用戶想要的東西。雖然每個(gè)企業(yè)都在說(shuō)創(chuàng)新，但創(chuàng)新是排在第二位的，賺錢才是第一位的?！崩铋_(kāi)復(fù)告訴新浪科技。

不管是企業(yè)，還是全球的高校，對(duì)于AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，產(chǎn)品化和市場(chǎng)化對(duì)接都處于一個(gè)探索的過(guò)程，沒(méi)有完全形成足夠的產(chǎn)學(xué)研對(duì)接。李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，人才從高校走向企業(yè)是第一次對(duì)接的過(guò)程，目前又有一部分人才從企業(yè)回到了高校，這是第二波對(duì)接過(guò)程。

前谷歌首席人工智能科學(xué)家李飛飛離職后回到斯坦福大學(xué)執(zhí)教，前騰訊AI Lab主任張潼離職后回到學(xué)術(shù)界，前百度公司總裁張亞勤加入清華大學(xué)負(fù)責(zé)清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院，而最新的則是原字節(jié)跳動(dòng)副總裁、AI實(shí)驗(yàn)室主任馬維英離職后也加入了清華大學(xué)，與張亞勤一起籌建研究院。

學(xué)術(shù)的思維是從科學(xué)研究往外延伸，而產(chǎn)業(yè)是尋找技術(shù)，創(chuàng)造價(jià)值。

李開(kāi)復(fù)說(shuō)：“高校的天職是創(chuàng)新，做沒(méi)有被人做過(guò)的東西。這樣的人才流動(dòng)有助于高校在研究新課題的時(shí)候，可以加入對(duì)商業(yè)化的思考，會(huì)大大提升高校做科研時(shí)的相關(guān)性?！?/p>

在第二波人工智能浪潮出現(xiàn)的時(shí)候，最早接觸人工智能的創(chuàng)業(yè)者都更懂技術(shù)，而不知道具體應(yīng)該怎么商業(yè)化。李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，當(dāng)時(shí)投資人工智能必須投資他們，因?yàn)楫?dāng)時(shí)懂人工智能的人很少?！叭魏我粋€(gè)科技在初步階段都是這樣，包括互聯(lián)網(wǎng)?！崩铋_(kāi)復(fù)說(shuō)。

但是現(xiàn)在是人工智能全新的階段，在這個(gè)階段開(kāi)始有越來(lái)越多的商業(yè)會(huì)考慮人工智能的應(yīng)用。舉一個(gè)例子，一個(gè)做人工智能的人很難去顛覆教育行業(yè)，但是當(dāng)一個(gè)做教育的公司應(yīng)用了人工智能的技術(shù)，就能產(chǎn)生更大的價(jià)值?！皞鹘y(tǒng)行業(yè)的門檻高過(guò)了人工智能，單一的人工智能公司少了，但是在+AI的概念下，人工智能的投資機(jī)會(huì)更多了。”李開(kāi)復(fù)認(rèn)為。

傳統(tǒng)行業(yè)接受新技術(shù)的過(guò)程中會(huì)遇到一定的阻力，但客觀因素的存在，特別是一些公共危機(jī)事件的出現(xiàn)，會(huì)加快新技術(shù)進(jìn)入傳統(tǒng)行業(yè)中。比如，在2003年非典之后，電子商務(wù)飛速發(fā)展。

新冠肺炎疫情造成的無(wú)接觸服務(wù)，保持社交距離等，也會(huì)催生傳統(tǒng)行業(yè)對(duì)于新技術(shù)的需求，比如餐廳的無(wú)接觸服務(wù)是送菜機(jī)器人的機(jī)會(huì)，這些現(xiàn)象全世界范圍內(nèi)都正在出現(xiàn)?！拔覀兺兜暮芏嘟逃驹诮肽陿I(yè)務(wù)量暴增?！?/p>

“新冠肺炎疫情是全世界的災(zāi)難，但是也留下了很多機(jī)會(huì)?！崩铋_(kāi)復(fù)表示，過(guò)去幾個(gè)月全世界的數(shù)字化、線上化的速度非?？?，用戶的習(xí)慣也在改變?！皵?shù)字化加快了，就有數(shù)據(jù)做人工智能了。”

二、新局勢(shì)下的數(shù)據(jù)歸屬與保護(hù)

但面對(duì)新局勢(shì)中關(guān)于“數(shù)據(jù)歸屬”的爭(zhēng)論，創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院執(zhí)行院長(zhǎng)王詠剛告訴新浪科技，人工智能算法依賴大量的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)歸屬，數(shù)據(jù)安全和隱私等問(wèn)題與好的人工智能算法之間并不一定是對(duì)立關(guān)系。

技術(shù)進(jìn)步，法律約束和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等措施，可以大幅降低數(shù)據(jù)被濫用、亂用的風(fēng)險(xiǎn)。王詠剛舉了一些例子，AlphaGo Zero已經(jīng)可以完全從自我對(duì)弈的圍棋棋譜中進(jìn)行學(xué)習(xí)，不存在數(shù)據(jù)歸屬的問(wèn)題了；當(dāng)前，也可以利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，基于公開(kāi)通用的數(shù)據(jù)生成預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT、GPT-2/GPT-3等。

王詠剛認(rèn)為，在保障個(gè)人隱私的情況下，利用大數(shù)據(jù)來(lái)去提升整體業(yè)務(wù)水平的事情會(huì)明顯的在未來(lái)有一個(gè)大的進(jìn)步。比如全球公共衛(wèi)生危機(jī)，政府機(jī)構(gòu)和企業(yè)在應(yīng)對(duì)這一危機(jī)時(shí)一定需要每個(gè)人具體的數(shù)據(jù)，一定需要保護(hù)個(gè)人隱私，利用好這些數(shù)據(jù)，然后用智能的方式做相關(guān)的預(yù)測(cè)、推理疫情的發(fā)展，流行趨勢(shì)和疫苗誕生時(shí)間等等?！皣@大數(shù)據(jù)和人工智能，同時(shí)又能圍繞著每個(gè)具體應(yīng)用場(chǎng)景，不管是醫(yī)療、公共衛(wèi)生，還是制造和零售，都會(huì)提升效率?！?/p>