如何準(zhǔn)備AI的到來

李開復(fù) 楊松 陳曉平

我個人的主要研究領(lǐng)域是人工智能，1988年的博士論文就是有關(guān)語音識別系統(tǒng)的。

最近兩年，我撰寫了《人工智能》《AI·未來》兩本書，其中有出于對自己學(xué)術(shù)領(lǐng)域的熱愛，另一個理由是，社會上對AI的誤解和不理解太多，有人對AI有過高的期望，還有很多人認(rèn)為AI非常遙遠(yuǎn)。

AI時(shí)代已經(jīng)到來了。大部分人印象中的AI，可能局限在機(jī)器人、無人駕駛等少數(shù)領(lǐng)域，其實(shí)，以大數(shù)據(jù)提升效率也可以是AI。人們的種種誤解，會造成AI的商業(yè)化和使用不是最佳的，我希望多做些科普的工作。

在我看來，興起的AI會顛覆各個行業(yè)，對于產(chǎn)業(yè)甚至社會的影響是巨大的。與科學(xué)家相比，企業(yè)家的思維方式、精神特質(zhì)迥異，但是，也應(yīng)該對于科技發(fā)展保持好奇的心態(tài)。最好的企業(yè)家，往往是第一個將科技成果進(jìn)行應(yīng)用的人。

技術(shù)嗅覺

我自己是一名科學(xué)家，也是一名企業(yè)家，這兩種身份的思維方式絕然不同。我以科學(xué)家身份學(xué)到的思維方式，大概花15年才把它忘掉，不忘掉是做不好企業(yè)家的。

企業(yè)家精神、科學(xué)家精神都很偉大，用錯地方就不合適。

我們在學(xué)校撰寫論文時(shí)，會向?qū)熣f明研究方向，導(dǎo)師第一反應(yīng)會問，以前是否有人做過，在前人基礎(chǔ)上能否創(chuàng)新？只有從來沒人做過，才會鼓勵你去做，導(dǎo)師不會問：商業(yè)應(yīng)用在什么地方？對用戶有沒有用？能否賺錢？他們不在乎，因?yàn)榭茖W(xué)家從事基礎(chǔ)科研，如果先考慮能否賺錢，就不能突破，不能創(chuàng)新了。

經(jīng)營一家企業(yè)，要對股東、投資人、員工、客戶和合作伙伴負(fù)責(zé)，要創(chuàng)造好的商業(yè)模式，企業(yè)家在乎的，是能否以最快速度驗(yàn)證商業(yè)模式，創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值？他一定要最大限度降低風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)楫a(chǎn)品開發(fā)、融資、市場需求、競爭對手等已帶來很大風(fēng)險(xiǎn)，未必合適再多冒創(chuàng)新的風(fēng)險(xiǎn)。

企業(yè)家不會強(qiáng)調(diào)，開發(fā)一個產(chǎn)品，用戶喜歡、盈利豐厚，同時(shí)確保其中每一項(xiàng)技術(shù)前人沒有做過。產(chǎn)品固然要創(chuàng)新，并非主導(dǎo)開發(fā)的核心思維，而科學(xué)家精神一定要做前所未有的事情，要冒巨大風(fēng)險(xiǎn)，事情有沒有價(jià)值、有沒有用是無所謂的。

在科研方面，企業(yè)家并不需要是第一個吃螃蟹的人，但是，他應(yīng)該知道若干技術(shù)是可用的。

比如，史蒂夫·喬布斯（蘋果公司聯(lián)合創(chuàng)始人）并沒有發(fā)明鼠標(biāo)，卻是第一個成功將鼠標(biāo)融入PC的人;他也沒有發(fā)明feedback display（反饋顯示）和Multi-Touch（多點(diǎn)觸控），他率先使用在了產(chǎn)品上。

許多已在實(shí)驗(yàn)室得到驗(yàn)證的技術(shù)，發(fā)明技術(shù)的人未必能找到合適應(yīng)用場景，而企業(yè)家有商業(yè)的嗅覺、敏感于用戶，能將先進(jìn)的技術(shù)用對地方。喬布斯不是技術(shù)人員，他跟懂技術(shù)的人在一起，有科技的嗅覺和敏感，就將“技術(shù)+設(shè)計(jì)+用戶洞察+創(chuàng)新靈感”完美結(jié)合在一起。

傳統(tǒng)企業(yè)家至少了解所在行業(yè)的痛點(diǎn)，以及公司需要解決的問題，他可以快速咨詢技術(shù)領(lǐng)域的專家，如果自身沒有辨別或者理解技術(shù)的能力，就與能辨別的人一起搭檔。企業(yè)家也許離技術(shù)遠(yuǎn)一點(diǎn)，就要找人來幫助他，可以設(shè)置CTO，也可以找咨詢公司。

CAIO的妙用

我一直建議，AI+時(shí)代，每家傳統(tǒng)企業(yè)都需要一名“CAIO”，作為企業(yè)內(nèi)最高的AI負(fù)責(zé)人，看AI能幫助公司在哪個環(huán)節(jié)賦能，創(chuàng)造最大的價(jià)值。記住，這個工作最后會消失的，因?yàn)锳I會徹底普及化，進(jìn)入到每家公司?，F(xiàn)在，許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、高科技企業(yè)已不太需要，他們已經(jīng)在做AI了。

目前，AI主流深度學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)業(yè)潛力，至少能“吃”20年，它會滲透進(jìn)各種不同的領(lǐng)域，現(xiàn)在，只有少數(shù)人用AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，未來，基于海量的數(shù)據(jù)，AI會以前所未有的精準(zhǔn)度處理各種事務(wù)。

當(dāng)然，AI普及要解決很多工程化挑戰(zhàn)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、算法迭代、模型訓(xùn)練等，就視覺、語音、無人駕駛等不同的場景應(yīng)用，進(jìn)行調(diào)整，同時(shí)，要處理用戶隱私保護(hù)等衍生問題。但是，一旦有效運(yùn)用AI，有些行業(yè)短期內(nèi)能得到很大收益。

很多人認(rèn)為AI非常遙遠(yuǎn)，其實(shí)已經(jīng)到來了。一個易用的工程平臺現(xiàn)在尚未存在，但是門檻在迅速下降，只要下降到類似iOS、安卓系統(tǒng)，應(yīng)用就會井噴。

一名CEO不懂AI，會產(chǎn)生兩個潛在后果：一，難以識別機(jī)會在哪，一個領(lǐng)域若使用AI能大幅降低成本或提升效率，沒去做的公司會被淘汰;二，太熱愛AI，什么都去做，沒有找對用力的地方，比如，有些領(lǐng)域沒有數(shù)據(jù)，就無法用AI。

應(yīng)該將AI用到正確的地方，忽視或者過度使用，都會帶來災(zāi)難性后果。有時(shí)候，一名創(chuàng)業(yè)者做一件事情，可能顛覆掉全行業(yè)，比如移動支付，對于信用卡的價(jià)值就是顛覆性的。在傳統(tǒng)領(lǐng)域，哪一家先用好AI，就會有獨(dú)特的優(yōu)勢，其他的就有可能滅亡。

我建議找一名專家，充當(dāng)CAIO，幫助企業(yè)家識別機(jī)會，AI是一項(xiàng)非常動態(tài)的技術(shù)，需要有人真的了解，知道AI到底能解決哪些問題;AI又是在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)要格式化、進(jìn)行標(biāo)注，要有人帶領(lǐng)練好基本功，否則AI用不上。

有人說，AI可能帶來技術(shù)壟斷的風(fēng)險(xiǎn)，只會利于現(xiàn)在的科技巨頭。其實(shí)，AI的覆蓋面非常廣，新來者有很多機(jī)會，比如保險(xiǎn)、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域，過去都不是科技巨頭的強(qiáng)項(xiàng)，如果能用好AI，賦能給一個傳統(tǒng)行業(yè)，完全有機(jī)會讓它更好。

強(qiáng)者越強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)，一般集中在巨頭擅長的領(lǐng)域，比如，AT確實(shí)強(qiáng)大，其強(qiáng)項(xiàng)主要在互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)業(yè)務(wù)，比如騰訊在社交、游戲，阿里在支付、電商，距離核心業(yè)務(wù)相對遙遠(yuǎn)的領(lǐng)域，他們無法利用已有的龐大資源。