AI將逐步取代人類工作 降低行業壁壘

原標題：圓桌論壇|AI將逐步取代人類工作， 降低行業壁壘

4月26日， GMIC大會在北京國家會議中心召開。 本屆大會主題為“AI”生萬物， 邀請政府官員、人工智慧領域科學家、企業家、投資人等各界人士共同探討最新趨勢。 全球人工智慧領袖峰會作為GMIC大會的首場峰會， 旨在探討在基礎硬體、大資料與開源平臺、深度學習為代表的演算法等人工智慧領域的深度洞見。

在主題為《AI對經濟和社會的深遠影響》圓桌論壇中， 分享嘉賓為卡內基梅隆大學電腦科學學院機器學習系主任Tom Mitchell， 獵豹移動CEO傅盛， 以色列工貿部首席科學家艾維·哈森；該論壇由世界經濟論壇北京代表處大中華區首席代表David Aikman主持。

David Aikman：歡迎女士們， 先生們， 參加我們的圓桌討論。 最近花旗銀行和世界銀行所做的調查， 發現美國35%的工作就會被自動化或者是AI機器人所取代， 在美國大概47%， 在中國是77%， 都會被替代，

我們先問一下Tom Mitchell， 他在人工智慧、機器學習以及在認知神經學方面有非常大的成就， 另外他也引領了個AI工作團隊。 接下來的是艾維·哈森， 他是以色列工學部的一個首席科學家。 我們都知道以色列是初創業的天堂， 所以我也相信他對於今天的討論應該會從一個非常獨特的視角來講， 他也會為我們分享一下中國如何學習以色列的創新。 傅盛也是非常關注AI在現實世界中的使用。

AI與工作的關係

我們先談一下AI和工作之間的問題。 AI與人的合作或者AI取代人的一些工作。

Tom Mitchell：我最近參與了在美國的一個關於自動化工作方面的問題， 我覺得有兩點要與大家分享。

實際上， 在求職市場上有很多AI的技術或者資訊的技術出現， 比如有些工作會逐漸的被自動化， 在美國， 有一些工作可能很快要消失了， 會被自動化所取代。 另外AI和資訊技術也可能會帶來一些新的工作或新的業務模式。 比如說像滴滴和UBER， 就是非常好的例子。 它們的這種業務模式如果沒有AI的話根本無法產生的。 AI的計算可以讓我們知道乘客在什麼地方， 司機在什麼地方， 而且中間的等待時間都非常的短。 所以可以看到AI它具有好的一面， 也有不好的一面。

如果人們的工作要換的話，

。 比如醫生需要做診斷， 同時還需要跟你去討論合適的療法是什麼。 有的時候有些工作是需要問一些問題的話可能會比較敏感。 比如說像醫生， 我認為將來醫生他可能會更多的依賴於電腦幫助他做出診斷。 他可能不再說和病人討論使用什麼樣的療法更合適， 而是更多的會依賴於電腦。

實際上， 很多的工作並不會那麼快的去消失， 而且雖然有些工作會去消失的， 但是也會創造一些新的工作。

David Aikman：我們看到醫生和患者合作會帶來最佳的解決辦法， 艾維·哈森你怎麼看呢？

艾維·哈森：我非常同意您的觀點。 我們首先看一下工作的具體情況， 比如77%的工作在中國會被取代。 比如像醫生， 以色列有很多的公司也這樣做， 他們利用AI來進行一些診斷， 這樣的話可以更好的診斷， 更好的分析圖像的一些資料。

我覺得最好的解決方案是由醫生和機器二者結合在一起， 才能更好的做出診斷。 並不是讓醫生沒有工作， 而是讓醫生和機器一起來做出更好的診斷。 不管單獨使用醫生還是單獨使用機器， 效果肯定沒有二者結合在一起好的。

另外AI取代工作， 誰能會想到， 智慧手機應用會替代很多的工作呢。 所以有的時候， 人的工作被替代的情況， 很多時候實際上是一點誇大了。 我覺得技術只能是使人我們生活變得更好， 讓我們的經濟更發展。

我想強調的是AI的特殊之處，它更多的體現的是它的速度方面，它的速度是非常驚人的。而且帶來的影響非常的廣泛。不管是公司也好，使用技術的那些人也好，當然也包括政府，都需要做出相應的調整。因為政府需要提出一些很好的解決方案。因為有些工作被取代了，政府也需要提出一些新的解決方案。

David Aikman：傅盛你怎麼看呢？

傅盛：我覺得要看怎麼定義工作本身了，我們今天是用落後的眼光在看待所謂的工作，我們才會得出這樣的結論。事實上，新技術的應用是極大的增加效率的，它會產生更多的所謂的工作。從長遠來說，AI一定會使整個社會的效率極大提升，為我們創造更多的繁榮。就像一百年前很少有人想像那麼少人種田，但是我們今天吃的比過去任何時候都要好。

最近有一部電影《頭好玩家》，其實在那裡其實這些人在虛擬世界裡也同樣變成了一個他生活的一部分。所以從長遠來說，我是極度看好AI給整個人類社會帶來的繁榮，還有物質的極大豐富，工業品更高效，更高品質的產生。甚至都不需要錢來換取這些工業品了。所以大家對實體工作的需求是下降的，但是對精神工作或者精神愉悅會迅速上升。

當然從短期來看，AI進展太快了，所以我們比較悲催的就是我們這一代人要在很短時間內適應這個變化。所以我覺得整個社會，企業也好，政府也好，還有專家也好，大家一起來面對這個事情。用更快速的應變，來保證升級時候的短期陣痛。

如何應對AI給社會帶來的變形

David Aikman：因為現在社會進行了一些變形，我們需要來不斷的進行演變。對於社會來講，會有一些擔心，你們幾位有什麼樣的想法，我想問一下，因為你們對於消費者的期望有著最直接的反映，它們希望你們怎麼進行應對呢？

傅盛：今天對中國來說，有77%的工作會受到影響，因為中國有很多製造業相關的，其實在這波衝擊當中是非常明顯的。所以對於我們來說，我們在移動互聯網上取得了一些成績，希望下一個階段能夠在機器人這個領域投入自己更大的力量。今天在中國一邊是消費升級，一邊是人口紅利下降，但是另一方面，我們整個中國消費者對消費品質不斷的追求。

所以我們希望通過移動互聯網積累的大資料和AI技術結合起來，能夠做一些真正幫助我們去勞動的機器人和專門的機械手臂，機械手臂正是有AI這個技術以後，使得我們有機會用很低的成本生產這種機械手臂，把這個成本降低到以前的幾分之一。

雖然一方面我們的人口成本在上升，我們的製造業的競爭力在下降；另一方面，我們能夠產生更多更好的產品，更人性化生產的產品，就是按使用者需求定制生產產品，給使用者提供更好的服務。這是我們正在做的事情。

艾維·哈森：我認為一般來講，

自動駕駛是個很好的技術的例子。政府應該很開放，現在在以色列就是一直驅動，來創建良性的環境，而不是來強制性的，所以通過這樣做可以把資料庫進行開放，使得初創企業能夠接觸到這些資訊。

David Aikman：因為我們看到了AI的使用，能夠説明提升服務的效率，帶來很多的福祉。有的時候因為技術是新技術，可能大家不太瞭解，這個演算法是什麼。我們希望有些敏捷的法律法規的制定，由政府和私營部門進行協作，這是我們所希望的及我希望我們能夠來把人工智慧和其他技術的優勢進行整合，能夠更好的關乎我們的市民。

Tom Mitchell：人工智慧它在我們世界上的已經擁有了很多的用戶，但是主要的是由私營部門它們出於盈利的目的來進行擴張。但是我確實相信80%的人工智慧的收益是它們所能夠得到的。因為我們可以充分的使用大資料。可是我們如果僅僅依賴於私營部門來驅動這些活動，僅僅出於盈利的目的去做，可能是得不到全部好處的。

另外的AI能夠為我們做的20%的事情，能夠幫助我們改善生活的品質。因此政府就負有重責，首先幫我們澄清人工智慧受益者是誰，不可能跟進由私營部門做。之後又使得這些益處能夠使得大家得到。因此我們要列出人工智慧一系列的好處。

David Aikman：這個例子說的很好。我也聽過一些例子，像我們要建立一個城市的智慧的道路連接，瞭解有關車流的情況，我們進行了實驗，大家可以把有關的道路的攝像頭進行連接，之前的系統不對話，但是把系統用在了攝像頭跟蹤，之後可以瞭解紅燈、綠燈，我們又要建一些新的道路，基礎設施，就可以提高20%道路的管理效率了。因為我們可以使得系統之間互相互動了。因此大家可以看到它能給我們帶來很好的收益，就是因為我們有了很好的技術。

如何用政策推動AI發展？

接下來我們再看一下，大家覺得在人工智慧方面我們要進行更深入的討論，不管是在中國，還是在海外，我們看到了英國它們希望就人工智慧方面來出臺一些市場原則，以便更好的發展人工智慧。現在政府也正在做這件事情，我們就此進行了深入的探討，希望能夠通過人工智慧得到更好的收益，進行更好的計算。大家對於企業和政府它們應該進行什麼樣更好的討論，以便使得我們從人工智慧當中得到更好的發展呢？

傅盛：其實我覺得在中國我看到的政府對人工智慧的態度是非常非常的積極的，而且是非常支援的。其實大家也知道這段時間中美在做貿易戰爭，其中最重要的一個爭端，其實就是關於高科技方面的爭奪。其實中國我瞭解太多的，是非常希望中國的企業在AI方面加大投入。而且整個政府也給予很大的支持。這種支援不僅僅來自於政策的，也會來自于資源和資金上的支持。

第二，我覺得AI有一個很重要的點，就是資料的開放性和隱私性如何做平衡。在這點上我認為中國政府相對來說是比較開放的，它更願意讓企業嘗試更多的資料的接入，使得整個技術的反覆運算會更快。其實以前我有一個觀點，甚至我也曾經在矽谷想組建一個關於AI的研發中心，但是後來還是把這個研發中心放到了北京。其實今天我個人認為在演算法上美國，包括矽谷的一些技術也很強，但是今天技術方面中國很有機會走在前面的。

當然了，這裡面還有用戶隱私資料保護問題。這點其實政府也非常關注，包括前不久Facebook產生的重大的問題，我也希望由政府出臺主導一個關於用戶隱私保護的措施，能夠加強對企業的監管。儘管我是做企業的，但我覺得這樣的話才能避免資料被濫用，這樣也能避免消費者和企業之間產生嚴重的對立情緒。如果產生這樣對立情緒，這個技術可能會因為各種原因被停滯了，或者發展就會很慢。所以我覺得政策的公開透明性也很重要。

第三點，我還是講中國吧，因為你們是從國外來的，中國政府對新技術的應用也非常感興趣。包括我們看政府辦的會，都是用人臉刷卡的方式進去了，包括各種會議都有同傳這些。但是我個人認為AI還是早期，還有大量工作做，所以這時候政府的支援也是非常重要的，可能需要政府和企業一起努力，把前期的投入，可以叫分攤一下，或者幫助企業去承擔一些這樣成本的話，能夠讓這個技術更快更好的應用。謝謝。

艾維·哈森：我覺得接下來我必須非常清晰地說一下，對於政府他們開始瞭解到了什麼是人工智慧，我覺得可能在有關溝通方面程度不夠，而且在政府當中很少有人能夠瞭解人工智慧是什麼。另外我們提到了一些具體應用的時候，它們更不瞭解了，我之前提到了這不僅僅是種新的技術，而且是能夠帶來巨大影響的，所以首先鼓勵進行內部的探討。

在這方面我相信組織機構能夠做很多，能夠起草一些指導原則，要進行進一步的探討。在創新科技行業的人都是可以去交流一下，包括教育行業，健康行業，交通行業的所有人。到底哪些是可以應用的場景，目前一些相應的模式都會去看它到底有哪些影響。

很多的一些工作都是非政府的機構在推動，在我們整個的採購方面去儘量的激勵，在這個過程當中有很多的初創公司，是否它沒有用最新的技術就應該受到懲罰？在這個過程當中其實我們想有很多的推動點都是關鍵的。

最後一點我想特別指出的是，主要是中美之間的一些貿易戰引起的相關的一些問題等等，其實這個都不是一些自身以外的情況，我們必須要去理解它。最重要的是任何的技術要想很好的發展的話，必須要各界通力合作，不能只是研究界合作。現在很多的企業界的人士都充分的認識到合作非常關鍵，不可能有一家公司來推動。我想讓更多的人參與到這場轟轟烈烈的行動當中來。

David Aikman：Tom Mitchell你怎麼看呢？

Tom Mitchell：我非常贊成大家的想法。但是有一個問題我想提的，就是如何解決資料標準。

我們知道大資料是很有價值的。美國已經有25年臨床標準，擁有包括治療策略等相應的一些診斷的記錄，但是它們都有不同的供應商，而且格式都不一樣。因此，這25年的臨床資料分散在各個不同的公司當中只是一個例子。我們知道，資料必須要整合才有價值。並且讓它真正的用起來，在真實的世界中很多時候是從下而上的，是自發而行的。在這裡對我們所有人有一個問題，就是我們從今天混亂的不同的資料分散的，各自的不同的格式，這樣一種混亂的秩序怎麼樣去變化，怎麼樣去調整，儘管是大資料，一但是怎麼樣把它進行整合，也就是說無人駕駛汽車在左邊還是右邊，這個沒關係，只要大家達成共識統一，不要你在左邊，我在右邊。因此，政府在這個當中可以發揮充分的作用，包括每家公司。

當然剛才講的醫院的資料，各個分割的組織不想相互協作，像達沃斯經濟論壇，也是有很多的事情我們可以去思考。

David Aikman：認為競爭當中，不同人工智慧公司競爭情況，不同國家人工智慧的戰略競爭你們各有什麼樣的看法？

Tom Mitchell：人工智慧是一個基礎技術，我想不應該從這個角度看待人工智慧，它不像是一架飛機，有大型客機，還有一些小飛機，這個是不一樣的。人工智慧就是讓電腦理解語言，人工智慧是基礎的技術，這個技術和實際應用當中的差距有的時候有可能還是比較大的。在這個過程當中，我想更多時候我們應該合作，而不是競爭。

艾維·哈森：人工智慧將來會無處不在，是一種基礎的動能，一種基礎的架構。政府產學研協作更多的是合作，大公司和小公司都是相互需要，共同來推進前沿技術的發展。而且在這個過程當中它們都體現出技術的不同層面，在這個過程當中，不是說誰一定擁有某種技術，技術應該更加靈活，更好的去充分的讓人工智慧為人類造福，來改進不同的行業，不同的體系，怎麼樣有更好的教育，讓世界受到更好的積極的影響。

所以在這樣的一種情況下，人工智慧才能變得更加有意義，而不只是說我們相互設置技術壁壘，我們這個東西不跟別人分享的這種競爭。

傅盛：我覺得人工智慧現在在早期，所以很多大公司喜歡把人工智慧強調為黑科技，甚至強調這種技術的壟斷性。我很同意湯姆的說法，其實人工智慧是一個基礎性技術，今天它顯得特殊，就是因為太少人研究它和太少人去瞭解它了。我相信人工智慧會是一個非常基礎的技術，幾乎所有技術人員去瞭解和接受的技術。

我認為人工智慧沒有在提高這種技術的壁壘，而在降低壁壘，不是幾家大公司才能做人工智慧。因為當我們說做人工智慧的時候好像有人問我們，說是BAT才做的東西，為什麼你一個不是很大的公司還做人工智慧。我覺得人工智慧就是技術應用，而且它的應用在技術上很快的普及化，就是它不再神秘了，就看你怎麼把這個技術做好。所以在這樣的競爭中我更看好有直接產品的公司。

像Google和特斯拉無人車的競爭，我更看好特斯拉非傳統意義上的高科技公司，因為它有更多的終端產品。在具體應用上誰有更多的應用，誰反而能讓人工智慧更多的落地，而不是說誰擁有更好的演算法，這是我的一個觀點。

所以我們自己也希望能夠有和人工智慧結合的產品，比如說在不同場景下機器人能夠給用戶去使用，把這個技術用起來，而不只是在一個比賽當中得第一名這樣的。謝謝。

David Aikman：謝謝。我期待與大家今後繼續探討。我想在第四次工業革命也做出了很多的貢獻，希望這樣的旅程能夠持續不斷。也歡迎大家加入到我們下次交流探討當中。再次感謝各位，謝謝。

我想強調的是AI的特殊之處，它更多的體現的是它的速度方面，它的速度是非常驚人的。而且帶來的影響非常的廣泛。不管是公司也好，使用技術的那些人也好，當然也包括政府，都需要做出相應的調整。因為政府需要提出一些很好的解決方案。因為有些工作被取代了，政府也需要提出一些新的解決方案。

David Aikman：傅盛你怎麼看呢？

傅盛：我覺得要看怎麼定義工作本身了，我們今天是用落後的眼光在看待所謂的工作，我們才會得出這樣的結論。事實上，新技術的應用是極大的增加效率的，它會產生更多的所謂的工作。從長遠來說，AI一定會使整個社會的效率極大提升，為我們創造更多的繁榮。就像一百年前很少有人想像那麼少人種田，但是我們今天吃的比過去任何時候都要好。

最近有一部電影《頭好玩家》，其實在那裡其實這些人在虛擬世界裡也同樣變成了一個他生活的一部分。所以從長遠來說，我是極度看好AI給整個人類社會帶來的繁榮，還有物質的極大豐富，工業品更高效，更高品質的產生。甚至都不需要錢來換取這些工業品了。所以大家對實體工作的需求是下降的，但是對精神工作或者精神愉悅會迅速上升。

當然從短期來看，AI進展太快了，所以我們比較悲催的就是我們這一代人要在很短時間內適應這個變化。所以我覺得整個社會，企業也好，政府也好，還有專家也好，大家一起來面對這個事情。用更快速的應變，來保證升級時候的短期陣痛。

如何應對AI給社會帶來的變形

David Aikman：因為現在社會進行了一些變形，我們需要來不斷的進行演變。對於社會來講，會有一些擔心，你們幾位有什麼樣的想法，我想問一下，因為你們對於消費者的期望有著最直接的反映，它們希望你們怎麼進行應對呢？

傅盛：今天對中國來說，有77%的工作會受到影響，因為中國有很多製造業相關的，其實在這波衝擊當中是非常明顯的。所以對於我們來說，我們在移動互聯網上取得了一些成績，希望下一個階段能夠在機器人這個領域投入自己更大的力量。今天在中國一邊是消費升級，一邊是人口紅利下降，但是另一方面，我們整個中國消費者對消費品質不斷的追求。

所以我們希望通過移動互聯網積累的大資料和AI技術結合起來，能夠做一些真正幫助我們去勞動的機器人和專門的機械手臂，機械手臂正是有AI這個技術以後，使得我們有機會用很低的成本生產這種機械手臂，把這個成本降低到以前的幾分之一。

雖然一方面我們的人口成本在上升，我們的製造業的競爭力在下降；另一方面，我們能夠產生更多更好的產品，更人性化生產的產品，就是按使用者需求定制生產產品，給使用者提供更好的服務。這是我們正在做的事情。

艾維·哈森：我認為一般來講，

自動駕駛是個很好的技術的例子。政府應該很開放，現在在以色列就是一直驅動，來創建良性的環境，而不是來強制性的，所以通過這樣做可以把資料庫進行開放，使得初創企業能夠接觸到這些資訊。

David Aikman：因為我們看到了AI的使用，能夠説明提升服務的效率，帶來很多的福祉。有的時候因為技術是新技術，可能大家不太瞭解，這個演算法是什麼。我們希望有些敏捷的法律法規的制定，由政府和私營部門進行協作，這是我們所希望的及我希望我們能夠來把人工智慧和其他技術的優勢進行整合，能夠更好的關乎我們的市民。

Tom Mitchell：人工智慧它在我們世界上的已經擁有了很多的用戶，但是主要的是由私營部門它們出於盈利的目的來進行擴張。但是我確實相信80%的人工智慧的收益是它們所能夠得到的。因為我們可以充分的使用大資料。可是我們如果僅僅依賴於私營部門來驅動這些活動，僅僅出於盈利的目的去做，可能是得不到全部好處的。

另外的AI能夠為我們做的20%的事情，能夠幫助我們改善生活的品質。因此政府就負有重責，首先幫我們澄清人工智慧受益者是誰，不可能跟進由私營部門做。之後又使得這些益處能夠使得大家得到。因此我們要列出人工智慧一系列的好處。

David Aikman：這個例子說的很好。我也聽過一些例子，像我們要建立一個城市的智慧的道路連接，瞭解有關車流的情況，我們進行了實驗，大家可以把有關的道路的攝像頭進行連接，之前的系統不對話，但是把系統用在了攝像頭跟蹤，之後可以瞭解紅燈、綠燈，我們又要建一些新的道路，基礎設施，就可以提高20%道路的管理效率了。因為我們可以使得系統之間互相互動了。因此大家可以看到它能給我們帶來很好的收益，就是因為我們有了很好的技術。

如何用政策推動AI發展？

接下來我們再看一下，大家覺得在人工智慧方面我們要進行更深入的討論，不管是在中國，還是在海外，我們看到了英國它們希望就人工智慧方面來出臺一些市場原則，以便更好的發展人工智慧。現在政府也正在做這件事情，我們就此進行了深入的探討，希望能夠通過人工智慧得到更好的收益，進行更好的計算。大家對於企業和政府它們應該進行什麼樣更好的討論，以便使得我們從人工智慧當中得到更好的發展呢？

傅盛：其實我覺得在中國我看到的政府對人工智慧的態度是非常非常的積極的，而且是非常支援的。其實大家也知道這段時間中美在做貿易戰爭，其中最重要的一個爭端，其實就是關於高科技方面的爭奪。其實中國我瞭解太多的，是非常希望中國的企業在AI方面加大投入。而且整個政府也給予很大的支持。這種支援不僅僅來自於政策的，也會來自于資源和資金上的支持。

第二，我覺得AI有一個很重要的點，就是資料的開放性和隱私性如何做平衡。在這點上我認為中國政府相對來說是比較開放的，它更願意讓企業嘗試更多的資料的接入，使得整個技術的反覆運算會更快。其實以前我有一個觀點，甚至我也曾經在矽谷想組建一個關於AI的研發中心，但是後來還是把這個研發中心放到了北京。其實今天我個人認為在演算法上美國，包括矽谷的一些技術也很強，但是今天技術方面中國很有機會走在前面的。

當然了，這裡面還有用戶隱私資料保護問題。這點其實政府也非常關注，包括前不久Facebook產生的重大的問題，我也希望由政府出臺主導一個關於用戶隱私保護的措施，能夠加強對企業的監管。儘管我是做企業的，但我覺得這樣的話才能避免資料被濫用，這樣也能避免消費者和企業之間產生嚴重的對立情緒。如果產生這樣對立情緒，這個技術可能會因為各種原因被停滯了，或者發展就會很慢。所以我覺得政策的公開透明性也很重要。

第三點，我還是講中國吧，因為你們是從國外來的，中國政府對新技術的應用也非常感興趣。包括我們看政府辦的會，都是用人臉刷卡的方式進去了，包括各種會議都有同傳這些。但是我個人認為AI還是早期，還有大量工作做，所以這時候政府的支援也是非常重要的，可能需要政府和企業一起努力，把前期的投入，可以叫分攤一下，或者幫助企業去承擔一些這樣成本的話，能夠讓這個技術更快更好的應用。謝謝。

艾維·哈森：我覺得接下來我必須非常清晰地說一下，對於政府他們開始瞭解到了什麼是人工智慧，我覺得可能在有關溝通方面程度不夠，而且在政府當中很少有人能夠瞭解人工智慧是什麼。另外我們提到了一些具體應用的時候，它們更不瞭解了，我之前提到了這不僅僅是種新的技術，而且是能夠帶來巨大影響的，所以首先鼓勵進行內部的探討。

在這方面我相信組織機構能夠做很多，能夠起草一些指導原則，要進行進一步的探討。在創新科技行業的人都是可以去交流一下，包括教育行業，健康行業，交通行業的所有人。到底哪些是可以應用的場景，目前一些相應的模式都會去看它到底有哪些影響。

很多的一些工作都是非政府的機構在推動，在我們整個的採購方面去儘量的激勵，在這個過程當中有很多的初創公司，是否它沒有用最新的技術就應該受到懲罰？在這個過程當中其實我們想有很多的推動點都是關鍵的。

最後一點我想特別指出的是，主要是中美之間的一些貿易戰引起的相關的一些問題等等，其實這個都不是一些自身以外的情況，我們必須要去理解它。最重要的是任何的技術要想很好的發展的話，必須要各界通力合作，不能只是研究界合作。現在很多的企業界的人士都充分的認識到合作非常關鍵，不可能有一家公司來推動。我想讓更多的人參與到這場轟轟烈烈的行動當中來。

David Aikman：Tom Mitchell你怎麼看呢？

Tom Mitchell：我非常贊成大家的想法。但是有一個問題我想提的，就是如何解決資料標準。

我們知道大資料是很有價值的。美國已經有25年臨床標準，擁有包括治療策略等相應的一些診斷的記錄，但是它們都有不同的供應商，而且格式都不一樣。因此，這25年的臨床資料分散在各個不同的公司當中只是一個例子。我們知道，資料必須要整合才有價值。並且讓它真正的用起來，在真實的世界中很多時候是從下而上的，是自發而行的。在這裡對我們所有人有一個問題，就是我們從今天混亂的不同的資料分散的，各自的不同的格式，這樣一種混亂的秩序怎麼樣去變化，怎麼樣去調整，儘管是大資料，一但是怎麼樣把它進行整合，也就是說無人駕駛汽車在左邊還是右邊，這個沒關係，只要大家達成共識統一，不要你在左邊，我在右邊。因此，政府在這個當中可以發揮充分的作用，包括每家公司。

當然剛才講的醫院的資料，各個分割的組織不想相互協作，像達沃斯經濟論壇，也是有很多的事情我們可以去思考。

David Aikman：認為競爭當中，不同人工智慧公司競爭情況，不同國家人工智慧的戰略競爭你們各有什麼樣的看法？

Tom Mitchell：人工智慧是一個基礎技術，我想不應該從這個角度看待人工智慧，它不像是一架飛機，有大型客機，還有一些小飛機，這個是不一樣的。人工智慧就是讓電腦理解語言，人工智慧是基礎的技術，這個技術和實際應用當中的差距有的時候有可能還是比較大的。在這個過程當中，我想更多時候我們應該合作，而不是競爭。

艾維·哈森：人工智慧將來會無處不在，是一種基礎的動能，一種基礎的架構。政府產學研協作更多的是合作，大公司和小公司都是相互需要，共同來推進前沿技術的發展。而且在這個過程當中它們都體現出技術的不同層面，在這個過程當中，不是說誰一定擁有某種技術，技術應該更加靈活，更好的去充分的讓人工智慧為人類造福，來改進不同的行業，不同的體系，怎麼樣有更好的教育，讓世界受到更好的積極的影響。

所以在這樣的一種情況下，人工智慧才能變得更加有意義，而不只是說我們相互設置技術壁壘，我們這個東西不跟別人分享的這種競爭。

傅盛：我覺得人工智慧現在在早期，所以很多大公司喜歡把人工智慧強調為黑科技，甚至強調這種技術的壟斷性。我很同意湯姆的說法，其實人工智慧是一個基礎性技術，今天它顯得特殊，就是因為太少人研究它和太少人去瞭解它了。我相信人工智慧會是一個非常基礎的技術，幾乎所有技術人員去瞭解和接受的技術。

我認為人工智慧沒有在提高這種技術的壁壘，而在降低壁壘，不是幾家大公司才能做人工智慧。因為當我們說做人工智慧的時候好像有人問我們，說是BAT才做的東西，為什麼你一個不是很大的公司還做人工智慧。我覺得人工智慧就是技術應用，而且它的應用在技術上很快的普及化，就是它不再神秘了，就看你怎麼把這個技術做好。所以在這樣的競爭中我更看好有直接產品的公司。

像Google和特斯拉無人車的競爭，我更看好特斯拉非傳統意義上的高科技公司，因為它有更多的終端產品。在具體應用上誰有更多的應用，誰反而能讓人工智慧更多的落地，而不是說誰擁有更好的演算法，這是我的一個觀點。

所以我們自己也希望能夠有和人工智慧結合的產品，比如說在不同場景下機器人能夠給用戶去使用，把這個技術用起來，而不只是在一個比賽當中得第一名這樣的。謝謝。

David Aikman：謝謝。我期待與大家今後繼續探討。我想在第四次工業革命也做出了很多的貢獻，希望這樣的旅程能夠持續不斷。也歡迎大家加入到我們下次交流探討當中。再次感謝各位，謝謝。