Question 1

人際 關係 事務 所 主題 曲否極泰來樂活天空 在Facebook 的評價

Accepted Answer

願所有事情都和長胖一樣簡單.★★2021年7月12星座生肖運勢懶人包已出爐★★↓↓↓https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121115002.木星逆行6.20影響指數：★★★★★本週最後一天，木星逆行。首先我要再再再跟大家磨嘰一句：不要怕行星逆行！不要怕行星逆行，因為逆行是慣例，我們只需根據它調整就好了。何況，木逆也沒多可怕它討厭的地方在於，木星的膨脹、擴張被進一步放大，那就容易產生泡沫了，財經市場的泡沫、理想的泡沫，各種泡沫看著挺大，但是不是一戳就破？所以我們在木逆的時候，最需要防止的就是自負、誇大其詞和自以為是。所以，木逆不嚇人，嚇人的是你按照一條錯誤的路堅持不懈走下去，如此一來，等到其他負面星象降臨的時候，就容易壞事了。除了以上提到的，我們也會因為觀點、看法、立場不同發生衝突，或是拒絕聽反對的聲音，一刀切又很冷血地批判跟自己不同的人和事，肉眼可見，網絡上的各種奇葩言論又要走起了...我只能說，木星會讓偏見放大，還會讓偏見最後反噬到自己身上。所以啊~只要我們謹言慎行，帶著平等、客觀的想法去處事，自然就不會有什麼問題了。12星座都要注意！太陽入巨蟹座6.21重要指數：★★★★★本週第一天，太陽進入巨蟹座。巨蟹月正式開啟！！這是跟雙子座完全相反的氛圍，過去的一個月很多人都有全新的體驗，也在蠢蠢欲動尋找變化。不過接下來大環境就會更加穩定了，好比是變動過後的過渡、緩和，每個人都在適時建立歸屬感，找回內心中的安定。巨蟹在占星層面意味著家、歸屬，也強化了擁有和“劃地盤”，注意喲~不管你願意不願意，都會跟家人有更多往來互動，原生家庭的影響也非常強烈凸顯出來。工作當中我們會“外柔內剛”，不願意引發衝突，但也非常抗拒別人的“侵略”。一旦發現有人想跟你搶資源、搶位置或者套話、套消息等，就會極度生氣，渾身炸毛。也不排除考慮換一個工作，特別是對那些現階段不太穩定，每天都覺得有些無意義、恍惚的人群來講，可能會傾向於找事業單位、考公務員。感情上有伴的利結婚、訂婚、同居。或是迎接新的家庭成員，考慮搬家、裝修、買賣房產等。單身寶寶想戀愛的心思也比較強烈，那些讓你依賴，或者在情緒上容易找到依託的人是首選。不過我也想提醒一句，不要因為同情心、信任這些跟愛情混淆，愛情本來就是一件糊塗賬，可能你也說不清自己為什麼就對他產生了感覺，但至少可以再問問自己，再觀察一下。否則習慣成自然之後，就不容易轉彎了。好運星：巨蟹、天蠍、雙魚座水星逆行結束6.23積極指數：★★★★★撒花！！！水逆終於886！這次水星逆行也是很微妙，有些人幾乎不受影響，有些人受到了堪稱史上最大撞擊。畢竟是發生在入廟位置的變動，好在它結束了，生活要回歸正軌了，我們的感情啊、財富啊、學業啊，統統都會爭口氣，很給力了！你會得到反饋、通知，也可以掌握主動權，讓事情進展更順。（具體好運攻略明天就發出！）今天先簡單說說水星停滯期要關注的事情。畢竟水逆結束會有一個短暫陰影期，運行速度變慢，所以事情不會那麼快好轉，對部分人來講，這兩天甚至會感受到跟水逆一開始相同的壓力。比如事情拖延、想法混亂、效率降低、烏龍事件頻發等等。但相對地，問題已經容易解決得多，不用過分擔憂。如果說水逆是帶來麻煩，又讓你絞盡腦汁去想辦法的話，那現在困擾已經是最後掙紮的反派，只需我們動動腦筋動動手指，烏雲就會散去。所以千萬不要鬧心，另外也還是要關注電子產品問題，留心數據、資料的備份。出門出行留足時間，如果遇到行程調整、改期、取消也別擔心，再找機會約就是了。12星座都有好運！金星衝冥王星6.24影響指數：★★★★☆周中金星位置複雜，跟海王相拱冥王對沖，那麼問題來了！金星的變化就是感情、財富的考驗，而冥王星往往是深刻複雜的，代表對抗、隱私、秘密和權力、慾望。金冥的位置首先讓有伴的經受衝擊，每個人都帶著各自的習慣、成長背景走到了一起，那麼也一定存在著一些不為人知的，只有自己知道的“魔盒”，如果你想打開對方的盒子，結果就會是十分危險的。建議大家一定互相尊重，對於某些想隱藏的，不想告訴你的事情萬萬不要刨根問底，再親近的人也要留有喘息空間，否則關係就會變得脆弱、緊張。另外在表達的時候，也不要有過度控制欲、嫉妒心，記住適可為止的道理。同理，在生活當中、社交上也不要過度干涉別人的私生活。也可能你不是乾涉，純因為好奇或者覺得自己應該知道。還是那句話，大家都是獨立的個體，有時候保持安全距離，才是安全的良策。單身者如果正經歷暗戀、曖昧，那真的要感到失望了。很可能你們不在一個頻道上，得不到對方的回應，試探、關心啥的都被潑了冷水沒有回音。一方面心裡挺難受，另外也可能打算放棄了。還有！要注意的是冥王星會帶來對抗、競爭，不排除你們的關係當中多了一個人，或者對方有了別的想法，對這個問題我只能說，你不是他、更無法左右他。就選擇讓自己舒服的方式，好勝心不是這時候體現的，沒必要打破頭去戰鬥，結果也未必就就好。結合這幾天海王的位置，也要防止同情心被人利用。在分析、判斷的時候獨立思考，別斷章取義。防止被騙，特別是金錢上的損失。要注意的星座：巨蟹、摩羯、天蠍、雙魚座摩羯座滿月6.25重要指數：★★★★★摩羯座的滿月結合群星都在巨蟹，強化了基本宮的力量。權威、對抗和衝突也顯現出來，而這次滿月特別要注意職場、家庭方面的事務。首先滿月會讓很多事得到反饋，有消息政策落地，或者進入收尾階段。工作當中很多人會經歷人事調整，特別是自上而下的大改革。比如從高層開始，就會有“新官上任三把火”以及上司突然離職、空降等；內部也有勢力分化、站隊問題、暗箱操作等。很可能兩夥人為了一個資源、一個重點項目明爭暗鬥，搞得頭破血流。也可能波及到無關人員，比如莫名其妙就被當了靶子，也可能鷸蚌相爭，讓漁翁得利。最好的辦法絕對不是置身事外，因為沒有人能置身事外，我勸大家聰明一點，可以表達態度，但最好盡可能的佛系，不要讓人看到你的立場和慾望，其他的，交給時間。另外結合上述的職場問題，可能會有人直接決定換工作、離職、創業，其實你早就有動一動的想法，只不過眼下局勢也沒明朗，加上心中仍有期待，就一拖再拖。那麼現在水逆已經結束，沒藉口再懶惰了。何況所在的行業可能也會出臺新政策、新規定，說不定這是你的機會。唯一要注意的是防止跟上司、前輩起衝突，畢竟這次滿月也會讓上下級關係緊張，對立感賊明顯，加上我們心裡也比較敏感脆弱，一不留神就槓上了。要格外注意的星座：摩羯、白羊、天秤、巨蟹座海王星逆行6.26搗亂指數：★★★★不用怕，海王的逆行沒多大影響，畢竟是遠距離行星，我們只需做一下關注就好。海王代表著夢境、虛幻，也能帶來迷茫感和脆弱，就這麼說吧，本來它就挺迷糊，然後一逆行，更迷糊了。對的，不管是你還是大環境，總體就是有種混沌、看不清真假的感覺。比如最近肯定會有一些傳聞，擱單位呢就是亂七八糟的消息滿天飛，擱感情上也不排除流言蜚語，跟你有關的、跟你喜歡的人有關的，有些聽起來賊勁爆賊八卦的，就這時候吧，眼球都賺足了，真假已經不重要了。所以所以啊！！！咱們一定要自律，也要對任何風聲保持理智吃瓜，防止被忽悠、被騙、被玩弄感情。咳咳，我敢說，就這段時間一定會有娛樂圈大瓜上線。搞不好還是那種很驚人的，容易引發全網討論的。再說說生活、工作吧，總體來說也是一個意思，只要能客觀些、獨立判斷就沒問題，怕就怕你被人利用了同情心，怕就怕一個心軟就上套了。另外也不要成為傳播消息的人，在說話、發表言論、哪怕是網絡上也要留心自己的態度、傾向，很可能不經意間給別人帶去傷害。當然了，更不要站在道德製高點去評判誰。最後提醒大家，涉及到看醫生、用藥，需格外小心，一定謹遵醫囑。也要避免酗酒、熬夜。12星座都要注意！金星入獅子座6.27影響指數：★★★★★金星到這個地方不是什麼友善的位置，不利它發揮，所以感情、財富啥的也都有考驗。就先說感情吧，金入獅子，會讓很多人莫名地湧起一陣佔有欲、攀比心也很強，不管是單身的還是有伴的，想法常有波動，會被外界言論、別人的生活影響。可是別人的生活你看到的永遠是表像啊！我知道你明知道這些，就是沒法控制自己，只能勸大家別光看條件或外表的光環，這些東西最靠不住。考慮物質條件絕對沒有錯，但是需要我們平衡它跟內心期待、情緒價值的關係，也別太受家人影響，如果你確定家人的意見就是錯的，就是三觀沒那麼正確的，可以不發生衝突，至少心裡要有數。另外未來一個月也不太適合開啟新戀情，其實桃花倒不少，只不過有些會讓你反而戀得不開心，比如遇到一個性格有缺陷的愛人，或者對方的神經質讓你很壓抑、很累。如果心中有喜歡的人，也不排除這段時間開始不自信，覺得對方看不上你、條件不匹配啥的。反正就是挺心累，心累就還不如自己一個人呆著。最後說說財務，近期投資理財波動很大，不只是金融方面，關係到物價、貨幣兌換、貸款政策啥的都會有變化，格外小心一點，時刻留意最新消息。不要過度消費，更別透支。因為金星入獅子還有個最大的問題，就是買買買，買的全是不實用、充場面的東西...受影響大的星座（不分好壞）：獅子、白羊、射手座(判答).火星正式進入到獅子座，直到7月底，我們的行動力會慢慢跟上前段日子群星雙子時期高速運轉的頭腦，不再是窩火與無力的狀態了，火星也可能會讓一些人變得更加急迫了，但因為水逆還尚在，一定要避免想一出是一出的行為。結合土天的四分相再次精準呈現，一些變動，限制，創新，尋找突破的矛盾會被火星獅子再次推動，無論你之前是因為缺少行動力還是在等待時機，未來40天都將把之前憋住的怒火與衝動釋放出來，這是一個適合去挑戰，與創造無限可能的時期。每年進入獅子座的時間領域內，夏日麼麼茶的氛圍又會更加濃重，這是一個適合戀愛的季節，我們會更渴望被愛，會更勇敢追逐愛情，加上這段日子的海王星能量重，不少人會遇見到更浪漫更劇情化的戀情，但是也要謹防戀愛腦作祟，作天作地，最後發現只是你一個人在表演和自我感動好好抓住未來一段日子，勇敢嘗試，勇敢展示你的才華，讓更多人看見你，但是你也需要注意言行，該謙卑的時候不要搶風頭，不要太浮誇與高調，槍打出頭鳥。生活中可能會很容易招來嫉妒與競爭，也要謹防會因為“面子大過天”而做出一些幼稚的行為。固定星座（獅子/天蠍/水瓶/金牛）會感受到更多的火星能量的注入，生活中會更有行動力，但要注意人際關係上的衝突，注意自己的脾氣與火氣，做事不要太毛躁。變動星座（雙子/處女/射手/雙魚）會更高效得去實施自己的計劃，是一個適合在學業，業務能力上去精進的時期，但要注意與他人之間的口舌，一些想法和計劃會很容易遇到反駁與延遲。開創星座（巨蟹/摩羯/天秤/白羊）適合積極地為自己爭取更多的資源與利益，勇敢應對一些挑戰與危機，注意健康狀況，部分人要謹防衝動的消費與投資，注意與他人之間的利益衝突，容易相互猜疑，努力去增加親密關係中的信任吧。(大西占星). 6月15日土星刑天王星（至8月21日）星象重要程度：★★★ ★土星與天王星的四分相，開啟了衝突與顛覆感極強的一段時間，大家會強烈地感受到大環境的變化與顛覆，保守派與新生派、與改革力量間的衝突比較多。事情很容易陷入僵持的狀態，卡在新舊過渡的階段，比如某些新制度難以推行、反反復複，新發明新科技手段出現問題，以及房地產、股市波動等等。對個人來說，這一時期你可能會經歷行業、公司結構調整的可能，有點進退兩難，但也不一定是壞事，只要協調和平衡好新舊兩股力量，或許就會有改變現狀取得突破的可能。黴運小星星：水瓶座、金牛座、獅子座、天蠍座6月20日木星逆行星象重要程度：★★★ ★★6月20日～7月28日 木星在雙魚座逆行7月28日～10月18日 木星在水瓶座逆行在占星學中代表幸運與擴張力量的木星，即將在雙魚座逆行，且會在7月底逆行進入水瓶座。如果說木星順行，以及相位良好時，會帶給大家一種支撐信念、遮罩困難的力量，那當木星逆行時，這種力量便不能很好地釋放，一些先前高速推進的事情被延後，此前比較輕鬆就能達成的目標，現在需要更腳踏實地，甚至要花費更多時間和金錢，讓你感到“好事多磨”。舉個比較形象的例子：你以前坐直達班車上班，但現在班車取消了，你不得不早出門選擇其他交通工具，總之要重新規劃一番才能達成既定目標。如果你之前畫過大餅，制定過某些不切實際的目標，做出過某些超出能力範圍的承諾，或是過度樂觀忽視了某些隱患，那麼在木星逆行期間，你會有比較強的滑落感，或者說不得不清醒過來面對現實。總得來看，木星逆行非常考驗大家的心態，放平心態多點耐心去接受考驗，該屬於你的東西頂多就是晚點兌現罷了。重點影響星座：雙魚座、水瓶座、射手座6月21日太陽進入巨蟹座（至7月22日）金星拱海王星（至6月26日）星象重要程度：★★★ ★太陽進入巨蟹座，開啟了敏感而內斂的一個月，安全感取代了新鮮感成為本月的主題。相比不要命的打拼和高風險換來的高收益，與家人朋友舒服的相處，相對穩定的物質生活似乎更能為你帶來安全感。另外金星與海王星的三分相，也營造出溫馨慵懶的氣氛，有助於情感和人際關係的緩和與推進，大家都比較能夠共情，不再針鋒相對。花點時間花點小錢在佈置家居環境上，也是不錯的選擇。不過在感情方面比較敏感的人最近要當心會錯意，被爛桃花纏身。幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座6月23日水星恢復順行（至下次水逆9月27日）太陽拱木星（至6月29日）星象重要程度：★★★ ★終於，難熬的水星逆行告一段落，大家的邏輯思維和溝通表達能力逐漸回歸，事情反反復複、節外生枝的狀況減少，職場和生活的秩序都會慢慢回歸正軌。同時，太陽與木星三分相，也賦予大家樂觀和自信的態度，對事物的宏觀掌控也更順手，職場和生活中也有了更多貴人、朋友的幫助，輕鬆解決很多小麻煩。不過重大的決策和計劃，依然不能掉以輕心哦。幸運小星星：巨蟹座、雙魚座、天蠍座6月24日金星衝冥王星（至6月29日）星象重要程度：★★★ ★金星在巨蟹座與冥王星對沖，帶來感情上的神經質和極端的傾向，越是在意對方，越容易把關係搞僵。近期有不少人都無比渴望獲得感情中的掌控感，可能對方一個不配合，你就開始神經兮兮，多疑到去查崗，翻舊帳等等，不僅容易陷入虐戀，被冷落或拒絕後還很容易做傻事。黴運小星星：巨蟹座、摩羯座、天秤座6月25日摩羯座滿月（至6月27日）星象重要程度：★★★ ★★本次發生於摩羯座3°27的滿月，會給不少人帶來巨大的現實壓力。強行拉著你去面對種種困難，直視你曾經忽視的問題，一些事情面臨收尾，一些關係走向結束，這會加重很多人的情緒化傾向，越想壓制越忍不住爆發。特別是一些個人與家庭之間的、內心真實想法與外界期待之間的較量，會給大家帶來不小的壓力，讓人很沒安全感。不過如果你能控制住悲觀情緒，及時地化壓力為動力，那這也不失為一次尋找新出路的良機。忌：口是心非、功利、冷戰黴運小星星：摩羯座、巨蟹座、白羊座、天秤座6月26日海王星逆行(至12月1日)星象重要程度：★★★ ★每年都要逆行4～5個月的海王星又來了，很多人將開啟自我催眠的做夢模式，或許你在小問題上很清醒，於是開始自我感覺良好，接著陷入到更大的騙局或混亂狀況之中。這期間大家看人總是自帶濾鏡，少不了爛桃花、曖昧不明，職場和消費方面也充斥著各種大餅和陷阱，也有一些人企圖通過遊戲、菸酒等等來逃避現實，急需時刻保持清醒，保持意志堅定。另外，大家也要當心各種自然災害和傳染性疾病，多多關注睡眠和精神健康了。黴運小星星：雙魚座、雙子座、處女座、射手座6月27日金星進入獅子座（至7月22日）星象重要程度：★★★ ★金星進入獅子座，為大家在戀愛、人際方面帶來積極助力。在人際交往過程中的慷慨大方，對人對事的熱情，將為你籠絡更多事業上的人脈；而對於戀情的展開來說，大家也更有自信去表白，或是在對方面前展現自己的個性，有助於脫單。當然，這些都可能讓你最近的開銷有所增加，要注意控制一下花在奢侈品、藝術品等不怎麼實用但價格不菲的商品上的錢哦～幸運小星星：獅子座、白羊座、射手座(鬧鬧女巫).以下新增6/23 ＃最新運勢.【重要年運】2021木星相位、流年運勢懶人包http://fafa168.pixnet.net/blog/post/115965730.最新 ＃一週運勢http://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3296689.＃每日運勢 看這裡↓↓↓https://fafa168.pixnet.net/blog/category/list/3311851.list好讀版↓↓http://fafa168.pixnet.net/blog/listall/1...【卡西娜】愛情來了擋不住！2021下半年有機會閃婚的星座https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121112018.【艾菲爾】2021下半年否極泰來/繃緊神經星座大點名https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121108562.【艾菲爾】月老眷顧！2021下半年桃花噴發星座大點名https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121108564.【張盛舒】2021下半年沖破阻礙，鹹魚翻身的生肖https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121109910.【安格斯】2021下半年12星座運勢大解析https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121109912.【Pandora占星小巫】2021下半年貴人運爆棚的星座https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121110934...【Luc呂克】2021年7月占星播報https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121115182.【Michael Thiessen】2021年7月12星座運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121112964.【滴天居士】2021年7月12生肖運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121110930...【天文世界】很重要的一篇文章：如何把握自己的運勢https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121104050 .【占星騎士】2021/6/10〜7/9：12星座感情提示https://fafa168.pixnet.net/blog/post/121105130 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Question 2

人際 關係 事務 所 主題 曲李開復 Kai-Fu Lee 在Facebook 的評價

Accepted Answer

近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。

Question 3

人際 關係 事務 所 主題 曲李開復 Kai-Fu Lee 在Facebook 的評價

Accepted Answer

近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。

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