📚#元照新書賞閱📚公司治理與法令遵循
【作 者】王文宇/臺大法律學院教授兼比較法研究中心主任
【本書簡介】
🔹梳理現行法律(包括公司、證交法)規定並說明之,同時釐清法規與實務扞格之處(如「經營階層」意涵),並針對相關的法規命令及「軟法」(如實務守則),一併闡明。
🔹第一部分「總論」扼要說明管制策略與發展趨勢;第二部分「公司治理」與第三部分「法令遵循」,依序介紹相關法規與實務。
🔹收錄28則案例或專題研究,結合理論與實務,除了分析本土的重要案例與事件外,也評論國際性議題,以拓展讀者視野。
🔹參與公司治理的企業家(董事與經理人)、專業人士(律師與會計師)、以及有志學習的法商學院學生,皆可藉由此書一窺「公司治理」與「法令遵循」的重要性。
詳細介紹:http://www.angle.com.tw/Book.asp?BKID=12914
⭐聯合推薦⭐
⭐賴英照(前司法院院長)
王文宇教授是權威的公司法學者,兼有深厚的法學素養和豐富的實務經驗。《公司治理與法令遵循》是他結合學術與實務的結晶,有精采的法學論述,更有實用的專業知識。不論在大學從事學術研究,或在實務界處理企業法律問題,這都是一本案頭必備的好書,特為推薦。
⭐陳 冲(新世代金融基金會董事長/前行政院院長)
荀子嘗謂:「主其心而慎治之」。文宇教授新著,以法學為經,以人性為緯,多面相剖析公司治理,多層次解讀法令遵循,貫穿其間者,洋溢荀子之道。法遵治理典籍,汗牛充棟,我獨愛2018 Commonsense Principles 2.0,深入淺出,言簡意賅,而Commonsense意謂源自人性,與本書立論,恰相輝映。厥為文宇兄博古通今、學貫中西的最佳註腳。
⭐曾繁城(創意電子董事長/台積電董事)
金管會於2020年8月發布「公司治理3.0─永續發展藍圖」,可以觀察到過去公司治理較聚焦在董事會職能的強化、資訊透明的揭露,現在隨著全球氣候變遷,各國開始重視ESG永續發展相關的議題,這個趨勢已經是普世價值,沒有任何企業能夠置身於這股永續發展的潮流之外。
王文宇教授是學術與實務兼具的法律專業人士,多年來致力推動公司治理不餘遺力,並且已擔任創意電子獨立董事13年,對於公司能夠連續七屆獲得公司治理評鑑前5%的殊榮,貢獻卓著。現今 王文宇教授整理並結合其學術的研究和擔任上市、櫃公司獨立董事的實務經驗,彙編成冊,推出《公司治理與法令遵循》一書,除闡述公司治理架構、董事當責義務及法令遵循外,對於時下熱門話題如資訊安全及ESG相關議題也有所著墨,內容豐富但言簡意賅,個人深受啟發。
相信這本《公司治理與法令遵循》對莘莘學子、上市、櫃公司董事和經營團隊及公司治理專業人士會有醍醐灌頂之效,更企盼所有的讀者對於公司治理能夠本於初心,方得始終。
⭐胡星陽(國立臺灣大學財務金融學系教授兼管理學院院長)
公司治理的議題越來越重要,相關的報導也經常出現在報章雜誌。好的公司治理制度要達到兩個目標:消極面要避免公司經營不善,不讓投資人蒙受像大同或康友-KY這樣的慘劇。積極面要促進公司設定正確的方向和有效率的執行。
《公司治理與法令遵循》對公司治理做全面性的介紹,兼顧消極和積極兩個目標,充分反映了作者多年來在學術界、實務界和政府單位的經驗,這樣的結合恰恰是公司治理這個領域所需要的。
書中處處可見作者的洞見,值得細讀深思。例如近來有很多討論國內是否應引進SPAC(特殊目的收購公司)制度,作者就指出SPAC的核心是發起人與經營團隊,而國內的根本問題在於法規上的不足,缺乏這類型的專業投資人。
⭐陳清祥(中華公司治理協會理事長)
強化法令遵循 落實公司治理
法令遵循制度在金融機構已經行之多年,直到兆豐銀行紐約分行因違反洗錢防制相關法令被重罰1.8億美金,才再次被強調。近年來,廣明案(反托拉斯法)、聯電案(營業秘密法)、駭客入侵案(資通安全管理法)、臉書個資外洩案(個人資料保護法)等,都是提醒各行業應更重視風險管理及法令遵循制度。
欣見文宇兄以多年累積的專業知識和實務經驗,闡述公司治理及法令遵循各相關層面的議題,輔以經典的國內外實際案例剖析,是一本兼具學術理論與實務探討的好書,研習公司治理與法令遵循制度的參考指引。相信本書定能給產、官、學界帶來啟發和借鏡,協助規劃及落實法令遵循制度,釐清及規範董事監督義務,齊心落實公司治理。
⭐何麗梅(台積電歐亞業務資深副總經理)
王教授擔任台積電轉投資創意電子獨立董事多年,熟諳公司法理論與實務,如今完成公司治理大作,可喜可賀。本書深入淺出,闡明相關法規、剖析治理機制;視角寬廣,既探討國際趨勢,也檢視知名案例,可讀性高,適合所有董事與經理人閱讀。
本人身為實務工作者,在台積電擔任企業社會責任委員會主席多年,深知追求「永續」是提升企業價值,促進企業成長的不二法門。企業永續之推動,首在於領導人對於永續文化之建立,並將ESG之精神及各項規範融入於企業日常營運及決策中,上行下效,成為企業的DNA的一部分。
本書以淺顯文字介紹ESG、公司治理之法律與法遵面向,深具參考價值;尤其收錄敝公司融合ESG之限制型股票案例,足見理念相同!
⭐林靖揚(Sullivan & Cromwell LLP合夥人)
二十年前在台大法研所師從王文宇教授學習公司法制時,對於老師諸多先進的公司法理念,包括將法人視為不同利害關係人(stakeholders)間的法律關係的核心重新解構「公司」的概念,深感敬佩,這些理念也成為伴隨我執業十餘載的暮鼓晨鐘。
《公司治理與法令遵循》一書,延續老師一貫風格,跳脫許多比較法著作羅列各國法規和台灣法規進行比較的傳統套路,以台灣本身的法制為骨架,以國內外近年的公司治理和法令遵循熱點議題和案例為發想,將外國法制、實務和學者見解穿插於文中,刺激讀者思考。由於讀者對於相關議題和案例或已於新聞中耳熟能詳,在閱讀過程中極易產生共鳴,隨著內容跌宕猶如和老師隔空時而探討、時而論辯,時而被深深說服,趣味盎然。
本人過去十五年在紐約、香港等金融中心從事證券發行和公司併購等業務,對於本書探討的許多觀點深有所感。尤其,各市場的法制文化不同,絕非「參考先進法制」就能憑空產生適當的法制規範或最佳實務(best practice)。例如,一般而言,美國法制長期依賴訴訟和法院形成規範、而香港更借重專業的證券監管機關來防弊。
本書探討了諸多重要的實務案例。如樂陞案引出的買方資金證明問題,在美國並無法規強制要求上市公司併購的買方提供資金證明,但實務上併購案賣方的董事會均會有此要求,以滿足董事誠信義務降低訴訟風險,而香港則更偏向監管機構介入,由證監會要求買方的財務顧問出具資金確認函。又如上市公司併購時的賣方董事會下設特別委員會,在美國和香港均非法律強行要求,實務上設置的主要目的是為了處理有利益衝突的情形,並非所有併購均有必要。再如榮化併購案,如果李氏家族在買方實體的上層結構中有持股,在美國和香港將有不同的披露要求,且在香港更可能導致李氏家族不能在股東會投票等等,均有整體的法制思維支撐。
這兩年朝野倡議將台灣建設為亞洲金融中心之一。跨國企業考慮上市、融資的市場時,除了經濟因素外,法制基礎建設也極為關鍵。同樣的,國際投資人在選擇投資標的時,公司治理和法令遵循也是重要的考量。如本書所強調,良好的公司治理法制必須同時能「興利」和「防弊」。同樣的,當一家公司在考慮其公司治理,例如董事會和委員會的組成、股權激勵制度的設計時,也離不開決策對於受影響的利害關係人可能帶來正面、負面的行為動機。當然,無論何種制度設計,都無法自外於台灣的法制、文化、主管機關和法院的專業性等,否則徒法不足以自行。
閱讀至此,忽聞鳥鳴。轉頭一看不覺天邊已微明。幾個小時的深夜閱讀收穫滿滿,不啻是疫情下在家工作時的最佳精神食糧。
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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。