十年養成玉山AI力,下一步瞄準零接觸金融
為實現「科技的玉山」目標,玉山培養千人科技聯隊,其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」
文/王若樸 | 2021-08-16發表
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今年5月疫情爆發,政府啟動勞工紓困專案,「短短幾天,玉山就湧入數十萬件申請案件!」玉山銀行董事長黃男州回憶。
但在短時間內,玉山就一條鞭消化這些爆量申請,撥出60、70億元貸款,甚至不動用大量人力就能完成。他們靠的是機器人流程自動化(RPA)和AI,自動審核超過80%的申請案件,黃男州驕傲地說:「這就是科技的力量!」在這之中,AI更是一股重要力量。
比如2年前,玉山已開始將AI落地到金融服務中。他們自建信用卡盜刷偵測模型,0.1秒就能判斷信用卡是否被冒用,一天用上數十萬次,一年更省下上億元的損失。
不只如此,他們也自行開發理財認知偏好推薦AI 模型,能根據客戶承受風險等級和交易紀錄,在7秒內推薦最合適的5檔基金。
就連貸款,也高度仰賴AI。玉山利用機器學習打造零人工介入的線上貸款流程,最快58秒就可撥出款項。在風控領域,更用AI加速黑名單掃描、風險評估,甚至是辨識詐騙帳戶,精準度還比傳統人工方法高出40倍。
玉山AI力不是一夕成軍,而是十年養成
玉山AI遍地開花,可不是一夕成就。
回到2012年,玉山啟動第三個十年目標,要從服務的玉山、專業的玉山,邁向科技的玉山。那時,原本100多人規模的玉山資訊處,已開始大動作延攬人才,成為玉山千人科技聯隊的濫觴。
在技術研究和實作方向上,也開始轉變。2013年,玉山大舉將資料分析成果應用到數位業務,兩年後更成立創新發展中心(IDC),來觀察新技術。
那一年,2015年,玉山進一步調整關鍵組織,一方面專注發展新業務領域,一方面將AI技術落地到實務場景中。他們成立數位金融處,設置全臺第一個金融數位長職位,來專攻數位金融服務。數金處瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融三大目標,要讓金融如水電便利、走到顧客生活中,還要用AI來優化服務流程。
這也是首次,AI罕見地出現在玉山重要業務組織的任務中。數金處誕生後,也成為科技聯隊一員。
不只調整組織,玉山在基礎建設上,也往AI靠攏。2016年,玉山開始設計新核心系統、制定4年汰換上線計畫,除了將老舊的程式語言COBOL,汰換為時下熱門的.NET和Java語言之外,更重要的是,將原本大型主機的「大核心」模式,轉換為小核心的微服務架構和開放式平臺。如此一來,玉山就能更快速更迭服務,也更容易共享資料,讓後續的AI模型開發更便利。
2017年,玉山進一步著墨新技術研究。他們成立創新實驗室(Innovation Lab),來鑽研AI、區塊鏈、身分辨識、電子支付等前瞻技術,同時下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,來鞏固技術人才資源佈局。
2018年,迎來了玉山AI力養成的關鍵轉捩點。
當時,他們率先全臺成立科技長辦公室,定調金融AI發展藍圖,還終止多個不乏達上千萬元等級的專案,改將資源投注在AI上。那年,玉山開始打造自家機器學習即服務(MLaaS)平臺,成為後來AI落地的關鍵基礎設施之一。
但設立科技長辦公室還不夠。2019年,玉山還成立專責單位,將運作十多年的大數據分析團隊CRV,正式轉型為負責開發AI應用的智能金融處,成為內部AI供應商,要將AI融入到玉山各個業務中。
這兩個組織,也陸續成為玉山科技聯隊的核心成員,形成科技聯隊資訊處、數金處與智金處的鐵三角架構。至此,玉山AI組織到位、關鍵團隊正式成形,成為「科技的玉山」中一股重要推力。
神經系統、AI大腦相互分工,下一步瞄準零接觸金融
這個科技聯隊規模達上千人。黃男州進一步解析,科技聯隊有四大成員,包括800多人組成的資訊處與信用卡處IT團隊、100多人的數位暨客群處、100多人的智金處,以及30人的資安處。
如果資訊處是玉山的神經系統,負責串起各種業務流程,那麼,智金處就是「玉山的大腦系統。」黃男州比喻,這個AI大腦專門解析大量資料,用機器學習將資料轉化為有益業務的AI系統,優化服務。
而玉山之所以敢大力嘗試AI,是因為科技聯隊中,有個扮演「煞車角色」的資安處。這個部門規模雖小,但負責檢核IT應用安全性,成為創新的煞車。黃男州甚至形容:「如果沒有煞車,大家只會慢速前進!」正因為有它,科技聯隊才敢加速,才敢創新,甚至是嘗試AI新技術。
不只如此,對玉山AI大腦來說,他們還有顆很重要的強韌「心臟」,也就是去年上線的新核心系統。黃男州指出,開放式新核心平臺主打交易、會計分離,能處理更大量的交易,與一年前相比,交易量成長可達50%,尖峰時段甚至更高。
這對AI大腦有著深遠影響。因為,更多的交易量,意味著更多的資料,「大腦也就更聰明。」
他甚至直言,核心系統上線後,迎來了AI應用大爆發的寒武紀:在行銷面,AI可以找出顧客下一個最需要的產品、分析顧客生命周期對玉山的整體貢獻,在風控面,AI可以快速掃完幾百份報紙、找出關鍵名詞建立黑名單,也能快速揪出信用卡盜刷交易、即時阻擋。
甚至還能優化客服中心,「客服通話一定要真人嗎?人工語音也能回答很多問題,」黃男州還舉例,透過語音轉文字,還能大規模檢驗客服品質、改善客戶服務。
不只如此,對他來說,AI還能自動化更多流程,舉凡財富管理、申請貸款、開戶等原本需要人工處理的業務,都包括在內。玉山也預告,零接觸金融是他們下一個發展目標。
玉山金控科技長張智星更透露,未來還要以NLP為核心,來發展AI客服,以及其他金融業務的流程自動化;只要主管機關開放,玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。
這些遍地開花的AI應用,不是偶一為之。在各種AI服務落地前,玉山早已大動作重整組織、調整文化,組成100多人的AI開發團隊,來打造專用技術平臺,提供源源不絕的AI活水。接下來,我們將從戰略面、組織面、技術面來剖析玉山AI力。
AI如何成為科技玉山的重要力量
2012年
啟動第三個十年目標:科技的玉山
2013年
開始將資料分析成果運用到數位業務
2015年
成立創新發展中心(IDC),研究新技術;成立數位金融處,設置全臺第一位金融數位長,瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融,要用AI槓桿優化金融服務
2016年
開始設計新核心系統架構、擬定4年上線計畫,要從大型主機的「大核心」邁向微服務架構的「小核心」,該架構也讓資料分享更容易
2017年
成立創新實驗室(Innovation Lab),研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大技術,下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,鞏固技術人才資源
2018年
鎖定AI,領先全臺金融界成立科技長辦公室、設置科技長,開始建立專屬AI生產技術工具
2019年
原有大數據分析團隊CRV轉型為智能金融處,由科技長擔任處長,專門打造AI應用;科技聯隊鐵三角正式成形
2020年
新核心系統上線,開放式平臺特性將交易、會計分離,一年後交易量比舊時代成長至少40%至50%,更多資料有益於AI分析
2021年
智金處內部改組,強調服務落地及相關法遵風管;至此,玉山AI已在賦能、風控、流程、行銷、服務等5大領域遍地開花
附圖:玉山銀行董事長黃男州形容,玉山千人科技聯隊中的智金處是玉山「AI大腦」,負責解析大量資料、打造更聰明的金融AI服務。(圖片來源/玉山金控)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY
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創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列:創新工場投資的追一科技,用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。
改造者系列:傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
隨著當前人口紅利趨弱,企業的用工成本增加,「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技,通過其核心的AI語義分析技術,幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題,實現降本提效。
在采訪中,追一科技首席戰略官成捷認為,傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,以達到正向的循環。
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在企業服務領域,AI企業,即「改造者」,能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一,借助自然語言處理技術,其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。
■本期受訪嘉賓:成捷
追一科技是「AI數位員工」提供商,主攻深度學習和自然語言處理,提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合,提供不同類型的AI數位員工,滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求,幫助他們降本提效,改善用戶體驗,驅動創新和增長。
成捷是追一科技首席戰略官。在此之前,他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。
■對談實錄
Q1:追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI?
成博士:追一科技的定位是「AI數位員工」服務商,本質上是智慧軟件,面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前,隨著人口紅利趨弱,企業用工成本水漲船高,員工的流動性也在增加,市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求,企業希望由機器解決勞動力短缺問題,並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析,即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊,再結合創始人團隊的企業服務背景,恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求,涉及行銷和業務辦理等,幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。
同時,我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設,企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料,但並不知道如何應用,不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營,從而提升人的產能。以保險電銷為例,通過對銷售人員的資料分析,追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點,標準化後以輔助推廣培訓。
Q2:在賦能傳統企業應用AI的過程中,追一遇到過哪些挑戰?又是如何應對的?
成博士:AI火爆之後,大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試,其中有些企業成功地體驗到了AI的成效,於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫,進入了一個正向循環,投入產出比也合理,逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。
而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」,期待AI能在短期之內帶來巨大改變,他們應用AI的效果往往就無法達到預期,也很難將AI的效用發揮到最大,往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知,投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程,才能步入正向的循環。
其次,許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大,涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求,這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例,總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案,且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案,傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢,即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取,總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。
同時,在業務梳理過程中,AI企業也需要增進其對行業的理解,從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地,以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程,建立行業知識庫。
最後,AI不像ERP之類的傳統軟體系統,沒有成熟的全鏈路玩家,還處在比較初級的階段,因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上,大型企業系統多,往往也不標準化,十分消耗人力;知識庫定制上,不同企業的業務流程不同、知識不同,需要定制知識庫;軟體功能定制方面,不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求;哪怕在部署之後,AI企業依然需要持續優化場景,根據交互的效果持續優化業務流程,並試圖拓展新的場景。
Q3:如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」?
成博士:追一對各類企業都秉持著開放合作的心態,我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。
1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業,平臺夥伴能夠提供基礎設施,起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路,追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案,使面向客戶的解決方案更好落地實施。
2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業,他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源,也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。
3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。
4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務,在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。
追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外,還可以分享和拓展渠道資源,幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看,追一希望把產品服務做得更加標準化,可供他人調用,也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。
Q4:你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼?
成博士:大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精,提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。
此外,AI企業還應當繼續推進技術普惠,在當前AI大多只在大型企業使用,而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化,大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識,再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。
■要點回顧
1.「人工智慧即服務」(AI-as-a-service)依然處於初級階段,還沒有成熟的全鏈路玩家,因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。
2. 傳統企業需要抓住時間窗口,憑藉多年深耕行業的經驗積累,在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。
3. 對「改造者」而言,「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展,需要長期深耕垂直領域,持續積累行業know-how,並將縱深積累標準化,以複製到更多的垂直行業。
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「今年參加了1400場視訊會議,沒有交到一個朋友」
疫情對AI行業所帶來的最大影響,是什麼?
今年最令人興奮的AI新技術、新應用,有哪些?
甚至未來10年、20年,AI發展的方向,又該何去何從?
針對這幾點,前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話,也在這裡分享,原文來自「量子位」微信公眾號:
……
站在2020年,如此不平凡一年的歲末,AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。
要點
• 疫情帶來最大的影響,就是加快了資料化,加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難,同時也極大推動了AI的進一步落地,這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技,是AlphaFold和GPT-3,後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值,肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟,這會是一個新的時代,一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得:權力越大,責任越大。
▎疫情加速AI化,一年相當於三年
李根:再次感謝開復老師來幫我們總結這一年,與往年相比,今年最大的不同是什麼?
李開復:今年的工作節奏改變了,我一共參加了1400次線上會議,非常有效率,進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議,沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率,但是還是要回歸面對面的本質交流。
李根:但受疫情影響的這個過程,也是線上化被加速的過程?
李開復:這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料,可以催化更多新的應用。
比如線上會議,我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人,是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候,我們會選擇錄製,而且錄製一次,也可以用很多次。由此延伸,以後線上上,比如你做推銷,做客服,甚至做電視節目,其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人,但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用,但是把它的技術應用在建設性、有益的方向,我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料,各行各業就可以評估哪些工作或者流程,可以進一步數位化。數位化以後,重複性的工作就可以被AI取代了。
此外,除了社交距離縮短,可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如,我們去餐館時,會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣,無論是倉庫、工廠,甚至我住的公寓裡面,每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶,也沒有美團,現在都開始有了。所以總結起來,我覺得新冠疫情是巨大的災難,但與此同時,也極大推動了AI的進一步落地,帶來數位化、IT化,帶來AI化,可能這一年相當於過去的三年。
▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”
李根:今年依然有令人興奮的技術進展?
李開復:今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold,還有OpenAI的GPT-3。其中,我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的,而是用特別大的海量、自然語言資料,訓練一個預訓練模型,這個模型是可以應用到很多新領域,比如說寫詩、做對話,或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出,其他公司很快就採用了,比如說搜尋引擎,因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度;此外,OCR在提升,客服也在提升,微軟小冰也在繼續提升對話精確度。
所以我覺得這種預訓練語言模型,它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型,然後快速產生AI應用。當然,也存在很多的問題:
• 它做一個模型要花1200萬美金,一般的創業公司該怎麼辦?教授學者該怎麼辦?
• 此外,訓練一個模型就要燒掉好多能量,這對於我們節能的未來又怎麼辦?
• 還有,巨頭會不會產生壟斷,只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。
當然,GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值,但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是,AI給社會帶來最大的價值,或者帶來最大的經濟價值,肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多,我們也在繼續投機器人等項目。但是,我覺得今天AI的技術已步入成熟,可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智,就可以看到AI給傳統行業,無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等,都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下,擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力;越晚擁抱AI,生存的空間可能會被進一步壓縮。
李根:怎麼樣才能大家擁抱AI?
李開復:還是要有資料,說了這麼多打雞血的話,但是務實的來說,是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值?大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的,所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的,達成商業目標的脫敏精確資料,而且最好是只有你有,別人沒有的,那你的機會就來了。
什麼樣的公司有呢?比如說銀行、保險公司天然就有,金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點,比如說做工業製造等等,需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車,可能要放很多的感測器,才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的,但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料,趕快想怎麼去應用;如果你沒有資料,快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟
李根:剛才都在談這一年,而新基建被認為會奠定下一個十年的發展?
李開復:我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路,可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料,還有大陸優秀高校培養的高科技人才,這些是最重要的。但其實,還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論,例如美國,奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成,受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比,大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情,用市場經濟來競爭,而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起,很大的程度是因為各地有政府引導基金支持,這樣可以選擇性的去做LP,幫助早期的AI產業能夠創立起來。
另外,“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心,還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實,利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以,當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺,讓創業公司以及大公司能用到,我覺得這就是非常明智的。
當然,新基建裡AI涵蓋的範圍有多大,一些新技術是否有機會納入?可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練,才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了,已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術,是否能有機會能從更高的維度推動,值得期待。
李根:您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”,所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎?
李開復:對,雖然很正面的描述,但是時候了,我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章,裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化,其實一個隱憂就是“工作被資料化”了,可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候,它也會取代很多藍領的工作,白領其實也是一樣的,很多後臺、BPO的工作,在做檔處理的,或者是做客服的,這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點,但這些絕對不符合實際,因為沒有技術是會慢下來的。
AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步,讓它儘快觸達每一個角落。但同時,它所帶來失業的問題,我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是,怎麼樣能夠快速地讓社會認知,繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失,然後如何重新訓練這一批人,幫助他們快找到新的方向,去做更有價值也更擅長的事情。與此同時,大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情,比如藝術、公益等創意和決策類的工作,或者是多和親友相處,結交認識新朋友等等。
這將發揮人類的光芒,我把他稱為一個新的文藝復興,讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在?
▎全球化依然是必然之路,中國大陸軟體將占世界半壁江山
李根:上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端,但這幾年全球化進程似乎受阻?中國創業者想做80億人的生意,但事實證明很難。
李開復:全球化是必然之路,很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的,只有中國人用中國的軟體,但是我們在座的每一位都知道,中國大陸過去10年發生了巨大了改變,這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為,到小米,到美團,還有很多創新的公司,包括我們AI四小龍,這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪,今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強,技術更深,但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下,我們自然也必然會走向全球。
我們怎麼樣走向全球呢?這裡我還要比較務實的說一下,其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美,這其實不現實,因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變,但是我覺得其他的國家和地區,例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區,包括了中東、非洲、南美等,這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且,他們使用美國產品的習慣還沒有固化,與此同時,美國公司不太重視這些市場,但是這些國家的經濟,我們認為未來都會起來的。
所以你剛剛說的“走向80億”,我覺得不現實,但是走向60億是可以的,應該是世界GDP的1/4,人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的,所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口,人工智慧出口,這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過,在10年之內,中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測,但是現在看來我們正在往這個方向去做,而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎,不是說歐美這些國家還是相當牛,而是TikTok在歐美的成功,不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果
李根:剛才開復老師談到現在技術創業越來越難,您還會投技術公司嗎?
李開復:當然投技術公司,我剛剛講的每一句話,都是我們投資的策略,我講了那麼多對機器人看好,我講了對大語言模型特別看好,還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多,創新工場在過去的4年,我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸;未來4年的小目標,先定個3家AI獨角獸公司吧。
李根:但AI深入傳統行業已是趨勢?最近創新工場還投了“農業”領域的公司,這是以前很難看到的。
李開復:你指的是極飛科技吧?但極飛不能按農業來定義,極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛,場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同,比如你想做智慧製造,用AI來做機器人,或者做一個iPhone,做衣服,做鞋子,場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等,較容易批量化大規模作業。
不但大陸是這樣,國外也是如此。目前,農業市場AI滲透率只有大約5%,我們對極飛本身不但非常認可,而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等,在全球幾乎通用,沒有太多語言的障礙。
李根:可以解決80億人的吃飯問題。
李開復:是。(笑)
李根:剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題,不妨讓我們更發散一些,請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”?比如今年最受關注的“線上教育”。
李開復:線上教育中國做的是非常好,互動化很強,而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程,尤其是小朋友的,用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像,未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師,甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍,也更高效。
這種情況下,不但你的成本更低,而且小朋友考試分數更高,也提高了學習興趣。所以“+AI”後的人機互動模式,不僅可以降本提效,還能提升孩子趣味性。
李根:這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大,我們出一個難的,我們說一個雞尾酒如何“+AI”?
李開復:其實雞尾酒肯定是機器調得比人好,因為雞尾酒有不同的成分,機器可以算得更准。但是,我們要考慮的是,如果去酒吧喝酒,可能醉翁之意不在酒,而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了,酒還是要機器來做,歸根結底,機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。
▎找對象也能“+AI”,媒婆AI知道誰最適合你
李根:不知道在酒吧,能不能順便把找對象的問題,用“+AI”的方式解決了?
李開復:這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代,我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象,可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼,攜程比你更知道你想去哪裡,今日頭條更知道你想看什麼,未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。
每一個人這一輩子找對象,可能就是周圍認識的人裡面找,無論怎麼算都是幾萬人,最多幾十萬人。但是,以後AI可能會更瞭解你,瞭解你是什麼人,瞭解你會喜歡什麼物件,它幫你推薦的人,一定比你自己找的人,或者朋友幫你推薦的人更靠譜,更合適。也就是說,你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個,可能是在80億人中幫你選。
當然,最後的選擇權在你手裡,今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個;未來AI幫你推薦的5個對象,會來自於80億人,會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來,一定會更幸福!
▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”
李根:謝謝開復老師,今天時間也差不多了,最後再請您站在明天給一些建議吧?比如站在20年後(2041年)思考,我們該有怎樣的責任和使命?
李開復:對於AI的工作者,我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題,或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控,其實這些問題越滾動越嚴重,我們去怎麼處理?我覺得我們一定要做AI的從業者,就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言,作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情,我一定要捍衛。
做AI工作者其實不是一個工程師,你要考慮到所做的每一個演算法,你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇;可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭;可能會造成某些人終身可能沒法往上爬;可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。
所以每個工程師應該有一個神聖的誓言,應該認真的去用各種工具,來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步,而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任,With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大,責任越大”這句話。
其實AI的工程師、AI的從業者,你們的權力是巨大的,一定要重視自己的責任。同時,確保以後的用戶得到的是幫助和福利,而不是被傷害。
▎One More Thing
最後的最後,還有一個小小小環節,來一次今年的快問快答。
李根:今年最成功的個人股票投資?
李開復:Zoom。
李根:今年最想推薦的一本書或者電影?
李開復:《皇后的棋局》(The Queen’s Gambit)。
李根:今年最有啟發的一次交流?
李開復:跟尤瓦爾·赫拉利,《未來簡史》作者的一對一交流。
李根:到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜?
李開復:中國黑珍珠靠譜,國外還是要靠米其林。
李根:為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi?
李開復:馬斯克有一句名言,我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真,只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功,只是可能會需要5年或者10年。
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