關於 悠久持有者線上看 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

【洛基恐怖秀：午夜電影和它的產地】#葉郎電影徵信社

上個月，位於曼哈頓的 IFC Center 電影院終於打開大門重新開始放映電影。

和紐約其他電影院一樣，這家歷史悠久的紐約電影院因為 COVID-19 疫情因素停業了整整一年。這是該電影院的前身 Waverly Theatre 於2001年停業三年（後來改以 IFC Center 的名字再出發）之後，放映機停機最久的一次。

最終電影院能活過 COVID-19 劫難絕對是值得敲鑼打鼓的大事，因為這個在電影史上意義非凡的重要地點正是「午夜電影」文化的原爆點。1976年4月的某個午夜，《The Rocky Horror Picture Show 洛基恐怖秀》就是在同一個影廳裡開啟了電影院體驗的全新篇章。


▉ 為一個午夜限定的教派延續香火

美國波特蘭市的另一家電影院 Clinton Street Theater 這個月初舉辦了重新開門營業後的第一場《洛基恐怖秀》午夜放映。

多了口罩、少了許多觀眾（因為社交距離的售票座位限制），但久別重逢的興奮是無可取代的。尤其對 Clinton Street Theater 的老闆 Nathan Williams 來說，這一刻他整整等了54週。為了不讓持續43年的午夜場慣例中斷，他在過去一年受到政府勒令停業的期間繼續維持了每週六午夜場放映《洛基恐怖秀》的儀式，即使依法他一張票都不能賣。

「（放映《洛基恐怖秀》）這件事對此時此刻的我們來說，就好像教堂的宗教儀式服務一樣不能任意中止。所有的粉絲都有自己的祈禱文，而『祈禱文』這個字眼正貼切地描繪了粉絲在看電影的時候口中跟著唸唸有詞的歷程。」電影院老闆 Nathan Williams 說：「我自己是個天主教徒，對我來說這跟在教堂裡念祈禱文是差不多的意思。」

他透過網路募款的方式持續了54週的《洛基恐怖秀》無人放映（有時候會邀請員工或親友在社交距離下入座），就像在為一個只在午夜時分開門迎接信徒的神秘宗教延續香火一樣。

這樣的堅持使《洛基恐怖秀》繼續維持有史以來「上映」最久的電影——從1975年正式上映至今，從未真正下檔。最高峰全美有高達250家電影院放映，直到近年也都還有上百家電影院固定午夜場放映的儀式。而這部上映時被認定為賣垮的失敗之作，目前累計票房已經有1.7億美元之高。


▉ 洛基恐怖秀的第二人生

紐約電影院的重啟對於全世界的電影產業是無比重要的大事。有些人就把去年《Tenet 天能》的表現不佳怪罪在在紐約和洛杉磯電影院的缺席。紐約的影響力除了新聞媒體和影評人大量聚集之外，紐約人的電影品味也對全球觀眾具有指標性作用。

正是紐約人給了《洛基恐怖秀》第二次機會。

1975年正式上映後的《洛基恐怖秀》並沒有得到很好的迴響，不僅因為票房慘淡而被取消了全面上映的計畫，也得到多數影評人的冷言冷語（有的甚至直接跳過該片不予評論）。芝加哥太陽報的著名影評人 Roger Ebert 雖然只給兩顆半的星星（滿分是四顆星星），倒是唯一一個神機妙算地命中該片的長期運勢——他說《洛基恐怖秀》與其說是一部電影，不如說是一種長期的社會文化現象，而那些現在無視該片的人未來很可能會成為反覆觀看數百次的人。

多數電影在票房翻船之後就會永世沉沒，完全被遺忘。《洛基恐怖秀》則幸運地遇上了它的第一個貴人。

發行商 20th Century Fox 行銷部門試過很多方法試圖挽救這部電影的命運，比如把它跟 Brian De Palma 的科幻搖滾劇《Phantom of the Paradise 天堂幻象》綁在一起搭售，變成一張票看兩部的優惠方案，但也未能吸引到太多觀眾。最後，連當年萬聖節原本企劃好的特別放映活動也被取消。 Fox 年輕的行銷主管 Tim Deegan 仍不打算放棄，於是隔年的4月他決定用午夜場放映來放手一搏。

午夜電影的文化不是憑空而來。午夜場原本就很容易吸引一群完全不一樣的觀眾，關注完全不一樣的電影。1960年代快速普及的美國電視台就已經開始在午夜時段播放一些尺度比較寬鬆的恐怖電影或是非主流電影。Adny Warhol 等藝術家或創作者也都曾在電影院的午夜場找到自己的觀眾。

自己也是個午夜電影粉的 Tim Deegan 於是想起了曾經以《El Topo 鼴鼠》和《Night of The Living Dead 活死人之夜》的午夜放映賺到錢的曼哈頓電影院 Waverly Theatre，決定跟他們聯絡聊聊看午夜放映的可能性......


▉ 無心插柳的粉絲參與

於是，《洛基恐怖秀》的第二個貴人—— Waverly Theatre 的電影院經理 Denise Borde 現身。

興建於1831年的 Waverly Theatre 有很長一段時間真的是作為教堂使用，一直到1937年才開始以電影院的身份開門營業。電影院所在的格林威治村從1970年代開始就是紐約最潮的年輕人出沒鬼混的熱門地點，因而使非主流電影很容易在這裡獲得賞識。

更重要的是電影院經理 Denise Borde 本人愛死了《洛基恐怖秀》。

他因此全心投入午夜場放映的宣傳：他費心佈置售票口的宣傳品；在電影院的客服電話上播放預錄的來電答鈴，告訴每一個來電者「這是你絕對不能錯過的電影體驗」；還在電影放映前，安排播放《洛基恐怖秀》的原聲帶來暖場，確保體驗氛圍的完整度。

一切準備就緒，就等第三個貴人隆重登場。

第三個貴人就是《洛基恐怖秀》的每一個粉絲。

讓《洛基恐怖秀》成為不朽的電影院體驗的關鍵就是觀眾參與互動的儀式。而這些儀式正是電影院經理 Denise Borde 的用心佈置無心插柳促成的。

電影院原本難以打破的社交規範就是不發出聲音、不干擾別人。然而因為電影院經理一開始播放原聲帶的時間是在正片放映之前，於是替一些想要發出點聲音的觀眾製造了大好機會。這時候就已經出現高喊對白、對反派噓聲、對主角歡呼的觀眾互動行為。

五個月後，一個大膽打破禁忌的觀眾立下了電影史的新里程碑：他是第一個在《洛基恐怖秀》正片放映中發出聲音的觀眾 Louis Farese Jr. 。

Louis Farese Jr.是最典型的午夜電影粉絲：白天他是一個文靜不多話的學校老師，到了深夜在漆黑的電影院裡他卻變身成為大膽喧嘩的鬧事者。他對著主角之一的 Janet 拿著報紙遮雨的畫面，高喊「去買把傘吧你這窮酸婊子」，很快地就引發其他觀眾仿效，並擴散到全美、全世界各地的午夜場裡頭。

幾個月後的萬聖節，觀眾開始扮裝出席。又過一年，開始有丟紙花、灑米等道具出現在影廳裡。《洛基恐怖秀》的觀眾參與最終變成了一場有劇本（但鼓勵即興）、有服裝、有道具的超大型互動演出。


▉ 新科技是詛咒也是祝福

Waverly Theatre 的《洛基恐怖秀》午夜放映，不僅讓這部電影變成一個感染全世界的文化現象，也促成了午夜電影文化的發光發亮。Waverly Theatre 兩年多後就如法炮製在 David Lynch 那部在上映時同樣遭到忽視的電影《Eraserhead 橡皮頭》，並在接下來一、二十年持續為這些未受到世界理解的 cult 邪典電影創造第二次上映機會。

1980年代錄影帶來了，1990年代 DVD 來了，2000年前後網路下載和串流產業先後登場。

影響所及是許多放映邪典電影和午夜電影的獨立藝術電影院陸續關門大吉，因為他們再也不是唯一一個可以讓我觀眾接觸這些非主流電影的通路。

同樣地，再也沒有任何非主流電影完全只仰賴午夜電影這個非凡體驗模式而進入粉絲視野。有些人甚至將此形容為邪典電影之死或是午夜電影之死。

另一方面，主流好萊塢片廠開始見獵心喜地佔據午夜電影這個充滿神秘中宗教氣氛的時段。

1989年 Warner 的《Batman 蝙蝠俠》就把首映辦在午夜場，把「午夜搶先看」形塑為一種忠誠粉絲的身份表徵。隨後，星際大戰、魔戒、哈利波特和暮光之城等系列電影都出現鼓勵鐵粉在午夜場搶先別人先看到最新一集的類「追劇」行為。

「午夜場」被主流佔據的同時，「午夜場文化」也在透過社群網路的新科技征服主流觀眾。

過去的《洛基恐怖秀》粉絲必須透過口耳相傳和粉絲刊物的傳播，花好幾年的來將這些午夜電影文化的儀式性傳播出去。社群網路則在一夜之間就可以辦到同樣效果。因此21世紀的邪典電影比如《Donnie Darko 觸目驚魂28天》仍然照常得到膜拜。

最終電影院這個午夜限定的教堂只是以連鎖加盟的形式開枝散葉到各個信眾的客廳裡。

邀請家人或朋友一起在家裡體驗這個宗教儀式，仍然有差不多的信仰純度。 午夜電影不死，只是逐漸飛入尋常百姓家。


---------------------------------------------------
《洛基恐怖秀》myVideo線上看：https://pse.is/3euqc7
現在免費升級豪華月租，電影戲劇看到飽：https://pse.is/3f7hxp

【#好書推薦：比特幣為何飆破萬三美元？《#比特幣過去現在與未來》揭開比特幣市場神祕面紗，兩大特殊性你清楚嗎?】

👉全文好讀網誌版：https://reurl.cc/e8nNeL

全球股市再度陷入疫情壟罩的陰霾，台股近日也面臨震盪，避險情緒似乎蔓延到比特幣，

最近比特幣一口氣重登13852美元，等於一枚比特幣的價值逼近40萬台幣天價。

而最近全球知名的線上支付平台PayPal宣布，旗下6400萬家店家通通都可以收取比特幣支付，也是給了比特幣市場一計強心針！

比特幣不再是如此虛擬，現實生活中能買的東西、可以流通的管道更多了，想必對於許多比特幣鐵粉來說，是多麼令人振奮！

而對於我們每一個人來說，Payplal的這項宣布，也意味著 #虛實界線被打破，

你還以為比特幣離你很遠嗎？不，它已經逐漸滲透到我們的生活。

👉#到底比特幣是什麼？#為什麼討論度越來越高？

如果你有這些疑問，推薦你可以看我曾在大大讀書導讀過的一本書，遠流出版的《比特幣的過去、現在與未來》。

這本書是由七位中國比特幣發掘者和擁有者(簡稱幣圈人士)所寫，分別是壹比特數位科技CEO李鈞、零壹財經副總監研究總監李耀東博士、巴比特創始人長鋏等，是一本共筆作品，也是 #中國第一本比特幣領域著作，

內容淺顯易懂，把比特幣的發展歷史交代清晰，而且正反面的評價都囊括，是一本相對中立客觀的密碼貨幣世界入門書，適合初學者閱讀。

書中如此描寫比特幣：【不僅是一種貨幣，而是一種世代革命。】

為什麼呢？

因為比特幣是人類史上第一次出現的「不會貶值的貨幣」，而不會貶值的原因就在於它不受任何政府機關或人為操作，完全交由電腦邏輯運算而生，而且還跟黃金一樣有數量限制，挖完就沒了。

比特幣起源於2008年金融風暴，當時為了解決經濟問題，不少政府狂印鈔票來撒錢救經濟(有沒有覺得很熟悉，跟最近大家在討論美國紓困案差不多，基本上就是撒錢就經濟)，

而這樣的印鈔票撒錢，已經越來越多人明白，這根本只是造成通貨膨脹來解決燃眉之急，換句話說，錢變多了，但鈔票的價值變低了，我們手中的錢越來越薄，都被政府拿走了。

於是有一群討厭這樣金融制度的人，開始投入比特幣的懷抱。

而這也要歸功於比特幣的創始者中本聰先生，非常聰明的想出了一個虛擬貨幣的制度，可以不受任何政府控制，自行運轉，

不需要銀行、不需要政府，沒有人可以印鈔票，也沒有人能竄改帳本，這個 #去中心化的制度 和 #P2P分散式帳本設計，透過網路節點，讓全民一起管帳，成就了比特幣網絡。

聽起來好虛幻，簡單來說，在比特幣網絡中，只要你有自己的錢包，與任何人交易比特幣，都會被礦工紀錄在帳上，

而每個人都可以當礦工來記帳，協助交易的認證，而好心的礦工就會獲得比特幣作為協助記帳的獎賞，也就是我們稱的挖礦。

挖礦曾經很熱，意外推升台灣半導體產業的需求，當時曾經台積電也把挖礦晶片的代工列為有助於事業成長的一環，

不過隨著越來越多礦工加入，現在挖礦已經越來越難挖。但一枚比特幣的價值，已經從幾美元變身幾萬美元，可以想見整個市場成長的幅度驚人。

那 #如何能獲得比特幣呢？目前有三個管道：

1.#去當礦工：

你可以去買一台礦機自己挖礦，也就是加入幫忙記帳的行列，台灣很多年輕人都因此致富，身價好幾千萬。不過目前因為挖到的成本越來越高，這部份得考量清楚再進場。

2. #從交易平台買入：

目前全球歷史最悠久的虛擬貨幣交易所，是成立於 2011 年的美國 Kraken 交易所及盧森堡 Bitstamp 交易所。而台灣最早的交易所，是在 2014 年成立的幣託及 MaiCoin 集團。台灣人熟悉的幣安、幣託，或是作者提到日本交易所Mt.Gox。

3. #用產品和服務換取：

也就是把比特幣當作交易的媒介，如Paypal開放後，上頭的店家就能夠賣商品換得比特幣。好幾年前，美國猶他州的一對新婚夫婦就能試過使用比特幣度過新婚後的十九天，包括購買日常用品、加油、支付租金等，還因此建立Life on Bitcoin的網頁，紀錄完整過程。

👉當然，你想要持有比特幣，得先了解這個小眾市場的特殊性：

🎯 比特幣市場是 #24小時不間斷交易，#不設漲跌幅限制

🎯比特幣 #市值小易受莊家操控，共計十多億美元市值，在全球金融市場中所佔的比重非常小，因此容易出現暴漲暴跌現象。

🤔#比特幣的漲跌幅有多驚人？

現實世界第一個使用比特幣的人是一位美國佛羅里達州工程師，

2010五月 用一萬個比特幣買了一個比薩兌換券，後來價值足夠在美國買一棟豪宅加一輛車，這應該是他一生最扼腕的決定、買過最貴的比薩。

2011年一月，一個比特幣還不值30美分，比特幣從2013年開始上漲，短短三個月價格增長十倍以上，因此吸引全球目光，如今比特幣價格突破一萬三美元，一顆比特幣約價值台幣40萬元。

所以在幣圈有一句熱門的話：「幣圈一天，人間十年。」

你可能一覺醒來成為富豪，再過幾天又一貧如洗。因為比特幣可以兩個月內上漲十倍，也能在一周跌掉八成。因此，股神巴菲特才會說，永遠不會持有比特幣，認為比特幣不是投資而是投機。

書中作者也認為，比特幣暴富神話終結才是比特幣成熟時刻。而目前比特幣還有幾項問題：

📍 #無法即時到帳：
這主要是交易費問題，如果你希望交易快點成功，那得要礦工快點記帳完成，可是若你想要礦工優先記你的帳，你得多付點交易手續費來吸引他們，這也墊高了交易成本。

📍#犯罪者交易溫床：
比特幣因為採取匿名交易，容易遭非法人士利用。例如，美國FBI曾查封「絲綢之路」網站，上頭交易物品包括毒品、黑槍、信用卡資料、色情和駭客服務等。不過，比特幣產業圈人士其實很認同這樣的網站被查封，因為實際上淨化了比特幣的交易環境，有助於整體產業發展。

📍 #駭客攻擊交易所：
這應該時有耳聞，連赫赫有名的幣安也在2019年遭到駭客攻擊，損失了7000枚比特幣，價值約12億台幣。因此書中也建議，新手投資人最好在交易所買完比特幣後，要放到離線錢包較為安全。

📍#錢包的安全問題：
有些人會誤把錢包檔刪除，以至於丟失價值數萬美元的比特幣，或是沒有正確備份錢包檔，導致一段時間內交易的比特幣全沒了，還有忘了自己的私鑰，結果打不開錢包。

但無論如何，比特幣最大的優點，就在於它的核心理念：#數學比人性更可靠。

如書中所寫的：「數字讓世界更守信。沒人能擊敗邏輯，#因為要擊敗邏輯，#你得使用邏輯。」

在人性其實比鬼還恐怖的年代，或許數學更能讓人相信，而這也成了推升比特幣上漲的魅力。

你也被吸引了嗎？

p.s. 照片中的書被我看到外皮不見了~只好這樣拍照，如果想看完整書封可以參考博客來原貌XD

➡《比特幣的過去現在與未來》博客來連結：https://reurl.cc/GrQqWv

遠流粉絲團
PayPal
SmartM 大大學院

#比特幣 #虛擬貨幣 #台股 #避險 #好書分享 #閱讀 #科技話題

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。