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紐約時報2021轉捩點專欄：以人為本，擁抱AI新經濟

2020全球經歷了翻天覆地的變化，或許對大部分的我們來說，都體驗了這輩子以來最為嚴峻的社會性挑戰，也讓人們放慢腳步、拉高視野，進一步思索個人、社會、全球之間緊密互聯的生命共同體意義。 時值年末，紐約時報 New York Times推出了 「轉捩點Turning Point 2021」年度特別企劃系列專欄，邀集國際專家共同探討2020世界變局下的幾大關鍵轉捩點，以及未來更深遠的影響和意義。

我受邀撰文，在這篇 「Give the A.I. Economy a Human Touch | 以人為本，擁抱AI新經濟」的文章中，首度提出了AI新經濟時代將導致失業潮難題的三種解決方案，在英文簡稱三個R ：Relearn 二次學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。

▎以人為本，擁抱AI新經濟

近年來，自動化、機器人與人工智慧已經接管了部分常規性、重複性工作。 在全球新冠疫情的衝擊下，安全保障及降本提效的需求迫切，為自動化取代人工的落地進程起到推波助瀾的作用。 疫情期間，各行各業都竭力避免人和人直接產生接觸，類似餐飲外賣、快遞流通、遠程醫療都提供了無人接觸的新形態服務 模式。 但疫情趨於穩定後，大多數人仍然迫不及待地重拾和他人碰面開會、熱鬧聚餐的美好接觸。

當人類社會大步邁往「AI新經濟」的同時，2020這一年，我們都上了一堂人性本質的必修課。

我在1983年開啟了AI生涯，在當年提交美國卡內基· 梅隆大學博士學位的申請書上我寫著：「AI是對人類學習歷程的闡釋，對人類思維過程的量化，對人類行為的澄清，以及對人類智慧的理解。 AI將是人類認識並理解自己的最後一里。」

某個角度看，當年的我或許錯了，但某些方面，22歲的我可能說中了！

AI程式和演算法在不少任務上已經能夠仿效、甚至超越人腦的表現，如果AI在功能上取代機械式的重複工作，促使人們解放身心去探尋生命的真諦，我們將進一步重拾人類社會獨有的情感和人性光芒。

人工智慧對重複性工作的衝擊已然揭開序幕，和人類雇員相比，AI的本領更強大、成本更低廉。 即使某些工作由於短期因素被迫臨時取代，長期來說也大概率將一去不復返。 人工智慧帶來巨大經濟增長效益的同時，也正掀起前所未有失業潮。 我在「AI新世界」一書中預計，到了2033 年，約 40% 的工作將被AI和自動化取代。

AI新經濟革命的浪潮已然來臨，隨之而來的工作消亡問題，是人類命運共同體的時代性挑戰。

AI將取代數百萬計的工作，AI未來會成為人類的工具甚至同事，在迎接2021年的當下，我提出三種解決方案，在英文簡稱三個 R：Relearn 二次 學習，Recalibrate 二次定義，Renaissance 二次復興。

▎二次學習 Relearn

我們應該發出嚴正警告，喚醒那些正踩在失業懸崖邊緣的人們，鼓勵他們主動出擊，重新學習。

令人欣慰的是，有不少人類的技能是AI學不會的，特別是那些需要創造力、社交技巧、複雜工藝、還有仰賴人工操作AI工具的崗位。 我們可以逐步幫助人們掌握這些新技能，積極投入「二次學習」，為AI新經濟下的新型工作場景做好準備。

職業培訓機構需要儘快重設課程，增加AI時代可持續就業的培訓科目；政府可為這些培訓提供獎勵和補貼，企業應當參考類似Amazon亞馬遜的職業選擇計劃 （Career Choice program） 方案，為每位時薪制員工花上四年的時間和經費，補貼個人職業再造所需的培訓專案，幫助員工報考如飛機維修技師、電腦輔助設計師、醫療護理師等職業所需的職業證照。

值得關注的是，隨著財富增長與壽命延長，「銀髮看護」方向的關懷型職業將成為社會剛需，其重要性與需求量都會水漲船高。 世界衛生組織預測，要實現聯合國「人人享有良好的健康和福祉」的可持續發展目標，全球醫護人員需求的缺口高達 1800 萬人。 過去，這類關懷型職業往往被重視度欠佳、薪酬也普遍偏低，但往後，這些「以人為本」的關懷型職業將成為AI 新經濟運行的基石，也值得更多人考慮通過二次學習來投入。

為了進一步平衡人力供需失衡，我們甚至可以考慮把目前義工服務類型的工作調整為全職薪酬工作，諸如捐血中心人員、動物保育員、夏令營老師、心理諮商師等。 可預見的是，自動化時代一旦到來，社會將需要大批義工為失業人員提供熱線諮詢，輔導人們解決職場轉換的疑難雜症，排解心理壓力而可能造成的社會問題，這些義工也應當獲得合理的報酬和認可。

▎二次定義 Recalibrate

在整體社會邁向AI新經濟的轉型期，有不少職業需要重新定義具體的工作內容和工作方式。

我們都經歷了資訊革命，短短幾十年內徹底改變了人們的工作方式。 AI時代則進一步催生各行各業的智慧化高級解決方案：AI能海量計算量化任務的最優解，AI能測算不同條件下的沙盤推演， AI能協助不同行業的職務優化流程，代勞日常重複事務。 我認為，很難有單一通用型的AI工具。AI必須針對各個產業提供高客製化的解決方案，舉凡藥物分子研發、行銷廣告策劃、新聞資訊核實等任務，都能透過客製化的AI 工具來實現。

當我們採用「二次定義」的方案，充分把以人為本的人性特質，和AI善於優化的技術優勢深度結合起來，許多工作職業將被重塑，不少新興崗位也將隨之而來。

AI和人類各展所長、分工協作，AI能既智慧又敏捷地承擔起各種重複性任務，從業者的時間就能花在需要溫暖、創意、策略的人文層面工作，發揮1+1 > 2 的縱效。 舉例來說，人們生病了仍然最為信任人類醫生，醫師用著專業AI醫療診斷工具，快速準確地為患者計算出最佳的治療方案，於是能勻出更充裕的時間和病人深入探討病情， 撫慰他們的心靈。醫生的職業角色將被二次定義為「關愛型醫生」。

正如在大陸，移動互聯網催生了滴滴司機、美團小哥等職業，AI的崛起也將創造出漸露雛形的新工作。 目前已經有AI工程師、資訊科學家、數據標註員、機器人維修師等AI時代的新職業，我們應時刻關注AI新經濟進程中湧現出的新興崗位，確保就業大眾掌握情況 ，輔以培訓。

▎二次復興 Renaissance

中國歷史上有膾炙人口的唐詩宋詞元曲，濫觞於義大利的歐洲文藝復興則誕生了輝煌的文學、音樂、建築和雕塑，數百年後仍為人讚頌（譯注：Renaissance一詞即為文藝復興）。AI新經濟將能激蕩出怎樣的人文復興？ 值得我們翹首以盼。

AI新經濟時代將改寫職場規劃的固有模式。人工智慧與自動化技術為人類代勞了重複性事務，我們得以重新檢視傳統意義的工作形態，我們工作與生活兩者將如何重新平衡？ 我們每週的工作時程表是不是能更加個人化？ 如今的退休等同於個人生產力終止，但往後是不是能開展截然不同的第二人生？

AI新經濟時代將促成一套全新的社會契約。 AI將人類從重複工作釋放出來，我們的時間空出來了，我們的心志解放了，人們終於能夠專注於最擅長的領域，釋放激情、創造力及才華，把我們的能力用於發明、發現、創造、創意等層面，人人都有機會通過AI時代的二次復興，重新發掘內在的真實潛力。

AI工具將成為繪畫、雕塑及攝影藝術家們的得力助手，AI視覺工具可以按照他們的指示來構建、實驗、完善作品。AI文字工具可輔助小說家、詩人、記者為寫作注入新靈感。老師們花在批改考卷和作業的任務交給AI，時間精力節約出來，得以設計嶄新的課程教材，激發學生的好奇心、批判性思維和創造力。 課堂間傳遞標準化知識資訊的任務交給AI，時間交給老師和學生們進行個人化互動、啟迪孩子們的情商，老師們才能蛻變為AI時代的教育家。

▎締結新的社會契約

針對人類社會即將迎來前所未有的失業潮挑戰，上述三種解決方案是當務之急。 不僅公司企業需要對大量即將失業人員再培訓，政府及有關單位需要提前規劃大筆經費來支撐這個過渡階段，學校需要及早檢視課程體系，培養具備創造性、社交技能和跨領域知識的未來人才。 我們需要重新定義職業道德、社會身份、企業責任及政府角色等概念，需要接納更多元化的工作生活平衡理念。簡而言之，我們必須通過AI來徹底改造社會，締結新的社會契約。

在上述各方面，人工智慧技術在裡面的角色都至關重要。如果我們運用集體智慧，人工智慧就可讓人們釋放天性與創造力。

期待我們本著以人為本的精神，擁抱AI新經濟。

作者：創新工場董事長兼CEO 李開複博士 – 計算機科學家、企業家、作家

本文經紐約時報授權編譯，原文網址：https://www.nytimes.com/2020/12/10/opinion/artificial-intelligence-economy.html

【龔成問答信箱】（Q18041-Q18060）

Q18041：

成哥你好，小弟有兩個問題想請教你，如獲回應，不勝感激。

1.你喺書內提到，你每年都只買賣一兩支股票。想請問，就算今年咁大跌市，你係唔係都仲keep住呢個原則，定還趁平價掃咗好幾支優質股?

2.我知成哥好有耐心，一路都堅信價值投資。書內提到果d，大部份都係成功嘅案例。

但係我好有興趣知道，成哥你建立呢個哲學之後，做過做錯嘅投資係咩，同埋當時嘅時空背景係點?

龔成老師：

1）今年買左幾隻股票，比過往多，我記得2019年，只有買入中生（1177），到2020年，3月大跌市，我買入左比亞迪（1211）、小米（1810）等幾隻股票。

因為當時處於平的狀態，可買較多股票，同時動我當時用的資金，應該是2017年-2019年，3年資金的總和以上。

2）都有的，我久不久都會犯錯，但成功的投資者，最重要是面對錯誤，理性分析，止蝕是重要的一步。

例如十多年前買入一隻股票叫嘉利國際（1050），財務數據不差，業務穩定，由不少大品牌的容戶在手，而佢是做電腦代工的。

之後，中國的成本不少上升，佢的成本也增加，但卻無法將成本轉嫁比客戶，因為佢規模唔大，容易取代，大客戶可以有好多選擇。

於是，當成本增加令佢無法加價比大客，成本無法轉嫁，最後自己的盈利受損，令股價下跌，當年要止蝕。

這反映企業的經營模式，最好有價格自主能力，有成本轉嫁能力。

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Q18042：

龔老師，本人也是80後，但後生嘅時候儲錢唔多，常花在吃喝玩樂，旅行。。。婚後才懂理財的重要，尤其是有小朋友後。4年前和先生差不多用晒所有儲蓄買樓，自住。手上有收息嘅基金和有以下股票，
175/788/1177/1211/1448/1810/3993/9988/7299。

1/ 請問手持嘅股票有沒有問題？會唔會太多太散呢？

2/ 幾年前高價買入的2000股175@$26.5和3000股3993@$4.65.... 應該怎樣部署?

3/ 有大約20萬現金，想入66/12/14/1972, 現價入小注可以嗎？還是應該留有備用現金等大跌時入市？

4/另外，什麼時機賣出或換馬才是最好呢？我之前有700@$38x, 一直等了兩年都沒有太大升幅，還反跌，其後升到$41x就放，因為覺得等咗兩年都沒有升，後來就一路直升機咁升。雖然放咗之後入咗1211同788，但放棄咗一隻爆升股都有感失落。

最後希望龔老師可以考慮開平日下午課程，謝謝。

龔成老師：

1）大致都是優質股，亦未算散。洛陽鉬業（3993）的質素較一般，另外，ＦＬ二南方黃金（7299）是杆槓類產品，唔建議投資太多，同時要注意價格上落風險。

2）吉利（0175）可以持有，這股有長線持有價值。至於洛陽鉬業，賣出較好。

3）都是有質素的股票，現價可分注投資，但要留意你組合的股票隻數開始多，管理會較難。

4）如果企業太貴，都可以賣出。不過如果好優質，就只建議賣部分。

因為你無企業價值的概念，所以只比較過往股價，比較之下就賣，這就同一般散戶一樣，升少少就放，無法賺到大錢。

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Q18043：

你好，睇左你個page之後慢慢開始認識股票，2年前開始左月供，近排想調整一下個股票組合，想再買多啲股票，但係唔係好知應該揀邊隻好

近排都有留意03662,02013,01686,06823
如果月供增加，應該加邊啲股票會比較好？

我而家28歲，以下係我既股票組合
月供：盈富＠$2,000 領展＠$2,000

4手 太古地產
2手 港燈
1手 金沙

另外，額外想問下關於比亞迪，佢而家個價位係咪高於合理價？如果想買，月供係咪暫時比較好既選擇？謝謝

龔成老師：

現時你持有及月供的，基本上都是有質素，不過增長力唔強，以你的年齡，應該加翻D較有增長力的股票。

奧園健康（3662）有質素及增長力的，都可以留意。微盟集團（2013）雖然是潛力股，但現價貴。

新意網集團（1686）潛力股，現價合理區中上部。至於香港電訊（6823）未必適合你。

比亞迪（1211）現價合理區頂，小注或月供較好。

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Q18044：

龔成老師 您好！ 我23歲 想開始學習投資 有儲蓄 大概12萬 應該設立什麼投資組合才適合？謝謝！

龔成老師：

你這個年齡，是財富增值的黃金時期，要好好把握，盡你一切的力量去儲蓄、投資、學投資知識。

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」，不過，由於潛力股要求你有一定的投資知識，因此這刻不用急著投資，你可以集中在平穩增值股先，潛力股小注好了。

你可以考慮將其中的$6萬，分注投資優質股，餘下就持有現金等機會。

你可以考慮盈富（2800）、銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

如果想增長力高少少，可考慮：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、比亞迪（1211）、中生製藥（1177），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。

現時大市處合理區，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q18045：

老師好 係朋友介紹我睇你 因為我係初哥 玩股票2個月，成日短炒蝕錢 哈哈。

以加手上只keep住6066 $11.8，都渣左個幾月，呢隻可以渣住先？

龔成老師：

中信建投証券（6066）是之前熱炒其中之一，質素不過不失，但增長力唔算強，如果你投入注碼唔多，都可守住先。

記住，投資不是短炒，我做銀行同證券行10年，見短炒客是輸最多的。

第一，你要增加知識，你要學理財及投資的知識，記住，投資並不是坊間的炒炒賣賣，你要從書本或課堂上認真學習。

另外，你將每月的部分資金，去做月供股票，供盈富（2800）。對初階投資者來說，月供股票是一個很好的累積財富方法，因為可避免你一次過在高位買入的風險。

原理如同儲錢，不過就不是儲現金，而是儲股票。計劃要長期進行。

另外，盈富是一個組合，適合絕大部分人投資，風險不高，長期儲貨可助你財富平穩增值，記住要長線持有。

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Q18046：

龔成老師您好！本人29歲，現時月入$17800，月儲5000-10000，銀行儲蓄大概$15萬（間中做短時間定期）。現時持有800股匯控，$47價位買入。因為之前短炒蝕幾萬，所以現在不敢進取入市。

想請教您，如果我想未來4-5年賺取100萬首期置業可能嗎？我應該怎樣分配投資？

抱歉，還想請您推介，我買您的那本書會比較適合我新手，謝謝

龔成老師：

要5年累積$100萬，都有可能的，但你要善用你的資金。

第一，唔好再做短炒，根本無法賺錢。

第二，以你的年齡，匯豐（0005）不適合你，你可以等上翻D後轉其他。

第三，定期唔適合你，你應該建立一個有增長力的投資組合，部分現金是可以的，但不是核心。

你這個年齡，是財富增值的黃金時期，要好好把握，盡你一切的力量去儲蓄、投資、學投資知識。

你可以投資「平穩增值股」+「潛力股」，不過，由於潛力股要求你有一定的投資知識，因此這刻不用急著投資，你可以集中在平穩增值股先，潛力股小注好了。

手上的$15萬，可以動用$5萬分注投資，盈富都得。

另外，可以同時做月供股票，每月$6000。

你可以考慮盈富（2800）$3000。

另外再加2隻（每隻$1500）：銀娛（0027）、恆基（0012）、港鐵（0066）、平安（2318）、粵海（0270）、領展（0823）、希慎（0014）、太古地產（1972）等，你可以了解下這些股票，然後從中選股。

如果想增長力高少少，可考慮：阿里（9988）、騰訊（0700）、港交所（0388）、舜宇光學（2382）、小米（1810）、比亞迪（1211）、中生製藥（1177），但就要明白波動性比上述會高左，同時風險大左，你要自己平衡。

現時大市處合理區，可以一邊投資一邊留現金，而餘下現金的運用，就是等大跌市時出手，如果你能在這段時間學好選股等技巧，到大跌市時就能把握機會，財富增值會更明顯。

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Q18047：

老師，想請教一下，你如何看06919，算是一種潛力股嗎？先謝謝老師

龔成老師：

人瑞人才（6919）係一間Ｏ２Ｏ招聘平台，專注新經濟、新興行業及中國獨角獸企業。佢提供專業招聘服務，以及其他人力資源解決方案（包括業務流程外包服務、企業培訓服務、勞務派遣服務及其他雜項服務）。

業務雖然增長快，但這刻仍在燒銀紙的狀態，要分析與估值其實好難。只可以話有危有機，前景不差，如果你只是小注，可持有，不過要提翻，佢之後的股價可以好大上落。

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Q18048：

龔成大哥，我有自置物業1間供自住，想問問日後真的想靠股息做到財務自由，本人打算從現在全部資產240萬，用多2年時間，用儲蓄方法增至400萬。有甚麼股票組合可建議給我，作為日後收息之用

160萬是想用兩年時間，自己儲。想問問400萬本金，想每年6厘回報，即 24萬大概。有甚麼收息股，龔成大哥可建議？

本人已買你的收息股書籍

同埋本人很想上你堂，但我是sale,只放星期日，平日收好夜，你會開網上課堂嗎？

龔成老師：

投資收息股，可以作為財富分配的一部分，但不建議將全部資金都投資，因為一定要留有一定的現金作防守，以備不時之需，以及若大市下跌，可以買平貨之用。

你可以建立一個收息股的組合，目標是5%、6%的股息率的收息股，例如港燈（2638）、深高速（0548）、香港電訊（6823）、工行（1398）、恆生（0011）、置富（0778）、陽光（0435）都可以。

如果你能承受到風險，有些更有超過8%、10%的高息股，但股價就略有風險，要自己衡量，佐丹奴國際（0709）、中石化（0386）、互太紡織（1382）等（記住，股價略波動，只能小注）。

但要留意，現時股價只是合理，未到平宜，因此買入時宜分注，同時不能用盡現金。

我有可能在年底，開一個有關於資產配置的網上課程。

至於股票班，由於內容太重要，暫時唔會。

因為之前實體股票班試過比人偷拍，之後放左上網賣，最後要搞到報海關先處理到，好煩。所以，網上類的教學，都好擔心有偷拍問題，風險太高，因為好多課堂內容，都唔想太公開，只想自己學生知，所以暫時都唔會搞。

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Q18049：

龔成老師你好，最近我先開始學股票投資 都睇左你既片同post 但我始終吾係好夠膽出手 怕自己係場上贏吾到錢
最近見到1999敏華好似幾強勢

最近佢發展智能家居
都升左一段時間 佢依家仲有潛力升上去嘛？

另外，我知0001長和係優質股

我見到佢依家個位係5年低 依個時候入手定等疫情過左先買好？吾該哂老師

龔成老師：

你要增加知識，你要學理財及投資的知識，記住，投資並不是坊間的炒炒賣賣，你要從書本或課堂上認真學習。

敏華（1999）主要以「芝華仕」品牌推廣具有特色的休閒沙發，並於中國及香港從事零售及批發沙發。有一定的品牌及發展，有平穩增長的能力。

不過，近期股價升左較多，現時已在合理區頂，你小注投資好了（另外，唔好信個勢，無根據）。

至於長和（0001）有質素的，現價合理區中下部，都有投資價值，但你預佢增長力唔算好強。現價已可投資，當你等疫情過去，就不是這個價。

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Q18050：

老師，我明白複利息既威力，我想問下如果長線持有股票唔放，點樣可以做到將帳面賺左既部分再投入股票到達至複利息既效果？

龔成老師：

我地用開店來說，如果一間企業本身有100間店，賺到的錢可以開20間，下年就是120間，由於店的數目多年，賺的錢都多左，於是下年能開多24間店，所以就是144間。企業價值正以「複息」的模式增長中。而長期股價也會反映企業價值。

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Q18051：

老師，請問一下6098碧桂園服務點睇，幾錢是合理價同平價呢？

我見佢系物管龍頭，近年都不停收購唔同既物管公司壯大自己，更加龔固自己龍頭位置

龔成老師：

碧桂園服務（6098）有質素，物業管理是持續性的，擁有一個項目後，就會有持續的現金流，加上中國的物管行業仍增長中，長遠發展正面。

現價合理區頂，小注後是可以的，這股可長線投資。

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Q18052：

龔 sir, 我之前都寫過2次信比你㗎、非常感謝你每次嘅回覆、簡直係我嘅金石良言、好感激。

我上年年尾已經辭去咗我之前月入4萬的工作、我呢一年好想做D冇以前咁大壓力嘅工、所以依家係做緊一份 part-time, 比最低工資還要小的工作。每個月得幾千蚊收入。

我40後、就嚟50、冇樓、一直租樓、租金係$18000/月 （依家仍然租緊、未搬）上年離職後我已經全數3.2M買晒股票、
（3/5/16/66/87/175/285/331/386/388/405/778/823/1038/1093/1177/1211/1448/1928/1972/2382/2778/2800/87001）

我有4份已經供完儲蓄保險、我諗住到55歲後先拎、大概70-80萬、我強積金戸口依家有90-100萬。上年離職後我再加碼買多2份儲蓄保險、供多4年。計劃都係55歲後先拎。

龔sir, 我其實好想財務自由、但係你上次回覆我呢一刻應該都未得住、你可唔可以再比D意見我？謝謝你。
迷惘中年人

補充：我依家現金好小、只係夠基本生活。

再補充、沒有任何借貸、按揭

龔成老師：

以你現時的收入情況，其實可以做少少財富的配置，加大翻「收息股」的比例，令你加強翻現金流，你的股票市值應該有$300萬。

如果全數買收息，目標是5%股息，你每月能有$12500，都算是不差的收入。現時你的組合有點亂，你唔應該買得太散，應該要仔細少少分析。因此可集中翻少少，集中10隻都得。

另外，你4X歲，應該仍好有活力，我會建議你做一些你有興趣，壓力較少的工作，令你收入增加翻D，等你累積多少少財富，過幾年就較易做到財務自由。

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Q18053：

我供4隻股票

領展（0823)
煤氣（0003)
長和（0001)
中電（0002）

今年表現好差

想請問我是吾應該堅持月供這4隻股份 （目標是3年後可以滾存到$70萬-$85萬）？定是應該換馬 ？ 換一些現在暢旺的電商股份。例如亞理爸爸。 HKTVMALL 等 ～～
感謝

龔成老師：

最重要是睇「你的投資目標」，而不是「賺蝕數」，你要睇翻你的年齡、風險承受程度，想收息還是增值？

你上述的組合會偏向收息，如果你想組合有較多增長力，可考慮轉其中1、2隻。加入一些較有增長力的股票。

但如果你想收息，其實上述股都能做到，你唔需要比短期股價影響，保持長期月供就得。

唔好因中短期市況某一類股熱炒就想加入，你要問翻你自己，最初想建立的組合是怎樣，投資目標等，向翻這方向發展。

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Q18054：

師兄，1565呢隻股點睇？

聽聞呢間公司隸屬國家政府文化部門，嚟緊會有新發展，見到呢隻股票keep住派息，可唔可以大手入？同埋1565呢隻股咩價位先係最抵？

龔成老師：

成實外教育（1565）佢主要透過結構性合約，於中國從事民辦教育服務。經營16間學校，佢主要提供學前教育至十二年級及高等教育服務。

睇翻佢的學校，除提供必修英語課程外，亦為具興趣的學生提供第二外語班，包括德語、法語及日語等。

整體來說，業務都不差，但增長力不算強，不過就唔建議大手投資，因為這刻唔算平，加上教育政策有時可以有較大改變，都成為不確定性。現價合理區中上部，分注都可。

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Q18055：

龔生，好開心能在這認識你，我非常關注你的帖文和講話，也非常的欣賞你的表現，你對每個网友或者是學生的留言都回覆，加上又這麼忙。

你的課程我早就有留意，只考慮不知道適合我讀嗎？

龔成老師：

你可以睇《股票勝經》，之後再睇其他的作品，我相信你現時已明白正確的投資方法，記住，投資不是炒賣，是買入股票後長期持有。你保持進步就得。

【投資倍升股課程】適合初學者的，因為整個課程的設計都是針對初中階投資者的，課堂頭3堂都是初階的內容，只要你課後好好溫習，能跟到之後的內容。

每一課後都會有指引比你，要你在一星期內找那些資料，溫那些內容，只要你跟著去完成，到你讀完整個課程後，你已能自己選股、投資、評估平貴，在投資上已掌握了一定的知識。

另外，你上課之前，多睇理財、股票類的書，留意一下財經新聞，到時就較易跟到。

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Q18056：

你好老師，我自己也是新手一名，現用有限嘅知識，多睇唔同文章、新聞、報表去分析有關做SaaS公司 中國有贊（8083）

我見8083 營養額、毛利每一年都增加，而且增加幅度都好快，純利就負數，特別在由18年除稅前溢利 -893,204 到19年 -1,012,351。

我會認為生意係增加了不少，但因為SaaS只是在發展初段（我自己對SaaS未來是有信心）而中國有贊也是在內地市場中 SaaS的龍頭企業之一（還有微盟也是）

對比微盟，有贊市脹率只有6.57 而微盟有 11.109 再加上鈍利係負數，我會解釋為市場對有贊嘅股值低估了，在現今市場環境下，有贊與微盟都是SaaS龍頭企業

而且今後國內市場快遞增長，更會需要全面的電腦系統化管理。

我會比較看到這產業嘅企業，特別是中國有贊，就是一隻被市場低估的潛力股

老師，以上是運用我有限的分析力去分析，如有錯，請指教，謝謝你

我會不斷學習，會多看不同企業年報，不斷去從中分析，加強自己的投資水平。

龔成老師：

中國有贊（8083）業務的確有潛在發展力，但估值是困難的地方，這類公司的盈利負數，要計算就較難，而分析市賬率只是估值其中一個分析方法，加上這類公司，佢的賬面值是否能反映到公司的價值，其實有疑問，因為佢持有的資產，不少都是無形的，根本很難衡量，所以以市賬率去分析，本質上不完整。

另外，雖然行業增長中，但市場已關注這股，即是已經成為了市場焦點，而這類股很有機會估值是高估的。

當然，我未深入研究這股，不能稱佢現時估值一定高估，但這類股的估值困難，如果之後業務、市場出現變化，市場視法改變，都會令股價大上大落。

業務有增長，但股價是否仍有增長，我都唔知，只可以話，這類股不建議大注投資。

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Q18057：

你好，龔sir。而架因為疫情關係公司封左，存款得4萬左右，卡數每月大約6,7千蚊(已經聽你講冇再亂用信用卡，只係之前d分期)

另外還有50萬左右既債務(欠屋企人的，但都想盡快清還)，再可以快d財務自由。

如果我預11月左右會重開d娛樂場所可以開工，即係大約會用15000去還9,10月既卡數。如果剩餘既資金，你話我做儲備好定買月供股票好？

龔成老師：

你應該先備多D現金，唔好心急投資，因為你負債較多，同時收入有不確定性，所以要留翻一定的現金先。

我地理財，一定會先想防守，之後先進攻。

你做好防守，留一定的現金先，之後，到你收入正常翻，同時已經有一定的現金，就可以開始做月供股票。

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Q18058：

龔老師 你好 想問我暫時入了
2800@1手
1928@1手
1810@2手

我下一步應該要入手邊種類既股比較好？定係要改變手上既股？

1475值得入手嗎？
謝謝

龔成老師：

要睇你的年齡、風險承受程度、投資目標、方向等。

當我地進行人生財富累積，會運用「先增值，後現金流」作方法，年輕人應投資較多增值類資產，而較年長的，則應投資較多保守類項目，因為年輕人的財富系統未成形，同時負擔較少，可承受的風險度較高，所以會著重增值為先。

例如初期投資較有潛力的股票，令財富較快增值，當增值到一定金額後，可開始將財富分配至平穩增值型股票，然後到年紀漸長或已累積了相當財富後，才漸漸轉成收息型股票。

你上述所買入的，都是有質素的股票，都可以長線持有，如果你年齡，就可以增加多D潛力類股，但最好是與持有的不同行業。

如果較年長，就會加翻收息股。

上述股票可長線持有。

日清食品（1475）有質素的，不過現價就唔平，最好回少少先。

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Q18059：

本人打算再向銀行貸款70萬，然後利用孖展買入150萬恆生，當利息3%, 股息6%, 有3%息差，而且我覺得恆生防守力很強，到疫情完後一定會有很大潛重上170~200水平， 這股10分優質

我根據自己的分期還款能力來借錢，主要原因是不希望之後疫情轉好錯失資產增值良機

可以評一下我這想法有無盲點未計清楚

龔成老師：

借貸投資，當我地進行時，第一要睇「息差」，例如借的息為「3%」，之後將資金投資收息股，約收「6%」的股息，息差為「+3%」。這的確過了第一關。

第二關，就是虧損的可能，股價是會升跌的，若然買入後股價下跌，你就會出現「賺息蝕價」的情況，那計劃就會得不償失。

當我地進行上述模式時，要好大程度確保價格上不會損失，將「賺息蝕價」的可能性減少。

但現時恆指未算好平，你如何確保不會「賺息蝕價」？

即是說，這些借貸投資不是不能用，而是要過幾關才能用，要較有把握才會用，要股價好平先用。

另外，你集中投資一股，是高風險的行為，要注意風險。

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Q18060：

成老師，268金蝶有冇咩睇法，我睇過分析SaaS 業務潛力很好，但近幾個月已升好多，可否作長線買入？

龔成老師：

金蝶國際（0268）主要業務為在中國境內開發、製造及出售軟件產品及提供軟件相關技術服務。業務增長快，同時市場預期佢有一定的發展力，對佢期望唔細。

睇翻財務數據，其實是不錯的股票，生意同盈利都有明顯的增長，而且行業仍處增長階段。

不過，這股的股價太高，現價處貴水平，對這刻投資有所保留。如果真的投資，小注好了。

你長線持有是可以的，但要明白佢股價一定會較波動。

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若你有問題想向本人發問，可在龔成的fb專頁中（www.facebook.com/80shing）inbox龔成，但要注意如無特別聲明，有可能將問答放上網，當然，會將發問者的身份，以及有關個人資料的部分刪去。

另外，我所給予的各種意見，只是供大家參考，當中無任何銷售及推介，不涉及任何利益，其實大家應該要有獨立分析的能力，我只是給予一些方向及純參考模式。

由於提問人數眾多，見諒無法即日回覆，如果是普通的提問，預起碼要7天以上才能回覆，若然是較複雜的提問，起碼要10天才能回覆，希望各位能諒解。

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。