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第 17 集 當臺灣遇見疫情 （中）（文字版）

去年臺灣防疫走在世界各國之前 ，
不單創造了很長一段時間確診人數「加零」的這種成績，
給我們自己爭取來一段很長的安全時間，也舉世刮目相看。
但是到了今年 ５ 月卻有了破口，疫情爆發，這其中到底有什麼原因？
有什麼值得我們當做前車之鑑，做未來的防範？

我訪問了許多不同領域的學者，得到的一個印象是：
當然我們去年因為封閉邊境，鼓勵大家、要求大家戴口罩、勤洗手，
達到了相當的成績。但事實上也因為我們的注意力太過於只關注在這些事情上，所以也見樹不見林，反而忽視了很多其他更根本性的問題。

我們現在就先從公共衛生，公衛的課題來說起吧。

1.
成大公共衛生研究所的陳美霞教授，對公衛的課題有長期的研究。
她說：其實就像我們每一個人都知道一句話『預防勝於治療』，
社會的防疫也是一樣。社會的防疫也是有「預防勝於治療」這個課題，
公衛就是那個「預防」的系統，所謂「治療」當然就是醫療系統。
陳美霞教授說，跟 2003 年 SARS 的時候比較起來，
臺灣公衛系統有一個很大的問題就是，一直在原地踏步。
原地踏步的情況在顯示在幾點上：第一，就是預算一直太低了。
像現在臺灣每年醫療健康支出的預算是超過 1 兆多元，
但是其中 96% 都是在醫療系統上，給公衛系統的只有 4% 左右。
這個比例在 2003 年SARS 爆發的時候就是如此，17 年後的現在仍然如此。

第二．整個臺灣在「醫療市場化」的同時，「公衛也跟著醫療化」。
所謂「醫療市場化」，就是醫院忙著找病人。
「公衛醫療化」，就是公衛因為預算不足，並且還要求盈虧自負，所以也要提供醫療服務。
陳美霞教授講了衛生所的例子。
她說：從 1950 到 1980 年代，臺灣的衛生所普及，在整個公衛體系裡發揮了小兵立大功的角色。
但是 1980 年代之後，衛生所不但減少，還要自負盈虧，提供醫療服務。
資源不但沒增加，工作還增加了一百多項。
到了選舉的時候，還要負擔一些相配合的任務。
公衛體系本來應該是防疫的主角，現在卻只能處理一些緊急事項跟一些表淺的問題，疲於奔命。
她認為這是很可惜的事情。
如果預算夠、資源夠，衛生所如果可以發揮更健全的功能的話，以衛生所對傳統市場的情況的了解、對消費者互動模式的掌握，一旦出現傳染病，
而他們對病毒的傳染模式也能夠有了解的話，這幾者相連接起來，
他們在社會裡可以發揮的公衛教育、預防的功能，會是非常強大的，不只是現在這樣子。
所以陳美霞教授建議：未來防疫的重點應該放在公衛上。
而公衛真正的主角是各地的衛生所和社區。
至於中央應該扮演的角色，就是統籌跟分配資源。

臺大公衛學院的李柏翰教授，他也提出他的看法。
他說：現在臺灣的學校裡面對公衛人才的培育，
焦點都放在病理學、流行病學上，做研發、做統計這樣的工作。
公衛人反而忘記了事實上公衛的工作需要大量跟人接觸，
必須要對人了解，對人文、社科相關的知識要有所涉獵。
所以他建議：為了培養未來公衛人對人文、文化的敏感度，
應該參考英國的例子，重視醫學人文、健康人文，
讓人類學家、社會學家參與到公衛課程的設計上。

2.
再來，一個社會是否能夠防疫成功，
跟這個社會是否照顧得好社會上的弱勢族群有很大的關係。
也許你會問我說：這跟照顧弱勢群族有什麼關係？
中山大學社會學系的陳美華教授說得很好。
她說：能夠看到邊緣地帶，世界就有機會變好。
同樣的如果我們日常就對社會的邊緣、對這些弱勢者不注意的話，
那到了一定的時候，到了疫情期間，所有的問題就會加倍奉還。

這樣看的話，臺灣今年 ５ 月之所以爆發疫情，也就很清楚了。
因為有兩大破口都是來自於弱勢族群。
一個是萬華茶室裡的工作人員，一個就是高科技公司裡的移工。
陳美華教授長期關心臺灣的弱勢族群，
包括了八大行業的工作者、移工、街友，以及社會低所得工作者。

陳美華教授認為：臺灣社會長期不肯正視色情相關的產業，
把它逼進了暗處，這一次萬華茶室終於看到了後果。
因為所有的事情進了暗處之後，就很難觀察、追蹤。
而社會把這些弱勢族群污名化之後呢，更給防疫工作增加了很大的難度。
所以她認為像那個獅子會長站出來，其實有很大的勇氣。
但很多人卻是不但不理解他的勇氣，還嘲笑他。
陳教授認為：這些嘲笑有很大一塊出於大家的自保的心理、獵巫的心態。
但大家都沒有想到：像是舞廳、酒家、陪侍業這種工作全面歇業，
長期下來，他/她們怎麼生活？
因為這些人都是要靠每天拿的日薪來生活，
長期歇業對他/她們的打擊是非常嚴重的。
而一個社會要保持正常的運作，同時又兼顧防疫，
不可能長期把社會底層的一群人的生存置之不理、視而不見。

第二 也就是臺灣高科技公司裡的移工爆發疫情的事件。
陳美華教授也說，這讓我們看到了臺灣科技業雖然自稱提供最乾淨的工作環境，
代表先進、尖端的公司治理模式，但是對移工的心態卻是非常有偏差的。
在這種偏差心態下，移工的生活環境那麼差，
有一天他們那裡成了爆發疫情的缺口，不也是很合理的嗎？

3.
中研院社會學研究所的林宗弘教授，長期研究臺灣的產業和勞動情況。
他的觀察也是如此。
他認為臺灣的勞動人口裡，有兩個族群是長期受到最大的剝削。
第一就是外勞、移工。
健保雖然有覆蓋到這些外勞、移工，但是醫療條件和居住條件都很差。
所以林教授認為：如何改善這些移工的生活和健康條件是當務之急。
並且，我們應該努力幫助那些有意願留下來，和臺灣一起打拼的移工成為移民。
再來，在臺灣的勞動人口裡，受到嚴重剝削的就是年輕人低薪族群。
從 1999 到 2016 年，17 年間臺灣的名目所得都沒有成長。
因為通貨膨脹，實際上還在倒退。
林宗弘教授說：上一次 2008 年金融海嘯之後，
臺灣年輕族群受到了這種高失業率壓低工資的壓力，
22K 的影響持續了 7 年之久，直到大約太陽花爆發時才好一些。
而目前的情況，雖然相對有臺商回流、資本回流這些比較好的情勢，
但是因為疫情，所以使得今天的年輕人馬上要面臨一個殘酷的現實：
畢業就是失業。因此他認為如何協助年輕人低薪族群，
是一個非常立即而緊迫的課題。

4.
弱勢者當然不只這些，還有護理人員。
中研院社會學研究所的蔡友月教授說：
比起 2003 年 SARS 來襲的時候，17 年後 臺灣醫院裡的應對能力好了許多。
SARS 期間，大家完全不知道怎麼應付院內感染，
但今天即使發生院內感染，也可以很快地把破口補起來。
然而，還是有醫療能量不足的問題，特別是護理人員。
而護理人員在這一次疫情裡的努力，是特別令人感動的。

蔡友月教授說 很多醫生都向她承認： 醫生面對這些病人，
開了一些處方之後就離開了。
而那些重症患者是誰在照顧他們呢？
就是護理人員要穿著隔離衣，不斷地進出，留下來一同陪同他們。
所以護理人員的壓力是完全不同於醫生的。
護理人員一方面這麼令人感動地在投入她們的工作中，
但事實上她們處在極大的壓力下，也是一種弱勢族群。

在《讓我們勇敢夢想》第 8 集的報導裡 我們訪問過一家「無論如河」的書店。
這個書店是有四位護理人員背景的人所創立的。
而其中之一，就是創立台灣基層護理產業工會的梁秀眉。
梁秀眉就特別跟我們強調說：在醫院資本化、追求利潤化的情況下，
護理人員在醫院裡的壓力是外人所難以想像的。
她們不單人數減少，工作量加大，並且接受培訓的時間也減少。
因此她講：很多護士都說她們愛喝珍珠奶茶，為什麼呢？
是因為她們忙的連吃飯的時間都沒有了，所以最方便的路子就是喝珍珠奶茶。
而據她所知，在這次疫情期間，她們的工作更忙。
很多人是連喝珍珠奶茶的時間都擠不出來了。

談完了公衛的課題、弱勢族群的課題，
接下來我們要談政府的角色，以及公民社會的課題。
下一集歡迎大家繼續收看，謝謝。

【好文分享】你很難不喜歡沃爾特·施洛斯(Walter J. Schloss) -- 這個老頭用一輩子的時間和50年16%的年復合回報率（已扣除25%費用）告訴華爾街，投資是件簡約的事情，完全DIY也能做得很好。

真正有價值的投資理論在上個世紀30年代，葛拉漢已經幫你弄好了，要做的只是理解與堅持，以及必要的變通。在施洛斯辭世一周年之際，在目前這個經常用“量化”投資來嚇唬人的時代，讓我們再聽聽他那樸素有效的投資方法吧！

施洛斯指出；“我們的投資方式關鍵在於，我們的買入是與市場反向的，正如葛拉漢在《智慧型股票投資人》裡面說的，如果你買股票，就像你買雜貨店，不是買香水，那就對了。

“你必須決定你到底想要做什麽。所以我們決定，我們買那些陷入困境的股票，有賬面價值基礎的，股價在低點附近而不是在高位，那些沒有人喜歡的股票。”

施洛斯的存在，對個人投資者來說應該是個極大的鼓舞，他用自己的經歷和能力證明只要方法對頭，即使是宅在家中也依然有可能成為一個優秀的投資者。

~沃爾特·施洛斯的16個賺錢因素~

施洛斯認為，投資者應該使用一種能夠使他們安穩睡覺的投資哲學。無論選擇了哪種投資哲學，投資者接下來都必須嚴格遵循他們選擇的理念。長期堅持，並且隨著經驗的積累使得該投資理念逐漸變得更加明晰，經過多年的積累最終會收穫良好的效果。在不好的市場年景裡，投資者依然需要對自己的投資理念抱有信心。

沃爾特·施洛斯有自己的16 個投資經驗，他所認為的在股市中賺錢的因素為：

(1)、相對於價值來說，價格是最重要的因素。（如果你買進時股價過高，那麼就算是買了全世界最好的公司的股票，也會變成最糟糕的投資。同理，如果你低價買進一隻股票，哪怕公司基本面平平，也可能會成為你投資組合中的明星。）

(2)、用心建立公司價值的概念，記得股份代表了一個企業的一部分，不只是一張紙。

(3)、以賬面價值為出發點確定企業的價值，要確保公司的債務不大於股權價值。

(4)、有耐心些，股市不會馬上上漲。

(5)、不要因為消息或股價突然上漲而買入，如果專業人士可以這樣做，就讓他們去做吧。不要因為壞消息而賣出。

(6)、不要害怕孤獨，但必須確信你的判斷是正確的。雖然你不能百分百的肯定，但要努力尋找你判斷的弱點。在股價下降后買入，在上漲一定程度後賣出。
(7)、一旦你做出了決定，要敢於相信自己。

(8)、樹立自己的投資理念，並努力遵循它。這正是我找到的成功之路。

(9)、不要太急於賣出。如果股票價格達到你所認為是合理的水平，那麼你可以賣，但人們往往因為股票上漲50%而賣掉它，將賣出與否和盈利關聯。賣出前重新評估該公司的價值，對照其賬面價值看是否需要出售股票。

(10)、當買入股票時，我發現在最近幾年的低點買入是很有用的。

(11)、按照資產淨值的折扣價買入，這比以企業盈利為標準買入更可靠一些。

(12)、聽從你所尊重的人的建議。這並不意味著你要接受它們。記住錢是你自己的，一般來說，保存財富比掙錢更難。一旦你失去了很多錢，這將很難賺回來。

(13)、盡量不要讓你的情緒影響你的判斷。買入和賣出股票，恐懼和貪婪可能是影響它們的最糟糕的情緒。

(14)、記住複利的魔力。

(15)、喜歡股票而不是債券。債券將限制你的收益，通貨膨脹會降低你的購買力。

(16)、小心槓桿。它可能對你不利。

這些聽起來簡單，但在實踐中很難，因為人們總是難以控制自己的情緒。

~超級投資者：沃爾特·施洛斯~

如果世界上有10000篇關於價值投資者的文章，寫巴菲特的至少有5000篇，這倒沒什麼不妥，人們對天才的關注總是不嫌多。但是，在葛拉漢的信徒中，投資高手還有很多，最不容忽視的一個人應該要算是沃爾特·施洛斯（Walter J. Schloss）。

說起來，沃爾特·施洛斯和巴菲特師出同門，他比巴菲特大14歲，曾經也是葛拉漢-紐曼公司旗下的僱員。在為葛拉漢工作9年半之後，1955年開始獨立管理資金，並成立了自己的有限合夥公司，此後一直到2003年他才停止管理別人的錢。

在替合夥人管錢接近50年的歲月中，施洛斯的年復合回報率高達16%，這是扣除了全部費用的結果，而同期標普500指數的回報率只有10%。換句話說，施洛斯的投資期間累計回報率為1240倍。做過投資的人，都知道這是一個多麼驚人的成績，所以，巴菲特後來會稱他為“超級投資者”。
施洛斯偏愛冷門股，經歷了美國的18個經濟衰退，時間甚至可以追溯到伍德羅·威爾遜當總統的時候，這個老派的價值投資者，通過這些危機賺了很多錢，而且使他成為投資史上不間斷投資時間最長的投資者之一。

2008年《福布斯》的一篇採訪中是這樣描繪施洛斯的，“他是個有著濃密眉毛的慈祥的長輩，那種悠閒的方式是賺快錢的投機者無法理解的。他從來沒有擁有過一台電腦，他從早晨的報紙獲得報價。他的財務信息主要來自公司的財報，通過郵遞或從價值線（一家提供財務數據服務的公司）得來的二手文本。”

這一點從他小到被巴菲特戲稱為“壁櫥”的辦公室就可以看出來，施洛斯的公司開始只有他一個人，1973年他的兒子埃德溫·施洛斯加入進來，他們倆從不用證券分析師，也沒有交易員，甚至連個秘書都沒有。更奇特的是，施洛斯父子為了保持獨立性，幾乎不與外界接觸，不去調研也不與公司管理層進行溝通，沒有任何特別的信息渠道，他們只是用簡單樸素的方法作投資判斷。

因此，有施洛斯的存在，對個人投資者來說應該是個極大的鼓舞，他用自己的經歷和能力證明只要方法對頭，即便是宅在家中也依然有可能成為一個優秀的投資者。

~師承葛拉漢~

沃爾特·施洛斯1916年出生於紐約的一個猶太移民家族，幼時家庭遭遇變故，沃爾特高中畢業後沒有繼續讀大學。

1934年，施洛斯進入華爾街，當時正處於大蕭條時期的中期。 20世紀30年代末，施洛斯參加了紐約證券交易協會舉辦的培訓課程，該課程是由價值投資的開拓者葛拉漢教授。

施洛斯一度曾在在Carl M.Loeb公司工作，而葛拉漢也在那裡開過賬戶，這使得施洛斯得以證實葛拉漢確實是按照他授課時所說的方法進行實際操作。從那時起，施洛斯就開始宣揚價值投資理論，即以低於剔除所有債務後的流動資產價值的價格購買股票。

1946年，施洛斯從軍隊中（他參加過二戰）出來後，葛拉漢立即聘請他到自己的公司工作。施洛斯說，他為葛拉漢工作收穫的經驗之一是，葛拉漢有非常嚴格的原則，並且不會偏離。當時，施洛斯做的事情就是幫葛拉漢買那些被低估的股票。

在接下來的9年多時間，施洛斯從葛拉漢的身上學到了他後來賴以生存的投資之道，他的選股哲學也應該是在此期間逐漸形成和成熟。

從個人經歷和投資風格來看，施洛斯是葛拉漢最忠實的信徒。他非常珍視1934年版本的葛拉漢《證券分析》，這本書被他用3條膠帶綁在一起，他在書的封面寫下以下幾句話：“葛拉漢關心的是如何控制自身投資的風險，他不想賠錢。人們不記得以前發生了什麼，事情發生時的具體情形，以及事情是怎麼發生的。這也是人們在投資中經常犯的一個錯誤。”

施洛斯認為葛拉漢是真正的天才，他的思想具有原創性，與傳統投資智慧大相徑庭。與賺錢相比，施洛斯更感興趣的是思想，因為思想能夠帶來回報。

~“施氏”價值投資~

施洛斯崇尚簡約，有著大蕭條時代的節儉，他的妻子曾經開玩笑說他跟著她屁股後面關燈以節省電費。施洛斯會向訪客展示他從信封上取下未蓋章郵票的技巧。那些他鍾愛的價值線表格來自他兒子掏錢購買的訂閱。

施洛斯1955年離開葛拉漢的公司，帶著從19個投資者那裡募集的10萬美元開始了自己的買賣，當時他實際可以算對沖基金。他收取盈利的25%，但是不收基礎管理費。

巴菲特1984年在哥倫比亞大學的著名演講“葛拉漢-多德郡裡的超級投資者們”中，說施洛斯是反駁市場有效理論活生生的例子。在亞當·史密斯的經典書《超級金錢》（1972年）中，施洛斯的“煙蒂”股票投資法也讓作者大為驚奇。

讓施洛斯看上的典型指標是：股票以淨資產的8折交易，3%的股息回報率，並且沒有債務。他說，“我關注的是資產，然後沒有債務，那些資產總會值些錢。”

通常，價格已經下跌的股票會引起施洛斯的關注，他會仔細檢查創出新低的股票名單。如果他發現一隻股票的價格處於兩三年來的低點，他就會認為非常好。而且，下跌時出現多個缺口的股票以及股價直線下跌的股票對施洛斯尤其具有吸引力。

具體來說，施洛斯會挑選那些以淨資產打折價交易的公司，沒有或者很少債務，管理層有足夠的公司股票，使得他們有動力去從股東的角度做正確的事情。如果他看上了，他會買少量，並讓公司把財報送來。他閱讀這些文件，特別關註腳注。他想從這些數字裡面弄明白的一個問題是：管理層是否坦誠(不是太貪婪)，對於他來說這比聰明更重要。

施洛斯從未聲稱自己熟悉企業的具體運營，而且幾乎不與公司的管理層交流，這是他與巴菲特的最大區別。他不考慮時機的選擇，比如是不是買到底部？或者賣到高位？當然，他也不搞趨勢分析，不考慮宏觀經濟。施洛斯的工作時間是從上午9：30到下午4：30，只是在紐約交易所收市後多幹半小時。　

~保本高於一切~

巴菲特說，施洛斯的投資策略是一種保本型的投資方式，它避免涉及那些容易造成永久性本金損失的風險。

基於保護本金的風險迴避態度，施洛斯具有了資產大於收益的概念，這是一個反向投資的觀點。大多數投資者專注於盈利，許多人根本不會購買正處於虧損中的公司的股票。

施洛斯在1985年接受《巴倫周刊》採訪時認為，普通投資者將關注的重心放在公司未來的盈利上是有風險的。 “大多數人都在緊盯公司的收入和未來的盈利潛力，但我不會加入他們的遊戲。個人投資者只有很少的資源，但使用這種投資方法需要與那些有巨量信息的大經紀公司分析師們競爭。成功的秘訣是，專注於保護本金，你不必去談管理，聽分析師分析，或者去預測宏觀經濟，你需要做的只是以低於其本身資產價值的價格購買股票，然後放著。”

在施洛斯漫長的投資經歷中，以低於資產價值買入的股票最終會盈利，然而這需要時間，他平均持有一隻股票的時間約為4年，在這個方面施洛斯很有耐心。他認為，市場的過度下跌導致出現了很多便宜貨，只要時間足夠，他將獲得回報。

“好運終將來臨”，他如此告訴自己。在此期間，資產價值可以為股價提供一些保護，以防止價格的深度下跌。他傾向於在股價形成底部前就開始買入，並在股價繼續下跌時以更低的價格增持股票。

值得注意的是，施洛斯在他漫長的資金管理生涯中，曾經投資過大約1000隻股票，這些股票大多平淡無奇，但是他卻創造了16%的年復合增長率。因此，巴菲特認為施洛斯創造的成功幾乎不可能是因為機遇，而是由於正確的方法。

~施洛斯父子成功投資的五大特徵~

現代投資理論認為，回報是對風險的補償，要想獲得更高的回報，投資組合必須承擔更大的風險，即波動性。然而，施洛斯父子的成功並未驗證這一理論。

~尋找便宜的股票~
通常，價格已經下跌的股票會引起施洛斯父子的關注，他們會仔細檢查創出新低的股票名單。如果他們發現一隻股票的價格處於兩三年來的低點，他們就會認為非常好。而且，下跌時出現多個缺口的股票以及股價直線下跌的股票對施洛斯父子尤其具有吸引力。

喜歡跌幅很大的股票非常另類。股價的下跌或許是因為近期事件如業績不如預期；或許是因為股價持續表現不佳，最終使得最有耐心的投資者也會拋售這些股票。在施洛斯父子多年的投資生涯中，他們對不同的行業進行投資，大、中、小公司都有，有股價大跌的公司，也有股價持續穩步下跌的公司，這些股票的共同點是股價嚴重低於內在價值。

~資產和公司評估~
沃爾特·施洛斯依然堅持以資產為基礎的價值評估方法，因為他認為公司的資產比其盈利更為可靠。如果一家公司的有形資產賬面價值為每股15美元，即使公司沒有賺錢，股價也不會直線下跌。由於公司資產會對股價起到支撐作用，因此以每股10美元或者12美元的價格買入這家公司股票的投資者可以感到安心。

在開始對一家新公司進行詳細地研究時，施洛斯父子會從頭至尾閱讀公司的年度報告。毫無疑問，財務報告非常重要，但腳註中的信息同樣不可忽視，他們希望所研究的公司沒有巨大的賬外債務。他們並不想深入研究公司的業務，也不奢望自己對公司運作的了解比公司經理人更加透徹，他們不要求或者希望成為專家。相反，他們限制與任何一家公司的接觸，也不會使用自己淵博、深奧的投資經驗來引導公司的判斷。

由於從事投資的時間相當長，施洛斯父子不得不根據市場條件的變化調整自己的標準。當股價高企時，他們對便宜的定義更具靈活性和相對性。與許多偉大運動員以及其他價值投資者一樣，他們會適應環境，但會堅持自己的核心原則。

~盡量保持跟踪~
由於施洛斯父子持有一隻股票的時間大約為4~5年，他們有時間進一步了解公司。他們會研究每份季度報告，但不會因為每天的股價波動或者每股盈利比預期高出或低出兩美分而患得患失。如果一家公司的併購決定在他們看來非常愚蠢，他們會感到擔憂，可能會賣出股票。施洛斯父子的投資方法讓他們只關注那些不會迅速變化的行業，如此他們才能坐下來慢慢等待。在變化極快的行業中，技術革新可能只需要幾週甚至幾天的時間就可以破壞企業價值。

施洛斯父子並非完全被動，他們通過自下而上的方法尋找便宜的股票，在買入股票之後，他們也會分析同一行業中的其他公司，例如這些公司的股票是否同樣便宜，原因是否一樣?他們最後可能認為，這些公司中有一家比他們所買入的公司更具有投資價值，這可能是一家質量更好的公司，利潤率更高或者債務水平更低。果真如此，他們可能將手中的股票調整為這家質量更好的公司，因為這兩家公司都處於同一個行業，行業的基本面沒有變化。　
　
~買賣時機的選擇~
一般情況下，價值投資者在股價下跌時開始買入股票，在最初買入時仍有部分持有者尚未放棄並賣出股票，股價的下跌將會讓一部分持有者恐慌並賣出股票，而價值投資者意識到此時全倉買入就好比試圖接住一把跌落的尖刀，因此他們可能在不同的階段分批買入，這樣既能抓住可能的股價反彈機會，也能在股價進一步下跌時以類似定投的方式攤低成本。對一些人而言，如沃倫·巴菲特，這可能並不容易，因為伯克希爾·哈撒韋公司正在買入的消息一旦傳出，股價會立刻飆升。這也是施洛斯父子很少與其他人進行交流的原因之一。

與決定賣出已經回升至合理水平的股票相比，決定賣出那些未能恢復至合理水平的股票更為困難。有些時候，人們會一窩蜂地賣出股票，對於價值投資者而言，賣出這些股票的觸發因素可能是公司的資產或者盈利能力與此前預測相比進一步惡化。

~分散投資傾向~
施洛斯父子的投資組合非常分散，但沒有限制每種股票的持有規模，他們可能會持有100隻股票，但很多時候前20隻股票占整個投資組合的比重會達到60%左右。他們偶爾也會將佔整個投資組合20%的資金投入一隻股票，但這種情況非常少見。儘管歷史已經證明他們的多數投資都是成功的，但總會有一些投資不能帶來回報。分散投資可以防範不確定因素。

~我在華爾街的六十五年~
沃爾特·施洛斯（Walter J. Schloss）有一個朋友，他是精神病院的治療師，他問我，是否可以和他的病人說說有關投資的事情。我說好，他介紹了我，然後我開始談論投資。幾分鐘後，前排有個大個子站起來，他說：“閉嘴，你這個白痴，坐下！”我看著我的朋友說，“我該怎麼辦？”他說，“坐下吧，那傢伙這幾個月頭次說了明白話。”

好吧，我想談葛拉漢，因為他給了我很大的幫助，或許你有興趣知道他是怎麼開始的。我們知道他在哥倫比亞大學的背景，他能成為資金管理者，是因為他在投資領域展現了智慧，他在20年代管了一些錢，他享有利潤的50％，如果有損失他也承擔50％ 。直到1929年前都運作的很棒，但當市場下跌時他的股票明顯也受到影響。

賠了錢讓他心煩意亂。我們也會如此。因此，他研究了很多方法，其中一個就是以低於公司營運資金的價格買入，在20世紀30年代有很多公司滿足這個條件。 1936年，他成立了葛拉漢- 紐曼公司，1946年初，我從軍隊出來，葛拉漢僱用我做證券分析師，公司已經有10年的良好運作記錄。當我在此工作時，他的普通股組合有37隻股票。這是一個非常大的投資公司。他們有410萬美元資本，其中110萬美元投資於普通股。

總之，當時我的工作就是找到低估的股票。我們尋找那些股票價格低於每股營運資本的公司，這樣的公司並不多。我為葛拉漢工作的收穫的經驗之一是，他有非常嚴格的原則，他不會偏離，甚至因此還錯過了很多好股票。

當時我們會嘗試做的事情之一就是買那些不景氣的二線股票。現在，因為股市處於高水平，幾乎沒的類似股票好選了。有大量分析師，大約34萬的特許金融分析師，我的意思是，你想買點好東西都很難。

至於投資，我想舉個現實一點的例子。 Asarco公司，你可能會不喜歡，但這是一隻典型的具備價值的股票。以前也有別人提過，這隻股票是曾在道瓊斯工業指數里面。現在它面臨糟糕的情況，沒有人喜歡它的行業等等。股票售價為每股21美元左右，它每股的賬面價值在40美元左右。幾個月前市場下滑，它也跌到$17的樣子。這是一間銅採集和加工公司，剛剛把分紅砍了一半。 （譯者註：1999年以$29.75被Grupo Mexico收購）

這家公司已經獲取了很多在秘魯的資產。他們有一些大銅礦在這裡。沒有人喜歡它，因為它沒有增長。但我想ASARCO很便宜。我們自己有一些，所以我不希望你認為我推薦它只是因為我擁有它。

所以就這樣，我們為葛拉漢姆買了很多類似的股票。我們買了很多價值低估的股票，然後他們會有所表現，然後我們會賣掉他們。

這就是你想知道葛拉漢嗎？我試圖遵循葛拉漢的做法。當然，現在困難得多，因為你現在找不到那些股價低於營運資金的公司。你會找到一個公司股價低於賬面價值，這是非常不尋常的，通常是那些有很多問題公司，因為人們不喜歡買有問題的。

我們的投資方式關鍵在於，我們的買入是與市場反向的，正如葛拉漢在《智慧型股票投資人》裡面說的，如果你買股票，就像你買雜貨店，不是買香水，那就對了。現在，但現在似乎沒有這麼好，因為吉列和可口可樂，就是香水般的股票。但基本上我們喜歡買的股票，是我們覺得低估的，然後我們就必須有膽量在下跌時購買更多。而這就是歷史上真實的葛拉漢。就是這樣。

~S沃爾特·施洛斯 Q聽眾~

Q：現在，也就是常說的市場有時知道的比投資者多。因此，當股價下跌，這可能意味著你分析的是錯的，你不應該購買更多的，你會逃離嗎？
S：嗯，可能會發生。你必須有你自己的判斷，並有膽量跟隨它，市場不喜歡的，並不意味著你錯了。但同樣，每個人都有作出自己的判斷。這是為什麼股市非常有趣的原因，因為他們不會告訴你將會發生什麼。

Q：你們有一夥人在葛拉漢下學習，而且大家似乎都是令人難以置信的成功的投資者。你認為你們掌握了什麼秘訣？
S:我們都不抽煙（笑）。如果我不得不說，我認為我們都是理性的。我不認為當情勢不利時，我們會情緒化，當然沃倫·巴菲特就是最好的例子。我想我們都是好人，我認為我們是誠實的。我要說，這是一個好的圈子，沃倫人非常不錯，他每隔兩年邀請我們，我們會去某個地方聚聚。

Q：日本現在很多便宜股票，但是公司治理不咋樣，你覺得？
S: 我對外國公司的看法是我不信任當地的政治。我不知道足夠的有關公司的背景。我必須告訴你，我想美國SEC做的很好，拿著美國公司，我感覺更安心，我真的不會說日語，我只是覺得購買美國公司安心些。我們買了些英國公司的股票。但我傾向於遠離外國公司，因為我只是不明白他們的政治。總有一樣東西來了，你永遠不知道。

Q：人們喜歡比較現在的市場和以前的市場。你看到任何歷史的重複？以往任何一年的情況影響了你對今年的評估嗎？
S: 在去年年底，我告訴你，我的合夥公司拒絕接受新的資金加入,因為我覺得我根本不知道市場將會咋樣，我們盡量不去揣摩市場將會怎麼走，我找不到任何投資標的。我的兒子也發現不了。所以他說，如果我們不能找到什麼想買的，那我們還拿我們客戶的錢幹嘛？所以我們不接受新資金。從這個意義上，我認為去年市場被高估了。
現在市場有兩個方面的。你有一些股票確實遭受了挫折，下跌了50%或60％，與此同時，其他有的股票達到了股價的新高附近。我要說，市場沒相同的，你知道嗎？在1962年，市場上一些低價股表現瘋狂。他們漲飛了，新的發行不斷並且價格離譜，所以我啥也沒幹。

Q：你的賣出原則是什麼？什麼情況會改變？
S: 賣出是艱難的。最糟糕的是,你有時想賣掉，但是隨後發生的變化又影響了你。我們有投資一家公司叫Southdown，是一家水泥企業。我們在12.5美元買了很多。哦，現在想還覺得很棒。後來賺了一倍，我們賣了，差不多28美元-30美元的樣子，守了差不多兩年時間。後來我再次關注這間公司的時候，它已經每股70美元了。人會因為犯錯而自卑。但是，我們只是覺得，在這個水平已經不便宜，所以我們會賣出。

Q：你的做法有過顯著變化嗎？
S: 是的，會因為市場的改變而改變。現在我再也買不到不高於營運資本的股票了，我們不會消極的說“那我們就不買了，那我們不打算玩了”，你必須決定你到底想要做什麼。所以我們決定，我們買那些陷入困境的股票，有賬面價值基礎的，股價在低點附近而不是在高位，那些沒有人喜歡的股票。那麼為什麼市場不喜歡了？然後你可能會說凡事必有原因。原因可能是企業沒有利潤了，人們喜歡利潤。人們會關注下個季度的公司情況，但是我覺得下個季度沒那麼重要。

Q：Tweedy Browne注重定量，巴菲特的更多定性。那麼你的取向？
S: 我更傾向於在Tweedy Browne那邊。沃倫·巴菲特做的很棒的，甚至是空前絕後的。但是，我們不能像他那麼做。你要做你自己有把握的事情。現在，很多人想模仿巴菲特。他們會購買巴菲特買的股票。但我不會這樣做。我們運作合夥公司來進行投資，年復一年，我們買入，然後漲起來後我們賣出，我們盡量會買便宜一些的公司。
當然也有人依靠投資這些“優質”公司賺了大錢。所以，再一次，你要做你有把握的投資。我們覺得買的舒服有把握的公司是風險有限的，我們會買很多。正如巴菲特說的，持有一個投資組合是為了防範無知，我覺得在一定程度上是正確的，因為我們不會到處去調研，好像彼得·林奇做的那樣。他是在自虐，他一年去調研300家公司，他不停的從一家公司到另一家。
那不是我們的方式。葛拉漢也沒這樣做。葛拉漢的觀點是，這些公司的董事，對公司的得失負責。如果一間公司沒有運作好，改變管理，使公司做得更好。這要花更長的時間。沒有公司想要不斷賠錢，他們會做努力。他們或者合併或者改變管理。所以我們不會花大量時間去和管理層或者合夥人談。我們也根本不想被投資人問這問那。
老兄，我們幹這一行差不多40來年了，我們知道怎麼幹是行得通的，我們很盡力，我覺得你要了解和信任我們。因此，我們的投資人會留在我們身邊，希望如此。

Q：你的投資回報是多少？
S: 你的意思是那些股票？我估計差不多20％或25％一年。大約每四年我們翻一倍。我們想獲得長期的資本收益，當你買了陷入危機的公司，它不會馬上漲上去，相信我。它一般會下跌。所以你必須等待一段時間，差不多要4年的樣子。一些需要更長的時間。

Q：巴菲特一直說要集中投資，不過好像你不是這樣的？
S: 從心裡來說，我們做不到。巴菲特是傑出的，他不僅是好的分析家，而且他很有很好的商業眼光，他知道，我的老天，他買了一家公司，然後那些傢伙拼命為他工作！巴菲特不僅有很好的商業眼光，他對人的判斷也很準。所以他做的很棒。巴菲特可以找到5間公司都是做金融的，並且理解這些公司，他很擅長，但是這些我們可做不到。你要知道每個人都有能力圈。

Q：你有涉及到商品投資嗎，你說銀是否被低估？
S: 我對商品投資沒有涉及。 Asarco是間從事銅的公司。我不知道銅是不是會下跌，我只考慮股票價格是否便宜，我不需要知道銅價或者銀的價格走勢。我對商品走勢沒啥看法，這節省了我們大量的時間。

Q：你賣空嗎？
S: 我以前曾經做過幾次，當時我們總被賣空搞的很煩惱。所以我們再也不做了。

~沃爾特·施洛斯個人履歷~

1916年：生於紐約一個猶太移民家庭
1934年：高中畢業後進入華爾街，後來接受葛拉漢的證券交易培訓
1942年：參加二戰，升任到少尉軍銜
1946年：加入葛拉漢·紐曼公司，成為一名證券分析師，他和巴菲特共用一間辦公室，成就了兩位大師超過60年的友誼
1955年：創建沃爾特·施洛斯有限合夥公司（WJS），開始獨立管理資金
1973年:他的兒子加入WJS
2003年：停止管理合夥人的錢，成為全美業績最好的投資人之一
2012年：沃爾特病逝，享年96歲。巴菲特聽聞這一消息後，發表聲明稱施洛斯是與自己相交61年的朋友，“他的投資記錄輝煌，但更重要的是，他樹立了正直的投資管理典範，他信仰的道德標準與他的投資技巧同樣出色。”

資料來源:http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_7ef9cccf01019r2a.html

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。