李開(kāi)復：人工智能人才在企業(yè)和學(xué)術(shù)界流動(dòng)可加快產(chǎn)學(xué)研結合

圖左為李開(kāi)復，圖右為王詠剛

　　8月5日的DeeCamp2020人工智能訓練營(yíng)總冠軍答辯后，創(chuàng )新工場(chǎng)董事長(cháng)兼CEO李開(kāi)復、創(chuàng )新工場(chǎng)人工智能工程院執行院長(cháng)王詠剛接受了新浪科技等媒體的采訪(fǎng)，分享了新格局下關(guān)于人工智能人才培養和合作的看法。

一、人才流動(dòng)加快人工智能的產(chǎn)學(xué)研結合

　　“世界科技體系就是公司做有用能賺錢(qián)的東西，用戶(hù)想要的東西。雖然每個(gè)企業(yè)都在說(shuō)創(chuàng )新，但創(chuàng )新是排在第二位的，賺錢(qián)才是第一位的?！?a class="contentlabel" href="http://dyxdggzs.com/news/listbylabel/label/李開(kāi)復">李開(kāi)復告訴新浪科技。

　　不管是企業(yè)，還是全球的高校，對于A(yíng)I技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，產(chǎn)品化和市場(chǎng)化對接都處于一個(gè)探索的過(guò)程，沒(méi)有完全形成足夠的產(chǎn)學(xué)研對接。李開(kāi)復認為，人才從高校走向企業(yè)是第一次對接的過(guò)程，目前又有一部分人才從企業(yè)回到了高校，這是第二波對接過(guò)程。

　　前谷歌首席人工智能科學(xué)家李飛飛離職后回到斯坦福大學(xué)執教，前騰訊AI Lab主任張潼離職后回到學(xué)術(shù)界，前百度公司總裁張亞勤加入清華大學(xué)負責清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院，而最新的則是原字節跳動(dòng)副總裁、AI實(shí)驗室主任馬維英離職后也加入了清華大學(xué)，與張亞勤一起籌建研究院。

　　學(xué)術(shù)的思維是從科學(xué)研究往外延伸，而產(chǎn)業(yè)是尋找技術(shù)，創(chuàng )造價(jià)值。

　　李開(kāi)復說(shuō)：“高校的天職是創(chuàng )新，做沒(méi)有被人做過(guò)的東西。這樣的人才流動(dòng)有助于高校在研究新課題的時(shí)候，可以加入對商業(yè)化的思考，會(huì )大大提升高校做科研時(shí)的相關(guān)性?！?/p>

　　在第二波人工智能浪潮出現的時(shí)候，最早接觸人工智能的創(chuàng )業(yè)者都更懂技術(shù)，而不知道具體應該怎么商業(yè)化。李開(kāi)復認為，當時(shí)投資人工智能必須投資他們，因為當時(shí)懂人工智能的人很少?！叭魏我粋€(gè)科技在初步階段都是這樣，包括互聯(lián)網(wǎng)?！崩铋_(kāi)復說(shuō)。

　　但是現在是人工智能全新的階段，在這個(gè)階段開(kāi)始有越來(lái)越多的商業(yè)會(huì )考慮人工智能的應用。舉一個(gè)例子，一個(gè)做人工智能的人很難去顛覆教育行業(yè)，但是當一個(gè)做教育的公司應用了人工智能的技術(shù)，就能產(chǎn)生更大的價(jià)值?！皞鹘y行業(yè)的門(mén)檻高過(guò)了人工智能，單一的人工智能公司少了，但是在+AI的概念下，人工智能的投資機會(huì )更多了?！崩铋_(kāi)復認為。

　　傳統行業(yè)接受新技術(shù)的過(guò)程中會(huì )遇到一定的阻力，但客觀(guān)因素的存在，特別是一些公共危機事件的出現，會(huì )加快新技術(shù)進(jìn)入傳統行業(yè)中。比如，在2003年非典之后，電子商務(wù)飛速發(fā)展。

　　新冠肺炎疫情造成的無(wú)接觸服務(wù)，保持社交距離等，也會(huì )催生傳統行業(yè)對于新技術(shù)的需求，比如餐廳的無(wú)接觸服務(wù)是送菜機器人的機會(huì )，這些現象全世界范圍內都正在出現?！拔覀兺兜暮芏嘟逃驹诮肽陿I(yè)務(wù)量暴增?！?/p>

　　“新冠肺炎疫情是全世界的災難，但是也留下了很多機會(huì )?！崩铋_(kāi)復表示，過(guò)去幾個(gè)月全世界的數字化、線(xiàn)上化的速度非?？?，用戶(hù)的習慣也在改變?！皵底只涌炝?，就有數據做人工智能了?！?/p>

二、新局勢下的數據歸屬與保護

　　但面對新局勢中關(guān)于“數據歸屬”的爭論，創(chuàng )新工場(chǎng)人工智能工程院執行院長(cháng)王詠剛告訴新浪科技，人工智能算法依賴(lài)大量的數據，但數據歸屬，數據安全和隱私等問(wèn)題與好的人工智能算法之間并不一定是對立關(guān)系。

　　技術(shù)進(jìn)步，法律約束和行業(yè)標準等措施，可以大幅降低數據被濫用、亂用的風(fēng)險。王詠剛舉了一些例子，AlphaGo Zero已經(jīng)可以完全從自我對弈的圍棋棋譜中進(jìn)行學(xué)習，不存在數據歸屬的問(wèn)題了；當前，也可以利用無(wú)監督學(xué)習，基于公開(kāi)通用的數據生成預訓練模型，如BERT、GPT-2/GPT-3等。

　　王詠剛認為，在保障個(gè)人隱私的情況下，利用大數據來(lái)去提升整體業(yè)務(wù)水平的事情會(huì )明顯的在未來(lái)有一個(gè)大的進(jìn)步。比如全球公共衛生危機，政府機構和企業(yè)在應對這一危機時(shí)一定需要每個(gè)人具體的數據，一定需要保護個(gè)人隱私，利用好這些數據，然后用智能的方式做相關(guān)的預測、推理疫情的發(fā)展，流行趨勢和疫苗誕生時(shí)間等等?！皣@大數據和人工智能，同時(shí)又能?chē)@著(zhù)每個(gè)具體應用場(chǎng)景，不管是醫療、公共衛生，還是制造和零售，都會(huì )提升效率?！?/p>