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当顶尖的AI创业者济济一堂,他们在谈些什么?| 特别报道

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2018年8月22日,中国发展研究基金会和红杉资本中国基金在北京钓鱼台国宾馆联合举办“投资人力资本,拥抱人工智能:中国未来就业的挑战与应对”报告发布暨课题研讨会。

中国发展研究基金会副理事长兼秘书长卢迈认为:“人工智能是机遇也是挑战,如果不加大人力资本投资,人工智能发展会带来一系列棘手的社会问题。”

红杉资本全球执行合伙人沈南鹏在致辞时表示:“人工智能带来的将是人类双手和大脑的又一次大解放。工作的意义将真正从‘劳动’变为‘创造’。更多的头脑将用来思考科技创新的新‘燃点’,以及致力于深化对整个世界的人文关怀。”

那么,究竟在哪些领域工作的意义正从“劳动”向“创造”转变?这些领域的人工智能发展又给人力资本的发展带来了什么样的机遇和挑战呢?研讨会上,推想科技创始人兼CEO陈宽、第四范式创始人兼CEO戴文渊、香侬科技创始人兼CEO李纪为等人发表了他们的独到见解。本文是他们发言重点内容整理。

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c3 陈宽 推想科技创始人兼CEO

“人工智能可以满足人们对美好生活的更多需求。”

推想科技致力于做医学影像AI,已经在全世界范围内接近200家医院落地使用,在中国从新疆到海南,AI正在帮助越来越多的医生进行更加准确、高效的诊断。

医疗影像AI可以详细分析医生人力资源的配比情况,帮助医生从每天80%时间在做的繁琐、机械化的重复工作中解脱出来,集中更多精力研究病人病情和治疗方案,并且可以给病人更多人文关怀,提高服务质量,减少因疲劳造成的误诊和漏诊。AI可以助力人力结构升级,满足人们对美好生活的更多需求。

中国医疗AI已经在美国、日本、欧洲等国家应用。未来,中国的AI在全球竞争中还要面临很多挑战,我们希望国家层面能给产业更多支持和指引,加速医疗AI的落地和技术更迅速的迭代,在全球范围拥有更强的竞争力。

c4 戴文渊 第四范式创始人兼CEO

“未来有一天,我们去教一台机器,感觉就好像教我们的孩子。”

第四范式是一家科技公司,作为AI从业者,我们也有一项非常重要的工作,就是为中国、乃至世界的产业界培养AI人才。

AI在各行各业可以应用的场景非常多,比如在医疗领域,第四范式和瑞金医院联合做了糖尿病前期诊断的模型,可以预测三年后的糖尿病患病率,并总结出了50万条诊断规则,AI比医生普遍诊断水平提升200-300%。

然而现在最关键的问题是AI人才太少,理论基础扎实、应用经验广泛的科学家数量极少,而且也不是短时间就能培养出来的。这就导致AI的落地门槛非常高,只能在一些价值最大的场景中发挥作用。

第四范式在做的事情就是发展低门槛的人工智能技术。我们服务了工商银行、招商银行等金融机构,把他们的普通员工变成AI开发人员,从而源源不断地打造所需的营销、反欺诈、审批、贷后管理、运营等全生命周期的AI业务应用。

未来有一天,我们去教一台机器,感觉就好像教我们的孩子,用一种自然轻松的方式,而不是去调整复杂的神经网络结构。这将是对未来人工智能推广最重要的事情。

c5 李纪为 香侬科技创始人兼CEO

“是时代催生了技术,而不是技术催生了时代。”

很多深度学习的基本算法早在上个世纪40年代就被提出了,但我们这个时代的大数据、行业变革,才催生了人工智能的蓬勃发展。所以是时代催生了技术,而不是技术催生了时代。

如果把传统行业比做登山,人工智能就好比登山的拐杖。人工智能改变一个行业,不是去颠覆,而是让人工智能算法赋能。比如在信息爆炸的时代,人工智能可以帮我们去筛选哪些信息有用,哪些没有,哪些信息重要,哪些不重要。

举个简单的例子,对于很多非洲国家,我们很难拿到宏观经济数据和某些场景的数据,这种信息不对称性会影响国家对非洲进行投资的策略。但是我们现在通过AI算法能获取相当多的信息,比如可以利用计算机视觉的手段将整个非洲卫星影像显示的夜晚灯火的明亮程度与经济指标关联。

类似的, 在香侬科技所专注的金融科技领域,传统方法很难对债务违约这些问题进行预警,但在香侬科技,结合最新的自然语言处理技术,通过大量自动抽取新闻和事件的文本信息等非结构化信息,我们可以做到很好的舆情监控,为传统的金融、政治、财经部门赋能。

c6 吴明辉 明略数据创始人兼董事长

“创造人机同行的美好世界,需要可解释的人工智能技术。”

人工智能技术必须和行业结合才能落地,感知智能和认知智能连接在一起才是完整的人工智能。明略数据的重点是为行业提供大数据人工智能解决方案,构建行业大脑,支持分析决策,服务更高效的企业管理,服务精准社会治理。

我们已经参与了多个数字城市项目。在公共安全、工业轨道交通等领域取得重大突破,至今已经服务了近百个部省市区县级公安机关,和以上海地铁为首的数个国内发达城市的地铁运营部门。

我父亲原来是警察,中国平均每个警察所要服务的老百姓是全世界平均数的3倍,他们几乎每天都要加班,没有周六、日,非常辛苦。我们希望能通过人工智能技术帮助每个警察都变成福尔摩斯,并减轻他们的工作压力。

我们的愿景是成为全球企业级人工智能的领跑者,创造人机同行的美好世界。我们强调人机同行,这需要大力推广认知智能技术的发展。并不是只有基于统计学的、基于深度学习的算法才是人工智能。人类的知识积累对于人类意义重大,未来人类应该与AI一起积累可沉淀、可传承的知识,认知智能要跟感知智能结合,包括知识图谱这样的技术实现在行业的应用和落地,才能最终实现人机同行。

我呼吁企业家更多投资一些人力资源不足的行业,这些行业是劳动者本身可能不喜欢做的工作,或者他们本身的能力达不到的行业,我觉得这些行业是我们优先投资的。

我也希望政府能加强对人工智能行业人力资本的投资,为中国本土的人工智能企业提供更多支持。

c7 吴忌寒 比特大陆联合创始人兼CEO

“人工智能也会经历它的摩尔定律。”

比特大陆致力于做人工智能计算硬件。人工智能时代到来的时候,对于硬件计算的需求可能会比市面上现存的硬件资源总量加起来还要大得多,如果不能降低成本,人工智能改变生活就还有很长的路要走。

比如搜集城市数据方面,在车辆管控、城市安全等领域让人工智能发挥城市大脑的作用,如果计算成本不能有效降低,可能很多城市的财政就要面临极大的压力。

在未来十多年人工智能持续发展过程当中,人工智能也会经历它的摩尔定律,成本隔一段时间就下降很多,人工智能逐渐得到普及。而人工智能的不同算法也要经历像生物界一样的迭代和进化过程,厂商之间会逐渐打通边界,彼此连接起来,应用也会不断升级。

c8 张少典 森亿智能创始人兼CEO

“不能产生行业解决方案的AI,就AI谈AI意义不大。”

森亿智能,是一家从事医疗人工智能的公司,专注于为医院提供智能化、精细化管理和临床诊疗的人工智能解决方案。

我想谈几个我对人工智能的基本观点。

第一, AI人工智能是生产力提升过程中的一个新阶段。如同人类社会生产力发展中,各种人力劳动逐渐被机械化、电气化、自动化所取代一样,人工智能也是社会生产力发展的自然产物,也是社会生产力进步的表现。

第二, 人工智能并不单独构成一个行业或产业,AI是一种解决方式和途径。比如,只有AI能辅助驾驶、能帮助临床诊疗、能辅助医院管理,在帮助医生和病人过程中实现其价值,所以企业应更多关注于做行业的解决方案。不能产生行业解决方案的AI,就AI谈AI意义不大。

第三, AI在很多行业的基础设施还远没到位。比如,如果连摄像头都没有,又拿什么做人脸识别呢?如果医院连基础信息化都没有完成,病例还写在纸上,还谈什么医疗人工智能呢?所以我们还有非常多的行业基础设施需要建设,在基础设施完备时再做智能化解决方案,这是实现AI应用的必要途径。

c9 张小沛 车好多集团CTO

“人工智能与人,相互赋能。”

瓜子二手车过去三年,在人工智能和人力相结合方面,做了三件事:

第一,人工智能赋能人。智能调度、智能匹配提高了超过两万名员工的效率,评估师从一天只能评4辆车提高到一天评12辆车,销售人员效率也提升了数倍。效率的提升让我们有能力不通过差价赚取收益,让利给买家和卖家。

第二,人赋能人工智能。我们通过用人工智能算法做车的售卖概率来给车定价。人工智能可以帮我们先计算出每一辆车在15天卖出去的概率,从而推动车辆周转效率的提升。以前这些在传统二手车交易中都以评估师经验来估计,而现在我们用算法来计算。并且我们会让全国各地的评估师做人工标注,把他们的反馈喂给人工智能的算法,让算法学习和迭代,实现更快速的提升。

第三,人工智能在部分场景替代了人。以前我们每天要处理几百万张图片,审核图片是一项非常枯燥的工作,今天不再需要人,深度学习的算法会自动审核。

得益于AI与人的相互赋能,传统行业也因此得到了改良,未来随着技术的不断成熟,二手车行业将迎来更大的变革。

c10 施亮 顶象技术合伙人、首席科学家

“AI必须准确判断到底是不是黑客,这是生死攸关的问题。”

顶象科技是做业务安全的,安全在AI行业是既边缘又前沿的研究领域,会在五年到十年中有爆发式落地的成长。

安全这个领域的AI要处理0和1的概念,必须准确判断到底是不是黑客,到底是不是黑产,这是生死攸关的问题。

顶象科技可以从深度和广度两个维度解决这样的安全问题。在深度上,比如从用户注册、通信、交易,到最后完成支付,人工智能对所有环节做出判断;在广度上,比如每个人都有社交关系,人工智能可以分析出这个人在整个社会或者某个社群的地位,通过更广泛的关联和分析更加精确地定位风险。

另外,中国的独特战场,可以让我们在跟黑产、黑客PK中得到能力的锻炼,更好地解决大家安全的问题。

c11 白云峰 好未来集团总裁

“技术的进步是解决教育普惠和公平的最好方式。”

好未来的使命是用科技推动教育进步,我们希望走在产业和行业的前面。

关于教育与技术,我表达两个核心观点:

第一,中国教育改革一定要走在产业改革的前面。只有这样才有机会在未来30年让中国在全球获得比较好的竞争位置。纵观人类发展历史的三个阶段,农业文明产生了私塾,工业文明产生了学校,在人工智能时代的今天到底什么是承载我们教育根本的基本单元?中国的现状是中国有1.6亿中小学生,接近1200万中小学老师,这样的师生比在全球并不落后,但效率却不高。教育变革如果不能走在产业变革前面,就无法为中国未来的产业变革提供足够多优秀而符合社会应用的人才。

第二,技术的进步是解决教育普惠和公平的最好方式。随着新的产业变革和信息文明发展,不同于以往的传统课内教育,美国一些大学已经开始出现新的教育业态。中国拥有如此大的生源基数,在解决教育基础性问题时,应该创造更好的创新土壤和环境,允许做教育模式的创新和探索,进行场景+数据+应用的结合,这样更有利于中国未来的教育变革和产业变革。

c12 王延平 LinkedIn(领英)中国公共事务总经理

“AI的爆发已经实实在在发生在我们眼前。”

这是领英在AI人才方面的观察和看法:

第一,AI的爆发已经实实在在发生在我们眼前。过去三年,在全球范围内,通过领英平台发布的AI职位数量从2014年接近5万个发展到2016年超过44万个;根据清华大学发布的《中国AI发展报告2018》,2017年全球在AI领域的投融资规模达到395亿美元,其中中国是277亿美元,占比70%。

第二,中国在AI人才储备上与国际尚有很大差距。根据我们的研究,截止2017年第一季度,美国人工智能领域专业技术人才总数超过85万,印度15万,中国只有5万。

第三,中国AI人才回流明显。海外华人拥有总监以上职位人数占比是10%,这个数字在中国是19.5%,就意味着海外华人的发展确实有瓶颈,也正是这个原因,我们能够清晰看到,已经有更多的海外精英,尤其AI领域精英回流到中国。

虽然中国和国际还有一些差距,但我们也看到整个社会更加重视AI相关的教育,未来将有更多学校里的学科、课程甚至课外活动融入AI,更多的学生和教师融入AI行业。

领英的经济图谱项目,就是通过数字化形式展现全球经济。项目所需的数据均来源于领英全球会员、职业技能、雇主公司、开放职位以及教育机构。这些数据实时更新,帮助我们以全新方式实现人才和机遇的对接。昨天,领英首席数据官发布内部文件,开放领英人才数据和全球大学、人才机构做研究工作,与更多提出设想的人进行免费合作,贡献更多产出。