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近一兩年來，隨著人工智能技術被越來越廣泛的應用到場景中，關于人工智能話題討論也越來越多。AI是風口還是泡沫，AI會不會取代人類，AI未來會不會對人類生存產生威脅等等。

12月16日，在2017鈦媒體T-EDGE年度國際盛典上，鈦媒體創始人趙何娟，“平板電腦之父”Jerry  Kaplan，中科拓創始人山世光，蔚來資本合伙人張君毅，阿爾法公社的創始合伙人CEO許四清，《超級智能》作者、牛津大學人類未來研究院院長Nick  Bostrom一起從產業、創業投資、商業場景等方面，對人工智能進行了深度探討，部分精彩對話節選如下：

山世光：

我個人其實更保守一些。我們是不是要在短期內或者可預見的中期內，去擔心AI會對人類帶來非常大的危害，這一點我個人其實不是很認同的。與其我們去擔心AI是否會自己自發地產生一種欲望或者目標去和人類對抗，我們可能更要擔心的是背后誰在操控和誰去應用AI以及怎么應用，這才是真正危險的。

越來越多的這種專項的智能能力在逐漸超越人類。但是作為一個通用的智能代理的話，如果說它在各方面全面地超越人類，這個其實還需要很長的時間。同時還有最重要的就是剛才說的，理論上來說沒有一種理由或者機制會自發地產生欲望和目標會和人類對抗，以及去毀滅人類的這樣一個目標，到目前為止我們沒有看到這樣的可能性。

張君毅：

關于這個事情我也在想這個問題，大家有的時候會把智能過于神秘化，或者是說我們的超級智能或者人工智能出來以后，就像上帝一樣。

但是事實上智能本身，特別是現在我們在講的人工智能，更是一種工具。我們是投資汽車和自動駕駛領域的基金。在自動駕駛領域我們討論過一個很有意思的話題，事實上在過去的100年或者200年當中，我們的出行并不是越來越智能，而是越來越不智能。

因為在100年以前我們是用馬車和馬力，而老馬識途，馬能夠了解自己的道路，它能夠知道前面有坑會停下來，它會避開所有的障礙物，當汽車產生了以后，因為它是人的體力的擴展，它不智能了。而現在我們又開始演進，我們把自動駕駛等等又讓它變得更智能。但是我要說在幾千年使用馬力等牲畜力作為出行方式的時候，有人擔心馬會超越人嗎？

回到這樣的話題，其實最終產生這種危機和影響并不是機器本身，而是這背后的推動力，我更希望的是在我們的倫理學角度去看這個問題。因為人是自己給自己挖坑的，在一個不是很科技或者不是很先進的技術下面，人也會毀滅自己的社會，其實是這樣一個道理。

所以，我不擔心整個人工智能會對人類社會在短期內產生天翻地覆的破壞性影響，而是會擔心這些技術被錯用到不同的領域，這樣的話會對我們人類（包括社會，包括整個世界的安定）造成非常致命的影響。

許四清：

我是做早期投資的，對美國資本市場投資的研究和觀察。在前幾年最多的投資領域（人工智能相關的）是用在金融科技上（尤其是華爾街對這方面的投資非常多）。

但是在去年，我們發現人工智能最早期拿到的錢，最集中的領域發生了改變，它在最大的一個領域是醫藥和生物工程。醫藥和生物工程拿到的投資項目筆數超過了金融領域，這是一個很強的信號，就是生物工程和醫藥在人工智能的幫助下，可以獲得的進展是突飛猛進。

Jerry  Kaplan：

在中國我出了一本書，我都有點不同意我在這本書當中的看法，這個問題我也思考了很久。對于很多的就業崗位來說，他們都會由于人工智能的到來而被取代，這些就業崗位都會消失。如果我們來看一下自動化的歷史，你看到其實在過去自動化都使很多人失業過。有些時候比如說一些新的就業崗位，他們的創造主要的原因是因為我們變得更富有了，更富有之后有了更多的消費者需求，從而創造了新的就業崗位。

如果你回到美國的話，在200年前，你可以看到美國人口的97%其實都是農業人口，在今天只有2%的美國人是農夫，而95%的人其實并沒有失業，因為勞動市場也在發生著變化，比如說數字化的計算機讓很多的文員失去了工作、幾百萬的接線員失去了自己的就業崗位，這個列表可以很長（比如說鐵路、手機、汽車、航天…），新的技術到來應不僅僅是取代了我們的這些崗位，同時也改變了就業市場。

所以，我一直在了解這個工作崗位的變化的速率有多快，這是我們研究的一個主題。我們回到50年前的時候，看到50%的工作崗位今天都已經消失了，所以我聽到大家提的這些警告，說未來50%的工作可能會消失，或者我自己書里面也是這么寫的，我們其實應該思考這個過程究竟是以多快的速度會發生，我們需要討論這些將會失去就業崗位的人們。從社會經濟政策和社會穩定的角度來說，如何讓這些人能夠重新獲得投資，能夠重新去成為社會有意的一分子，我們不用從社會福利的角度去想，只把這看成一種投資就可以，因為這真的是一筆投資。所以我覺得目前有很多的企業家都在改變教育的本質，都在改變培訓的本質，都在教給人們新的技能，讓他們來掌握再就業的能力。我非常感謝這些人。

以下是對話的精彩內容，略經鈦媒體編輯：

趙何娟：今天的幾位嘉賓，是人工智能方向上一些特別有意義的嘉賓。我們從議程看到，今天的引話嘉賓Nick  Bostrom，有一些關于人工智能會不會毀滅人類，會不會最終取代人類，或者說奴役人類的一個大的觀點。同時Nick  Bostrom教授對埃隆馬斯克的影響也非常大，埃隆馬斯克在硅谷跟扎克伯格爭論的所有的觀點都來自于他。

我們找到Nick  Bostrom，給他提出了兩個問題：問題一：人類到底怎么看待人工智能的問題，會不會傷害到人工智能。問題二：怎么看AI在接下來的產業里面，對各個產業所帶來的影響。

AI會取代人類嗎？

趙何娟：剛才聽了Nick  Bostrom的觀點。首先要給Jerry  Kaplan教授提一個問題。

剛才您聽到了Nick  Bostrom在視頻當中提到了三個非常重要的關鍵詞，我也非常好奇，究竟他提到的這些概念到底是什么意思呢？他提到了人工智能的概念，提到了機器智能，同時也提到了超級智能，這些之間有什么區別呢？

Jerry  Kaplan：我想在這個方面回答可能是有點似是而非。對機器學習和人工智能這樣的術語，通常在英語當中可以對等使用。超級智能是另外一個概念，它所指的是人類對未來的一種幻想，人們在未來可能建造出來這樣如此聰明的機器，這些機器甚至可能會對人類成為一種威脅，同時就像是超神一樣，在這點上我們需要去理解Nick  Bostrom教授的觀點，我覺得他是一個非常聰明的哲學家。

我在尊重他的基礎上，完全與他有不同的意見。我覺得談到超級智能的時候，目前的科學根本就沒有超級智能的基礎。并且在我看來，根本沒有理由真的要把今天的情況推演到未來，出現這種超神一樣的機器人的可能。所以這個聽上去是有點兒讓人感到很興奮，但是我沒有從一個工程師或者企業家的角度看到任何切實的證據，能夠真正地讓我們產生這些擔憂的理由。

趙何娟：您特別不認可Nick  Bostrom教授的觀點，我也問一下山總，您一直在技術領域里面開拓同時也是研究員，您怎么看Nick  Bostrom和Jerry  Kaplan不同的觀點和爭論。

山世光：我個人其實更保守一些。我們是不是要在短期內或者可預見的中期內，去擔心AI會對人類帶來非常大的危害，這一點我個人其實不是很認同的。與其我們去擔心AI是否會自己自發地產生一種欲望或者目標去和人類對抗，我們可能更要擔心的是背后誰在操控和誰去應用AI以及怎么應用，這才是真正危險的。

越來越多的這種專項的智能能力在逐漸超越人類。但是作為一個通用的智能代理的話，如果說它在各方面全面地超越人類，這個其實還需要很長的時間。同時還有最重要的就是剛才說的，理論上來說沒有一種理由或者機制會自發地產生欲望和目標會和人類對抗，以及去毀滅人類的這樣一個目標，到目前為止我們沒有看到這樣的可能性。

趙何娟：您說的這個目標是他自發的目標還是人類給他設定的這個目標。人類給它設定目標肯定是不會設定的，但是它是否會進化或者自我產生意識，最終形成我要控制我身邊的生態和人。

山世光：如果這個目標有了的話，一定是人為給它設定的，這是我個人的觀點，它不太可能按照我們目前已有的技術水平和已有的算法，包括我們可以想像的一些可能的算法，都是不太可能會進化出來這樣一個目標。

張君毅：關于這個事情我也在想這個問題，大家有的時候會把智能過于神秘化，或者是說我們的超級智能或者人工智能出來以后，就像上帝一樣。

但是事實上智能本身，特別是現在我們在講的人工智能，更是一種工具。我們是投資汽車和自動駕駛領域的基金。在自動駕駛領域我們討論過一個很有意思的話題，事實上在過去的100年或者200年當中，我們的出行并不是越來越智能，而是越來越不智能。

因為在100年以前我們是用馬車和馬力，而老馬識途，馬能夠了解自己的道路，它能夠知道前面有坑會停下來，它會避開所有的障礙物，當汽車產生了以后，因為它是人的體力的擴展，它不智能了。而現在我們又開始演進，我們把自動駕駛等等又讓它變得更智能。但是我要說在幾千年使用馬力等牲畜力作為出行方式的時候，有人擔心馬會超越人嗎？

回到這樣的話題，其實最終產生這種危機和影響并不是機器本身，而是這背后的推動力，我更希望的是在我們的倫理學角度去看這個問題。因為人是自己給自己挖坑的，在一個不是很科技或者不是很先進的技術下面，人也會毀滅自己的社會，其實是這樣一個道理。

所以，我不擔心整個人工智能會對人類社會在短期內產生天翻地覆的破壞性影響，而是會擔心這些技術被錯用到不同的領域，這樣的話會對我們人類（包括社會，包括整個世界的安定）造成非常致命的影響。

趙何娟：如果人類有一天真的要毀滅，那也是人自取滅亡。

許四清：如果說人工智能有一天毀滅人類的話，那一天可能發生在幾個事情之后：事情一：地球變暖。事情二：地球毀滅。事情三：人類消亡。在那之后有可能人工智能才會發生這種事情，我的意思就是說這個太久了。

我們舉一個人工智能的例子，三星剛才演示了他的手機可以幫大家打開微信的朋友圈發個微信，能聽懂大家說話，大家興奮得不得了。人能說話的時候是1歲的事兒，所以人工智能所做的東西很有限。

蓋茨曾經在20多年以前預見，計算機的進展會有一個很重要的作用，就是滿足人類某一些行為的要求。但是到今天好像在座的大家也看不到這個，它的進展是非常緩慢的，這個確實有點兒擔憂得太早了。

從另外一方面講，我們又覺得有必要對像社會的倫理立法，開始為這個做準備。因為在有一些人工智能的階段性進展出現以后，會提出對這些問題的新的挑戰。

會出現新生物物種嗎？

趙何娟：接下來的問題是，對于生物科技的發展，未來的變化、顛覆性的影響會發生在生物科技和AI結合的這個方向，這個領域，我們重新思考一下AI這個問題的時候，如果說生物科技和AI結合，最終產生的結果會不會極大地沖擊到人類，或者說誕生一種新的人類物種可能性。因為人類本身總地來說是一個生物物種。生物科技的發展，最終要把人類的肌體結構可能都要發生變化，這樣的話，即便說最終可能不是機器人取代人類，但可能人類自己會消亡，誕生一種新型的AI和新的生物人類結合的新物種，有沒有這個可能。

張君毅：在講這句話的時候我想到了《猩球崛起》，反映了當一個新的物種的智能跟人類相近或者超越，它是可以取代人類的。

我覺得事實上我們在地球，在我們這個時代的環境下，一切的架構都是以人類為主，以碳基生物為核心的架構，但是可能存在的一個空間不是這樣的一個架構。而且人類在一定的時候，通過融合技術包括生物等的技術是能夠產生出一個超級智能（比我們現在更有力量、更有智能的物種）物種，是存在這種可能性。

趙何娟：這樣的物種最終有可能成為現有的人類社會里面最頂端的嗎？控制我們一些低端生物的那種超人類嗎？

張君毅：那應該也是屬于一種選擇的結果，應該是這樣的。

山世光：如果說我們看人類歷史的發展的話，人的進化過程，其實我們都在不斷地對自身進行改造，這種改造當然到目前為止，更多的還是在借助外部的工具來去延伸我們的手、腳這樣的能力，雖然它不是在我們身體內部，但是我們人已經和動物有非常大的差別了。

展開想象力的話，未來一定會出現我們會把越來越多的東西開始穿在身上、戴在身上，到后來的話可能會有一定量的東西會去移植到身體里面去，以及我們通過一些手術的方式，可能會修改我們的大腦。可能大家會覺得為什么有人會愿意選擇修改大腦，

同樣的情況是，既然有些女生愿意去韓國整容修改自己的長相，為什么不選擇通過對自己大腦的某些修改，使得自己可以能夠更聰明，甚至可能增加硅基的這樣一些模塊到我們大腦里面去，使得我們可以，比如說我們不用再背書了，不用背那些非常復雜的，需要完全靠記憶，不需要任何的所謂的智力，重復性的這種記憶的東西。使我們可以減少這部分的負擔，有機會可以去做我們更喜歡做、更愿意做，或者更有意思的這樣一些事情。

當然如果是短期來看的話，這件事情還是非常遙遠的。因為到目前為止，比如說我們現在機器智能的深度學習的這樣一個模型，也是這一輪AI帶來重大改變的這樣一個技術。那么深度學習學來的這樣一些模型，如果說是我們希望它能夠移植到我們的大腦里面去，和我們的大腦里面已有的知識產生互動、互換和交換的話。這二者之間的差別是極其巨大的，我們現在看不到任何的可能性，使得它們兩者之間可以互通。所以在這一點意義上，如果在現在這個時間點上來看，還是非常遙遠，非常困難的。

Jerry  Kaplan：這是一個非常廣泛、非常復雜的問題，我們有一些預先的偏見，你剛才說有新物種的出現，我們什么時候開始。

我現在戴著耳機可以聽懂你們講的中文，我在不斷地改善我的理解能力，這是因為我可以聽到我耳機里面說的聲音。但是如果我們用同樣的設備，用機器翻譯代替人工翻譯，或者是把這樣的設備植入到我的耳朵里面，我們就覺得這是一個新物種，這是一個電子人。其實真的有很大的不同嗎？其實根本也沒有什么很大的不同，我們只是在改善自己而已。

我們更為急迫的需求是，我們如何去改善我們的基因。如果我們可以設計我們的孩子的基因的話，我們會有很多的道德問題。我們能否把它們作為一個新的物種。有的人可能想要做消防員，有的人可能想要做數學家，我們可能會變成，每個人會失去一些選擇的自由，他們可能不知道什么是自己被允許做的，他們可能有什么樣的自由去做某些事情。那他們的這個生物信息，可能會對社會有非常大的影響，這些要比機器學習這方面的社會問題更為重要。

許四清：我是做早期投資的，對美國資本市場投資的研究和觀察：

觀察一：在前幾年最多的投資領域（人工智能相關的）是用在金融科技上（尤其是華爾街對這方面的投資非常多）。但是在去年，我們發現人工智能最早期拿到的錢，最集中的領域發生了改變，它在最大的一個領域是醫藥和生物工程。醫藥和生物工程拿到的投資項目筆數超過了金融領域，這是一個很強的信號，就是生物工程和醫藥在人工智能的幫助下，可以獲得的進展是突飛猛進，這是第一個。

觀察二：物種這個事首先不是一個人工智能的事，它是生物基因工程的事。剛才說的這些投資領域有很多是用基因工程對藥效做各種各樣的分析和預見，這樣可以大幅度地縮短每個藥的研發周期和測試周期，以及藥出現之后看對不同基因特征的人會有什么療效。當然還有其他的生物、基因充足等等的研究。

我覺得人工智能就像Nick  Bostrom說的，它不是某一個垂直領域的技術，它是廣泛、普世的技術。實際上人工智能用到生物醫學里面，它是幫助生物醫學進展，是不是有了這個之后，能夠創造新的物種，我相信這個可能是存在的，當然它也產生很多社會的法律和倫理的問題。

就像基因工程造了很多小動物能夠出現，不用胚胎就發展出來了，我認為這個是有這種可能的，它會加快生物工程、基因工程的進展。

山世光：其實最大的還不是AI的發展，還在于神經科學這個領域的進步。

因為我們可能想對人類進行修改，我們一種方式當然是嵌入一些外部的模塊到我們的身體或者大腦里面去，但是更本質的或者說最直接的可能還是說我們去修改我們的大腦本身。在這個前提條件是我們對于腦是如何工作的，以及包括我們的記憶、情感等等這些信息是如何存儲的，以及如何把這些記憶讀出來把它修改掉等等這些領域，如果是產生了一些進步，那才是真正會出現像你剛才說的，有些人因為有錢，他就可以去做這樣的修改，使得他自己可以做這樣的修改，使得自己更加地智能，甚至他可能就非常早地可以去掌控這樣很多的資源，這一點的話我想可能是最可怕的。

當然人工智能在這里面起的作用會是一個推波助瀾的作用，就是在腦科學發展的這樣一個進程里面，人工智能的技術可以幫助神經科學家去理解目前的這樣大量的像腦電這樣的一些工具，它對大腦研究的進程，我想這一點可能有一些推動作用。

AI會對社會產生怎樣的影響

張君毅：人工智能實際上是會直接對整個社會產生摧毀性影響。我同意Jerry  Kaplan的說法，人工智能是一種自動化，它本身也是一種技術，當高度自動化了以后，事實上消滅了很多傳統的工作崗位。而傳統工作崗位的消除，不產生對應的新興的崗位，而讓這些工人去轉型、發展的話，就會造成整個社會的不穩定因素和不安定因素。

這也是為什么美國在自動駕駛的時候，不讓卡車去進行自動駕駛，因為它是會消滅很多卡車工人的崗位、職位。如果他們對這些卡車工人的職位不進行誘導的話，本身就會對社會產生很大的影響，這只是一個很小的例子。但是如果重復地在整個經濟體系下面出現機器、人工智能取代人，而我們不能為這些人群創造新的工作崗位，創造價值的機會，那這些沒有收入、沒有得到轉型機會的人，就會成為整個社會的不穩定因素。

所以，有一句話說能力越大責任越大，這個事實上是所有在研究人工智能加速技術優化的過程當中，每一個開發者所要考慮的問題。同樣的問題在社會上已經發生過，在二戰的時候開發了原子彈，最后造成的結果大家都看到了。

趙何娟：Jerry  Kaplan教授人們是不是會失去就業崗位，成為社會的不穩定因素，成為人們的一種債務？

Jerry  Kaplan：其實在這個問題上，提到超級智能的時候，過度把人們的注意力吸引走了，讓我們沒有時間去思考人工智能給社會帶來的一些影響，是有一些好處，但是也有一些潛在的壞處，比如說我們勞動市場的改變。

在中國我出了一本書，我都有點不同意我在這本書當中的看法，這個問題我也思考了很久。對于很多的就業崗位來說，他們都會由于人工智能的到來而被取代，這些就業崗位都會消失。如果我們來看一下自動化的歷史，你看到其實在過去自動化都使很多人失業過。有些時候比如說一些新的就業崗位，他們的創造主要的原因是因為我們變得更富有了，更富有之后有了更多的消費者需求，從而創造了新的就業崗位。

如果你回到美國的話，在200年前，你可以看到美國人口的97%其實都是農業人口，在今天只有2%的美國人是農夫，而95%的人其實并沒有失業，因為勞動市場也在發生著變化，比如說數字化的計算機讓很多的文員失去了工作、幾百萬的接線員失去了自己的就業崗位，這個列表可以很長（比如說鐵路、手機、汽車、航天…），新的技術到來應不僅僅是取代了我們的這些崗位，同時也改變了就業市場。

所以，我一直在了解這個工作崗位的變化的速率有多快，這是我們研究的一個主題。我們回到50年前的時候，看到50%的工作崗位今天都已經消失了，所以我聽到大家提的這些警告，說未來50%的工作可能會消失，或者我自己書里面也是這么寫的，我們其實應該思考這個過程究竟是以多快的速度會發生，我們需要討論這些將會失去就業崗位的人們。從社會經濟政策和社會穩定的角度來說，如何讓這些人能夠重新獲得投資，能夠重新去成為社會有意的一分子，我們不用從社會福利的角度去想，只把這看成一種投資就可以，因為這真的是一筆投資。所以我覺得目前有很多的企業家都在改變教育的本質，都在改變培訓的本質，都在教給人們新的技能，讓他們來掌握再就業的能力。我非常感謝這些人。

現在的AI是風口還是泡沫？

趙何娟：許四清在你看來現在出現的這些新興的創業公司，嚴格意義上來說他們能夠真的去解決AI想要解決的那些問題嗎？現在大家都說AI創業有泡沫或者有過多的資金的涌入，但是它們的能力可能還非常地弱，能解決的問題還非常少，這個只是現在被吹捧得很厲害，從你的角度來說，你覺得現在這些AI領域的創業公司，能達到這個預期嗎？

許四清：從投資的角度看，我們投資的是未來。天使投資希望我們的投資對象在5到7年才可能有真正的回報。

第一，在今天看大家會有一種說法，AI比較泡沫化、娛樂化。確實AI的技術需要時間積累，但是我還是始終相信靠技術積累產生的質變，會帶來巨大的突破。這一天一定會到來。

第二，如果純粹只做AI的創業機會還是比較少的，比如說DeepMind這樣的，它唯一的出路就是被人兼并收購，因為它自己不是一個獨立的能掙錢的業務。所以像山總肯定對這個有很多的研究，相信你們原來在做科學研究的時候，是在很多場景里面做的。

真正的是這些商業場景使AI變得不同，AI是通過這種場景的變化和變革，產生快速的垂直領域里面的突破，產生額外的機會，這個機會帶來收益，我是這么看的。

所以，我不認為短期的高額融資就一定是真正的泡沫，大家回顧一下從1956年我們花了無數多的金錢在里面，但是我們也獲得了很多的回報，今天很多完全過去不敢想象的事情變成可能了，剛才我注意大屏幕上的翻譯，有人在講中文的時候，它語音識別得很好，這是AI最早實現的一個應用場景。第二個就把它翻譯成英文，翻譯得蠻不錯的，比我以前想象的和見過的要好很多。

緊接著后面安全領域大家通過對人臉識別和物體的追蹤，可以做到非常精細的安全監控。像這個都逐漸出現了很多，更不用說在金融領域，有很多合規的問題、授信的問題，都用人工智能技術做得越來越好了。

我相信風險投資它是抗風險看未來的，我覺得它有點兒泡沫，但是問題不是太嚴重。

山世光：我非常認同許四清的判斷，這一輪AI的熱潮和前兩輪所謂的AI的寒冬的原因是有很多的差別的。如果我們回顧歷史的話，所有人都覺得它會到跌入低谷，主要是因為在那個時候更多地是基于預測、理論上的分析形成了這樣的一些過度的承諾，這種過度的承諾一定會讓政府、讓工業界灰心失望，然后就減少投資。

這一輪很不一樣的地方在于，這一次春江水暖鴨先知，工業界首先感覺到了以深度學習為代表的這樣一些算法，給他們能夠帶來的這樣一些機制，以及性能上的提升帶來的價值。他們更愿意投資，他們的投資是早于政府、早于更多的人包括投資人 。所以這一輪的AI發展跟前兩輪是很不一樣的。而且確實是我們看到了越來越多的進步，包括像同傳、自動駕駛、醫療，越來越多的領域讓我們能夠看到越來越多的信心，而不是失望。當然在很多領域還是離大眾的期望還是有距離的。我們大眾可能普遍的想象是一個所謂的強人工智能，就像人一樣，人能做什么它就一定能夠做什么，而且還要做得比人好，這一點還是有一些距離了。但是在一些單點上面，它能夠給企業和工業界、社會帶來價值，我想這一點雖然有一點點泡沫，但是這種價值越來越多的話，會擊破這些泡沫。

許四清：這個我非常認可，工業界最先意識到，而且從中獲益的就是谷歌、Facebook、微軟、百度這些公司，他們因此獲益，看到了工業界的先驅們在這兒做的獲益就開始出現。

在過去兩年人工智能在中國融到的錢，超過了過去10年融到的錢，所以這個反倒我想提醒一下準備創業的創業者們，現在如果在這個領域里面融資，反而要小心了，因為有山總這樣的技術大牛們，在里面玩兒，所以你如果沒有最核心的競爭力要特別小心。第一，參加者慎重。第二，參加的選手段位甚高。所以大家反而現在融錢、創業、投資都要小心一點。

張君毅：我覺得從人工智能來說，整個產業其實它現在的場景化和落地跟工業的結合，使得這一次的人工智能的爆發比之前更有基礎。而且我相信這是一個大潮上升的勢頭，不是幾年的時間，而是幾十年的時間，將持續下去。

但是在投資領域，的確有一個叫做一人得道雞犬升天這樣的故事，有好的企業也有不好的企業。整個人工智能領域過高的估值，事實上現在已經漸漸地傷害了整個行業的發展，一個企業成立不到幾年，幾個大學剛畢業的學生，創立一個公司就是幾億美金。

當然，我不是說估值高不好，估值高代表了你對未來的預期，但是你是不是有這個能力實現這些預期。而且這樣的環境下，使得創業者浮躁了。

許四清也是做投資的，大家都知道拿錢最多的企業并不是最好的企業，你按照你的需要去分步驟地去拿錢，找合適的合作伙伴，不是百度、騰訊、阿里就是你最好的戰友。

如果把這些人能夠沉靜下來，把這些想法沉淀，把這些泡沫揮發掉，我覺得無論是人工智能、深度學習或者在其他領域的應用，會得到一個未來10年、20年的長期發展。

對AI創業者的建議

趙何娟：Jerry  Kaplan能不能給這些AI創業的企業家提一些建議。

Jerry  Kaplan：首先，我想對投資者簡單說幾句。AI不是魔法，可以將死的東西變成活的東西或者怎么樣。我們不說一上來就投資AI，因為你是投資某個應用。AI是一個基礎性的技術，就像電力一樣。在電力剛出來的時候，大家也會說投資發電廠怎么樣的。但是到后來肯定就沒人再投資發電廠了。一開始我們可能會說投資AI，但是到最后我們會要去選擇應用的團隊和市場，因為這樣才能夠對投資人造成回報。

就算你在AI方面有一個學位或者說你知道機器學習，這也不是意味著你就能幫助你的公司賺錢，投資是一個非常技術化的事情。因為你要了解某一個行業，某一個市場。這樣的洞察力，對于投資來說才是最重要的，而不是說你知道某一個神經網絡方面的編程。

許四清：如果現在有人創業說我做AI，我可能會不太考慮，如果說考慮的話我們第一個問題就是說你用AI做什么，非常同意Jerry  Kaplan的說法，AI是一個技術，但是技術本身是要在商業場景里面發揮作用才有價值，才能實現商業的進步、獲利。

在之前這個技術是由國家給錢，讓科學家們實現技術突破，后來才有工業界給錢，用它增強自己的競爭力，這個是這么演變的。實際上在工業界實現的方法，因為創業就是要實現收入獲利，就是用這個東西在商業場景里面實現獲利，這才是最關鍵的。

趙何娟：我們今天下午的討論更加結合商業場景、結合不同的產業，從工業到物流、醫療、教育、金融等等。因為時間的問題，最后我請幾位嘉賓給我們展望一下AI的未來。

剛才Jerry  Kaplan講到：短期：AI的一些技術的突破，可能會有利于哪些科技公司；中期：有利于交通行業的變革；長期：有利于生物科技、生物工程等等領域。請各位共同展望一下，AI的發展如果結合不同的場景和商業的話，從短期到中期、長期，給我們整個商業和社會帶來什么樣的一些影響。

張君毅：現在從短期、中期、長期來說，現在可能是0.1%的生活是由AI所影響的。但是在5年以后，我覺得我們可能在日常生活當中，智能家居包括辦公環境，包括我出行當中，AI基本上已經滲透了一大半了。但是在可能更遙遠的20年以上的時間的時候，我們并不會把AI作為一門學科去討論了。因為它就是像計算機一樣是一個基本的技術手段。這是我的觀點。

山世光：我個人是非常看好AI+醫療的，因為在中國我們醫患比例是極其不平衡的結構，所以AI如果能夠在這方面有一些進步的話，它所創造的社會價值其實是巨大的。另外包括公司本身也是非常關注AI和教育的關系，包括AI助力教育，以及我們去如何實現做AI本身的教育，這都是非常值得去做的一些事情。

Jerry  Kaplan：要說到AI要怎么用，就像電力要怎么用一樣，這是短時間講不完的話題。我們如何更好地使用計算機和手機，生活可以變得更好。一開始可能沒有非常跳躍式的發展，或者不像超神一樣的東西出現，而是會讓每個人的生活更便捷，或者讓生意變得更有利潤。這是一個非常逐漸的過程，大家一開始可能沒有辦法注意到，你只是在每次買手機的時候，這個手機都會比以前更好一點。

許四清：我也同意這個觀點，AI在行業里面的滲透如此之廣泛，以至于你確實很難判斷哪個是AI讓你實現的，首先會讓你的生活更便捷。比如說我們剛才談到很多AI的場景，比如說出行你現在去美國連續去三個城市，你要訂機票和酒店，特別煩惱。但是AI技術的出現，會讓這種OTA公司把這個問題解決得很好，但是OTA不會因為這個就說我是一個AI公司。

同理，在醫療、教育領域里面，剛才我也想提這兩個領域，像醫療可以簡單地看你的X光和MRI的圖片，可以讓一個縣級醫院的醫生具備協和醫院的醫生的能力，這是非常容易實現的，技術上已經就位了。教育領域也是一樣，小朋友每天做作業做到11點半，家長很不高興。實際上用AI的技術可以實現只對他不懂地方進行反復訓練，每天八點半就可以做完該做的作為，其他的就不需要了。

所以，這些領域都會不斷地進步，每一個參與者都會進步，同時這個時候確實會出現一些彎道超車的公司（利用AI用做好的），會超過他同行業的競爭者。

趙何娟：非常感謝大家的分享。我們今天上就到這里。

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