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对话张亚勤:人工智能是这个时代最重要的技术变革力量





百年商业,历经蝶变与新生。2022年是《哈佛商业评论》(HBR) 创刊百年。HBR精选出12篇经典文章,覆盖战略、管理、创新、人工制造、职场多元化等,以双语模式原汁原味呈现哈评百年的商业经典。同时,我们也邀请了知名学者,立足当下的社会、商业现状,结合哈评百年这12大经典商业议题进行“跨时空对话”,解析百年经典的价值与现实意义。



“我们这个时代最重要的通用技术是人工智能,特别是机器学习技术(ML)。人工智能(AI)将在商业领域中产生巨大影响。”


这是麻省理工学院斯隆商学院“许塞尔家族”管理学教席教授兼数字商务中心院长埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson)对人工智能的观点。他和麻省理工学院首席研究科学家安德鲁·麦卡菲(Andrew McAfee)共同撰写的“人工智能概览”一文,阐述了AI的潜力、风险和局限等核心问题,这篇也被纳入HBR百年12篇经典文章中。


如今,在当下的新商业时代,人工智能在商业上的价值潜力还有哪些尚待挖掘?中、美在人工智能技术的创新应用上有哪些差异和各自的优势?未来如何将人工智能的科研更好地转化?









近期,中国工程院院士、清华大学讲席教授、智能产业研究院(AIR)院长张亚勤接受《哈佛商业评论》中文版新媒体主编、新增长学院发起人麻震敏采访。10年前,他在达沃斯经济论坛曾经指出:人工智能将是这个时代最重要的技术变革力量。在他看来,第四次工业革命的序章已经开启。在不久的将来,人工智能技术将成为核心驱动力,从整个世界到每个人的生存状态,都会变得更加智能。智能科学和技术对产业、社会,乃至人类发展将带来无限可能,企业也将在数字化方向不断细化与革新。


以下为本次对谈的精编:




科学家要和企业一起
解决面向未来的问题



HBRC: 你曾在微软和百度都有过管理经历,你本人既是科学家又是企业家,在未来的商业中,你觉得中国更缺科学家,还是更缺企业家?


张亚勤:未来的中国,既需要科学家,也需要企业家。因为科学和企业本身是分不开的。我们需要的是一些具有原创思维的科学家,能产生新思想的科学家,也需要这些企业创新者把把科学的思想用到实际应用中。


有个词叫“Technologists”,指的即不是单纯的科学家(Scientist),也不仅仅是引领者和企业家,他们是具有新思维的技术专家,是具有创新突破性思维的工程师。我在美国工作时,像微软和谷歌、苹果就有一批这样有系统化思维的人。


未来的百年,整个社会、经济都会变得越来越复杂。我们需要具有有科学思维的企业家。他们拥有科学的思维方式来,能够做出科学决策。包括政策制定者,都需要知道如何利用数据,利用新的技术去做决策,而非只靠经验和直觉。


同时,未来企业里,有价值的人才,大都有多重背景。他们既有学术研究背景,也有企业管理和产品思维,更有国际视野。我们需要这样的一些人,我们也要培养这样的人,否则很难真正推动产业发展。



HBRC: 做科学研究风险更大,还是做企业管理面临的风险和挑战更大?


张亚勤科学研究本来就是一个不断试错的阶段,一定要超越极限,要去探索扩展边界。做研究、做科学和基础研究科学,就是要试错,试100次只要一次成功即可。这个阶段风险大,容错率也高。


做产品,其实更多的是从发散走向收敛。在资源时间的限制下, 达到最优化,是个管理风险的过程。容错率比较低。做为一个企业管理者,必须了解在创新不同阶段的风险承担和资源分配,做出均衡的决策。


比如我们做自动无人驾驶研究和模拟的时候,要探索各种边界。但在产品化和商业落地, 一定要走向收敛。同时我们最终目标是无人驾驶, 但大部分的算法和技术都可以用到智能辅助驾驶和智慧交通,瞄向最难的东西,然后再去降维实现商业落地路径。



HBRC:科研成果如何能更好地在产业进行转化和落地?科研如何帮助企业解决一些实际的问题?


张亚勤:企业和科研要做联合研究和合作,比如联合实验室。科学家一定要和大的企业,真正的企业去合作,一起解决科研和成果转化的问题,一起解决面向未来的问题,解决那些最前沿的、最想不到的问题,帮助产业思考远期的科研路径和战略。


我们清华大学智能产业研究院(AIR)现在选了三个方向:


第一个方向是自动驾驶,包括智能机器人。人工智能是新汽车产业和机器人的核心技术。第二个方向是物联网(IoT)特别是绿色计算。第三个是生命科学,我们也叫智慧医疗,更多是AI和生物学领域的交叉研究,包括智能新药研发、主动健康管理及数字疗法等。


我特别想强调一点,现在的人工智能算法,它本身一定要有真实的数据,没有真实数据的研究,发表多少论文都没有用。做技术研究需要真实的场景,基于真实场景的科研,也是在解决科研转化的问题。所以要做有组织的科研,面向一个大的实际问题,科研机构和企业深度合作,从最底层去解决问题。比如可能先在一个地方尝试,几年之后再进行大规模应用。



人工智能领域
预计在未来5-10实现赶超



HBRC:数字化转型也是我们重点关注的话题,在企业的数字化管理中,人工智能等新技术,如何影响管理的决策逻辑?


张亚勤:现在我称之为数字化3.0时代,整个物理世界和生命世界都在数字化。这其中,人工智能不仅仅是一个技术,一个工具,它其实也是一种决策方式。未来的决策者,包括企业的CEO不一定非要懂这些人工智能、大数据、AI具体技术,但一定要懂算法和技术对未来的影响,进而利用这些算法去影响和支持决策,并把它贯穿在整个企业的各种管理运维流程之中。


但技术本身也好,大数据也好,以及AI的算法等,即使融入到每个角落,融入发到我们生活的每个方面、企业管理的方方面面,它们也只是解决问题、创造价值,最终并不改变商业的本质,反而在更加数字化的未来,人会越来越回归本质了。人工智能是工具,是一个科学思维的方式,它是为人服务的,人才是最终的那个决策者。



HBRC:中、美在人工智能技术的创新应用上有哪些差异和各自优势?科研成果的领先,是否意味着未来在实践和应用领域也会领先?


张亚勤:人工智能作为重要的赋能型技术,可以升级IT产业、改变现有工业,并创造新兴产业。在人工智能技术的赋能下,智慧交通、工业互联网和医疗行业,将被带来全新的产业机遇。


在垂直行业里面,中国有一些行业可能是领先,但整体来讲是落后于美国。人工智能的一些基础的算法,包括新的算法,这些主要的技术底座还是在美国和欧洲。


而在人工智能的应用方面,中国在某些方面是比较领先的。比如说在移动互联网方面,微信这个产品做的比Facebook的产品好,用户体验感也很好。中国的移动支付的技术构架和用户体验也比美国方面做得好,这其中也有规模效应。


但在工业互联网升级方面,我们还有一些欠缺。相比较而言,大部分美国企业相对走的更往前一点。他们的很多传统行业都进行了信息化、数字化、云计算应用,以及利用人工智能提供解决方案。


不过,我们看到中国近几年在人工智能领域,在基础科研方面,包括科研论文的数目,专利的数目,包括人才的数量等方面的发展和进步很快,我们有信心再过5年、10年,可以赶上美国。未来所有的行业差距会越来越小。



HBRC:结合当下的数字语境,你觉得企业最需要关注的未来增长关键点是什么?


张亚勤:我觉得企业不管是高科技企业,还是传统企业,首先要做的就是融入数字化,然后运用先进的人工智能技术,科学化地做决策,这种技术融合是最重要的。企业,尤其是中小企业,一定要加入到数字化赛道,一定要应用云计算技术。


数字化这趟快车,不买票永远走不了,你最终就会被淘汰。


麻震敏 | 采访 朱冬 | 文
麻震敏是《哈佛商业评论》中文版新媒体主编、新增长学院发起人

朱冬是《哈佛商业评论》中文版新媒体中心高级策划经理

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墨遥夜 2023-3-4 07:52:30 显示全部楼层
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郑辅鑫 2023-3-4 07:53:17 显示全部楼层
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黄鑫浩 2023-3-4 07:53:40 显示全部楼层
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智能未来 2023-3-4 07:53:56 显示全部楼层
人工智能意味着人类将被淘汰,人工智能等于永恒生命体
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nshukwrd 2023-3-4 07:54:08 显示全部楼层
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alucardxgg 2023-3-4 07:54:56 显示全部楼层
数字化快车时代要来了
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阳光灿烂 2023-3-4 07:55:19 显示全部楼层
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艾鱨 2023-3-4 07:55:43 显示全部楼层
适应市场活下去
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