人工智能对人类的威胁大年夜辩论：更生照样息灭 | T-EDGE 2017

近一两年来，随着人工智能技能被越来越广泛的运用到场景中，关于人工智能话题谈论也越来越多。
AI是风口还是泡沫，AI会不会取代人类，AI未来会不会对人类生存产生威胁等等。

12月16日，在2017钛媒体T-EDGE年度国际盛典上，钛媒体创始人赵何娟，“平板电脑之父”Jerry Kaplan，中科拓创始人山世光，蔚来成本合资人张君毅，阿尔法公社的创始合资人CEO许四清，《超级智能》作者、牛津大学人类未来研究院院长Nick Bostrom一起从家当、创业投资、商业场景等方面，对人工智能进行了深度磋商，部分精彩对话节选如下：

山世光：

我个人实在更守旧一些。
我们是不是要在短期内或者可预见的中期内，去担心AI会对人类带来非常大的危害，这一点我个人实在不是很认同的。
与其我们去担心AI是否会自己自发地产生一种希望或者目标去和人类对抗，我们可能更要担心的是背后谁在操控和谁去运用AI以及怎么运用，这才是真正危险的。

越来越多的这种专项的智能能力在逐渐超越人类。
但是作为一个通用的智能代理的话，如果说它在各方面全面地超越人类，这个实在还须要很长的韶光。
同时还有最主要的便是刚才说的，理论上来说没有一种情由或者机制会自发地产生希望和目标会和人类对抗，以及去毁灭人类的这样一个目标，到目前为止我们没有看到这样的可能性。

张君毅：

关于这个事情我也在想这个问题，大家有的时候会把智能过于神秘化，或者是说我们的超级智能或者人工智能出来往后，就像上帝一样。

但是事实上智能本身，特殊是现在我们在讲的人工智能，更是一种工具。
我们是投资汽车和自动驾驶领域的基金。
在自动驾驶领域我们谈论过一个很故意思的话题，事实上在过去的100年或者200年当中，我们的出行并不是越来越智能，而是越来越不智能。

由于在100年以前我们是用马车和马力，而谙习路子，马能够理解自己的道路，它能够知道前面有坑会停下来，它会避开所有的障碍物，当汽车产生了往后，由于它是人的体力的扩展，它不智能了。
而现在我们又开始演进，我们把自动驾驶等等又让它变得更智能。
但是我要说在几千年利用马力等畜生力作为出行办法的时候，有人担心马会超越人吗？

回到这样的话题，实在终极产生这种危急和影响并不是机器本身，而是这背后的推动力，我更希望的是在我们的伦理学角度去看这个问题。
由于人是自己给自己挖坑的，在一个不是很科技或者不是很前辈的技能下面，人也会毁灭自己的社会，实在是这样一个道理。

以是，我不担心全体人工智能会对人类社会在短期内产生天翻地覆的毁坏性影响，而是会担心这些技能被错用到不同的领域，这样的话会对我们人类（包括社会，包括全体天下的安定）造成非常致命的影响。

许四清：

我是做早期投资的，对美国成本市场投资的研究和不雅观察。
在前几年最多的投资领域（人工智能干系的）是用在金融科技上（尤其是华尔街对这方面的投资非常多）。

但是在去年，我们创造人工智能最早期拿到的钱，最集中的领域发生了改变，它在最大的一个领域是医药和生物工程。
医药和生物工程拿到的投资项目笔数超过了金融领域，这是一个很强的旗子暗记，便是生物工程和医药在人工智能的帮助下，可以得到的进展是突飞年夜进。

Jerry Kaplan：

在中国我出了一本书，我都有点不同意我在这本书当中的意见，这个问题我也思考了良久。
对付很多的就业岗位来说，他们都会由于人工智能的到来而被取代，这些就业岗位都会消逝。
如果我们来看一下自动化的历史，你看到其实在过去自动化都使很多人失落业过。
有些时候比如说一些新的就业岗位，他们的创造紧张的缘故原由是由于我们变得更富有了，更富有之后有了更多的消费者需求，从而创造了新的就业岗位。

如果你回到美国的话，在200年前，你可以看到美国人口的97%实在都是农业人口，在本日只有2%的美国人是农夫，而95%的人实在并没有失落业，由于劳动市场也在发生着变革，比如说数字化的打算机让很多的文员失落去了事情、几百万的接线员失落去了自己的就业岗位，这个列表可以很长（比如说铁路、手机、汽车、航天…），新的技能到来应不仅仅是取代了我们的这些岗位，同时也改变了就业市场。

以是，我一贯在理解这个事情岗位的变革的速率有多快，这是我们研究的一个主题。
我们回到50年前的时候，看到50%的事情岗位本日都已经消逝了，以是我听到大家提的这些警告，说未来50%的事情可能会消逝，或者我自己书里面也是这么写的，我们实在该当思考这个过程究竟因此多快的速率会发生，我们须要谈论这些将会失落去就业岗位的人们。
从社会经济政策和社会稳定的角度来说，如何让这些人能够重新得到投资，能够重新去成为社会故意的一分子，我们不用从社会福利的角度去想，只把这算作一种投资就可以，由于这真的是一笔投资。
以是我以为目前有很多的企业家都在改变教诲的实质，都在改变培训的实质，都在教给人们新的技能，让他们来节制再就业的能力。
我非常感谢这些人。

以下是对话的全部内容，略经钛媒体编辑：

赵何娟：本日的几位高朋，是人工智能方向上一些特殊故意义的高朋。
我们从议程看到，本日的引话高朋Nick Bostrom，有一些关于人工智能会不会毁灭人类，会不会终极取代人类，或者说奴役人类的一个大的不雅观点。
同时Nick Bostrom教授对埃隆马斯克的影响也非常大，埃隆马斯克在硅谷跟扎克伯格辩论的所有的不雅观点都来自于他。

我们找到Nick Bostrom，给他提出了两个问题：问题一：人类到底怎么看待人工智能的问题，会不会侵害到人工智能。
问题二：怎么看AI在接下来的家当里面，对各个家当所带来的影响。

AI会取代人类吗？

赵何娟：刚才听了Nick Bostrom的不雅观点。
首先要给Jerry Kaplan教授提一个问题。

刚才您听到了Nick Bostrom在视频当中提到了三个非常主要的关键词，我也非常好奇，究竟他提到的这些观点到底是什么意思呢？他提到了人工智能的观点，提到了机器智能，同时也提到了超级智能，这些之间有什么差异呢？

Jerry Kaplan：我想在这个方面回答可能是有点似是而非。
对机器学习和人工智能这样的术语，常日在英语当中可以对等利用。
超级智能是其余一个观点，它所指的是人类对未来的一种抱负，人们在未来可能建造出来这样如此聪明的机器，这些机器乃至可能会对人类成为一种威胁，同时就像是超神一样，在这点上我们须要去理解Nick Bostrom教授的不雅观点，我以为他是一个非常聪明的哲学家。

我在尊重他的根本上，完备与他有不同的见地。
我以为谈到超级智能的时候，目前的科学根本就没有超级智能的根本。
并且在我看来，根本没有情由真的要把本日的情形推演到未来，涌现这种超神一样的机器人的可能。
以是这个听上去是有点儿让人感到很愉快，但是我没有从一个工程师或者企业家的角度看到任何切实的证据，能够真正地让我们产生这些担忧的情由。

赵何娟：您特殊不认可Nick Bostrom教授的不雅观点，我也问一下山总，您一贯在技能领域里面开拓同时也是研究员，您怎么看Nick Bostrom和Jerry Kaplan不同的不雅观点和辩论。

山世光：我个人实在更守旧一些。
我们是不是要在短期内或者可预见的中期内，去担心AI会对人类带来非常大的危害，这一点我个人实在不是很认同的。
与其我们去担心AI是否会自己自发地产生一种希望或者目标去和人类对抗，我们可能更要担心的是背后谁在操控和谁去运用AI以及怎么运用，这才是真正危险的。

赵何娟：您说的这个目标是他自发的目标还是人类给他设定的这个目标。
人类给它设定目标肯定是不会设定的，但是它是否会进化或者自我产生意识，终极形成我要掌握我身边的生态和人。

山世光：如果这个目标有了的话，一定是人为给它设定的，这是我个人的不雅观点，它不太可能按照我们目前已有的技能水平和已有的算法，包括我们可以想像的一些可能的算法，都是不太可能会进化出来这样一个目标。

张君毅：关于这个事情我也在想这个问题，大家有的时候会把智能过于神秘化，或者是说我们的超级智能或者人工智能出来往后，就像上帝一样。

赵何娟：如果人类有一天真的要毁灭，那也是人自撤消亡。

许四清：如果说人工智能有一天毁灭人类的话，那一天可能发生在几个事情之后：事情一：地球变暖。
事情二：地球毁灭。
事情三：人类消亡。
在那之后有可能人工智能才会发生这种事情，我的意思便是说这个太久了。

我们举一个人工智能的例子，三星刚才演示了他的手机可以帮大家打开微信的朋友圈发个微信，能听懂大家说话，大家愉快得不得了。
人能说话的时候是1岁的事儿，以是人工智能所做的东西很有限。

盖茨曾经在20多年以前预见，打算机的进展会有一个很主要的浸染，便是知足人类某一些行为的哀求。
但是到本日彷佛在座的大家也看不到这个，它的进展是非常缓慢的，这个确实有点儿担忧得太早了。

从其余一方面讲，我们又以为有必要对像社会的伦理立法，开始为这个做准备。
由于在有一些人工智能的阶段性进展涌现往后，会提出对这些问题的新的寻衅。

会涌现新生物物种吗？

赵何娟：接下来的问题是，对付生物科技的发展，未来的变革、颠覆性的影响会发生在生物科技和AI结合的这个方向，这个领域，我们重新思考一下AI这个问题的时候，如果说生物科技和AI结合，终极产生的结果会不会极大地冲击到人类，或者说出身一种新的人类物种可能性。
由于人类本身总地来说是一个生物物种。
生物科技的发展，终极要把人类的肌体构造可能都要发生变革，这样的话，即便说终极可能不是机器人取代人类，但可能人类自己会消亡，出身一种新型的AI和新的生物人类结合的新物种，有没有这个可能。

张君毅：在讲这句话的时候我想到了《猩球崛起》，反响了当一个新的物种的智能跟人类附近或者超越，它是可以取代人类的。

我以为事实上我们在地球，在我们这个时期的环境下，统统的架构都因此人类为主，以碳基生物为核心的架构，但是可能存在的一个空间不是这样的一个架构。
而且人类在一定的时候，通过领悟技能包括生物等的技能是能够产生出一个超级智能（比我们现在更有力量、更有智能的物种）物种，是存在这种可能性。

赵何娟：这样的物种终极有可能成为现有的人类社会里面最顶真个吗？掌握我们一些低端生物的那种超人类吗？

张君毅：那该当也是属于一种选择的结果，该当是这样的。

山世光：如果说我们看人类历史的发展的话，人的进化过程，实在我们都在不断地对自身进行改造，这种改造当然到目前为止，更多的还是在借助外部的工具来去延伸我们的手、脚这样的能力，虽然它不是在我们身体内部，但是我们人已经和动物有非常大的差别了。

展开想象力的话，未来一定会涌现我们会把越来越多的东西开始穿在身上、戴在身上，到后来的话可能会有一定量的东西会去移植到身体里面去，以及我们通过一些手术的办法，可能会修正我们的大脑。
可能大家会以为为什么有人会乐意选择修正大脑，

同样的情形是，既然有些女生乐意去韩国整容修正自己的长相，为什么不选择通过对自己大脑的某些修正，使得自己可以能够更聪明，乃至可能增加硅基的这样一些模块到我们大脑里面去，使得我们可以，比如说我们不用再背书了，不用背那些非常繁芜的，须要完备靠影象，不须要任何的所谓的智力，重复性的这种影象的东西。
使我们可以减少这部分的包袱，有机会可以去做我们更喜好做、更乐意做，或者更故意思的这样一些事情。

当然如果是短期来看的话，这件事情还是非常迢遥的。
由于到目前为止，比如说我们现在机器智能的深度学习的这样一个模型，也是这一轮AI带来重大改变的这样一个技能。
那么深度学习学来的这样一些模型，如果说是我们希望它能够移植到我们的大脑里面去，和我们的大脑里面已有的知识产生互动、互换和交流的话。
这二者之间的差别是极其巨大的，我们现在看不到任何的可能性，使得它们两者之间可以互通。
以是在这一点意义上，如果在现在这个韶光点上来看，还是非常迢遥，非常困难的。

Jerry Kaplan：这是一个非常广泛、非常繁芜的问题，我们有一些预先的偏见，你刚才说有新物种的涌现，我们什么时候开始。

我现在戴着耳机可以听懂你们讲的中文，我在不断地改进我的理解能力，这是由于我可以听到我耳机里面说的声音。
但是如果我们用同样的设备，用机器翻译代替人工翻译，或者是把这样的设备植入到我的耳朵里面，我们就以为这是一个新物种，这是一个电子人。
实在真的有很大的不同吗？实在根本也没有什么很大的不同，我们只是在改进自己而已。

我们更为急迫的需求是，我们如何去改进我们的基因。
如果我们可以设计我们的孩子的基因的话，我们会有很多的道德问题。
我们能否把它们作为一个新的物种。
有的人可能想要做消防员，有的人可能想要做数学家，我们可能会变成，每个人会失落去一些选择的自由，他们可能不知道什么是自己被许可做的，他们可能有什么样的自由去做某些事情。
那他们的这个生物信息，可能会对社会有非常大的影响，这些要比机器学习这方面的社会问题更为主要。

许四清：我是做早期投资的，对美国成本市场投资的研究和不雅观察：

不雅观察一：在前几年最多的投资领域（人工智能干系的）是用在金融科技上（尤其是华尔街对这方面的投资非常多）。
但是在去年，我们创造人工智能最早期拿到的钱，最集中的领域发生了改变，它在最大的一个领域是医药和生物工程。
医药和生物工程拿到的投资项目笔数超过了金融领域，这是一个很强的旗子暗记，便是生物工程和医药在人工智能的帮助下，可以得到的进展是突飞年夜进，这是第一个。

不雅观察二：物种这个事首先不是一个人工智能的事，它是生物基因工程的事。
刚才说的这些投资领域有很多是用基因工程对药效做各种各样的剖析和预见，这样可以大幅度地缩短每个药的研发周期和测试周期，以及药涌现之后看对不同基因特色的人会有什么疗效。
当然还有其他的生物、基因充足等等的研究。

我以为人工智能就像Nick Bostrom说的，它不是某一个垂直领域的技能，它是广泛、普世的技能。
实际上人工智能用到生物医学里面，它是帮助生物医学进展，是不是有了这个之后，能够创造新的物种，我相信这个可能是存在的，当然它也产生很多社会的法律和伦理的问题。

就像基因工程造了很多小动物能够涌现，不用胚胎就发展出来了，我认为这个是有这种可能的，它会加快生物工程、基因工程的进展。

山世光：实在最大的还不是AI的发展，还在于神经科学这个领域的进步。

由于我们可能想对人类进行修正，我们一种办法当然是嵌入一些外部的模块到我们的身体或者大脑里面去，但是更实质的或者说最直接的可能还是说我们去修正我们的大脑本身。
在这个条件条件是我们对付脑是如何事情的，以及包括我们的影象、情绪等等这些信息是如何存储的，以及如何把这些影象读出来把它修正掉等等这些领域，如果是产生了一些进步，那才是真正会涌现像你刚才说的，有些人由于有钱，他就可以去做这样的修正，使得他自己可以做这样的修正，使得自己更加地智能，乃至他可能就非常早地可以去掌控这样很多的资源，这一点的话我想可能是最恐怖的。

当然人工智能在这里面起的浸染会是一个推波助澜的浸染，便是在脑科学发展的这样一个进程里面，人工智能的技能可以帮助神经科学家去理解目前的这样大量的像脑电这样的一些工具，它对大脑研究的进程，我想这一点可能有一些推动浸染。

AI会对社会产生若何的影响

张君毅：人工智能实际上是会直接对全体社会产生摧毁性影响。
我赞许Jerry Kaplan的说法，人工智能是一种自动化，它本身也是一种技能，当高度自动化了往后，事实上消灭了很多传统的事情岗位。
而传统事情岗位的肃清，不产生对应的新兴的岗位，而让这些工人去转型、发展的话，就会造玉成部社会的不稳定成分和不安定成分。

这也是为什么美国在自动驾驶的时候，不让卡车去进行自动驾驶，由于它是会消灭很多卡车工人的岗位、职位。
如果他们对这些卡车工人的职位不进行勾引的话，本身就会对社会产生很大的影响，这只是一个很小的例子。
但是如果重复地在全体经济体系下面涌现机器、人工智能取代人，而我们不能为这些人群创造新的事情岗位，创造代价的机会，那这些没有收入、没有得到转型机会的人，就会成为全体社会的不稳定成分。

以是，有一句话说能力越大任务越大，这个事实上是所有在研究人工智能加速技能优化的过程当中，每一个开拓者所要考虑的问题。
同样的问题在社会上已经发生过，在二战的时候开拓了原子弹，末了造成的结果大家都看到了。

赵何娟：Jerry Kaplan教授人们是不是会失落去就业岗位，成为社会的不稳定成分，成为人们的一种债务？

Jerry Kaplan：其实在这个问题上，提到超级智能的时候，过度把人们的把稳力吸引走了，让我们没有韶光去思考人工智能给社会带来的一些影响，是有一些好处，但是也有一些潜在的坏处，比如说我们劳动市场的改变。

现在的AI是风口还是泡沫？

赵何娟：许四清在你看来现在涌现的这些新兴的创业公司，严格意义上来说他们能够真的去办理AI想要办理的那些问题吗？现在大家都说AI创业有泡沫或者有过多的资金的涌入，但是它们的能力可能还非常地弱，能办理的问题还非常少，这个只是现在被吹捧得很厉害，从你的角度来说，你以为现在这些AI领域的创业公司，能达到这个预期吗？

许四清：从投资的角度看，我们投资的是未来。
天使投资希望我们的投资工具在5到7年才可能有真正的回报。

第一，在本日看大家会有一种说法，AI比较泡沫化、娱乐化。
确实AI的技能须要韶光积累，但是我还是始终相信靠技能积累产生的质变，会带来巨大的打破。
这一天一定会到来。

第二，如果纯粹只做AI的创业机会还是比较少的，比如说DeepMind这样的，它唯一的出路便是被人吞并收购，由于它自己不是一个独立的能挣钱的业务。
以是像山总肯定对这个有很多的研究，相信你们原来在做科学研究的时候，是在很多场景里面做的。

真正的是这些商业场景使AI变得不同，AI是通过这种场景的变革和变革，产生快速的垂直领域里面的打破，产生额外的机会，这个机会带来收益，我是这么看的。

以是，我不认为短期的高额融资就一定是真正的泡沫，大家回顾一下从1956年我们花了无数多的金钱在里面，但是我们也得到了很多的回报，本日很多完备过去不敢想象的事情变成可能了，刚才我把稳大屏幕上的翻译，有人在讲中文的时候，它语音识别得很好，这是AI最早实现的一个运用处景。
第二个就把它翻译成英文，翻译得蛮不错的，比我以前想象的和见过的要好很多。

紧接着后面安全领域大家通过对人脸识别和物体的追踪，可以做到非常风雅的安全监控。
像这个都逐渐涌现了很多，更不用说在金融领域，有很多合规的问题、授信的问题，都用人工智能技能做得越来越好了。

我相信风险投资它是抗风险看未来的，我以为它有点儿泡沫，但是问题不是太严重。

山世光：我非常认同许四清的判断，这一轮AI的热潮和前两轮所谓的AI的寒冬的缘故原由是有很多的差别的。
如果我们回顾历史的话，所有人都以为它会到跌入低谷，紧张是由于在那个时候更多地是基于预测、理论上的剖析形成了这样的一些过度的承诺，这种过度的承诺一定会让政府、让工业界灰心失落望，然后就减少投资。

这一轮很不一样的地方在于，这一次春江水暖鸭先知，工业界首先觉得到了以深度学习为代表的这样一些算法，给他们能够带来的这样一些机制，以及性能上的提升带来的代价。
他们更乐意投资，他们的投资是早于政府、早于更多的人包括投资人 。
以是这一轮的AI发展跟前两轮是很不一样的。
而且确实是我们看到了越来越多的进步，包括像同传、自动驾驶、医疗，越来越多的领域让我们能够看到越来越多的信心，而不是失落望。
当然在很多领域还是离大众的期望还是有间隔的。
我们大众可能普遍的想象是一个所谓的强人工智能，就像人一样，人能做什么它就一定能够做什么，而且还要做得比人好，这一点还是有一些间隔了。
但是在一些单点上面，它能够给企业和工业界、社会带来代价，我想这一点虽然有一点点泡沫，但是这种代价越来越多的话，会击破这些泡沫。

许四清：这个我非常认可，工业界最先意识到，而且从中获益的便是谷歌、Facebook、微软、百度这些公司，他们因此获益，看到了工业界的先驱们在这儿做的获益就开始涌现。

在过去两年人工智能在中国融到的钱，超过了过去10年融到的钱，以是这个反倒我想提醒一下准备创业的创业者们，现在如果在这个领域里面融资，反而要小心了，由于有山总这样的技能大牛们，在里面玩儿，以是你如果没有最核心的竞争力要特殊小心。
第一，参加者慎重。
第二，参加的选手段位甚高。
以是大家反而现在融钱、创业、投资都要小心一点。

张君毅：我以为从人工智能来说，全体家当实在它现在的场景化和落地跟工业的结合，使得这一次的人工智能的爆发比之前更有根本。
而且我相信这是一个大潮上升的势头，不是几年的韶光，而是几十年的韶光，将持续下去。

但是在投资领域，的确有一个叫做一人得道一人得道这样的故事，有好的企业也有不好的企业。
全体人工智能领域过高的估值，事实上现在已经逐渐地侵害了全体行业的发展，一个企业成立不到几年，几个大学刚毕业的学生，创立一个公司便是几亿美金。

当然，我不是说估值高不好，估值高代表了你对未来的预期，但是你是不是有这个能力实现这些预期。
而且这样的环境下，使得创业者暴躁了。

许四清也是做投资的，大家都知道拿钱最多的企业并不是最好的企业，你按照你的须要去分步骤地去拿钱，找得当的互助伙伴，不是百度、腾讯、阿里便是你最好的战友。

如果把这些人能够沉静下来，把这些想法沉淀，把这些泡沫挥发掉，我以为无论是人工智能、深度学习或者在其他领域的运用，会得到一个未来10年、20年的长期发展。

对AI创业者的建议

赵何娟：Jerry Kaplan能不能给这些AI创业的企业家提一些建议。

Jerry Kaplan：首先，我想对投资者大略说几句。
AI不是邪术，可以将去世的东西变成活的东西或者怎么样。
我们不说一上来就投资AI，由于你是投资某个运用。
AI是一个根本性的技能，就像电力一样。
在电力刚出来的时候，大家也会说投资发电厂怎么样的。
但是到后来肯定就没人再投资发电厂了。
一开始我们可能会说投资AI，但是到末了我们会要去选择运用的团队和市场，由于这样才能够对投资人造成回报。

就算你在AI方面有一个学位或者说你知道机器学习，这也不是意味着你就能帮助你的公司赢利，投资是一个非常技能化的事情。
由于你要理解某一个行业，某一个市场。
这样的洞察力，对付投资来说才是最主要的，而不是说你知道某一个神经网络方面的编程。

许四清：如果现在有人创业说我做AI，我可能会不太考虑，如果说考虑的话我们第一个问题便是说你用AI做什么，非常赞许Jerry Kaplan的说法，AI是一个技能，但是技能本身是要在商业场景里面发挥浸染才有代价，才能实现商业的进步、获利。

在之前这个技能是由国家给钱，让科学家们实现技能打破，后来才有工业界给钱，用它增强自己的竞争力，这个是这么演化的。
实际上在工业界实现的方法，由于创业便是要实现收入获利，便是用这个东西在商业场景里面实现获利，这才是最关键的。

赵何娟：我们今天下午的谈论更加结合商业场景、结合不同的家当，从工业到物流、医疗、教诲、金融等等。
由于韶光的问题，末了我请几位高朋给我们展望一下AI的未来。

刚才Jerry Kaplan讲到：短期：AI的一些技能的打破，可能会有利于哪些科技公司；中期：有利于交通畅业的变革；长期：有利于生物科技、生物工程等等领域。
请各位共同展望一下，AI的发展如果结合不同的场景和商业的话，从短期到中期、长期，给我们全体商业和社会带来什么样的一些影响。

张君毅：现在从短期、中期、长期来说，现在可能是0.1%的生活是由AI所影响的。
但是在5年往后，我以为我们可能在日常生活当中，智能家居包括办公环境，包括我出行当中，AI基本上已经渗透了一大半了。
但是在可能更迢遥的20年以上的韶光的时候，我们并不会把AI作为一门学科去谈论了。
由于它便是像打算机一样是一个基本的技能手段。
这是我的不雅观点。

山世光：我个人是非常看好AI+医疗的，由于在中国我们医患比例是极其不平衡的构造，以是AI如果能够在这方面有一些进步的话，它所创造的社会代价实在是巨大的。
其余包括公司本身也是非常关注AI和教诲的关系，包括AI助力教诲，以及我们去如何实现做AI本身的教诲，这都是非常值得去做的一些事情。

Jerry Kaplan：要说到AI要怎么用，就像电力要怎么用一样，这是短韶光讲不完的话题。
我们如何更好地利用打算机和手机，生活可以变得更好。
一开始可能没有非常跳跃式的发展，或者不像超神一样的东西涌现，而是会让每个人的生活更便捷，或者让买卖变得更有利润。
这是一个非常逐渐的过程，大家一开始可能没有办法把稳到，你只是在每次买手机的时候，这个手机都会比以前更好一点。

许四清：我也赞许这个不雅观点，AI在行业里面的渗透如此之广泛，以至于你确实很难判断哪个是AI让你实现的，首先会让你的生活更便捷。
比如说我们刚才谈到很多AI的场景，比如说出行你现在去美国连续去三个城市，你要订机票和酒店，特殊烦恼。
但是AI技能的涌现，会让这种OTA公司把这个问题办理得很好，但是OTA不会由于这个就说我是一个AI公司。

同理，在医疗、教诲领域里面，刚才我也想提这两个领域，像医疗可以大略地看你的X光和MRI的图片，可以让一个县级医院的年夜夫具备协和医院的年夜夫的能力，这是非常随意马虎实现的，技能上已经就位了。
教诲领域也是一样，小朋友每天做作业做到11点半，家长很不高兴。
实际上用AI的技能可以实现只对他不懂地方进行反复演习，每天八点半就可以做完该做的作为，其他的就不须要了。

以是，这些领域都会不断地进步，每一个参与者都会进步，同时这个时候确实会涌现一些弯道超车的公司（利用AI用做好的），会超过他同行业的竞争者。

赵何娟：非常感谢大家的分享。
我们本日上就到这里。

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