＃你有過被強迫讓座的經驗嗎
＃讓座是一種美德
＃只需要出於自願

出發前腸胃不適，特別要求排到靠走道的座位。一上飛機，找到33c的位置，位置上有人已坐定，正要詢問，她已開口 「妳是這個位置嗎 ？我們跟妳換，我們有小孩。」聲如宏鐘，理直氣壯。當下掙扎了一秒鐘，我尷尬的小小聲地吐出「 不好意思，我要常跑廁所， 不方便換。」。正說的同時，走道上已塞車，因她佔了我的位，我又站在別人的位置上，這人移位又擋住下一位乘客。這位媽媽慢慢地收拾著，一邊跟她三個不情願移動屁股的青少年溝通，要他們換回原位，一家四口都老大不高興。

我為自己的堅持喝彩，畢竟在壓力下沒有忽略自己的需求；但又忍不住地讓罪惡感從心頭湧出，咕嚕冒泡，翻騰不已，耶穌基督與證嚴法師的話如閃電般出現，成了一潭無法靜止的水，心想，我怎麼如此沒有愛心？讓座不是最基本的美德嗎 ？我竟是如此自私。

但轉念又想，在那充滿掙扎的一秒中間，我在意的其實不是為了自己真要不斷跑廁所，而是不喜歡那種被當成理所當然要人讓座的態度；更何況，那位母親口口聲聲的小朋友，其實也都看來像青少年，根本不是需大人照料的嬰幼兒。若是大家坐定位後，那位母親跟我商量，我或許會願意換，而不是霸道的先佔了別人的位置，彷彿用槍指著你的頭，然後要你把愛心掏出來!

　　 當然，為母則強，結局是那位母親又向空服員要換到四人一排的位置，此事算是有了圓滿結局，省得已經厚顏拒絕她的我，還要繼續坐在鄰座忐忑不安且帶著愧疚。

　克己復禮的社會，當然值得提倡；有人情味的互助，也該是身為人類的責任。但我發現自己總會卡在「被強迫」這一點上而卻步，然後變成 「我要自由選擇 」與「我不夠好」的罪惡感大打岀手，相持不下，把喜樂平靜趕下寶座，讓心成為一場亂局。

　應是從小過於乖巧，很少做主，總是聽從 父母的安排，久而久之，年紀雖一大把，仍在是非對錯的事上優柔寡斷，無法聆聽自己心中的聲音。「我應該」總是比「我想要」占上風，於是，我就成了一個道德高尚的好人?錯 ！多半時候，都會在做出選擇後埋怨自己，若是做了應該做的事，往往會覺得毫無興味委曲求全；若是做了想要做的事，卻又會懊惱不已而自我形象低落。

　　這樣的例子屢見不鮮，從遇見強勢擋路兜售的殘障人士，到同事央求你放棄自己的約會幫他代班，甚至是日本海嘯捐款與北海道之旅的旅費是同一筆，這些令人兩難的情境，在我身上都註定了事後要委曲或懊惱。

　　得承認自己不是一個很有愛心的人，而每個人總有需要別人伸手拉一把的時候，我只能默默祈禱下次遇到需要提取愛心的情況時，能夠果決拿出行動，吃點虧卻換得內心日行一善的喜悅。不過，在還沒達到此境界之前，更要祈求不要被罪惡感太快占領，不能給予是因為沒安全感；堅持不喜歡被迫，也是太少自己做主的結果。

　　罪惡感，省省吧！承認自己的自私與無愛，也是一種面對真實的勇氣；真實的理解更能幫助自己保持謙卑，繼續朝成為更好的人的目標邁進。

　　愛心無法評分，正如每個人的需求無法比較，讓不讓與給不給，我寧願相信每個人心中的善良，對方願意讓，我們心存感激。若被拒絕，我們也相信他必定有自己的需要，無需為他定罪。

　　 喔，這篇文章倒是提醒了我，下回要求同事調班被拒，絕不能心懷怨懟，要不然•••••• 要不然••••就罰抄本篇文章三遍。

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#親密關係議題

【漢廷說歷史】週末討論

今天是星期天，恭喜所有學習完一周的朋友。在周日我會挑選3-4個網友的留言，並回答問題，希望大家能一起學習。

第一集留給大家思考的問題是，你覺得養蠶取絲織衣服是嫘祖一人生而知之該這麼做嗎？比較有可能的狀況是什麼？如果一個創新是植基於多樣的基礎或多人的合作，那說明什麼？

【Wei Bang Liu：嫘祖取絲織衣服是經過前人不斷探索的經驗和實踐活動得來的，所以認識和實踐的辯證統一關係可以回答這個問題。創新是一個民族進步的靈魂，是一個國家興旺發達的不竭動力。】
【用戶6432355226：人類學會養蠶取絲織布制衣，肯定不是一個人的智慧，是集體智慧的結晶，人類是群居動物，三個臭皮匠，頂個諸葛亮，找到社會痛點，然後提供解決的辦法，這就是創新，也是商機。】
【李光懋：古時很多創意確實需要長時間的知識累積，或是經驗的傳承，後來更需要共同的努力。】
【lier11041988：創新=市場需求+人才+資金+技術+配套政策】

這四位朋友說的都很正確，偉大的產品和創新往往不是一蹴而就的，而是奠基在許多前人的技術和成果，組合成新的方式，優化並發揮到極致。學者馬祖卡托（Mariana Mazzucato）說，IPHONE的誕生，需要如微處理器、存儲晶片、固態硬盤、液晶顯示、觸摸屏等12個關鍵技術的儲備，這12項技術都不是專門為了IPHONE發明的，但IPHONE能將過去所有的技術組合，加以創新。再比如沃爾瑪，郊區選址、商品低價、店鋪做到大規模、商品包羅萬象，並且利用技術優化運營，每一項都不是沃爾瑪最先發明的。但是，它的真正厲害之處，就是把每一項都發揮到了極致。

第二集留給大家思考的問題是，哪些企業是像王石所說的，培養團隊為主，不特別培養接班人呢？

【專業鏟貓砂：所以小平同志很聰明啊，培養兒子不如建立制度，現在中國的崛起全賴當初他的改開。誰一提到今日中國，都回避不了他，這才是大智慧。】
【耶列納：地產企業傳給二代比較多吧。很多二代從小被培養，素質很高。不過企業興衰也並不是僅有賢人就行，還是要有一套自我適應，更新反覆運算的體系。】

大陸官員選拔精準來說是要貼近「選賢任能」。大陸最高決策機構，即中共中央政治局常委的候選人幾乎都擔任過兩任省委書記或具有其他相應的工作歷練。在中國大陸，治理一個省的工作，對才幹和能力的要求非常之高，因為一個省的平均規模幾乎是歐洲四五個國家的規模。

學者張維為認為，中國近年已經把「選拔」和「選舉」較好地結合起來。因為高級幹部的晉升必須經過大量的基層鍛煉，經過不同崗位的工作實踐，經過包括初步考察、徵求意見、民調、評估、投票、公示等一系列程式，最後才能擔任關鍵職務。

也就是說，民主能保證壞人出局，防止「下下策」，卻未能保證好人當選。但大陸儒家選賢任能的體制能盡力「上上策」選出經考驗的有能者，又能保底完成「下下策」，讓不適任者淘汰。西方有選舉民主，東方有選賢任能，孰優孰劣，時間驗證一切。

第三集留給大家思考的問題是，不論在政界或商界，你有印象中危機公關處理得好的例子嗎？如果人人皆知危機公關如何處理，可能還會發生什麼事呢？

【Filostrato_趙：個人也認同“堵不如疏”，但是應該警醒一個誤區：“疏”是疏導，不等於完全不加幹預讓民意發酵，而是積極地澄清事實，引導輿論。因為在集體無意識下，民眾並不真正地渴求真相，你不重視引導，自然有人趁機攪渾水。所以，“堵不如疏”裡，“疏”也是一個主動作為的動作，而不是被動地招架。】
【耶列納：危機公關確實如你所分析的，要快准狠，不過如果人人都按套路來先臨時應付過去，沒有實質改正，可能反而也會引人反感的】
【Maggie Gu：我以為討論危機處理，前題當然是品質重要。但維持品質一但沒做好，就需要討論危機如何化為轉機。車廠發現氣囊故障，第一時間立刻召回處理，對大眾道歉，對消費者補償，可以將傷害降低。食品業被查獲過期品，對外回應：是為了累積一定數量再行銷毀。公關危機處理是一間公司（或組織）本來就必需具備的能力。】
【Barbara Shen：危機公關處理的好不好有這麼重要嗎？知道是危機公關處理，就表示政客，公關講的話都是相對的假話。公關處理的修辭與方法，就跟政客的修辭一樣，全部抵制。我認為怎麼處理不重要，我認為事實的品質更重要。談這個話題的目的就是要教消費者如何認識企業危機處理的方式，從而選擇對的企業。道歉誰都會道。但是道德不是每個人都有的。】

這四位網友說的都很好，我想表達就是，如果人人都懂了危機處理的套路，忽略了本身品質，是捨本逐末。因此大家需要關注那些在看似誠懇道歉的背後，是否拿出具體的措施與保證。

第四集的問題是，你還知道哪些方式能夠優化用戶體驗嗎？哪些企業或商家，是讓你覺得在用戶體驗上下過功夫的呢？

【Maggie Gu：某間位於西門町的青年旅館，設計了一面格子牆，方格內可放置個人盥洗用品。跟一般青旅需把濕漉漉的用品收納回床位，小小設計，大大貼心。】

好的設計不需要昂貴與技術，而是在某些細節之處能夠帶給使用者意想不到的便利。

【溫如言：大家都在說優化用戶體驗的，我想起個反例（或者說特別的例子）：派派app。介面極其簡陋，但他偏偏能盈利。】

偷紅包跟整人的體驗非常吸引人，符合時下青年的範兒。

【耶列納：我覺得從用戶投訴中提煉也是很有效的，比廣泛撒網詢問客戶需求更精准。做得好的企業我認為微軟可以算上。之前Xbox送修，電話回訪很敬業。如果只是發問卷，我可能敷衍填下，但經歷了售後流程，再接到回訪電話，就很有話可說。】

台灣的許多電信公司也是客服結束後會有電話打來詢問剛才服務的滿意度。不過從用戶的投訴中提煉，讓我想起某位創業大神說的話，與其努力讓給你50分的客人變成給你70分，不如讓原本給你70分的客人給你到90分。乍聽違反常理，但細思很受啟發。

【David MengKe Lee：足夠理解市場、意味著開發方面相當瞭解目標客群以及知道利基市場所在。都已經夠瞭解了、幹嘛把自己當白癡來開發設計？直接設計客戶想掏錢買的產品就好啦！保時捷的設計概念不會與豐田一樣就是這個道理！因為區隔出自己的市場、滿足這個市場需求且足夠有發展就好。中高低階商品都出、最終下場看HTC應該就很好理解了。所以、別以為僅把自己當白癡就會開發出夠好的產品！消費者如今已經沒有這麼笨了～】

指涉的應該是兩個概念，你說的是市場區隔，針對目標客戶發展產品。但產品的設計，「把自己當白癡」是讓用戶能以極簡便的方式便能體驗產品。比如賈伯斯對IPOD的要求是找一首歌或使用一個功能，按鍵次數不能超過三次、對IPAD的要求是小朋友不看說明書都要會操作。

第五集留給大家討論的是，你知道哪些輕視對手、最後反被對手打敗的例子嗎？除了驕傲自大，還可能是那些原因？

【耶列納：除了驕傲自大，還有就是懶於去分析、適應新形勢吧。碰到一個問題，最便捷最懶的方法就是直接照搬以前的做法，但事物不是一成不變的，要保持警惕敏捷，注意變數，調整己方策略。當然這說來容易做來難啊】
【席睿：我認為敗因不是輕視對手，而是自身做得不好。】

兩位朋友說的都很正確，自己做不好的失敗可以理解，但問題往往在自己沒錯，卻還是失敗了。就是我們在第六集引用《創新者的兩難》一書所說，「就算我們把每件事情都做對了，也有可能錯失城池。」「面對新技術和新市場，往往導致失敗的恰恰是完美無瑕的管理。」能否適時的創新才是關鍵，《浪潮之巔》這本書提到「基因決定定律」，一家已經成功的公司，一旦新業務和傳統業務有衝突，通常的策略是犧牲新業務，畢竟既有業務多賺錢，新業務前途茫茫，讓轉型多了一個隱形的障礙。縱使下定決心開創新領域，也會不自覺用舊有的做事方法、思維方式去應對新市場，也難以真正開創新局面。

當然，在這一集，許多朋友都糾正，妹喜應該讀「末喜」，感謝朋友指正！

第六集請大家討論的是，大企業做了哪些錯誤的判斷，後來者又是如何創新的呢？大企業該如何避開既有局限，自我成長呢？

【耶列納：是的，體積大了就尾大不掉。而且大企業試錯成本高，面對各式新技術，如何能確定哪個是正確的選擇？對新創小企業來說卻不需要過多顧慮，如果找准切入點抓住機遇，更可能成功。】

這位朋友說得非常正確，GOOGLE的業務拆分、騰訊讓好幾個團隊同時設計即時通訊程式，都可作為借鑒。

【吳政億：紂王的淫亂殘暴 - 聽最近有文章出來 說都是封神演義杜撰的】
【林佳謀：其實子受辛恐怕不是歷史上所說的那麼暴虐無道，因為他被述說的無道行為和姒履癸太相似了，簡直是一模一樣！！所以姬發伐紂，恐怕有很多罪名是周王朝所杜撰出來的，把夏桀罪名如法泡製在商紂身上~~藉以證明自己反叛有理…】

兩位朋友說的沒錯，如郭沫若便寫過未紂王翻案的文章。〈牧誓〉最早記載紂王的罪過才四項，一是聽婦人言，二是不重視祭祀自己的祖先，三是不重用自己的兄弟，四是起用他國的逃犯。未提及酒池肉林或剖孕婦與炮烙等事，而四件事以現代角度看，根本沒多壞。紂王的腐敗，是後代加工而來。

綜觀這四點，我看來只有一個目的：團結同志。

周聯合了許多部落攻打商，包括許多商朝的舊有貴族，武王的說服對像是他們：紂王太壞了，他不聽你們大臣的話，去聽妲己的；他連你們家的祖先都不祭祀、禁止你們用奴隸殉葬，實在管太多；你們身為親戚的本來都可以當官，想不到紂王沒用你們，還用一堆戰犯；讓奴隸與咱平起平坐，大大損害我們貴族的利益！

〈牧誓〉指紂王提拔奴隸戰犯當官，「俾暴虐於百姓」，當時平民無姓，百姓指的是百官或貴族。罵完了紂王如何對大家不公平，接著武王說「今予發，惟恭行天之罰。」我姬發就代替上天懲罰紂王。

所以紂王有那麼壞嗎？還是子貢說的好。「君子惡居下流，天下之惡皆歸焉。」

感謝所有參與討問互動的朋友，每一則留言我都會親自看過，並逐一挑選。大家的建議我都看到了，髒話在後面會以消音形式播出，謝謝所有支持並給予鼓勵的朋友。至於來謾罵的也非常歡迎增加我們討論的熱度，但請不要罵到別人。「漢廷說歷史」是寒假期間的特別企劃，每天都有，祝福大家都能開心學歷史。我們明天見。

AI時代的變革比每一次工業革命都快！李開復博士在達沃斯世界經濟論壇的人工智能焦點論壇上談到，人工智能的未來將預見未來的大規模的職業轉移和人力重新佈署。但同時人類將有更充裕的時間體驗更優質的娛樂(舉例：虛擬實境)。

【AI時代的變革比每一次工業革命都快】
達沃斯時受邀與MIT Media Lab（麻省理工學院媒體實驗室）負責人伊藤穰一（Joi Ito）在達沃斯世界經濟論壇閉幕日的人工智能焦點論壇上探討人工智能，本文由創新工場工友根據現場錄音整理。

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對談嘉賓：
李開復博士，創新工場董事長及CEO、創新工場人工智能工程院院長

伊藤穰一（Joi Ito），MIT Media Lab（麻省理工學院媒體實驗室）負責人，曾任Creative Commons CEO、Six Apart日本分公司主席、風險投資公司Neoteny創始人兼CEO

主持人：
蒂姆·布拉德肖（Tim Bradshaw），《金融時報》駐舊金山科技記者
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主持人蒂姆：今年我首次來到達沃斯參與世界經濟論壇，感覺人工智能（Artificial Intelligence，以下簡稱AI）在今年大會已然成為炙手可熱的焦點。現在當人們談及AI和它所引發的生產力進步時，往往會一道談及AI可能引發的倫理和政治議題，甚或爭辯AI的終極價值。我希望今天咱們能換一種觀點來討論AI。

伊藤：我覺得AI確實變的熱門了，這種變化從去年底開始，2016年是非常重要的一年，連許多非計算機領域的科學家都開始提出他們的觀點，而非像過往單純質疑AI。

李開復：的確，如今AI已經被全社會所更廣泛地接受了。人們開始認識到，AI正在為現實生活服務。自2016年初AlphaGo戰勝李世石一役，為大眾揭示了一個無法否認的事實，那就是AI確實能以極高的效能掌握特定垂直領域。AI能夠為我們的生活提供許多超越當前產品與服務水平的解決方案，AI能開始正式為人們提供服務。

圖：AlphaGo VS 李世石

蒂姆：所以，您認為這項變革的動力來自技術領域，還是外在的實體環境？

李開復：我認為它屬於技術引領的變革。數十年來，人們普遍把AI視為一項技術，確實在AI發展的同時，經濟、政治等外在環境也發生了一些改變，但我不認為實體環境的改變和AI技術的發展具有直接相關性。

蒂姆：前不久，IBM與微軟都捲入了一項重大討論，那就是AI技術是否會對人們現有的工作造成威脅，人們是否會因此失業？他們認為，AI的目的是增強人類的智能，而非替代人類。兩位認為上述論點成立嗎？

伊藤：所有事物的價值都需要經過長時間的檢驗，而並非一段短暫時間內的觀察。宏觀角度來看，我們無法否認人們會因「新技術總會導致人們失業」而恐慌，但隨著新技術的發展，某些領域又會誕生新的工作。例如在美國，高中畢業生如果想當護士，就必須就讀社區大學考執照，而AI技術能夠達到護士必須學習的操作流程技能，使得費時且昂貴的職業資格考試變得不那麼重要。護士這一職業還將存在，但將不再受限於繁瑣的操作任務和流程事務，對於想從事護士一行的人來說，這是一大利好。對於許多職業而言，立刻要談立即被AI技術取代還言之尚早。但是顯然，許多工作領域的問題正被解決也正被改變。

主導AI技術研發的各大科技巨頭，如果能為人們樹立一種正確的態度，驅散人們心中對AI技術的恐懼，也將會是一大利好。畢竟人們對AI技術的恐懼，絕大部分來自於對於AI的不解。

要消除恐懼，我們需要在兩個方面努力，其一，是消除人們心中情緒化、非理性的恐慌心理；其二，則是理性解決問題。例如，我們必須對當前的教育體系，以及職業資格認證等體系進行改革，這取決於未來機器發展的速度有多快。

在接下來數十年甚至很長時間內，AI技術都將會不斷發展。但現實是，我們的教育體系和人才市場仍然一成不變。我預見各項既有制度的僵化與缺乏彈性，將成為比AI技術本身更大的阻礙。

李開復：大體上我同意，不過我認為，我們需要更為急迫的喚醒社會集體意識來理解並準備AI時代的到來。

當今時代變革的速度，比以往任何一次工業革命時期都要快。隨著AI技術的不斷完善，越來越多的工作如今開始被AI技術取代。舉例來說，中國有一批AI創業公司正在研究人臉識別，這類技術已能批量辨識20到30萬張人臉，這是一般人類不可能達到的量級和精准度，諸如保安、邊防等從事辨識任務的從業人員，也勢必會被取代。在另外一些領域，AI處理人際和人機關係的能力確實還不如人類，醫療行業是最好的例證，醫療檢測中的某些涉及影像識別的崗位很快也會被AI技術所取代，但那僅僅是醫療專業的一小部分。

圖為曠世科技face++人臉識別自動解鎖

所以大體上來說，人們的工作必須具備足夠的深度，需要讓自己強大到不會輕易被機器所撼動。我不認為現在正在從事這類有足夠深度工作的人們，會輕易被AI取代。

當前有兩項重大的任務等著我們去解決。其一，是思考如何調配未來二十年大量被AI技術替代的工作者；其二，是我們的教育亟待改革。我們需要對我們的子女、下一代子女進行再教育，分析哪些工作不會被輕易替代，而不僅僅去幻想從事目前看似光鮮亮麗的工作。

投身服務業可能是其中一個選擇。我們希望能鼓勵更多人參與人際間的交往互動，建立機器人與人類的交流溝通模式，並不是所有人都能做到這一點，而這些對於服務行業來說至關重要，AI技術能夠使未來的服務業更被人們期待和尊重。

伊藤：日本人對於服務行業的看法就很有意思。日本人認為，服務業是與人打交道的工作。在日本很少有人帶著好萊塢夢，為了將來成為明星而在餐廳打工，他們單純就是喜歡在餐廳工作、熱愛著他們的顧客，這樣的態度完全刷新了我個人對於工作價值的認知。

我們有必要重新設定價值的評價體系。過去我在日本的時候，日本還是一個經濟發展至上的國家。但如今，人們的觀念已經發生了很大轉變。在以前，工作只是為了獲得金錢，而金錢是衡量一個人是否成功的標準。

但如果你基於你對工作技藝的精通程度去評價你是否熱愛這份工作，同時改採你對工作的熱愛程度來衡量成功，那麼很多被歸結為服務行業的職業其實都相當成功，服務本身可能談不上偉大，也不在創造什麼新事物，但這些當下從事的工作讓你明確目標，支撐著你的生活結構，讓你找到人生的意義。

我們應當少關注一點工作產出的經濟效益，而更關注工作的目標和意義。舉例來說，育兒應當是國家GDP的組成部分，而不是像現在這樣只被視為家務，養育下一代對全社會而言至關重要，如果每個父母都能在育兒領域多花些時間，社會將會變得更好。我們在比較人和機器的勞動產出時，多半僅僅用勞動價值和工時長短來衡量人類的產能，卻忽視了工作背後潛在的社會價值。這也是為何許多非計算機領域的科學家自去年起，也開始提出他們的觀點。

李開復：另外一個重點在於，人類的工作進入了一個新的層次。人們在競爭中，將選擇更好的雇主和工作，同時取得工作技能與深度上的提升，逐漸成為各類專業能手和頂尖人才，甚至最後成為特定領域的首席科學家、最有價值的金牌球員、最受饕客追捧的明星大廚等。

但機器也擁有著屬於它的全新定位。我們要做的是去思考在AI時代來臨之際，如何保留一手的經驗，如何為人類提供成長的空間，從而創造更多的就業機會，為人類共同的未來找到更好的解決方案。

蒂姆：那麼隨著AI技術的普及，社會上的職業構成、各類職業對經濟貢獻的性價比會不會隨之改變？例如，一個人周遊世界開另類雜貨鋪，會不會比在辦公室當一名白領賺得多？

伊藤：這正是另一個關乎整體經濟的重要問題。 如果AI真能把整體社會的生產力無限提高到一個極其充沛的程度，那很多人可能根本就不願意繼續從事現在的工作，如今包括政府公務員在內，很多人在崗位上過度勞動，薪水卻巨低無比。這些職業的確需要政策扶持和薪酬相關的補助，才能鼓勵人們考慮選擇那些看似低回報的工作。

古希臘的雅典城邦就是一個例子。當然我們現在沒有那時代的奴隸制，但想象我們處在一個充滿了藝術家、哲學家的社會，那時公民們關心的，會是資源分配是否公平、收入是否均等。這並不意味著我們不再需要工作，否則就太不符合現代的經濟法則。社會仍然需要人類勞動力，但人們將變得更富裕、更能投身內心真正渴求的工作，將會有更多的音樂家能心無旁騖專注他們熱愛的創作、廚師們方能每天精心烹調讓人贊嘆的美食，他們周遭人們的生活體驗，將會因此更為多彩豐富。

蒂姆：說到剛才的音樂家，如今他們掙錢的道路似乎更辛苦了。您覺得該由誰來支付這種額外收入？是政府？還是科技公司？

伊藤：目前的音樂行業，正隨著流媒體技術、更趨完善的數字版權制度蒸蒸日上，可預見的是，數字音樂不會在近期沒落，產業規則和行業規模隨著技術平台而生了重大變革，整體音樂行業反而是在上升的。但是，我預見音樂產業各種獨家約束制度仍然是個發展瓶頸。上世紀後期，在電視和傳統音頻媒介當道的時候，巨星經濟、高銷量唱片和企業壟斷形成了當時的市場格局。但現在，這種體系已經過於複雜、而且不符合當今以技術平台為主流的發佈體系。

李開復：不僅是音樂行業，其他的行業也存在著明顯的問題。例如，專欄作家和記者們的前途也值得憂慮，他們依循傳統媒體遊戲規則都曾經歷過獲利頗豐的年代，而對於新的技術平台分發規則、更為AI自動化的媒體模式他們仍未做好準備，記者編輯們的專業地位也需要被重新檢視與定位。未來型的AI技術公司將有機會賺得較高的經濟收益，這些創新公司甚至能和前沿政府緊密合作，共同為未來世界的工作結構和薪酬制度，進行前瞻的規劃和準備。

我們過去專注在培養數理化人才，為了訓練符合上個時代需求的工程師、醫師、會計師、律師等等專業人才，我們已經投資龐大的社會資源，導致很多人打從學習階段其實就開始偏離了他們的核心潛能而毫不自知。在不久的未來，許多工作都能被機器取代，人們將從這種演進中被釋放，真正投入我們擅長、我們熱愛的領域。

蒂姆：讓我們再來談一下當前AI技術帶來的經濟收益。由於AI技術對於大數據存儲、從業人員技能、輔助設施研發等領域提出了高門檻的要求，是否因而大部分收益都將集中在屈指可數的幾家大型科技公司中？對於其他小型的創業公司，由於缺乏機器、缺乏數據集，AI技術的研發成本無疑是巨大的，您認為AI技術對經濟結構有什麼影響？

李開復：我覺得目前的體系會持續促使大型科技企業不斷發展。他們有能力壟斷資源、壟斷數據，在商業利益和激烈競爭的驅使下，他們會不斷競逐更為精進的技術能力，為公司賺取更大的利益。對於較小企業，進入AI市場的難度的確比移動互聯網時代的創業高出非常多。

我呼籲行業需要大力推動AI生態系的開放性。創新工場北京總部和我們所投的創業公司體系中，已經啓動了全新的AI技術相關研發工作，近期我們成立了人工智能工程院，帶著孵化中國AI生態系的目標投入大量資源，招聘培訓一批年輕工程師入門AI領域，展開可公開數據集的採集和標注，我們也積極尋求在中國和全球資本市場的融資和成長機會。

全球AI競技場上，美國市場有Google、Facebook、微軟，中國市場有百度、騰訊、阿里巴巴等行業巨頭，激烈的市場競爭導致他們的技術極低程度會考慮開放出來，創新工場希望能夠借此成為AI領域開放發展的倡議者和實踐者。

蒂姆：我們之前提到，誰擁有數據上的優勢，誰就擁有敏銳的洞察力和創新能力。那麼非技術型公司什麼時候能夠真正採用AI技術，亦或是只能運用像IBM、Google、微軟等公司的平台？

伊藤：隨著世界愈發緊密互連，要以「贏家通吃」的玩法去壟斷市場是越來越難。現在，如果某個個體試圖進行壟斷行為，會自動觸發市場機制。市場競爭會形成限制：如果某方採取壟斷動作，對標競爭的另一方會花數百上千萬美元去找到超級優秀的AI博士們來迎頭趕上。現今人才培養的源頭已經到位，但我擔心，當某個企業實現了壟斷甚或做上了寡頭的時候，自然而然能順勢招募AI領域的全球才俊，吸引能夠負擔他們百萬美金酬金的投資人，種種多方因素都正匯聚在一起。市場單方面依賴競爭機制進行調節並不完善，因此，我對開復和創新工場在中國推動的開放做法特別感興趣。

接著我想說下一個經典的「電車難題」，雖然看起來有點偏題，但其實這個跟我們的討論挺相關的。這個研究大概就是詢問人們，如果街上一輛滿載乘客的電車馬上就要撞上一大群人，它應不應該立刻轉向，犧牲車內乘客的生命，還是放任讓車輛撞上人群。結果大多數的人都說，當然應該犧牲車內乘客的生命來保全更大一群人。但如果按照這個標準設計一輛無人駕駛汽車，你們會不會買具備這種人性道德的汽車？我是肯定不買。所以其實這就意味著，當我們只把責任交由市場機制，人們普遍都是自私的。

而且，就像開復所說的一樣，資本主義的市場競爭是不會激勵大家分享數據、資源和市場的。傳統的政府監管方式過去曾經行之有效，但在面對互聯網的開放和動態結構，這種傳統的監管方式將會失效。現在這些AI、比特幣和其他所有領域中的問題，都不是過去十年二十年間學者們研究的題目，而是真正在資本市場能夠快速賺錢的技術。然而相較於開放的互聯網，行業不曾充分在開放場域來探討這些技術衍生的問題和現象，這是我的擔憂所在。

李開復：我們倒是嘗試採用實務並直接一點的方法，用大公司跟大公司來抗衡。比如某巨頭企業說他們能夠提供數百萬美金的資金，另一家巨頭企業便說我們可以提供一個昂貴的開放平台。我們不知道這個方法是否有效，但畢竟我們都是敢於冒險的資本家，這個策略肯定是值得嘗試的。作為風險投資家，我們理解商場上凡事皆求回報，我們試圖串聯各方利益點，聚合成一條具有共通性的利益鏈條。

蒂姆：現今大家都能看到AI產出已經開始變得極具說服力，那麼投入方面狀況如何？誰在編寫、改進算法，我們又怎麼知道這些算法何時會被使用？AI技術的透明性又如何？市場能否避免AI這樣的黑科技遭受偏見誤區，或者避免AI技術被濫用？

李開復：我覺得目前有些公司採取所謂公開透明的做法，其實是很討喜的宣傳手段。但我也確實擔心，下面這種兩難問題會不會出現：一些公司選擇通過自律或推動立法來限制錯誤發生，但另一些公司不會這麼做。自然而然，比較規範自律的公司由於發展顧慮更為周全，相對發展速度上可能放緩；而較不顧慮錯誤發生的企業，反而可能成為最快速或最成功的那一方？

例如在無人駕駛技術的開發上，Google很小心謹慎，把保護駕乘人員和行人放在了極其重要的位置上，技術不成熟就不推廣；相反，特斯拉的AutoPilot就很激進，會直接把測試版產品拿給公眾進行試驗。然而現在看來，特斯拉造出好無人駕駛車的可能性還要更大一點。所以這個難題對任何規模、任何階段的企業，都是一個道德層面的決策。

伊藤：偏見同樣會影響到產品開發。曾經有某家企業開發麵部識別系統的時候，僅用他們自己的工程師作為訓練數據庫的模板，但發佈演示產品的時候，這個產品竟然認不出一位黑人女性的臉，正因為他們的工程師全都是白人男性。很多偏見，是你在日常職場中不容易意識到的。

過往許多公司會去蒐集信息、理解客戶，然後給出個解決方案。如果要做一個真的對社會有益、解決問題的架構，就只要想著把這個工具做得更好、更有用就可以了。我喜歡舉會計和電子錶格的例子，在VisiCalc發佈以後，這個蘋果公司自己都不知道該賣給誰的軟件出乎意料獲得會計行業的巨大歡迎，這讓他們欣喜萬分。於是他們在VisiCalc中投入了更多的靈感，VisiCalc 的開發者都沒有設想過它有如此多的可能性。

我們需要的不是企業銷售人員出去收集客戶需求，然後回頭要求工程師做出什麼，我們需要的是賦予人們自己打造這些工具的能力，這不會是目前主導AI領域那些科技巨頭的商業模型和運作方式，反而更可能來自像開復您所投資的實踐型的創業者。

蒂姆：數據和最終的成果歸屬之間是否有條清晰的界限呢？比如說如果某個商業公司使用Google的演算法找到公共部門數據中有利可圖的部分，例如運用某些醫療數據而大賺一筆，會發生什麼？會因為來源是公共數據而把這樣得來的利潤回報給政府呢，還是因為用了Google算法而成為其產品的一部分呢？畢竟沒有公共數據就不會有這一結果，目前這些數據相關的行業規則是如何制定的呢？

李開復：我感覺我們正站在一道門前，正打開去探索一個美麗勇敢的新世界，針對上述問題其實行業還沒有定論，也應該好好充分研究一下這個問題。

伊藤：看來科技巨頭們有一套針對現存數據庫、獲取數據的戰略。Google、Facebook或中國的百度、騰訊當然都會收集大眾的數據、從公共的數據中試圖做出成果。但很顯然個人電子郵件就不是公共數據，想要購買這些數據也是不可能的。也有很多人爭論是算法重要還是數據重要，顯然兩個都十分重要，但不同企業由於其業務屬性的側重，將會有不同的選擇。

蒂姆：我在這星期聽到許多關於人工智能未來是不是真的能帶來巨大收益的相關討論，比如增加稅收，幫助政府能讓所有人都開心地生活還不用工作。你覺得AI能緩解社會焦慮、解決其他情況下可能會出現的不平等問題嗎？它會是我們期待的那個靈丹妙藥嗎？

李開復：應該說這是必然的，在可預見的未來大規模的職業轉移即將發生，人才與人力需要重新部署，在AI驅動的工作形態改變之際，有兩部分我自己特別關注：一是孩童和成人的教育體系，舉例前面提到的音樂家、育兒等都將更能彰顯其價值，目前各項專業教育和技能培訓需要檢視其未來的適切性。二是人們有更充裕的時間來體驗享受更優質的娛樂，娛樂行業比如虛擬現實（Virtual Reality）在未來勢必更為百花齊放。

蒂姆：這是場非常有意義並非常有趣的對談，十分感謝你們參與。