今天大家看江老師上大師班的影片了嗎？
當初就想說上完這幾部大師班影片，
一定要來打一篇文章❤️

今天上了大師班企劃影片的第四集，
到北藝大找范姜毅教授，
如果眼尖的薑絲可能有發現我們內文都有標註拍攝日期，
盧易之教授、嚴俊傑教授、范姜毅教授這三部大師班影片都是4/6拍攝的，
現在回想起那一天真的也是很不可思議～
哈哈～而且當天拍完其實非常的沮喪...

當初一天拍三集影片的原因，
因為我住在台中，
一次要帶所有的夥伴們到台北去工作的機會比較少，
希望能夠最有效率的方式來完成，
就有這樣的安排，
上課前的兩週密集練習時間，
身體隨時都在疼痛中度過，
桃花過渡、聖桑骷顱之舞、蕭邦敘事曲第一號，
我年久失修很少練習鋼琴獨奏曲目，
一下真的覺得壓力滿大的，
因為對我來說都不是很簡單的曲目～
而當天因為早上五點多起床開車到台北開始一整天的拍攝，
覺得自己體力上面也不是真的那麼好，
到了最後第三堂課就是范姜毅老師的蕭邦敘事曲，
我覺得自己已經有點發昏眼睛冒出星星那種，
一方面是因為整天沒有什麼進食，
一方面太緊張太忙碌很怕自己有什麼安排錯誤，
所以上課的時候覺得自己表現得非常不好，
原本期待自己可以做到的很多東西都沒有展現，
這讓我非常懊惱。
但是就如同每一位學生一樣，
有任何的演出失常，
責任都是在自己而已，沒有什麼藉口～
如果我更加熟練，
即使在我自己體力不好狀況不佳的時候，
還是能夠保有一定程度的演奏水準，
這才是正確答案。

那一天忙完之後和夥伴們一起到北藝大附近的火鍋店，
一人叫兩份肉，痛快地吃！放肆地吃！
想要把整天所有的壓力都藉由吃來釋放，
也很想要好好的慰勞一下辛苦的夥伴們，
沒有更棒的團隊了我可以拍拍胸脯這樣說，
他們就像我的家人，絕對不是場面話，
我們相愛的程度很難想像哈哈～
我這個人真的幸運到不行，有他們在我身邊❤️
這是我每一天都會感謝的事情～

拍完後回程在車上我們已經開始檢討今天不夠好的地方，
我非常的挫折覺得自己很多方面經驗不足，
讓大家拍攝那麼辛苦，
我自己也表現得差強人意，
夥伴知道我的懊惱，
還私底下傳訊息給我老公，
要我老公好好安慰我，
他們覺得我已經很棒了，之類的，
我想我今天之所以可以那麼快樂，
一定是因為我吃了身邊的人的愛長大的吧～

接著開始製作這些影片看到他們成型，
這中間很多困難很多挫折，
聲音上、畫面上、影片的呈現上各處都要很仔細的推敲，
因為這是大師們願意幫我上課而得到的寶貴知識，
我不能辜負大師們的教導，
也要能夠傳遞給大家這堂課的精髓，
這是大師班一直以來剪輯上非常困難的一點，
再次提到我的團隊，
他們每一次剪完，
都覺得自己又更上一層樓，
突破自己人生天花板的那種感覺，
而我每次看到作品也覺得，
這已經是超乎我想像的境界了😂
我們就是一起在各種困難中，
互相扶持成長。

最後想說的是，
我真的好喜歡好喜歡大師班企劃，
他圓了我好多夢，
這些我好想要拜訪的大師，
這些我好想要演奏的曲子，
若能有幸透過我的影片而把這些大師的理念稍稍傳達給每一個對音樂有愛的你們，
真的是超爽又超有意義的事情！
即使這個企劃是最難剪輯、拍攝最辛苦、同時也不是最多人看的系列，
哈哈哈！
但是我一定要繼續拍下去！

練曲子也很辛苦，
但是那些讓人嚮往達成的境界，
都是透過辛苦煎熬得來的，
所以只要找到自己熱情所在，
不要管那麼多，
就是油門給他催下去！
體力差我就鍛練，
曲子難我就練久一點，
時間不夠我就再少看一點劇多練一點琴（咦）
這個平台不過就是讓我傳遞我對生命的熱情以及分享我所熱愛的每一件事～
我沒有比任何人厲害，
我就是真的好喜歡好喜歡這一切！
祝福你們也找到那麼喜歡的事情，
不一定是一件事情，可以是很多很多，
但就是不怕辛苦，
不怕別人的評論，
不怕自己年紀老（咦）
什麼時候都可以開始，現在就可以開始了！
我們一起❤️

1202新加坡聯合早報

*【葉倫：美須避免“自亂腳步” 承諾協助弱勢群體】
獲美國候任總統拜登提名為新財政部長的葉倫警告，美國應避免“自亂腳步”，以免陷入更深的經濟困境；她也承諾，將為經濟弱勢群體提供支援。拜登在德拉瓦州正式公佈他的經濟政策顧問團隊人選，葉倫在現場致辭時指出，因為冠病大流行和隨之而來的經濟衰退，美國正在經歷一場歷史性的危機。此前葉倫說：“這是一個美國悲劇，我們必須抱著緊迫性行動起來。無所作為勢必導致經濟繼續低迷下去，並造成更大的破壞。”
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201202-1105530

*【美參議院兩黨小組提出9000億美元經濟刺激計畫】
美國知情人士透露，一個由兩黨參議員組成的小組料將公佈一個規模9080億美元的經濟刺激方案，以便打破持續數月之久的僵局。若沒有財政刺激，美國經濟面臨重新陷入萎縮的危險。不過，共和黨和民主黨領導人都沒有為該方案背書，因此它或面臨著大選前一個失敗的眾議院兩黨刺激方案相同的命運。當選總統拜登迄今為止支持眾議院議長裴洛西的立場，後者一直在推動規模2.4兆美元的法案。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201201-1105403

*【巴爾：無證據顯示美國總統選舉存在廣泛欺詐】
美國司法部長巴爾說，司法部並沒有發現任何證據顯示美國總統選舉存在廣泛欺詐行為。路透社報導，一直被視為美國總統川普堅定盟友的巴爾，上個月指示聯邦檢察官就可信的選舉舞弊指控展開調查，並提醒他們，無須理會“荒謬或牽強附會的指控”。巴爾受訪時說：“迄今為止，我們沒有看到足以改變選舉結果的大規模舞弊現象。”
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201202-1105531

*【聯合國預計2021年2.3億人口需人道援助】
聯合國12月1日發佈報告指出，由於冠病疫情侵蝕了全球多年來的發展成果，2021年，各國預計共將有2.35億人需要人道援助，人數同比驟增40%。在疫情如何令貧困人口激增的問題上，聯合國的這份報告稱，疫情已經致使全球2020年的極端貧困率，自1998年以來首次出現上升。今年，將有8800萬至1.15億人的生活水準因疫情暴發而跌落至極端貧困線（日收入為1.9美元）以下。2021年，預計還將有2300萬至3500萬人陷入極端貧困。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201201-1105399

*【中澳“漫畫事件”發酵紐西蘭法國挺澳 華春瑩批澳反應強烈為轉移視線】
據路透社等媒體報導，紐西蘭政府已就趙立堅推文所使用的圖片向中方“表達關切”，指該推文“不符合事實”。法國外交部一位發言人說：“我們認為有關推文不符合人們對中國這樣一個國家的外交手法的期望。”中國與澳洲的“漫畫事件”仍在發酵。中國外交部發言人華春瑩昨天強調，澳洲方面對這一事件作出了令人詫異的強烈反應，其目的是轉移視線，企圖把國際輿論對澳洲軍人殘殺阿富汗無辜平民的批評譴責，轉換成對中國的示強。
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20201202-1105440

*【莫里森：漫畫事件不會削弱與中國人民友誼】
中國與澳洲的“漫畫事件”仍在發酵，並將自今年急速惡化的兩國關係進一步升級。澳洲總理莫里森昨天在其官方微信帳號上，發表了題為《來自總理的資訊》的文章，文章以第一人稱向澳洲華人闡述政府立場，並強調對澳洲軍隊與華裔的尊重，以及“漫畫事件”不會削弱澳洲與中國人民的友誼。莫里森強調，含有澳洲士兵虛假圖片的帖子並不會削弱大家對澳洲華人社區的尊重和讚賞，也不會削弱澳洲與中國人民的友誼。“我們認可、深切感謝並重視幾代華裔移民為澳洲作出的貢獻。”
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201202-1105550

*【中國批評法國在漫畫事件中挺澳洲】
中國與澳洲的“漫畫事件”發酵，法國外交部一位發言人昨天就此事指責中方。對此，中國駐法國大使館發表聲明，稱法國的表態令人反感、違背良知。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201202-1105533

*【推特拒刪趙立堅的諷刺漫畫推文】
趙立堅11月30日在推特上發佈一則中國畫家“烏合麒麟”的一幅諷刺漫畫，漫畫中一名澳大利亞士兵用刀抵著一名兒童的喉嚨。趙立堅在推文中譴責澳洲士兵在阿富汗屠殺平民和囚犯的行徑，呼籲追究責任。推特將相關推文標示為“含有敏感內容”，並折疊漫畫，不過並沒有刪除推文及漫畫。推特表示，平臺上的官方帳號對政治議題發表意見，或在“外交上叫囂（foreign policy sabre-rattling）”一般上不違反平臺條規。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201201-1105397

*【譚德塞籲各國別把課題政治化 世衛從武漢開始調查冠病病毒源頭】
世界衛生組織秘書長譚德塞週一強調會竭盡所能找出冠狀病毒源頭，並呼籲各國不要把這個課題政治化。譚德塞當天在新聞發佈會上回答記者的提問時說，找出病毒源頭對預防未來的疫情爆發至關重要。“我們須知道病毒的來源，因為這有助於預防未來的疾病暴發。”
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20201202-1105453

*【CDC建議美國養老院和醫護人員優先接種】
美國疾病控制與預防中心（CDC）的外部專家小組週二（1日）建議，療養院與同類設施的住戶和員工以及暴露在冠病環境中的醫護人員應優先接種冠病疫苗。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201202-1105547

*【美國指責中國“公然違反”對朝鮮制裁】
負責朝鮮事務的副助理國務卿黃之瀚，在華盛頓智庫戰略與國際研究中心發表講話時，指責中國“試圖撤銷”聯合國旨在勸服朝鮮放棄核武器的制裁機制。黃之瀚說，至少仍有2萬名朝鮮勞工在中國工作，這違反了聯合國的禁令。過去一年，美國觀察到朝鮮船隻至少555次違反禁令將煤或其他受制裁商品運往中國。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201202-1105551

*【給入獄示威者寫信 港民眾已發5000餘封】
去年席捲全香港、時而出現暴力的大規模反修例抗爭，幾千人因一系列罪名被拘捕。一名女示威者下定決心以寫信的方式，維持入獄同志心中的火焰。據法新社報導，香港監獄嚴格控制囚犯獲取外界資訊的途徑，一名22歲、自稱“小希”（音譯）的女示威者決定通過信件，讓獄中同志瞭解香港民主運動的近況。她的郵寄清單目前有近60人，她說：“我們有同樣的痛苦。我希望寫信可以增強人們對民主運動的信心。”
https://www.zaobao.com.sg/news/china/story20201202-1105442

*【新港“航空泡泡”再延至明年日期待定】
香港第四波冠病疫情不見和緩，新加坡與香港政府決定把“航空泡泡”計畫推遲至明年，雙方將在本月底商討新的啟航日期。儘管航空泡泡計畫二度展延令部分旅客失望，受訪的傳染病專家對此表示支持，並認為這是謹慎、明智之舉。
https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20201202-1105407

*【美國可能本月第三周 開始分發冠病疫苗】
美國可能在12月第三周，即14日那一周開始分發冠病疫苗。由於初期疫苗供應有限，美國疾病控制與預防中心將就哪些群體應優先接種給出建議，但各州州長將擁有如何分配疫苗的最終決定權。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20201202-1105452

*【飛機師停飛太久或生疏 造成航空安全出現隱患】
全球航空公司因為冠病疫情而停飛或減少航班，飛機師的飛行機會大大減少，這使航空安全出現了隱患。今年9月，印尼廉價航空獅航一架空中巴士SE A330型客機在棉蘭機場降陸時偏離跑道，幸好沒有造成傷亡。調查顯示，有關機師過去90天的飛行時數還不到三小時，副機師甚至自2月1日以來完全沒有飛行。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20201202-1105454

*【川普顧問：15％接種疫苗者副作用“相當明顯”】
據報導，美國川普政府疫苗專案首席科學顧問、“曲率極速行動”（Operation Warp Speed）的負責人斯勞伊（Moncef Slaoui）11月30日表示，多達15％的輝瑞和莫德納疫苗試驗參與者具有“相當明顯的副作用”。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201201-1105391

*【伊朗證實法赫里札德遭電子設備遠端暗殺】
伊朗最高國家安全委員會秘書沙姆哈尼在高級核子物理學家法赫里札德的葬禮上證實，這位科學家死於一場複雜的遠端暗殺行動，現場幷沒有殺手。他指出，伊朗已經清楚策劃此次襲擊的人及其背景。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201201-1105364

*【美智庫：金正恩與政要接種中國冠病疫苗】
美國智庫朝鮮問題專家稱，朝鮮領導人金正恩和高層幹部近期接種了由中國提供的冠病疫苗。但韓國政府有關人士認為，在疫苗的安全性得到充足保障之前，朝鮮絕不會安排給金正恩接種疫苗，並不排除這可能是誤傳。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20201202-1105455

*【嫦娥五號成功在月球表面著陸】
中國國家航天局消息，嫦娥五號探測器昨（1日）晚已成功著陸在月球正面預選著陸區，成為中國第三個成功實施月面軟著陸的探測器。成功著陸後，著陸器在地面控制下，將正式開始持續約兩天的月面工作。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201202-1105532

*【喬治亞州將展開調查 可能違反選舉法行為 州務卿： 舞弊指控毫無根據】
美國喬治亞州州務卿拉芬斯珀格週一宣佈將對可能違反選舉法的行為展開調查，但他也繼續捍衛該州選舉的公正性，駁斥毫無根據的選舉舞弊指控。儘管他一再表明沒有證據顯示存在系統性選舉違規或欺詐行為，但他週一在州議會大樓舉行的記者會上說，他的辦公室正在調查任何可信的非法投票和違反州選舉法主張。
https://www.zaobao.com.sg/news/world/story20201202-1105458

*【美眾院料通過立法 為中資設下更高門檻】
美國國會助理表示，美國眾議院本周料將通過立法，這項立法可能阻止一些中資企業在美國交易所掛牌上市，除非他們遵守美國的審計標準。眾議院計畫週三晚間就“外國公司問責法案”進行表決，該法案規定如果外國公司連續三年未能通過美國公眾公司會計監督委員會（PCAOB）的審計，將被禁止在美國任何交易所上市。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/china/story20201202-1105559

*【美指控中國違反對朝制裁 重金懸賞相關資訊】
美國國務院指責中國“公然違反”對朝鮮實施國際制裁的義務，並懸賞高達500萬美元，徵求有關其逃避制裁的相關資訊。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201202-1105557

*【印度再試射“布拉莫斯”超音速導彈】
俄羅斯衛星網報導，據印度Kalinga TV電視臺12月1日報導，印度海軍再次進行“布拉莫斯”導彈試驗。該報導稱：“今日進行試驗期間，從‘蘭維傑伊’號（Ranvijay）驅逐艦上發射出射程300公里的‘布拉莫斯’超音速巡航導彈，幷成功擊中其在孟加拉灣尼科巴群島附近的目標。”俄印合資企業“布拉莫斯”成立於1998年，專業生產艦載、水下、岸基和空基等各種超音速導彈。
https://www.zaobao.com.sg/realtime/world/story20201201-1105392

近日，我與阿萊克斯·彭特蘭教授（Alex Pentland）展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。

《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特（Will Knight）主持了這場對話。

阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院，為全球大資料權威專家之一，現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授，擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜，曾參與創建MIT媒體實驗室，是全球被引述次數最多的計算科學家之一。

對話金句：

李開復：

 AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，這種價值的產生極其迅速，只需要幾個月，甚至短短幾周。
 未來突破很難預測，對奇點、超級智慧的爭辯，在我看來都過於樂觀了。
 小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，不要與巨頭核心業務正面硬碰。

阿萊克斯·彭特蘭：

 AI絕非試圖取代人類，而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作，讓人們更好的進行社交和連接彼此。
 最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。
 人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

我在對話中表示，當我們試圖解決AI問題時，應該用技術來解決技術的問題，可以尋求與監管部門協作，而不只是丟給他們，“新技術會衍生新的問題，我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案，就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生。”

彭特蘭教授認為，人工智慧的核心，是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家，連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準，就像TCP/IP互聯網協定那樣，避免AI冷戰。” 我們都贊同，AI發展從來不是單打獨鬥，跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動，主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。

麻省理工學院中國創新與創業論壇（MIT-CHIEF）由麻省理工學院的中國留學生創立，至今已有十年，是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者，共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。

以下是我們對話的核心內容，由我的同事整理、分享給大家：

Part I 主題演講

▌李開復：各方應協作，讓AI 更務實

非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請，對於人工智慧的看法，這次我主要想講四點。

第一點是我書裡的主題，人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段，從應用落地層面來說，正迎來了AI發展最大的機遇。

很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局，從視覺、語言、觸覺和其他感知技術，到自動化機器人、無人駕駛等，對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性，但我預測未來的格局會非常龐大，依據統計，各行各業採用AI的程度目前不到5%，AI應用的中長期增長曲線相當可期。

第二點是我很欣喜看到的一點，AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多，更多的AI公司湧現出來。

AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中，創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。

作為AI投資人，我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向，就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的，通常只需要幾個月，甚至短短幾周就能看到成果。

現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數，仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說，它們需要的是高度定制化的方案，而非通用型AI方案，所以融合的過程中，不可避免會遇到不少挑戰和痛點。

第三，我早年做過很多科研工作，很高興能看到關於系統一和系統二（System One, System Two）的討論，我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二，即從識別、決策、優化等能力，升級到感知、認知等進階智慧的能力。

有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧，其中一個流派主張回歸經典的AI理念，甚至重新構建嶄新的模型結構，在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。

回看人工智慧過去60多年的歷程，最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路（CNN）帶來的喜人成績，還有預訓練自然語言處理模型（Pre-Trained Models for Natural Language Processing）的廣泛運用。

預訓練模型與人類語言學習的模式類似，不管是英語還是中文，在習得這些語言之後，再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中，這種模式比我們想像得還要強大，就像阿爾法圍棋（AlphaGo）一樣。

最後一點我想說的是，如何讓AI變得更務實。

AI有很多問題，例如隱私、資料安全、治理和監管，在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時，有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法，其實不然，我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力？

就像電腦病毒剛出現時，殺毒軟體隨之誕生；面對千年蟲難題時，也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術，應對DeepFake深度換臉程式的挑戰；或者通過聯邦學習技術，在保證資料私密性的同時，滿足深度學習訓練需求。

作為握有技術能力的群體，我們需要與監管部門一起協作，而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力，我們可以讓AI的應用變得更有深度，更加務實，更高效地克服現在面臨的種種問題。

▌阿萊克斯·彭特蘭：國家間應建立互通標準，避免“AI冷戰”

我對當前的深度學習技術不太樂觀。

最為主要原因是，深度學習不僅需要龐大的資料來源，而且要求這些資料長時間恒定不變，以保證模型訓練結果的可靠性，例如人類的面容、語言，就是相對穩定不變的資料來源。

但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時，出現了倉庫貨物緊缺，不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰，就是因為快速變化的疫情，和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。

另外，我想談談如何通過聯邦學習，促進資料的流通。

大多數公司沒有足夠豐富的資料，需要聯合不同的資料來源。基於這種需求，出現了很多新商業模式，比如“資料經紀人”——他們不出售資料，而是把資料借出去，作特定需求的使用。

“資料經紀人”業務湧現了很多，他們促進了資料的流通，也加強了資料的隱私性。因此，像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合，有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。

聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設，為資料應用和深度學習提供基礎環境，比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗，新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統，來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗，涉及不同資料的互通性和連貫性問題。

我們仍在研究如何用儘量少的資料，實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料，這些資料能使AI應對迅速變化的情況，並及時做出調整。

我們打算將AI與其他基礎科學結合，例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料，可能會比深度學習更加強大。

除此之外，我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益，這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。

另一方面，我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作，找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。

我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策，也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率，比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。

基於我們已有的多中繼資料庫，現在可以利用AI實現全新的資料優化方式，將貧困、不平等這種之前無法量化的指標，通過可量化的指標進行評估。

同時，要真正實現這個目標，我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準，國家之間就不會相互信任去合作，就可能出現AI冷戰。

因此我們需要找到促進合作的方式，就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的，新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統，將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。

Part II 對話

▌ 美國線上教育發展難度更大，只在ZOOM上講課是不夠的

Q1：疫情加速了行業的改變，遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展，這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談，目前看好AI在哪些領域應用的未來前景？

李開復：疫情的確對整個社會產生了實質性的影響，人們行為習慣發生了很多改變，更願意接受線上學習和工作了。

這種新的行為習慣產生了大量資料流程，為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料，可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究，因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。

AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務，例如批改作業，讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上，能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性，比如設置卡通版AI虛擬老師，讓課程充滿趣味性。

在中國，有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速，像創新工場投資的VIPKID，讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前，中國的線上教育已經擴展到了更多科目，包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。

相比之下，美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的，好的線上教育必須要有好的內容。

▌AI核心是增強人際互聯，應注重文化多樣性

阿萊克斯·彭特蘭：李開復博士提到的教育案例，我不是很認同。

MIT大約20年前就在教育中使用AI，重點根本不是內容，我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。

AI絕非試圖取代人類的作用，我們更強調用AI增強人與人之間的互動，讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術，不是要取代你，而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人，讓你更容易的獲取資訊，並進行創新。

我們可以利用資料激發更強的創新力，培養領導力。只有基於這樣的宗旨，才能促進更有創造力的教育和學習，這比關注教育內容本身重要得多。

在加拿大，有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI，比如水管工，教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識，而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。

我們之前在中國調研了3000多個孵化器，發現創業公司成功的要素裡，第一個是文化多樣性，也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性，他們能否發揮自己所長，並很好地進行團隊合作。

1956年，馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解，不應該只停留在“人工”層面，而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作，我把它叫做延伸智能（Extended Intelligence)。這也是我想強調的，人工智慧這個名詞有一定的偶然性，但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。

▌AI未來突破難預測，奇點、超級智慧過於樂觀

Q2：未來十年AI有沒有可能取得重要突破？比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼？

李開復：過去60多年來，深度學習是唯一的重大突破。在這之後，卷積神經網路（CNN）和GPT-3等都算是重要的改善，我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。

對科學家來說，他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易，只要有大量的資料，就可以從實驗室進入到行業應用，CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。

我是務實派的，雖然持有樂觀態度，但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測，對奇點（Singularity）的爭辯，甚至預測超級智慧的出現，在我看來都過於樂觀了。

阿萊克斯·彭特蘭：我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋，包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等，是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論，並進行實踐。

從務實的角度來說，我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言，我們有這麼多醫院，在新冠疫情期間做了很多的實驗，為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢？

儘管資料有不相容的地方，但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來，我們對資料的需求也許會越來越少，外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料，因為他們對規則已經瞭若指掌了。

▌不要墨守成規，要跨領域、跨學科應對挑戰

Q3：人工智慧會有什關鍵挑戰？對於想從事這個行業的人，有什麼是需要瞭解的關鍵點？

李開復：首先，大背景在改變，新科技層出不窮，我們每年都需要學習新的東西。

其次，人工智慧可能引起各種問題，包括偏見、歧視、倫理道德等，是否危害人類的身體健康，無人駕駛技術該何去何從等等。

第三，人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校，能夠把AI教育擴展到各個學科，讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。

阿萊克斯·彭特蘭：是的，我朋友做過一個有關電的趣味類比，電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候，並沒有發揮出多大的作用，因為大家並不知道如何改造生產流程。

AI在一些領域發揮的作用是顯著的，但應用到其他領域時，就需要改造流程。很多情況下，最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI，因為大多數人是墨守成規的。

而有意思的是，就像李博士提到的，像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。

比如，我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話，大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題，不能只是工程師或者社會科學從業者們在做，經濟學家，政治家等等都必須參與進來緊密合作。

隨著AI的應用領域越來越廣，除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則，還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。

▌雖然大公司實力不容小覷，但依舊對小公司抱有期待

Q4：AI研究會消耗大量的資源，我們是否應該將資源往學術界平衡？現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎？

李開復：就人才而言，現在已經有重新平衡的跡象了。

過去，頂尖大學的學者基於待遇和種種考量，不少選擇去企業界工作。而近期，曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。

但像GPT-3這樣的技術，仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練，就要花費460萬美金，只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。

我觀察到，近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建，為了解決特定問題而生，並非紙上談兵做突破性科研，切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。

例如，為製造業進行AI賦能，不是一件輕鬆的事，需要去工廠實地勘查，瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易，不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果，就會給產業界帶來革命性的影響。所以，雖然大公司的實力不容小覷，但我依舊對小公司抱有期待。

阿萊克斯·彭特蘭：大學和公司是一種融合的關係，不僅體現在人才流動上，也會進行資訊資源分享，彼此是整體性的合作態勢。

當然這也不是絕對，產業界的保密需求還是存在的，只是從學校的出發點來說，我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果，並與企業合作，形成標準化平臺。

▌人工智慧取代人類需要上百年或更久

Q5：兩位認為什麼是AI不能取代的？

李開復：一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力，瞭解自己知道什麼不知道什麼，這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心，人類之間的信任、友誼，自我認知、意識等。

阿萊克斯·彭特蘭：人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力，但是這個過程會非常漫長，可能需要上百年或更久。

▌AI創業建議I：找到小切入點，不要與巨頭正面硬碰

Q6：李博士提到了AI在小企業中的運用，可否再舉例說明是如何運用的？

李開復：這個問題分兩部分：一個是小型AI公司與巨頭競爭，我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域，為某個針對性產業創造價值，並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。

對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司，需要確保有足夠的資料，以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型，並且有願意變革的開放性公司文化。

所以，早期應用AI的公司可能規模較大，因為他們有足夠大的資料，和可相容變革的商業模型。每個例子都不同，不是任何一家公司都要應用AI。

阿萊克斯·彭特蘭：如果我們放寬AI的定義，或許水管工、合同工都有資料，通過一些簡單的分析、整合，AI也可以在很大程度上改進他們的工作。

這些都是很小的切入點，基於簡單的AI分析、機器學習，依舊可以產生巨大的潛力。

▌ AI創業建議II：知曉技術，同時理解商業

Q7：兩位再分享一下最後的建議？

李開復：我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代，我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地，而不僅僅鑽研技術本身。

阿萊克斯·彭特蘭：不要太較真於深度學習或者冗長的演算法，一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身，要明白資料類型、形態和規律，關注商業流程。

感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。