關於 文 心 one 格局 圖 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

如果你是一個樂觀，並覺得世界和平人人平等的人，這篇可以不用看。

我是豹子頭現股當沖社團的助教武松，那個日夜顛倒每天回覆學員問題回到三更半夜的武松；你賺錢我為你開心，你賠錢我跟你一樣難過的雞婆助教武松。

為什麼我會說這世界很不公平？ 因為成長過程與人生前半段的社會經驗讓我體驗了很多不公平、貧富差距跟資源分配的不均，偶爾灰心時的會想，人家說天生我才必有用，那我的存在價值是不是就是讓那些人生勝利組拿來炫耀的對象？算命的還說我的命很好，好個屁，怎麼一點感覺都沒有？

好幾年的工作經驗累積下來，名片夾打開都是一些科技大廠的中高階主管甚至董字輩、總字輩的人，當時的主管常常告訴我，要累積人脈、增進視野跟格局…… 看到這裡朋友們，如果你還未滿30歲，有人跟你說不要計較錢多錢少，要累積你的人脈，這我認同，如果你已經超過30歲，還要累積人脈，請你認真的思考一下……

你有什麼樣的技能讓人家願意跟你「累積人脈」？

成長過程跟社會經驗讓我徹底發現這個社會的不公平、貧富差距跟資源分配的不均，還有當時的女朋友嫌我學歷低，覺得跟我在一起沒有未來，所以暗示要分開，我雖然家世背景差，但我不笨，我明白她的意思，我只能去接受這些不公平。

2018年時，聽老闆報明牌買股票，小賺一萬多後又小賠一萬多回去，那時候開始思考是不是應該認真學習投資理財的技術，因緣際會下認識了林沖團長，他的個性很務實，一直強調市場無法預測，要盡量讓自己站在機率大的那一邊。

2019年底，一年多的努力有了成果，我的操作績效突飛猛進，先是當沖連賺八天起頭，然後轉成隔日沖、波段單都穩定小賺小賠，後來的那一段時間幾乎都是大賺居多。其實很多學長姐都賺的比我多，只是他們一兩次沒有停損遵守紀律就元氣大傷，差別在於我從來沒有凹過任何一筆單，所以活下來了。

今年疫情爆發的時候，我的空軍部隊大獲全勝，市場上許多散戶哀鴻遍野在凹單的時候，我已經大勝退場，某天團長跟我見了一面，他表情和詳語氣溫和的跟我說：「你有沒有發現到這個世界是公平的？」

我突然頓悟，這世界確實不公平，但我好像找到了所謂的公平，在交易的世界中是公平的，只要把自己的紀律給做好總有一天市場會公平的回報給我，而且遠超乎我的想像，當初付給團長的學費早就不知道賺幾倍回來了。我忽然好喜歡這個世界，我不用求人，我不用看人臉色，我不用猜老闆發不發年終，我的付出一定有回報，只要我夠努力，我懂得持續遵守紀律，一切都是公平的。

在之後的時間裡，因為疫情關係防疫概念相關類股妖漲的亂七八糟，但我沒有去跟風亂買防疫概念股，甚至靠著防疫概念股的泡沫破掉後下殺我又小賺了一筆我的操作持續穩定著，甚至偶爾協助團長幫他輔導一些學生。

後來團長說要到玩股網開社團，他希望我當他的助教，其實我心裡有點不明白，為何找我？

團長說：你已經發現這個世界是公平的，你應該要用你所學到的技巧去幫助更多不公平的人，你至少可以教會他們要停損吧。

我回答：他們賠錢關我什麼事？

團長說：這對他們不公平，因為他們不知道，他們不懂，你要教。

我回：那些賠錢的人很大原因是一自己看不懂價格結構、二是自己不守紀律，我實在沒興趣去教人，況且網路教人很累，別人賠錢死活與我何干。

團長答：你每次賺錢都會捐10%去做公益，你會這樣做是因為你認同，有能力的時候要多幫助其他人，對吧？那麼多學生裡面，你的根基打得最紮實，你的本也是最少的，又是新手一路練起來，盯盤跟不盯盤你都有辦法做。最重要的是，你願意很雞婆的想要把人家教會教好，這種教育傳承感同身受的理念一般人不會有，這是人格特質，能力越大責任越大！

林沖派的學生賺錢了會到超商用小額捐款捐點錢做點公益當作是回饋社會，謝謝市場讓我們賺到錢，感恩股票市場，其實這個習慣是從團長那邊學來的。

於是團長帶著我來到玩股網開社團，開始我助教的職涯，玩股網真的很麻煩又很機車，又要看對帳單又要看我們的教材，還要求服務品質，反正很煩就對了，想起來都覺得肚爛，要求東要求西的。但楚大一句話：我必須對玩股網的會員負責，這是個對投資人「#公平」的網路投資理財平台，公平兩個字一拿出來，我直接投降了。

如果說我的前半生都在為了不公平三個字而革命，那麼或許我的後半生，就是在投資理財教學中盡量讓我們的團員或者我的學弟妹們知道，在股票世界中他是相對公平的。

我的技術就是當沖入門，有賺錢轉成隔日沖或者波段單，當沖不用太多本金，準備個3到5萬從低價股開始練習即可。團長也老實跟我說，當沖對新手來說比較難，因為波段殺到停損還有24小時可以思考明天要不要賣，當沖不行，碰到停損當下沒幾秒就要走人。可是當沖做久做順了，波段一定做得好。

當沖很難，難在三大法人自營商每天也在那邊沖沖沖，可是法人長期都是穩賺小賠的績效。

當沖很難，當沖有明顯的退場停損停利訊號，很少人知道，就算知道也不見得做得到。

當沖很難，超難的，當沖就像打遊戲一樣，你在打一個BOSS的時候，那個BOSS再強他的攻擊跟防守招式其實都是固定的套路，你只要把他的攻擊跟防守模式摸清楚，累積經驗，持續練功，再強大的BOSS你總會有破關的一天的。

這個世界到底公不公平？寫這篇文章的時候是凌晨三點半，今天輪到我值班，要把所有團員的站內信給回完，而且不能用複製貼上那種罐頭回覆，要針對團員的問題去分析，他是技術問題還是選股問題還是紀律心態的問題，然後對症下藥，

團長說，我怎麼帶你，你就怎麼帶團員。團員付出學費與信任，我們提供技術教學跟服務，這很公平。我沒有太多的本金，所以我選擇股票當沖這個賺賠了不起幾千塊幾萬塊的領域中，持續增進我的紀律跟盤感，穩定的小賺小賠，行情來時大賺，繼續經營我心目中真正的「公平」。

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今晚直播大綱出爐囉～

記住，馬克吐溫說過，歷史雖不重複，但會押韻！看看附圖，對照70年後的今天，誰是誰呀？

Part One 美大選作票證據越來越多
-但主流媒體卻「完全沒畫面」，跟韓一樣，講做票會被笑，只是這次換藍營笑！反而只有大紀元、新唐人有報，笑死人
-賓州大選吹哨人遭到威脅 錄影駁斥美媒造謠
-賓州安養院被控搜括2萬多張選票
-濫用缺席投票 威州數千人投票沒驗身分
-目前密西根（16張）、亞利（11）、喬治亞（16）要求驗票、賓（20）打官司
-賓的官司涉及廢除郵寄選票，可打至最高法院；
-密被抓到計票系統Hammer Scorecard涉及舞弊；運用軟體Dominion來自Avid Technology，背後有民主黨連結，甚至連到中國的「江派」！
-看著這套系統，很像年初搞掉韓的系統（看看東森那個），密西根州那在指定區域，會將川票轉換給川

Part Two 選舉套路深啊！
-目前川普阻攔所有給拜登國際賀電，換言之，目前全球賀電全不算數
-台灣用推特、英國的還隱藏祝賀川普之字
-龐培歐的神秘一笑「我會好好過度到川普第二任der」嘻嘻嘻嘻嘻嘻～～
--還有張王牌，英文叫Trump card，也就是有無QFS水印，還是川普在吹牛；
-如果有就可徹夜間廢掉所有郵寄票數；你認為是川普有Trump card，還是拜登？

Part Three 21世紀世界大戰
-問問大家，大紀元、新唐人到底挺習，還是反習？
-為何在川普清君側之際，習大大剛好也在整肅馬雲、國內科技業，還砍了香港4民主派議員
-不就符合我的去年中美貿易戰、反送中、新冠戰龍洗gay，是川習講好的假球，一起整肅彼此政敵，加速香港回歸統一
-讓蔡深海撈兩任、狂賣軍購，一起分贓，邊緣化喜憨島、彭文正等獨派與韓粉等中華民國派，加速暗統
-不然你以為，為何台灣還要在20日搞個「台美經濟對話」？不是都要881惹？屁啦！
-也就是這原因，中俄不願表態，如我半年前所說，目前國際格局誕生出三大Dictators，美川、中習與俄普；全球兩大經濟體與最大原油生產國；
-屌打剩下賀電小孬孬國，而且他們根本傳不到

Part Four 國際三巨頭成立
-川、習、普；類比二戰期間小羅斯福、邱吉爾與史達林！！難怪昨天川普跑去紀念二戰先賢
-這三位我稱為深層三巨頭；蔡深海、李登輝、柯P我稱為「黨國深層綠」、馬、朱、王為「黨國深層藍」；其他都為「跑腿淺藍綠」如韓、賴、小強
-蔣宋美齡嫡傳弟子蔡深海同志，其實就是開羅會議中的蔣委員長化身
-你知不知道，二戰之後，國際深層團體（部份納粹）有一部分來台設總部
-不然你以為蘋果如何得到杭特拜登硬碟？為何台灣有如此重要性？為何大紀元那麼重要？

Part Four國際政經
-也就是這原因，抖音根本沒在制裁了，偷偷於大選期間戳掉，你真以為有貿易戰？
-華為又鬆綁了，高通、瑞典
-談談股市、貴金屬與油價
-又看了一次洛基與推特文，上面寫著11/27，剛好是黑色星期五

你斗內、我回答：
感謝上次斗內大德Ming，忘記寫在功德簿中
感謝斗內大德Chris說：一點心意，看不過去國家機器侵犯言論自由公然蓋台，請堅持不受利益污染的思想分享。
-分享前天中華電信斷網事件

感謝斗內大德小道問：請大師講網路屠宰場~floodlight,+spotlight...贊同大師說電視是演藝圈，沒有新聞。
-其實來自我七年前寫的這篇 https://accrcw75.pixnet.net/blog/post/49231552

直播網址：
https://youtu.be/iWjBZ4agBzI

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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。

🔥《天能》跟這部劇居然有異曲同工之妙？！
🔥黃雨萱、王詮勝、李子維、陳韻如四人之間的糾葛，用10句話就能說完？
🔥追加彩蛋解析！最後的彩蛋到底是什麼意思？

穿越推理劇《想見你》，成為了第55屆金鐘獎最大贏家，不僅抱回了最佳節目創新獎、最佳戲劇節目女主角獎、最佳編劇，還有最佳戲劇節目的最大獎項！《想見你》是由柯佳嬿、許光漢和施柏宇，共同擔綱演出，總共有13集。

在今年上半年，《想見你》不僅在台灣掀起熱潮，在海外華人圈，更是討論不斷，許多網友互相交流解惑，試圖破解貫穿全劇的彩蛋以及多人靈魂穿越的設定。再加上每個角色各自在不同時空中的任務也大不相同，讓《想見你》，架高了更大的格局、傳達了更深層的意涵！

如果要說唯一的缺點的話，那就是沒辦法用一句話簡單說明白這部戲在演什麼！從角色們為愛採取行動，以及時常摸不著頭緒的模樣，是不是讓《想見你》跟《天能》有著異曲同工之妙呢？！

所以在今天的節目中，我們想要藉由分享關鍵劇情中的10句經典台詞，來帶大家回味一下這部作品，以及男女主角的心路歷程。另外，我們也會在最後補充解析當時因為影集在海外被盜版，三鳳製作追加回饋粉絲的彩蛋喔！

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【同場加映】
《想見你 時間軸解密》 ⇨ https://youtu.be/2DbhUIwAtz8
《5部不輸想見你的穿越神片》 ⇨ https://youtu.be/RFt1fJkIZF4
《李子維完美情人5大招》 ⇨
https://youtu.be/WrvRWCmvswk
《完結篇》⇨https://youtu.be/msmCWb77t_s

#想見你
#SomedayOrOneDay
#許光漢