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【昨天中國作出一個震動世界的表態: “中國積極考慮加入CPTPP”】

11月20日，中國國家主席習近平在APEC領導人非正式會議上表示，中方將積極考慮加入全面與進步跨太平洋夥伴關系協定（CPTPP）。這一表態引發全球高度關註。國際貿易問題專家在接受《環球時報》記者采訪時表示，中方這個表態再次申明了中國堅持多邊主義和自由貿易，促進經濟全球化的一貫立場。也有專家表示，此舉將有望為中美兩國增添一個新的對話平臺，將促進中美關系回暖。

中國以積極主動的姿態開啟“主場全球化”

CPTPP的前身為跨太平洋夥伴關系協定（TPP），由美日主導，曾被視為排擠中國而設立。但美國現任總統特朗普於2017年走馬上任後，簽署的第一份行政令便是宣布退出TPP。隨後，日本接替美國，與余下的10個國家經過數月談判，在2018年1月宣布達成全面與進步跨太平洋夥伴關系協定(CPTPP)，並在現行CPTPP協議中凍結了美國原來主張的20條條款，預留了美國回歸的空間。

然而，將近三年過去了，在美國回歸前景仍不明朗的前提下，CPTPP成員國率先聽到的，是中國將積極考慮加入的明確信號。國家主席習近平20日晚在北京出席亞太經合組織第二十七次領導人非正式會議時指出，中方歡迎區域全面經濟夥伴關系協定完成簽署，將積極考慮加入全面與進步跨太平洋夥伴關系協定。

商務部研究院國際市場研究部副主任白明在接受《環球時報》記者采訪時表示，加入一個區域自由貿易協定是一個復雜而漫長的過程，但中方的表態首先表明了中國對全球多邊主義和全球貿易投資自由化的支持。白明認為，對加入CPTPP持積極開放態度，包含著中方考慮加入CPTPP，也包含中方與CPTPP開展合作等不同內容。“只要這種區域性的經濟合作有利於促進經濟全球化，有利於穩定全球經濟秩序，中方對此都是開放和支持的。”

中國人民大學國際事務研究所所長、中國貿促會專家委員會委員王義桅在接受《環球時報》采訪時表示，對於CPTPP，中國此次表態更加積極主動，體現了大國姿態。王義桅認為，中國參與CPTPP對於維護全球多邊貿易體制的導向是非常重要的，也說明中國在引領全球化的同時，開啟了“主場全球化”。在中央倡導“雙循環”發展格局的背景下，這一表態會激活全球類似RCEP等組織的互聯互通，讓中國在全球產業鏈的地位更加遊刃有余。

“如果說加入RCEP是中國參與多邊主義的新實踐的話，習主席今天有關CPTPP的表態就展現了中國在多邊主義問題上的裏程碑。”全球化智庫(CCG)主任王輝耀20日在接受《環球時報》采訪時如是評價。他認為，中國的最高領導人在如此莊嚴的國際場合面對亞太地區國家領導人做出這一表態，有著非常重大的現實意義，“CPTPP代表了國際上現在最高標準的自貿協定，這表明了中國進一步擴大開放，加入全球經濟和區域經濟，推動亞太經濟一體化和亞太經濟合作的決心。”

RCEP側重傳統貨物貿易CPTPP是更高水平的貿易協定

中國將積極考慮加入CPTPP的表態引起了國外主流媒體的高度關註。路透社在20日的報道中特別提醒道，這一表態距離中國加入區域全面經濟夥伴關系協定（RCEP）還不到一周。

王輝耀告訴《環球時報》，RCEP與CPTPP二者的區別是比較大的。RCEP側重於傳統的貨物貿易關稅，而CPTPP則包括了服務貿易、高科技、知識產權、數據流動等新業態領域，標準更高。“很多在WTO裏解決不了的問題，如數字經濟、知識產權保護、環境標準、勞工標準、國企改革、數據流動管理等，在CPTPP裏都有非常全面、詳細的規定，但在RCEP裏對這些問題則沒有什麽介入。”他說。

中國當前加入CPTPP的條件是否已經成熟？關於這一問題，白明認為，當前的全球局勢正不斷變化，對於積極考慮加入CPTPP如何落地，中方肯定會結合實際情況，審時度勢穩定推進。

而王輝耀對此更為樂觀。他認為，在知識產權、數據流通、環保、國企改革以及工會等領域，中國都在不停地向CPTPP的標準靠近，中國現在距離加入CPTPP更進一步了，接下來主要就是談判的問題。“RCEP協議的達成談了8年，TPP在簽署協議前也談了10年。”他說到，因此，不是說我們今天表態，明天就可以加入了，可能還得經過幾年的談判，但這個過程必須開始進行了。“為了達標，我們就要進一步擴大開放、促進改革，這反過來也給了我們國家以進一步開放的動力。”

對於加入CPTPP後的前景，王輝耀有著積極的展望。他認為，這對中國未來的服務業、高科技產業和數字經濟都是一個巨大的提升機遇。“中國的數字經濟占GDP總量的36%，服務業占GDP比例也接近60%，今後中國的數字經濟和服務業都要大量地走出去。如果我們加入CPTPP，在條款的保護下，協定內所有國家都要對我們開放，也不能隨便打壓中國企業。”他說道，今後諸如華為、Tik Tok等中國企業在國外遭遇打壓的情況就能被有效制止。

挑戰方面，王輝耀認為，加入CPTPP對中國的國內產業不會造成太大沖擊。“當年中國加入WTO的時候，國內就有聲音擔心‘狼來了’，認為中國的經濟要被摧毀了，尤其是擔憂中國的汽車市場就要全軍覆沒了，結果證實，全然不是這麽回事。”

倒逼美國參與構建亞太命運共同體

圍繞著拜登上臺後，美國是否應該重返CPTPP的問題，美國國內輿論展開了激烈討論。彭博社編輯委員會20日發文稱，美國不應該讓自己在貿易上落後。而《商業內幕》雜誌則呼籲，拜登需要重新加入CPTPP，通過“重返亞洲”建立信心。接受《環球時報》采訪的貿易問題專家普遍認為，CPTPP將對中美兩國關系的回溫起到重要作用。

王義桅表示，拜登上臺後，中國處於一個戰略窗口期，要更加主動地將中美關系“拽”回來，否則，若四年後“特朗普主義”再次入主白宮，將再現中美脫鉤的危險。“中國表示要參與CPTPP，某種意義上也是在倒逼美國參與，與RCEP對接形成FTAAP（亞太自貿區）, 構建亞太命運共同體，鉚住中美關系。”他說道。

王輝耀對此持相同觀點。他認為，中方此時做出這樣的表態，是在向拜登釋放巨大的積極信號。拜登要搞多邊主義，埋葬單邊主義和“美國優先”，而中國則在這個問題上不斷表明姿態。“我們加入RCEP正是對多邊貿易的承諾，創造了一個利好氛圍，現在中國又表態要積極加入CPTPP，這又是一個利好的承諾。”他說道，這也是在向拜登表明，中美之間還有很多共同點。

“如果中美兩國在CPTPP上開始談判了，則兩國間就又多了一個新的平臺。”王輝耀說，“有越來越多的對話平臺，兩國間的共同語言將越來越多，摩擦將越來越少，對中美關系回暖也是很好的促進。”此外，他認為，中美兩國在CPTPP的談判還能反過來推動WTO的改革。“如果中美兩國能在CPTPP上達成一致，則WTO框架下所面臨的困難都能得到解決。這將促進全球貿易格局在新階段、新業態下的重塑，使得全世界得以更均衡、全面、可靠的發展，並減少民粹主義造成的逆全球化。”他說。

【4982億！2715億！“雙11”再創新紀錄】

中國再次向世界展示了強大的消費動能！11月1日0時至11月11日23：59，2020天貓“雙11”成交額達到4982億元，京東“雙11”累計下單金額超過2715億元，均再次創下銷售規模新紀錄。與此同時，蘇寧易購、拼多多等電商平臺都創造了不俗的銷售業績。

每年的“雙11”是觀察中國消費實力的一個重要窗口。當前，我國正加快構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。“雙11”的巨額成交數字印證了構建新發展格局的現實基礎，也讓我們看到了消費格局的變化，以及我國經濟的韌性與活力。

新變化彰顯消費復蘇

今年的“雙11”來得更早一些。京東宣布2020年“雙11”於10月21日正式開啟，為期22天。同樣，2020年天貓的“雙11”也從10月21日開啟預售，並都采用了兩波售賣期。

“分流加差異化是今年‘雙11’最大的改變。”中南財經政法大學教授、數字經濟研究院執行院長盤和林接受經濟日報記者采訪時說，這相當於將“雙11”的“戰線”拉長了，或者說分流了“雙11”的購物人群。分流的效果非常明顯，許多品牌在第一輪預售中的銷售額便超過了去年“雙11”整日銷售額，並且帶來了物流效率的顯著提升。同時也表明，電商平臺的服務越來越貼合消費者的需求。

國際關系學院公共管理系教授儲殷認為，拉長“雙11”的銷售周期，使消費行為更理性也更具可持續性，有助於商家建立、加固與用戶的黏性，實現疫情後業績的修復。

拉長周期的同時，優惠方式也變得更簡單。比如，天貓平臺以超300億元的現金補貼等方式，代替了過去的購物津貼等玩法，打折商品數量達1600萬款，是去年的1.6倍。淘寶、京東平臺商品頁面“預估到手價”的設置一目了然。

對此，中國電子信息產業發展研究院世界工業研究所人工智能研究室主任王哲分析，今年的新冠肺炎疫情對線下門店造成了較大沖擊，電商在消費中承擔了更重要的角色。電商通過更直接的打折促銷、更長的消費決策周期，可以顯著提升消費者對自身平臺的黏性。“今年‘雙11’是對恢復性消費平穩釋放的接納，是國內消費內循環預期改善、剛性消費需求上升的體現。”王哲說。

消費升級趨勢明顯

今年的“雙11”相關數據顯示，消費者正變得更為理性。正如眾誠智庫高級副總裁呂立平所言，消費升級催生出了“精研型消費者”，他們不僅關註產品的“精致實用”，還精於研究產品的成分、原產地等。近九成消費者更願意把錢花在“刀刃上”，並由此成為“消費專家”。

“雙11”的消費變化體現了消費升級的大趨勢。

高端商品受到青睞。據統計，在京東平臺，11月11日開場5分鐘內，高端大米成交額同比增長15倍，有機大米成交額同比增長20倍，有機奶成交額同比增長50倍，高端嬰幼兒奶粉增長16倍。

新品牌呈現象級爆發。僅在11月1日當天，天貓平臺357個新品牌摘下了細分品類的銷售桂冠，1800多個新品牌成交額超越去年“雙11”全天，94個新品牌增長超過10倍。

進口商品熱度不減。10月21日至11月1日期間，銀泰百貨誕生了26個銷售超過100萬元的“爆款單品”。受疫情影響消費者無法走出國門，以腕表、美妝為代表的高端消費也回來了，在銀泰分別增長了91.2%、92%。

農村市場成最大增量。借助遍布全國的電商配送體系，中小城市和鄉村用戶成為新的消費主力，隨著消費升級，農村市場已是“雙11”的重要舞臺。今年“雙11”，各大商家紛紛瞄準農村市場，如京東專門針對下沈市場發售超2億件5折商品、超3億件新品。在京東“雙11”預售階段，農村市場預售訂單額同比增長達到126%。

“雙11”也成為國內外商品流通循環的平臺。迪拜一家名叫Camelicious牧場自天貓“雙11”預售開啟以來，其海外旗艦店駝奶銷量呈爆發式增長。

盤和林表示，在疫情背景下，許多國際廠商瞄準中國市場，希望借力中國市場渡過難關，一些國際品牌的首發都選擇了此次“雙11”。未來，隨著中國消費力量的進一步崛起，中國市場或將成為國際品牌角逐的“戰場”。

有效增強經濟韌性

從今年圍繞“雙11”的商業促銷活動看，“雙11”不僅是電商平臺的“盛宴”，更是實現了線上線下融合，賦能傳統制造業。層出不窮的新模式助推傳統產業轉型升級，有效增強了中國經濟的韌性。

“這背後是技術進步賦予的消費新動能。”王哲認為，支付工具已經全面升級為數字生活大平臺，從數字支付擴大到同城服務，並將帶動線下消費進一步恢復升級。比如，今年“雙11”，基於數字化動態變價系統，在便利蜂線下門店，促銷、打折已是常態化操作，消費者每天進店都能收獲不一樣的折扣。

新的消費場景打開了新的增長空間。今年，有210萬個線下商家參與天貓“雙11”，天貓超市、盒馬、餓了麽、銀泰、大潤發……阿裏新零售的長期耕耘，形成了覆蓋海量消費者的新生活圈。消費體驗被重塑，更多的行業領域加速擁抱新一波數字化紅利。

互聯網平臺作為產業鏈條中的重要環節，發揮技術優勢和直面消費終端的優勢，賦能產業鏈，暢通供應鏈。依托於電商平臺的大數據和智能供應鏈，聯手制造企業打造的定制類商品頗受歡迎。11月11日開場15分鐘內，入選京品家電“爆品標桿計劃”的產品成交額就突破1億元。

此外，“雙11”中的“互聯網+產業帶”也是一大亮點，產業帶數字化不僅為不同產業、不同層級的商家帶來了新的增長點，還加速了傳統產業結構的轉型與升級。例如，今年“雙11”期間，京東旗下社交電商平臺京喜，深入全國180多個產業帶，通過工廠直供、產地直發模式，在超級百億補貼的助力下，“雙11”首日訂單量同比增長160%。

拉長時間、放緩節奏、推陳出新。“今年‘雙11’使得產業鏈、供應鏈、物流鏈得以深度喘息，為生產制造、市場流通創造時間窗口，有助於讓內循環更好發力，未來還將帶動國內外生產、物流、消費需求的恢復和市場格局重塑。”王哲說。

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。

本集主題：「美中貿易戰其實才剛開打：一場沒有贏家的霸權競爭，改變全球經貿版圖、台灣產業布局的經濟大戰」介紹
　　　　　　　
訪問作者：高長
　　
內容簡介：　
全球新競爭時代來臨！
美中兩強爭奪的不只是貿易戰、地緣政治，
更是未來科技主導權的霸權之爭。
　　
　　修昔底德陷阱能夠避免？這場戰局範圍多大？將持續多久？誰會是贏家？
　　
　　美中貿易爭端已演變成科技戰，甚至是意識形態和地緣政治的角力，未來兩國在高科技、人工智慧等行業下世代領域對抗，競奪主導權的格局不會改變，貿易摩擦也不會停止，
　　
　　唯有盡早研擬可面對變局中、長期策略，以規避可能的風險！
　　
　　──多年研究兩岸經濟、前國安會副祕書長高長教授，從背景、演進、衝擊、未來希望、台灣的因應對策，提供最完整的紀錄、系統分析及精闢的未來預測。
　　
　　◤川普高掛「讓美國再度偉大」，習近平高舉「中華民族偉大復興」，世界兩強火車對撞已難免，大國博弈更是難停。表面上看，是美國對中國不信守加入WTO承諾，未充分踐行市場準則，在知識產權保護不利，政府又補貼國企，造成不公，但骨子裡美國對「中國製造2025」產業政策，有深深的憂慮，希望藉貿易戰，逼迫外國企業撤離中國。
　　
　　◤川普執政後的美國，對中國大陸的定位已經從過去的「戰略夥伴」，轉變為「戰略競爭對手」中國對美國的霸權地位已構成挑戰，其科技能耐更已影響美國國家未來安全。美國對中國的貿易制裁，直接或間接都將殃及台灣。尤其是通訊、資訊電腦相關產業，生產蘋果、惠普、戴爾的台商衝擊尤大。
　　
　　◤中國大陸的非關稅壁壘問題「潛規則」，美國企業抱怨必須與中方合資才能發證，政府採購不夠對外國競爭者開放，甚至基於國安考量考慮「數據在地存儲」，有礙流通的效率，也不開放雲端運算與互聯網審查制度。擺明Facebook和Twitter等平台不可能進入。儘管已進行了多次的貿易談判，但三個問題不可能短期解決，一是監督機制如何落實，二是國企補貼問題，三是中國大陸過高的關稅和非關稅壁壘重重。
　　
　　◤無疑地貿易戰可解，但科技戰涉及諸多結構性因素，美國要求進行法規和治理制度的改革，但中國大陸認為這已有礙主權及尊嚴，似乎沒有讓步的可能，僵局仍會繼續。儘管台灣受惠於轉單效應，但「台灣接單、大陸加工、出口美國」的模式，勢必瓦解，拖累經濟成長，也將改變製造布局。　
　　　
作者簡介：高長
　　現職：
　　東華大學公共行政學系榮譽教授
　　中國文化大學國家發展與中國大陸研究所兼任教授
　　遠景基金會季刊主編（科技部 TSSCI 期刊）（兼）
　　中華經濟研究政策顧問（兼）

　　學歷：
　　國立政治大學經濟學系學士、碩士
　　美國紐約州立大學經濟學系博士
　　　
　　　
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