MichaelJordan、张潼、牛奎光对话：AI商业化中的技术、隐私与互联网巨头|GMIC2018：CBA买球官网

业务，协助一切底层技术开发，和产品部门合作把技术放在生产中去，比如跟腾讯社交、游戏、智能硬件融合。大公司如何有一个AI团队，它一定会基于自己的业务场景去累积去研究。第二件事情是强化前沿研究，通过放文章、与大学和研究院合作去累积研究能力。第三件事情是与产业界融合，产业界获取平台性的API，同时增进学界的产学研合作。

在Michael Jordan显然，国外不是微软公司、Google、Facebook在AI技术上领先。在事实经验上，领先的是亚马逊。

AI此前主要是称作机器学习，在这件事情上，亚马逊是最先的。他共享到，在上世纪九十年代亚马逊早已用AI和深度自学需要很好地展开工业链的建模。对于亚马逊这样可观的电商来说，必需依赖整个供应链来管理数十亿美元产品，必须对整个供应链有明晰的理解。

他们当时用深度自学和建模就能做。此外，亚马逊还做到AB测试，对网站每个像素都做到了测试，以得出准确的像素、颜色。这都是很多年前的事情了。

了解到，2017年5月，Michael Jordan重新加入了蚂蚁金服，作为智囊团主席和顾问。在他显然，像阿里巴巴这样的电商平台上有用户出售商品的数据，就可以在网站上做到十分简单的工作，比如社交和搜寻。Google和Facebook意识到搜寻和社交网站目前在人类交流方面还有一些容许，正在希望用人工智能的自然语言处置和决策能力使其显得更聪明，Jordan指出这些是十分有意思的项目，但是他对这些领域的进展似乎不颇失望，“我实在在这方面有可能还不是很顺利，现在只是引发了一些媒体的注目。”Jordan对滴滴和Uber的评价很高，在他显然，滴滴和Uber在数据、后端系统、大规模人类对话上面做到得很好，它们机器深度自学迅速地领先于上来，和很多IT公司比起是十分创意的。

Jordan更进一步指出自己对于大公司应用于AI的观点，“我某种程度注目于研究，我也十分注目那样的一些公司，它们创立了一些数据流，并且很好的用于。不仅AI，AI只是其中的一面，AI只是非常简单的数学，是一种非常简单的方式，更加有价值的是数据。高质量的数据，它可以使我们的测试超过某一目的，以准确的方式收集数据，这样的话才可以分解适当的价值，给到提供数据的人。”崔宝秋共享了小米做到AI的点子。

AI在小米公司是无处不在的，两年前雷军就把AI定位为小米未来十年的核心战略。小米更有了很多AI人才来做到研究，但小米还是尤其偏重于产品的一家公司，更为侧重技术落地。他表示同意Jordan谈的大数据价值，小米享有大量大数据，AI落地非常容易。牛奎光从投资界来讲了创业公司对AI的观点。

他提及了商汤前两天的大会，商汤作为AI独角兽创业公司，去年在顶级会议上公开发表的论文数超过91篇，比BAT都多。对于创业公司来说，AI业务一般是to B的业务，去跟传统行业做到创意。

像凯文·凯利谈的颠覆性创意，往往就是指一个大公司的边缘部门或者是边缘业务开始的，to B的业务是支流，也是创业公司需要不与大公司必要竞争的领域。技术与商业的分歧嘉宾们探究的第二个问题关于技术和商业，发展AI是技术优先还是商业优先？很多公司有很多大牛AI教授，研究人员，但是却无法将技术落地，是什么原因？牛奎光首先共享了观点，AI的发展不存在有所不同的阶段，现在的阶段以应用于居多，而下一个阶段还有技术没突破。

在2014年时，AI的发展本质上是计算能力大大增加、计算成本大大上升的结果。在应用于上，机器可以替换人做到一些事情，人脸识别、语音辨识的能力都有相当大的提高，这个时代应当叫“大数据小智能”。

而在以后的“小数据大智能”上，还有很多基础性的理论没突破。现在更好的说道应用于，以单个地方的应用于，例如在视觉、语音、自然语言解读、科学知识图谱等方面的应用于。如果说前三年是单项技术引导企业发展的时候，经过这几年的建设之后它慢慢地早已到了一个平台，把各种单项技术人组应用于到一个明确的行业里去，这是接下来的一个趋势或者是相当大的机会。Jordan在这个问题上讲得不多，他主要特别强调了遵循绝明确问题的原则。

在他显然，AI的技术是工程的技术，必须工程师的参予，所以公司最必须的是聘用到能解决问题的专家。公司发展了一项技术，必须在有所不同的场景去用于这个技术，而工程师所做到的事情就是充分发挥创新，解决问题有所不同场景的问题，他们会像科学家一样去找寻真理。张潼指出技术和商业某种程度最重要，AI公司的关键是怎么构成壁垒，要有核心的能力，商业也很最重要是因为很多技术抵达一定程度后要依赖商业。

腾讯做到AI都是基于腾讯自己的场景来做到，场景和数据十分最重要，商业上也才能有壁垒，使别人无法转入。大数据与隐私第三个问题，是目前的热点问题，Facebook的“剑桥分析”引发关于数据和用户隐私的普遍辩论。崔宝秋抛问题，目前我们处在AI的春天，其背后归功于深度自学技术的发展，再行往后还是靠大数据和云计算能力。

大数据目前在AI浪潮中扮演着不可磨灭的角色，但是较为困惑的问题是数据共享，如何在不侵害用户隐私的情况下，将公司的数据与学术界与其他公司共享。小米目前做到的是基本尽可能不共享，滴水不漏。嘉宾们都如何看来数据共享与隐私维护的分歧？Jordan首先阐述，无法孤立无援地谈数据，还是与应用于结合的。

在医疗数据方面，病患的隐私一定要维护，但是我们也期望医疗数据能协助改良医疗。比如基因组序列，是个人数据，个人可以要求数据怎么被去用于，如果个人基因数据可以化疗家人疾病，坚信不少人会不愿获取。如果搜集更好的人的数据需要寻找DNA变异的方法来化疗癌症，不少人也是不愿获取自己的医疗数据。

数据共享并不是总是差劲的。Facebook的事件之所以是丑闻，是因为数据的共享没带来人价值，而且让人感觉自己的数据是不得不给被人的。但是，Jordan也提及，说道到网络安全的时候，一些公司意识到数据对自己很有价值，就必须在隐私维护、数据安全性上作好，离开了提高自己的竞争力。同时，也让将用户对自己的数据用于有知情权，让用户深感公司是有一点信任的第三方。

牛奎光对数据和隐私的问题尤其感兴趣，也思维了好几年。在他显然，现在数据是确实价值的支撑着，数据的价值只有在流动的过程中才能更佳地充分发挥它的价值。他曾多次设想到“数据交易所”，但是我们目前并没这样的交易所，是因为数据交换后，很更容易被拷贝，数据的加工方式无法被审核。

第二个问题，谁享有数据的问题。在社交网络平台上，数据是归属于个人的还是归属于平台的？在之前，让个人去享有自己的数据，在技术上基本是不不切实际的，但是今天像区块链这样的技术，使得这个问题的解决问题有一定的期望。

目前，他设想了三种解决方案。第一种，从技术的角度谈，他求教过一个图灵奖获得者，就是数据交易参予双方在一定可靠的情况下可以通过比现在大约复杂度要低100倍的计算出来，需要做数据在计算出来的过程中，只不过是可以不被泄漏的。

但是这样的话，成本也可能会提升100倍。第二种，就是数据享有方并会把数据汇聚到一个中央节点，数据和计算出来都在本地，把结果拿出来。

第三种，牛奎光做到了一个实验，他投资了一个做到鼓吹欺诈的公司，跟一个物流企业正式成立了一个合资公司，以业务和能力的方式去输入数据的融合和牵头，但是并不把数据融合到一块。虽然有很多探寻和点子，目前看上去都没结果。张潼从公司的角度讲数据和隐私问题，变得更为实际。

在他显然，如果能带给价值，数据共享当然很好，但是目前有一些问题，第一，商业上数据是核心壁垒，所以公司不不愿共享出来。甚至有时候在公司内部有所不同的部门都不几乎不愿分享，必须公司层面引。

现在如果有法律和规定，一些数据是可以共享的，例如政府数据、公益的组织的数据。如果医院有个的组织需要把所有医院融合一起，然后需要有一些法律，来共享数据也不会产生相当大的价值。

还有就是物流、交通领域。本场圆桌辩论讲了互联网巨头如何做到AI、技术与商业的分歧、大数据和隐私维护的分歧，都是在大公司的层面。最后大家也非常简单闲谈了一下，如果没数据，创业公司如何做到AI。

几位嘉宾都回应，创业公司没数据的话必须紧贴较为粗的场景，累积技术上和场景上的经验。涉及文章：GMIC大会在即，文厨：有人建议我改为区块链大会LeCun、Jordan、李开复圆桌全文：AI的现状与未来 | GMIC 2018Yann LeCun图文演说：如何让 AI 自学常识， AI 未来趋势又在何方 | GMIC 2018李开复、胡郁、张亚勤对话：中美AI战略、AI人才培养有何有所不同 | GMIC 2018原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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