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環球膠報 【死神來了5】
折疊橋死亡(特稿)的視覺效果，藍幕、Chroma Key特效居功至偉！

目不睱給，睇完俾個Like藍幕特效製作人！

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下為補充資炓:

【藍幕特效的秘密】
電影觀眾當然知道演員不可能像蜘蛛人一樣從摩天大樓懸空飛躍而下，或是跟動畫兔子對話，但視覺特效人員能讓這些場景看起來就像真的一樣。他們使用的是「畫面合成」技術，在電影界通常稱為藍幕或綠幕，電視界則稱為顏色去背（chroma key）。

這類技術首先出現於1930年代末，數十年來幾乎沒什麼改變。方法是先把站在藍色或綠色布幔或牆壁前表演的演員拍攝下來，接著再拍攝另一個背景畫面。

技術人員去掉布幔的顏色，製作成正片或負片，再將兩段底片疊在一起，曝光在新的底片上，製作成最後的合成畫面。這種「光學疊印」的方法十分無趣且所費不貲，但效果極佳。後來出現了另一種方法，供電視播放使用。

布幔的顏色可以任意選擇，但由於紅色、綠色和藍色分別對應底片的三層感光乳劑，以及電視攝影機的三個色頻，因此最容易濾除。不過紅色在膚色中相當常見，將紅色去除會影響膚色表現，因此通常不會使用紅色布幔。

直到1990年代中期，這個程序才逐漸全面電腦化。電腦程序是由軟體將影片轉換成數位檔案，讓特效人員加以修改（請參見下圖）。電影製作公司很快就採用這種技術，因為它更快、成本更低，而且更加精良。目前的特效電影大多是以數位方式結合而成。

不過，負責執行整個程序的還是編修人員，包括調整黑暗部位、校正色彩和修整輪廓，讓觀眾不會看到消失的怪異影像或雜訊。美國華納兄弟娛樂公司的技術長庫克生（Chris Cookson）表示：「儘管其中有科技的成份，但這個過程仍是一種藝術，還是需要人工潤飾。」

大製片公司普遍採用之後，較簡單的合成軟體也隨之問世，供家庭和數位影像玩家使用，例如Final Cut 6和Avid Xpress等，而且進步也相當快速。紐約一位導演兼電影攝影師葛拉夫（Walter Graff）表示，這類產品「幾乎已將價值三萬美元的編修及特效系統包含在1200美元的套裝軟體中」。但愛好者是否有那樣的眼光和技巧，能像專業人士一樣運用這類軟體，則是另一回事了。…
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【《少年pi的奇幻漂流》特效公司面臨破產 不滿李安奧斯卡致辭】

今年2月，雖然李安的《少年pi的奇幻漂流》在奧斯卡拿下4項大獎，卻無法滿足所有人的願望。因為為他制作特效的公司卻要面臨破產的現實。

　　李安在致辭中表示特效制作成本太高，希望還能更便宜點。最佳攝影獎得主Claudio Miranda也沒有對3D藝術家們表示感謝。

　　“少年派”中令人嘆為觀止的美景，那隻船上的老虎、那些午夜裡發光的海洋或是落日余暉，和藝術家們上百小時的忘我工作是緊密相連的，“這些特效就是那些錢的具體體現”。

　　拿下了4項奧斯卡大獎，李安這兩天很風光，坊間飛揚的是他各種的勵志帖、解讀帖……但並非所有人都沉浸在喜悅中，比如剛剛幫助李安拿下最佳視覺效果獎的特效公司Rhythm &Hues Studios（簡稱R&H）卻面臨著倒閉命運。

　　奧斯卡當天，近500名特效制作人員在奧斯卡頒獎典禮場外，為公司無預警申請破產與裁員抗議。昨日又爆出，其中一名特效師向李安寫了一封公開信，針對其致辭表示不滿，他稱，“你原本隻需簡單地向這些人致意，就可讓大家正視他們的貢獻，但你沒有，你讓大家失望了。”

　　不滿李安“少年派”特效師抗議

　　這位名為Phillip Broste的后期特效師在自己的公開信中表示，“特效公司在你的電影《少年pi的奇幻漂流》中肩負重任，制作了令人贊嘆的影像，但是當你被問到關於‘倒閉’的看法時，你卻表示：‘我希望能做得便宜點，這樣特效公司的經營就不至於如此艱辛。’”

　　而正是這個“希望做得便宜點”的話題引來了眾人不滿，特效人員表示，特效的研發確實非常昂貴，而且還需要投入大量的科技研發與電腦運算才能得到最后電影裡的成果，他們在信中說，“但是你要知道，並不是那些電腦晶片或硬體在花你如此多的錢，是藝術家們的投入，因此你才能完成這部影片……假如這只是個玩笑，那我們藝術家沒有人笑得出來。”

　　此外，他們還認為公司的財務危機也暴露特效工業在好萊塢日漸重要卻未獲重視的問題。他們認為正是特效人員長期奉獻，才讓片中大水池變成汪洋大海，讓不存在的老虎置身小船，李安才有機會上台領獎。

　　弟弟圓場他已感謝3000名劇組

　　據外媒介紹，頒獎禮場外的抗議員工原本指望典禮上有機會發聲，一次是《少年pi》獲視覺特效獎時，但卻遭音樂中止﹔另一次就是李安獲導演獎，但特效人員卻認為李安對此隻字未提。

　　公開信中表示：“相信李安是個體貼且優秀的人，但我也相信你與你的同仁們，都同樣對特效人員的痛苦艱難視若無睹。”

　　李安的弟弟就此事替李安說話，“他得獎已感謝3000名劇組，就包含特效。他已多次感謝特效人員，且對特效公司破產難過遺憾，但今天特效公司破產不是因為《少年pi》才發生的。就是很單純的技術合作，又不是李安把他們公司搞砸的。”

　　其實不僅僅是R&H特效一家公司，去年，已有多家美國特效公司陸續宣布破產。

　　他們的成果

　　“老虎”帕克一年養成

　　孟加拉虎理查德·帕克俘獲了觀眾的心。不過，除了有限的幾個鏡頭，銀幕上威風凜凜的老虎都不是真虎表演，而是數字模擬的假老虎。

　　動物訓練師希瑞拉·波提耶找到四頭孟加拉虎，但並不需要它們進行真正的表演，CG藝術家們採樣了它們的動作、表情，建模起老虎的骨骼，測算肌肉彎曲度，並在此基礎上進一步添加皮膚紋理、毛發特效，最終渲染成形為萌虎理查德·帕克。

　　光是老虎的毛發，就有超過15名動畫師負責，有些人得整理與排序老虎超過千萬根的毛發。

　　根據負責老虎制作的特效總監比爾·威斯頓豪夫的介紹，在整部戲中，只是老虎的制作就花掉了一年時間。

　　他們的怨氣

　　面臨破產 千名員工恐失業

　　大牌們和電影人在走奧斯卡紅毯，而在離杜比劇院幾個街區的地方，幾百人正喊著“尊重藝術家，尊重工人，尊重視覺效果”的口號游行。

　　事情的起因是，R&H由於財務危機面臨破產，為了釋放資金完成手上的項目，公司日前裁掉了250多名員工，但被解雇者沒有拿到相應的報酬，就連留在公司的員工也好幾周沒有拿到工資了。根據規定，如果到今年4月財政仍無好轉，公司恐將被印度特效業同行Prime Focus公司收購，這將意味著公司旗下位於美國洛杉磯、加拿大溫哥華、印度孟買、馬來西亞吉隆坡以及中國台灣的超過1400名雇員要重新做出職業選擇。

　　從2008年起，美國本土影視特效公司就紛紛陷入倒閉怪圈，這包括曾為《返老還童》、《終結者2018》等片制作特效的Asylum Visual EFFects特效公司及有17年歷史的CafeFX。一些大的特效公司，如工業光魔（ILM）、索尼圖像工作室近幾年也大規模裁員。業內人士分析，制片公司出價壓得太低、公司規模太大、門檻降低競爭加劇和美國經濟不景氣或許是特效公司接連倒閉的幾個主要原因。（馬丹）

小貼士

　　R&H公司成立於1987年，目前是全世界最大的影視特效和動畫制作公司之一。R&H曾經參與超過115部之多的影片制作項目，其中包括在2008年榮獲奧斯卡最佳視覺特效獎的影片《黃金羅盤》和1995年奧斯卡最佳視效獎影片《豬寶貝》。 R&H也榮獲過3次奧斯卡科技成就獎，近幾年的作品還包括《鼠來寶》、《冒牌天神》和《博物館驚魂夜》、《神奇洛克》、《木乃伊3：龍帝之墓》、《吸血鬼助手》、《失落的大陸》、《時間旅行者的妻子》等。

　　今年，R&H憑借《少年派的奇幻漂流》先后斬獲美國視覺效果協會最佳特效獎、英國影視藝術學院獎最佳特效獎，以及奧斯卡最佳視覺特效獎。另外，其參與的《白雪公主與獵人》也獲得本屆奧斯卡最佳視覺效果獎提名。

立即評 技術和藝術

　　李安拿獎感謝了3000多名工作者，但卻沒有改變幕后特效公司破產的命運，也難怪那麼多的特效師會聚在一起，因他的一句大實話而進行圍攻﹔也難怪憑《少年派》拿下最佳特效獎的特效師比爾·威斯登霍佛會想說奧斯卡獎對於一個特效工作室來說簡直就是“死亡之吻”。

　　他們一邊手握多個奧斯卡大獎，一邊卻無法面臨破產的現實，因為昂貴的制作費其利潤卻低得可憐。

　　一個行業生了病，是否就該丟棄不管呢？畢竟無論藝術還是技術，隻有同等重視了，才會成為偉大的作品。

世界旅行中最天大的笑話
超級無敵蠢無敵活該的故事

兩個人活該沒有做好功課的下場。

旅行到現在，
我們總是走隨性路線，
每次人家問我們
［到達下個國家去哪？］
我們總說：
［不知道欸！我們都到達那個國家才開始做功課找資訊。］

我們喜歡這樣的旅行方式，
因為計劃總是趕不上變化。

這次得到一個非常大的教訓！
超級好笑的教訓
雖然說出來很丟臉！很活該。
愚蠢到太值得分享了

事情是這樣的：
我們在蘇丹要前往埃及前，
完全沒有研究旅遊資訊
一心只研究怎麼走陸路到埃及。
跟之前每個國家一樣
抱著［到了該國家再查景點吧！］的心情。
所以我們一路從蘇丹走陸路入境埃及
一整天從早到晚
搭著渡輪到了阿布辛貝港口
再搭巴士到了亞斯文，此刻已經晚上。
［到開羅嗎？等等凌晨12點有夜巴］
我們開心的買了票，想說：
好欸！不用停在亞斯文小鎮過夜。
可以直達到開羅首都真順利！
就能換錢、辦網路卡、研究景點了！

搭了夜巴直接睡了15個小時
890公里的路程，到達了開羅。

到了開羅，開始研究景點。
我們整個傻、眼、了。
我們超級想去的《阿布辛貝神殿》
它就在我們從蘇丹搭渡輪時
所到達的埃及阿布辛貝港口....
是的，前一天我們下船的地方，
它就在旁邊.....。
然後我們直接經過它北上了......
甚至想去的許多景點，
都是要從亞斯文出發或是順路北上。
是的，就是我們有眼不識泰山，
當天晚上直接搭夜巴離開的那個小鎮
亞斯文......
然後我們直接北上了....
我們就這樣完全直接穿越這些景點
直接到達了首都開羅.....

［太愚蠢了！！！！！！］
我們倆個看著地圖大叫。

我們本來走蘇丹陸路
是最優勢最方便順路慢慢玩上去的！
因為大家都是搭飛機到達開羅，
還要特地奔波南下1000多公里
再花1000多公里返回開羅。
為了到達那些景點。
然後就因為我們活該完全沒先做功課
錯失了超級順路的一切

我們開始崩潰大叫氣自己
但是沒多久又倆個人笑出來
因為真的太愚蠢了⋯⋯

於是很掙扎到底要不要再下去...
畢竟要多花很多錢、很多時間再南下
結束之後再北上...
來回是2000多公里的路程...
加上轉車等等起碼要多花很多時間。

所以我們決定.........

《不管了！再下去一次好了！》

有些事情現在不做，
以後可能不會做了。

埃及神廟這次不去
以後也不一定有機會去。

所以我們決定再下去一次.....。

即使
多花了可能1.2千元...
多坐了2千公里的車...
多浪費了2-4天時間...
還是衝一波！！
以免自己會有遺憾。

這個真的太糗太蠢了
也是一個很大的教訓
旅行可以隨性
但是還是要事先有基本計劃比較好
否則就會像我們這樣
損失慘重
這次我們也覺得學到了一課
經過這次以後必須要認真點才行

雖然當下真的覺得很可惜很懊惱
很後悔很沮喪很可恨

但是以後回想起來
也是一段很有趣的經歷
未來可以講出來讓大家笑一笑...

因為我想
應該不會有哪個人出來旅行
會像我們一樣犯這種誇張的錯誤

我相信大家都很認真規劃自己旅行的
不像我們...
要
檢
討
！

果然
《阿布辛貝神廟》
真的沒讓我們失望
更慶幸我們有為了這裡再特地下來
它榮登埃及我們的最愛遺跡
最遠、交通麻煩、門票又貴，
卻有許多人仍然來這朝聖，
它的魅力真的值得。

勞頓奔波
到阿布辛貝已經晚上10點，
阿布辛貝神廟是早上5點開門，
能入場看日出。
阿布辛貝的住宿都不便宜，
加上我們怕住宿太舒服爬不起來
所以直接睡在一個理事館外面，
非常安靜又安全，
只是晚上被冷醒
清晨鬧鐘響，
我們成了第一個走到大雕像面前的人，
無法形容現場的感動，
天空漸漸亮起，
許多團客在導遊帶領下觀看日出，
我們就這樣獨享了整個神廟，
太陽升起，神像也被照亮，
只能不斷讚嘆這3千年前的藝術....

我們好好享受時光後，
開始大量遊客湧進，
我們心滿意足要離開前，
遇到一團中國團客，馬上跟著他們走，
聽了一整段的中文導覽！
了解整個文化歷史故事之後，
神廟更有魅力了，真的是非常幸運。

現在的阿布辛貝神廟內部
也能手機免費拍照，
但相機一台要收費300埃鎊。

門口有個管理員他負責掌管
［生命之鑰］，
鑰匙長這樣［♀］
古埃及文字代表-生命的鑰匙，
上面圓圈代表太陽、十字代表尼羅河
這一切則代表永生。
管理員在的時候會插在門孔，
離開時會帶走他怕被偷。
據說它重達2公斤，
但你一旦拿了他拍照，
你就準備掏錢了
我們眼睜睜看著很多外國客傻傻不知道
就被他推薦下拿了拍照，
然後就開始上演討錢價格談不攏的戲碼
我們沒有拍鑰匙，
不想跟他引起討錢戲碼
可以自己上網搜尋生命之鑰照片。

離開神廟之後，
我們到了解說中心
看了百年前的黑白記錄片，
紀錄發現神廟以及如何切割搬運的過程，
看了真的只能讚嘆。

如果你說，埃及哪裡必去？

我會說，
如果你有時間的話，
一定要來到阿布辛貝神廟。

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關於阿布辛貝：
據說有位小男孩
指引一位探險家而發現了這個神廟，
而當時這個廟並沒有名字，
於是就以小男孩的名字
命名為Abu simbel 阿布辛貝神廟。
這個神廟一直長期的被沙漠淹沒，
來來去去有許多探險家考古家
挖掘開拓之後，沒多久又被沙塵埋藏。

直到後來因為怕這個神廟
會因為要興建水壩，
尼羅河水位上升而被淹沒，
為了保護古蹟，發動各地捐款，
將它全部挖出來，
用人工方式鋸成一塊塊大岩石，
往上搬移後重新組合。

阿布辛貝是拉美西斯二世的作品，
他統治了古埃及67年，活到94歲。
會選擇尼羅河崖邊建造
是因為不論運輸、軍隊船隻
都會經過這裡，
因此拉美西斯二世的雕像
就像看著他們，宣示國威。

這個神廟就是拉美西斯二世為主題，
而古埃及深信，
只有國王懂得跟神溝通，
平民只能敬拜國王回報國王，
再由國王當媒介敬拜神明。

所以神廟內部主題
題，分成三個部分：人、媒介、神。

☀️神廟外的人像雕像☀️
代表他身為國王的樣子坐在王位。

☀️中間廳的媒介雕像☀️
代表他是人與神的結合化身。

☀️最深的神化雕像☀️
代表他就是神，與其他神平起平坐。

神廟裡的壁畫
都描述著打仗跟敬拜神的圖像。
而其中右手邊打仗壁畫
是真的有這場古代戰爭的紀錄。
左手邊的打仗壁畫
則只是一個想像出來的樣子，
代表法老王打擊宇宙萬惡的意思。

最最最最猛的來了....
神廟最深處的四個雕像。
左到右分別是
冥界神、阿蒙神、拉美西斯二世、太陽神。
3300多年前的他們，
竟然精確的計算出日照角度，
在每年的
2/21（拉美西斯的生日）
10/21（拉美西斯的登基日）
這兩天，
陽光會從神廟的門口
直照到最深處的神像，
而最左邊的冥界之神代表黑暗，
所以不會被照到。
幾千年前竟然能如此精算...
但之後神廟搬家時，
大家運用最先進的測算方式，
仍然不敵古人
計算失誤，最後則往後推一天，
變成每年的2/22及10/22會照射進去。

而阿布辛貝其實是一對夫妻廟，
在旁邊的小神廟是娜芙塔莉神殿，
是拉美西斯二世的妻子，
他深愛著他的妻子，
小神廟裡面的皇后藉由壁畫及雕像
被朔造成老鷹太陽神的妻子樣子
（而拉美西斯則自己稱為太陽神）。
從壁畫中也能感受到在他心中
妻子是非常美麗崇高的。
兩個廟都非常的壯觀非常迷人。
尤其裡面的壁畫風格
更比之前看得神廟更為霸氣。

2019/9/18 埃及

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。

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