▎交通沉痾代價痛,工安改革何時動?
台鐵太魯閣號遭包商工程車滑落撞擊的意外,造成台鐵史上最嚴重、目前共51死178傷的火車事故慘劇。事發至今一天有餘,第一時間全國上下都以救災為先,共同為傷者與罹難者家屬祈禱,也為不幸身故的死者默哀。
但國人也要忍不住質問,這樣的悲劇是如何發生的、誰該負責?如何減少未來再次發生意外的風險?
一個包商工地主任的「無心疏失」,卻釀成如此大規模的傷亡事故,難道其中沒有任何管理問題與系統性風險該檢討?
檢視整起案件背後的問題以及各方提供的資訊,虹安發現這起火車事故背後實在有太多被忽略的結構性沉痾與原本可避免的問題:
1⃣️廠商紀錄不良、工安品質堪慮:
台鐵發包廠商「義祥工業社」的負責人李義祥過去已有諸多不良紀錄,包括2007年涉嫌圍標自強外役監鋪設琉璃鋼瓦標案、2008年違反政府採購法被花蓮地院判刑6個月易科罰金、2014年偽造承包工程當中用以維護工安的圍堰照片及施工日誌,今年2月才三審定讞被判有期徒刑6個月,以及2014年其員工駕駛疑似故障的工程車而跌落山谷身亡。但這樣的公司負責人卻在5年來透過不同公司名稱(義程營造)拿了政府金額高達2億元的19個工程標案,義祥工業社5年來更有15筆違規開罰紀錄。
#為何這樣的問題廠商還可繼續承包政府工程?
#政府的稽核與評鑑機制是否已經失靈?
2⃣️鐵路局監督與品管責任勿逃避:
無論是以國家治理責任或企業管理QC品質控制的角度檢視,儘管今天出問題是承包商,包括監造都有責任,發包與管理稽核的鐵路局又怎可卸責?竟然還傳出台鐵內部有幕僚建議將責任推給承包商和監造商,以降低台鐵的責任與負評等訊息,人民絕對難以接受!
台鐵應該嚴正面對自己的管理疏漏並大刀闊斧改革。舉例來說,有曾擔任工程品管人員的網友在PTT撰文指出,由於政府評鑑流於形式、中小型維修工程案利潤低,業界管理能力和安全紀錄好的營造廠不太會投標這類小工程案,因此大量工程流標後,時常又會回頭放寬審核標準,導致承作廠商品質參差不齊。而勞安及安全衛生管理費用編列佔比也過低,更遑論進階安管設備的編列。
#台鐵是否有針對各個工程案件的工安品質做好把關?
此外,造成此次事故工程車所屬的「#鐵路行車安全改善六年計畫」,該工程標牌顯示今年1月20日就該完工,卻產生延宕狀況施工至今,是否有廠商趕工鋌而走險造成風險管控失靈?台鐵指出是因水土保持問題申請展延,但就連展延申請程序都仍在進行中,為何仍可施工?難道台鐵都要推說這全是承包商的問題?
3⃣️台鐵局長無人敢當,徒增管理風險?
自從2018年普悠瑪號事故發生後,台鐵局長換人做,而前任局長張政源今年1月14日退休就由交通部次長祈文中代理至今,這一代就是三個月,至今懸缺。根據媒體報導指出,台鐵因為事故危機不斷,局長人選不但沒人敢推薦,更沒人敢當!然而無人敢領導、推託怕事的態度,就能讓意外不再發生?還是反而造成風險的增加?台鐵人事任命的延宕與推諉不前,這個政治責任請問是誰要來扛?還敢說有政府會做事?政府到底在哪裡?
#沒政府敢扛責?
相關問題可能還有很多,有待大家共同討論與挖掘。虹安在這裡想就目前看到的情況提出簡要的建議與解方:
1⃣️ 落實廠商品管、工安品質重新檢視:
當政府體系保護自己、保護廠啇,都不得罪人就都不會真正面對問題。嘗試把問責推給法律,但司法是「無罪推論」,除了蒐證不易,官員更不會積極尋找罪證,以免牽連自己的責任。最後當法院無法判罪,厰商就可以號稱「還我清白」,繼續投標、承包政府的工程標案,也持續放任工安風險蔓延。
台鐵以及行政院公共工程委員會,應限期內提出過去十年內有有紀錄不良、工安問題或有訴訟爭議之政府工程得標廠商名單,甚至是換個名字就捲土重來投標、承作政府案件的不良廠商名單,都應該要逐一檢視並重新審核,並徹底稽查進行中工程之工安及工程品質,以維護國家公共工程品質及人民生命財產安全。
2⃣️ 職安與工安風險態度的檢討與落實:
我國已是發達經濟體,但多次的事故意外不斷發生,顯見台灣營造產業對於工安意識的輕率亟待改進,包括我國的《職業安全衛生法》當中稽核措施與罰責過輕、職安人員待遇不足且不受工地友善對待等問題都持續為人所詬病。
台灣的營造設計法規與安全要求,到了工地現場變成一份份需要簽名與打勾的文書表格,但究竟有多少真正落實?此次意外,無論是學者專家或相關從業人員都指出 #肇禍工地旁未設置安全圍籬 是一重大疏漏。即便台鐵指出在圍籬安全和防護設計合約都有規定要做,但承包廠商就是沒做,竟還曾是有圍籬造假前科的廠商,一再知法犯法、相關條文形同虛設,為何台鐵與廠商對於安全設施的落實與稽核如此漫不經心?
當年普悠瑪案提出的上百項改善計畫,今天又落實了多少?
一時貪圖方便的心態「車子停這裡一下沒關係」,在缺乏有效規劃的安全管控措施下,就輕易引發死傷如此巨大的災難。我們從工安意識的提升到相關法規的檢討落實,還有非常多要努力。
3⃣️ 安全措施的增加與落實:
此次意外後,許多人舉歐美或日本的工地安全及現場管理為例,認為台灣應可效仿,包括制度面的日本 #職業安全衛生管理體系,有效降低了一半的事故死亡率、全員責任式管理機制與重度的事故罰則,到器物面嚴格規範的現場施工設計與工地周邊安全防護等。勞動部早在2018年就有相關研究報告指出仿效日本工程安全輔導做法,可有效改善我國營造業工程安全、降低職業災害。
回到此次意外當中的情景:
a. 台鐵對於鐵道周邊沿線的淨空以保障行車安全負有明確責任,那麼靠近鐵軌的工地及道路邊坡,是否有規範停放各類車輛、工程物資如何堆放及危險物品放置處的明確規範或禁令?
b. 台鐵對於鐵路周邊工地現場的實時監控顯有不足,未來包括台鐵與行控中心的聯絡,是否能運用大數據資料與AI管理,交叉比對各項即時數據與影像,掌握列車行進時周遭工地的動態並回報給行控中心與列車駕駛,增加風險管控程度與駕駛反應時間?
c. 對於學者建議台鐵應效仿日本鐵路及我國高鐵在特定路段設置異物入侵系統警示來車,政府是否願意採納並儘速編列預算?
d. 此次意外傷亡巨大,有意見指出可能為緩解疏運需求而增加販售站票有關,太魯閣號每節車廂至多15名站票,意外發生時站票乘客遭拋離受傷風險更大,未來是否重新檢討站票販售機制?
以上種種從注重工程安全意識的重新建立、工安稽核與廠商品管制度檢討到鐵路及工地安全措施的增強,其實有許多都是長年累積下來的積弊陳痾。一次次的慘痛傷亡不斷提醒國人,我們還有很多事沒做,或者沒有做好。
虹安誠摯希望,我們不該一次又一次經歷這樣慘痛的教訓、付出如此多珍貴的國人同胞性命,卻一次又一次在輕忽風險、疏於做出改變當中等待下一次悲劇降臨。
願罹難者安息,也持續為生者與家屬祈禱。但在祈禱以外,我們還可以做得更多、做得更好。
當救災告一段落,檢討與改進的腳步刻不容緩!
#文長因為語重心長
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過79萬的網紅柴鼠兄弟 ZRBros,也在其Youtube影片中提到,世界上有個「股票國」 裡面的人們總是說著我們聽不懂的語言 什麼「黃金交叉多頭排列」乍聽還以為是國慶轉播😂。 如果要在股票國打工賺錢錢,得先搞懂遊戲規則 從最常用的四個文法開始學起🤓 夯翻鼠FQ ►ETF系列 【FQ11】ETF基礎篇-就是便當的一種https://youtu.be/HDz6xAbN...
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《文茜的世界財經周報》
【"把抗癌交給科技" MIT開發醫療影像運算軟體 MIT教授巴茲蕾43歲被判定罹患乳癌 人生重大轉折 巴茲蕾投入"量身訂做"抗癌方案 人工智慧如此全能 醫療AI比例仍低 機器可精準消化大數據 "量身訂做"抗癌方案 四名患者同一療法 醫學影像運算可找答案 87%腫瘤為良性 醫學數據運算可降低手術率】
在MIT(麻省理工學院),數字,很重要。
課程6.036,地點26-100,是MIT最大的一間教室,教授來自32號建築,也就是電腦科學與人工智慧實驗室,課程名為"對人工智慧的真實熱情",由4位教授與15位助教一起管理這門課。這是今年MIT人數最多的一門課,教室座位566個,但選課的人有700個,所以第一堂有部分學生只能在其他教室看著轉播螢幕上課。
授課的四名教授之一巴茲蕾教授(Regina Barzilay),在MIT專教機器學習,尤其是NLP(Natural Language Processing),也就是自然語言處理,簡單來說就是教電腦聽說讀寫人類語言。市面上所有的智慧語音助理,例如蘋果的Siri,或是亞馬遜的Echo,就需要NLP技術,巴茲蕾教授正是這個領域的佼佼者。
1971年出生在以色列的她,大學和研究所畢業於以色列知名學府班古里恩大學,後來赴美在哥倫比亞大學取得電腦科學博士學位,也許正因為母語是古老的希伯來文,她對於解碼失傳語言特別有興趣。寫博士論文時甚至開發了可以自動生成新聞摘要的軟體NewsBlaster,雖然她謙稱這款軟體不可能取代深度報導或是洗練文字,卻為哥大留下令人讚嘆的資產。
而如明日之星般的美女教授,在43歲那一年,人生突來晴天霹靂。
MIT電腦科學與人工智慧實驗室瑞吉娜巴茲蕾教授:我之所以進入數位醫療的領域 是因為三年前我被診斷出乳癌
巴茲蕾教授本身因為乳房組織密度較高,屬於乳癌高危險群,因此每半年做一次乳房攝影檢查,為期兩年的檢查周期最後一次,卻發現了惡性腫瘤。事後她一直想問,第一,"為何是我?" 因為沒有家族病史。第二個問題是,這兩年的檢查當中,難道無法從影像醫學的細微變化,看出她的乳房組織可能進化成癌細胞?
瑞吉娜巴茲蕾教授:現在治療癌症病人的方式,都有"人"的在裡面。不管是做超音波還是病理切片,都是由人來判讀,把病情做一下分類。因為這些醫學影像不是直接交給醫生去看,而是由受過訓練的專業技師去判讀,當他們在做判讀的時候,會用他們所依循的"項目"去分類患病的婦女,只用幾個簡單的指標去判讀的時候,很多病況訊息其實是被忽略的。
如果AlphaGo可以擊敗人類圍棋冠軍、Amzon可以依照你的網路行為推薦你會買的商品,巴茲蕾教授不禁想問,這麼多現代人工智慧,為何沒有拿來解決醫療上的盲點。於是她開始與被譽為全球最好的麻省總醫院(MGH)合作,希望未來癌症治療也能「量身訂做」。
瑞吉娜巴茲蕾教授:試想當亞馬遜跟你推薦一本書的時候,是把所有網購消費者,依照十個不同的習性分類,決定這本書適不適合你? 還是依據你個人過往的消費記錄,加上他人評價,再根據你是怎麼樣的人、而不是把你簡單分類去推薦這個產品呢? 當我們把病患簡單分類的時候,我們就會錯失很多資訊。機器可以做到而人類做不到的,就是可以同時看數百萬張醫學影響,然後做出人類做不到的更準確的預測。
以乳癌為例,根據醫學影像以及切片病理報告,會區分為四種亞型,一張極為複雜的器官影像,在技師判讀後,可能直接被簡化成幾種數據、幾行判讀文字,四張完全不一樣的乳房攝影圖像,檢測分類後的資訊可能一模一樣,醫學影像中人眼所不及之處,可能就隱藏著很多警訊而不可知。而因為這四張圖像的患者被分為同一型,因此被施以同樣的治療方案,但這四個患者,三個成功了,一個沒有,問題出在哪裡,巴茲蕾教授認為,這就是圖形運算可以幫助醫生的地方。
瑞吉娜巴茲蕾教授:你看得出這隻狗和這個癌細胞的差別嗎? 狗占了整張照片的30% 癌細胞(在大畫素影像中)只占不到1% 所以影像傳達的訊號完全是不成比例的
癌細胞的生成與醞釀是需要時間的,如果半年一次的醫學影像,或甚至過去十年的病歷記錄能,夠用交叉運算,也許機器可以比人眼更早發現生理組織得病變,預防和提早治療就不會只是口號而已。
一份研究指出,高危險群乳癌病患在照出腫瘤後,無法確定是良性還惡性,多半都會在同意直接開刀切除,最終其實有87%的病理切片是良性的。以MGH(麻省總醫院)為例,無法確診良性或惡性的腫瘤,進手術房的比例是100%,透過巴茲蕾教授開發的這套系統分析,至少可以在術前判讀出30%的良性組織,大幅減少侵入式醫療的機率。這套軟體也可以分辨哪些乳房組織比較可能發展成癌細胞,藉此提高醫生投藥的劑量與準確度。同時機器學習和數據運算也可以應用在製藥上面,透過化學物與病患醫療史的交叉運算,可以容易的組合出製作成本低、效用更好的藥品。
瑞吉娜巴茲蕾教授:我想提供這項工具可以改變醫療護理人員的分工,在很多醫療體系中,病人真正缺乏的就是從醫療照護提供者這邊,獲得「個人化」的集中照顧,有時間跟醫生好好合作。機器永遠不能取代醫生護理師,但透過運用這種工具,可以讓醫生有更多時間跟病患一起,就治療方案好好相互配合。
巴茲蕾教授強調,開發醫療運算法不是要來取代影像醫學判讀的技師,而是想找出人眼無法判讀的病變,讓機器來幫助醫護人員執行更準確的治療。2011年在益智問答節目中擊敗人類的IBM人工智慧系統華生,其實當年是為了發展醫療雲端服務而開發出來的,一度在各大醫療院所引起熱潮,但當時人機合作的並不理想,最近優化後的華生,再度挑戰醫療領域並取得初步成果。其他像是Google母公司Alphabet,以及飛利浦等科技大廠,加上輻射出來的新創公司,醫療生技產業的科技創新,預估2021年以前可達每年成長40%,產值達66億美元的規模。人工智慧將為醫療帶來革命性的影響。
瑞吉娜巴茲蕾教授:這麼多年來,我們一直深信癌症會由生理醫學家治好,如今該是我們(電腦科學家)把這個機會拿回來 給醫療領域帶來重大改變的時刻。
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「今年參加了1400場視訊會議,沒有交到一個朋友」
疫情對AI行業所帶來的最大影響,是什麼?
今年最令人興奮的AI新技術、新應用,有哪些?
甚至未來10年、20年,AI發展的方向,又該何去何從?
針對這幾點,前陣子做了個有點意思的 MEET2021 年度對話,也在這裡分享,原文來自「量子位」微信公眾號:
……
站在2020年,如此不平凡一年的歲末,AI業界有太多諸如上述的問題急需回答。
要點
• 疫情帶來最大的影響,就是加快了資料化,加速了線上化和AI化。
• 疫情是巨大的災難,同時也極大推動了AI的進一步落地,這一年可能相當於三年的進程。
• 最讓人振奮的黑科技,是AlphaFold和GPT-3,後者對行業更具有潛在的顛覆力量。
• AI給社會帶來最大的價值,肯定不是黑科技。
• 擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力。
• 大陸的新基建會進一步推動AI新經濟,這會是一個新的時代,一次新的文藝復興。
• AI從業者們需要記得:權力越大,責任越大。
▎疫情加速AI化,一年相當於三年
李根:再次感謝開復老師來幫我們總結這一年,與往年相比,今年最大的不同是什麼?
李開復:今年的工作節奏改變了,我一共參加了1400次線上會議,非常有效率,進行了特別多的開會和演講。但是1400次這樣的會議,沒有讓我交到一個朋友。所以我覺得線上會議雖然帶來了效率,但是還是要回歸面對面的本質交流。
李根:但受疫情影響的這個過程,也是線上化被加速的過程?
李開復:這是疫情帶來的最大的影響——加快了資料化、線上化和AI化。AI最重要的核心就是海量的資料,可以催化更多新的應用。
比如線上會議,我們並不見得那麼容易區分視訊會議中的那個人,是不是真人。所以有時候線上講座或者網路不穩定的時候,我們會選擇錄製,而且錄製一次,也可以用很多次。由此延伸,以後線上上,比如你做推銷,做客服,甚至做電視節目,其實都是可以用虛擬人來替代的。我們現在還無法造出一個讓你分不出來的3D虛擬人,但是在視頻裡完全可以。DeepFake不是一個向善的應用,但是把它的技術應用在建設性、有益的方向,我覺得可以帶來特別多的應用。而且有了資料,各行各業就可以評估哪些工作或者流程,可以進一步數位化。數位化以後,重複性的工作就可以被AI取代了。
此外,除了社交距離縮短,可以發現機器人出現的頻率越來越高。比如,我們去餐館時,會有機器人送餐到客人那裡。很多機器人產品遍佈很廣,無論是倉庫、工廠,甚至我住的公寓裡面,每次最後配送都是機器人了。在美國情況也很相近。美國以前也沒有支付寶,也沒有美團,現在都開始有了。所以總結起來,我覺得新冠疫情是巨大的災難,但與此同時,也極大推動了AI的進一步落地,帶來數位化、IT化,帶來AI化,可能這一年相當於過去的三年。
▎AI最大的經濟價值並非“黑科技”
李根:今年依然有令人興奮的技術進展?
李開復:今年最讓人振奮的技術是DeepMind的AlphaFold,還有OpenAI的GPT-3。其中,我認為可能對行業更有潛在顛覆力量的是GPT-3。不見得說是用它生成小說什麼的,而是用特別大的海量、自然語言資料,訓練一個預訓練模型,這個模型是可以應用到很多新領域,比如說寫詩、做對話,或者是寫小說等等。而且這個新技術一推出,其他公司很快就採用了,比如說搜尋引擎,因為這個技術已經能提高了好幾點的精確度;此外,OCR在提升,客服也在提升,微軟小冰也在繼續提升對話精確度。
所以我覺得這種預訓練語言模型,它可能帶來的就是一次性訓練一個巨大的模型,然後快速產生AI應用。當然,也存在很多的問題:
• 它做一個模型要花1200萬美金,一般的創業公司該怎麼辦?教授學者該怎麼辦?
• 此外,訓練一個模型就要燒掉好多能量,這對於我們節能的未來又怎麼辦?
• 還有,巨頭會不會產生壟斷,只有巨頭公司等才能做這麼巨大的模型。
當然,GPT-3本身還沒有驗證足夠多的商業價值,但毋庸置疑這是一個最大的科技創新。不過我想強調的是,AI給社會帶來最大的價值,或者帶來最大的經濟價值,肯定不是這種黑科技。黑科技會有很多,我們也在繼續投機器人等項目。但是,我覺得今天AI的技術已步入成熟,可以被傳統公司擁抱。比如剛成為AI獨角獸的創新奇智,就可以看到AI給傳統行業,無論是製造、健康、醫療、零售、金融、保險、物流等等,都可以帶來立竿見影的巨大效果。所以今天我在這裡呼籲一下,擁抱AI是大家最大的機會,而且越早擁抱AI,就會擁有更大的競爭力;越晚擁抱AI,生存的空間可能會被進一步壓縮。
李根:怎麼樣才能大家擁抱AI?
李開復:還是要有資料,說了這麼多打雞血的話,但是務實的來說,是不是今年傳統公司擁抱AI就會帶來價值?大部分是不會的。
因為AI是要吃資料的,所以就要求公司擁有海量的、結構化的、有標注的,達成商業目標的脫敏精確資料,而且最好是只有你有,別人沒有的,那你的機會就來了。
什麼樣的公司有呢?比如說銀行、保險公司天然就有,金融領域的資料必須要符合要求。而有些領域就會難一點,比如說做工業製造等等,需要先把你的工業製造替換成機械臂、替換成無人叉車,可能要放很多的感測器,才能瞭解機器出了什麼問題。所以對有些公司是很容易的,但一些公司卻是很難的。如果今天你有資料,趕快想怎麼去應用;如果你沒有資料,快想想怎麼把資料累積出來。
新基建推動AI新經濟
李根:剛才都在談這一年,而新基建被認為會奠定下一個十年的發展?
李開復:我們回顧中國人工智慧奇跡般地崛起之路,可以發現其中的創業者、移動互聯網、資料,還有大陸優秀高校培養的高科技人才,這些是最重要的。但其實,還有非常英明的政策。這不是一件容易的事。這在很多國家都有討論,例如美國,奧巴馬政府當時大力支持了一個新能源的公司結果沒有做成,受到了很多的垢病。
而中國就有很鮮明的對比,大陸的科技政策整體來說應該是讓民間、業界做他們擅長的事情,用市場經濟來競爭,而政府幫助他們做民間做不了的事情。比如說我們AI的崛起,很大的程度是因為各地有政府引導基金支持,這樣可以選擇性的去做LP,幫助早期的AI產業能夠創立起來。
另外,“新基建”政策的落實也是非常大的利好。新基建除了5G和大資料中心,還有IoT、人工智慧、智慧城市等多方面的落實,利好的政策會進一步的拉動中國經濟進一步地往數位化、智慧化方向轉型升級。所以,當政府把上述的事情做成並且形成一個平臺,讓創業公司以及大公司能用到,我覺得這就是非常明智的。
當然,新基建裡AI涵蓋的範圍有多大,一些新技術是否有機會納入?可能值得進一步探討。比如類似GPT-3等需要大量資源去做訓練,才能進一步推動起來的潛力新技術等。我們發現AI的訓練越來越貴了,已經不是一個教授團隊和創業公司可以承受的。對於這樣存在類似潛在爆發性成長的技術,是否能有機會能從更高的維度推動,值得期待。
李根:您最近也旗幟鮮明提出了“AI新經濟”,所以是時候用這個新概念來定義這個時代了嗎?
李開復:對,雖然很正面的描述,但是時候了,我最近在《紐約時報》寫了一篇專欄文章,裡面談到的就是說剛才講的疫情促進了資料化、IT化、AI化。疫情推動了各行業的數據化,其實一個隱憂就是“工作被資料化”了,可以被外包或者AI取代。當我們有這麼多機器人的時候,它也會取代很多藍領的工作,白領其實也是一樣的,很多後臺、BPO的工作,在做檔處理的,或者是做客服的,這些工作都會被挑戰。有些人會說我們要把技術發展的慢一點,但這些絕對不符合實際,因為沒有技術是會慢下來的。
AI新經濟一方面我們要擁抱這些技術進步,讓它儘快觸達每一個角落。但同時,它所帶來失業的問題,我們需要有一些針對性的應對措施。所以我的文章主要談的就是,怎麼樣能夠快速地讓社會認知,繁複的、無技巧的重複性的工作將會消失,然後如何重新訓練這一批人,幫助他們快找到新的方向,去做更有價值也更擅長的事情。與此同時,大家就能花寶貴的時間在我們更有價值、更熱愛的事情,比如藝術、公益等創意和決策類的工作,或者是多和親友相處,結交認識新朋友等等。
這將發揮人類的光芒,我把他稱為一個新的文藝復興,讓人可以再一次找到意義——人為什麼而存在?
▎全球化依然是必然之路,中國大陸軟體將占世界半壁江山
李根:上一次文藝復興伴隨著第一次全球化開端,但這幾年全球化進程似乎受阻?中國創業者想做80億人的生意,但事實證明很難。
李開復:全球化是必然之路,很多“美國至上”的人說中國是沒有創新的,只有中國人用中國的軟體,但是我們在座的每一位都知道,中國大陸過去10年發生了巨大了改變,這句話在今天是完全錯誤。因為中國的創新從TikTok到華為,到小米,到美團,還有很多創新的公司,包括我們AI四小龍,這些都是美國沒有的。所以我們應該非常的自豪,今天中國的創新至少在IT、AI的領域是有機會彎道超車的。有一些地方美國更強,技術更深,但是我們的商業化做得更快。在這種前提之下,我們自然也必然會走向全球。
我們怎麼樣走向全球呢?這裡我還要比較務實的說一下,其實很多國家的使用習慣和語言文化是有巨大差別的。如果今天要把中國所有好的產品都推到歐美,這其實不現實,因為歐美的使用習慣已經固化了。他們用的那一套無論是To C還是To B都很難去改變,但是我覺得其他的國家和地區,例如從東南亞到“一帶一路”所有的國家和地區,包括了中東、非洲、南美等,這些國家的用戶其實更像我們的年輕用戶。而且,他們使用美國產品的習慣還沒有固化,與此同時,美國公司不太重視這些市場,但是這些國家的經濟,我們認為未來都會起來的。
所以你剛剛說的“走向80億”,我覺得不現實,但是走向60億是可以的,應該是世界GDP的1/4,人口的3/4。我們的創業者是願意走出去的,所以我覺得出海會變得非常重要。我們的軟體出口、技術出口,人工智慧出口,這些一定會發生。在我寫的《AI·新世界》出版的時候我就說過,在10年之內,中國將占世界軟體的半壁江山。當時很多人也認為這是一個非常樂觀的預測,但是現在看來我們正在往這個方向去做,而且當時還沒有看到TikTok這樣的產品。但是我們要謹慎,不是說歐美這些國家還是相當牛,而是TikTok在歐美的成功,不是那麼容易複製的。
“+AI”會在各個行業開花結果
李根:剛才開復老師談到現在技術創業越來越難,您還會投技術公司嗎?
李開復:當然投技術公司,我剛剛講的每一句話,都是我們投資的策略,我講了那麼多對機器人看好,我講了對大語言模型特別看好,還會投的。只是說我們不能夠期待像過去出來那麼多,創新工場在過去的4年,我們的AI領域一共出了7家AI獨角獸;未來4年的小目標,先定個3家AI獨角獸公司吧。
李根:但AI深入傳統行業已是趨勢?最近創新工場還投了“農業”領域的公司,這是以前很難看到的。
李開復:你指的是極飛科技吧?但極飛不能按農業來定義,極飛科技的產品是很高科技的無人機和自動駕駛,場景是把農業工業化。
工業製造和農業生產大有不同,比如你想做智慧製造,用AI來做機器人,或者做一個iPhone,做衣服,做鞋子,場景不同要求是完全不同的。但是農業播種或者施肥等場景較容易標準化。比如棉花田、稻田等,較容易批量化大規模作業。
不但大陸是這樣,國外也是如此。目前,農業市場AI滲透率只有大約5%,我們對極飛本身不但非常認可,而且也認為這是非常好的國際化的產品。因為農業場景比如播種子等,在全球幾乎通用,沒有太多語言的障礙。
李根:可以解決80億人的吃飯問題。
李開復:是。(笑)
李根:剛才談論的都是傳統領域“+AI”的話題,不妨讓我們更發散一些,請您談談以下幾個領域可以如何“+AI”?比如今年最受關注的“線上教育”。
李開復:線上教育中國做的是非常好,互動化很強,而且是孩子真的很喜歡。但是一些課程,尤其是小朋友的,用一些卡通人物AI或許更有效果。我們可以想像,未來會是一些可愛的卡通人物作為孩子的老師,甚至可能有一些同學是虛擬同學。有氛圍,也更高效。
這種情況下,不但你的成本更低,而且小朋友考試分數更高,也提高了學習興趣。所以“+AI”後的人機互動模式,不僅可以降本提效,還能提升孩子趣味性。
李根:這個領域聽起來對開復老師挑戰不是很大,我們出一個難的,我們說一個雞尾酒如何“+AI”?
李開復:其實雞尾酒肯定是機器調得比人好,因為雞尾酒有不同的成分,機器可以算得更准。但是,我們要考慮的是,如果去酒吧喝酒,可能醉翁之意不在酒,而是要有一個非常善解人意的酒保來跟你聊天。所以我覺得以後酒保跟你聊一聊就可以了,酒還是要機器來做,歸根結底,機器調酒師替代不了人之間的交流和陪伴。
▎找對象也能“+AI”,媒婆AI知道誰最適合你
李根:不知道在酒吧,能不能順便把找對象的問題,用“+AI”的方式解決了?
李開復:這可能會在下一代成真——不過不是我的下一代,我的下一代已經有對象了。你們的下一代找對象,可能會跟今天傳統的方式完全不同。就像今天美團比你更知道你想吃什麼,攜程比你更知道你想去哪裡,今日頭條更知道你想看什麼,未來你的媒婆AI一定知道誰最適合你。
每一個人這一輩子找對象,可能就是周圍認識的人裡面找,無論怎麼算都是幾萬人,最多幾十萬人。但是,以後AI可能會更瞭解你,瞭解你是什麼人,瞭解你會喜歡什麼物件,它幫你推薦的人,一定比你自己找的人,或者朋友幫你推薦的人更靠譜,更合適。也就是說,你選擇的範圍可能不是從幾萬人裡面選一個,可能是在80億人中幫你選。
當然,最後的選擇權在你手裡,今天你靠朋友幫你推薦5個對象你選一個;未來AI幫你推薦的5個對象,會來自於80億人,會更貼近於你的需求。所以你們孩子的未來,一定會更幸福!
▎AI從業者也得有“希波克拉底誓言”
李根:謝謝開復老師,今天時間也差不多了,最後再請您站在明天給一些建議吧?比如站在20年後(2041年)思考,我們該有怎樣的責任和使命?
李開復:對於AI的工作者,我們今天都低估了AI道德帶來的一些影響。我們可能看到網上說隱私問題、公平問題,或者大公司掌握太多資料左右我們思考問題。但隨著大公司對AI資料的掌控,其實這些問題越滾動越嚴重,我們去怎麼處理?我覺得我們一定要做AI的從業者,就像醫療的從業者有一個叫做希波克拉底誓言,作為一生我要把人的生命作為最神聖的事情,我一定要捍衛。
做AI工作者其實不是一個工程師,你要考慮到所做的每一個演算法,你的每一個貢獻都有可能造成因某一個人種或者性別帶來的不公平待遇;可能會帶來某一些人不能夠被公司雇傭;可能會造成某些人終身可能沒法往上爬;可能會造成一些醫療錯判傷害人、會造成無人駕駛撞到人。
所以每個工程師應該有一個神聖的誓言,應該認真的去用各種工具,來確保自己做出來的軟體帶給人類的是進步,而不是帶來各種的這種不好的後果。我覺得要特別認真的看待自己的責任,With great power, comes with great responsibility. 我非常認可 “權力越大,責任越大”這句話。
其實AI的工程師、AI的從業者,你們的權力是巨大的,一定要重視自己的責任。同時,確保以後的用戶得到的是幫助和福利,而不是被傷害。
▎One More Thing
最後的最後,還有一個小小小環節,來一次今年的快問快答。
李根:今年最成功的個人股票投資?
李開復:Zoom。
李根:今年最想推薦的一本書或者電影?
李開復:《皇后的棋局》(The Queen’s Gambit)。
李根:今年最有啟發的一次交流?
李開復:跟尤瓦爾·赫拉利,《未來簡史》作者的一對一交流。
李根:到底米其林靠譜還是黑珍珠靠譜?
李開復:中國黑珍珠靠譜,國外還是要靠米其林。
李根:為什麼從一開始就不看好馬斯克的2020年百萬RoboTaxi?
李開復:馬斯克有一句名言,我認為最貼近他的個性。他說他一切預測都會成真,只是時間上別聽他的。所以我相信他會成功,只是可能會需要5年或者10年。
ai 1 前叉 推薦 在 柴鼠兄弟 ZRBros Youtube 的評價
世界上有個「股票國」
裡面的人們總是說著我們聽不懂的語言
什麼「黃金交叉多頭排列」乍聽還以為是國慶轉播😂。
如果要在股票國打工賺錢錢,得先搞懂遊戲規則
從最常用的四個文法開始學起🤓
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