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相比印度裔,为何美国科技公司华裔高管寥寥无几?
最后更新: 2020-04-21 07:57:15观察者网:关于“人工智能泡沫”“深度学习遭遇寒冬”等的学术讨论越来越多形成鲜明对比,对此如何解读?
受访团队:在《人工智能全球格局:未来趋势与中国位势》新书中,笔者结合2000年左右的互联网“泡沫”经历,总结了当下“人工智能泡沫论”的主要论点:
人们对于人工智能改变生活的预期与AI现实能力不匹配。以自动驾驶为例,汽车生产商对全自动驾驶(Level 4)的实现时间盲目乐观。Delphi和MobileEye承诺于2019年实现Level 4自动驾驶系统,Nutonomy公司计划于2019年在新加坡街头部署无人驾驶出租车,特斯拉CEO马斯克在2020年1月声称,特斯拉车型的“完全自动驾驶”功能即将到来。但加里·马库斯等专家认为,实现完全自动驾驶可能需要数年甚至数十年,届时才能实现可以避免事故的自动驾驶系统。
资本界和媒体对人工智能的理解与AI现实能力不匹配。部分资本界人士和媒体对人工智能的理解较为片面,对人工智能现阶段的能力认识不足。扭曲的信息在网络中多次传导,逐级放大,最终导致社会整体认知的缺陷。
以人类智能为基准,现有的人工智能技术或许连婴儿的水平都达不到。以深度学习为代表的机器学习技术,也仅仅是实现真正人工智能的一小步。在可以预见的未来,新型AI算法、算力和大数据技术或将不断取得新突破,人工智能也仍将持续保持高速发展态势。与前两次AI浪潮相比,第三次AI浪潮可以解决的问题已大大拓展,我们对人工智能未来的发展应该持有乐观的心态。但同时,资本的疯狂追逐、误导性的宣传也会持续下去,人们对AI改变生活的预期和AI现实能力的不匹配,必将导致“AI泡沫”的产生。未来一段时间,人工智能的发展或将呈现冰火两重天:有能力的公司加速扩张,没能力的公司迅速溃败。
历史上,很多研究领域都经历过萌芽期、发展期、泡沫期,最后回归正常。2000年互联网泡沫破灭后,互联网的发展重新回到正轨,此后更是孕育谷歌、亚马逊、Facebook等互联网巨头的崛起。一定程度的泡沫,对行业的发展是利好因素。泡沫的破灭,也只是去掉不合理、空虚的东西,而把合理地、有价值的事物给沉淀下来。在新一轮人工智能发展浪潮中,泡沫是一定存在的,但我们大可不必担心人工智能的前景。新型算法、先进算力、大数据技术的发展,必将引领人工智能更新一轮热潮的发展,泡沫也必将成为人工智能理性发展的垫脚石。
观察者网:近期《南华早报》报道“中国人工智能领域人才继续留美,上升空间几乎为零”。一直以来,华人在美国科技公司中担任高管的人数较少,是哪些原因导致的?
受访团队:当前在美国科技公司,尤其是硅谷,确实存在印度裔高管比比皆是,而华人则多偏向于工程师,但高管寥寥无几的情况。造成这个问题的原因是多层次的。
首先,语言差异在一定程度上对华人融入美国文化造成了限制。尽管在海外华人工程师通常具有良好的英语基础,可以熟练应付英语读写和编程操作,但与印度人将英语作为官方语言从小训练相比,我们在语言交流上还是存在一些障碍。而语言的障碍恰恰又会对华人融入美国文化形成一种无形的障碍,所以我们众多华人工程师为了避免这种冲突与隔阂,更倾向于埋头钻研技术问题,少有表达。但作为公司高管,文化上的融入与语言交流的积极主动是必不可少的。
其次是文化差异。中国文化中的“内敛、实干、低调、谦和”等特质是深深镌刻在每一位华人骨子里的。例如,面对业务问题时,中国人讲究“知者不言,言者不知”,偏向于先把自己所辖的业务领域吃透再去表达,而不乐于在研究过程中积极交流;面对工作安排时,中国人的思维方式强调“服从”,偏向于执行上级布置的任务;而硅谷科技公司往往鼓励自由讨论、主动提出想法、主动带领团队开展攻关,这本质上其实就是一种文化的差异。在这方面,印度人不论在表达沟通上,还是争取资源、争取利益的主动性上,都比华人具有更强的适应性。
再次是能力培养方面的偏好差异限制了华人的发展空间。在能力培养方面,华人更偏重于技术深造,而轻于商业能力和领导力方面的培养。与印度人相比,有一项调查显示,印度裔在硕士毕业之后读MBA的比例达28%,而华人读MBA的比例则不足8%,但读博士的比例则高达近30%。因此我们可以看出,华人往往信奉“技术才是硬实力”的原则,这条原则可以造就高级的工程师,但无法成就一名企业高管。因为管理者最重要的能力素质并不是技术,而是如何发挥团队的最大效力。
除了以上三大因素之外,影响华人高管比例的还有群体团结、种族认同,以及近年来尤其明显的出于政治考量的签证限制等。
观察者网:人工智能在疫情防控和公共安全方面可以发挥哪些作用?
受访团队:现有的人工智能技术虽然无法达到强人工智能的水平,无法进行自主思考,但凭借近年来的研究积淀,人工智能技术已能通过大量数据的训练习得许多技能,帮助人类完成许多复杂任务,提高工作效率、提高生产力水平。在此次抗疫工作中,人工智能发挥作用的场景主要集中在以下几个方面:
一是预测与分析类工作。人工智能可以帮助我们对疫情发展与传播的趋势进行预测,从而改进防控措施,主动应对疫情影响;也可以帮我们完成病毒基因测序、新药的开发工作。以上工作中都涉及大量数据及模糊数据,数据模型较为复杂,难以用经典计算模式完成。人工智能可以一定程度上缓解算力压力,同时寻找解决问题的捷径。
二是检测与监控类工作。依托于图像识别与热成像技术,AI检测设备可帮助工作人员对人流量、人员体温和口罩佩戴情况进行检测,对体温过高的人员和未按规定佩戴口罩的人员进行识别并发出警告。相关技术已经较为成熟,识别准确度高,可同时进行多人检测,且无需接触体表,为防疫管理提供了便捷。相关设备已在部分城市的车站、街道等人流相对密集的地点投入使用。图像识别技术同样可以帮助医疗工作者对患者医疗影像数据进行分析诊断,减轻医疗工作者的工作压力。
三是智能客户服务工作。近年来,自然语言处理技术的发展使得人工智能聊天机器人进步飞速,聊天机器人已能与用户进行沟通。聊天机器人不仅可以运用于客户服务和简单问诊工作,亦可为用户提供情感关怀。先进的聊天机器人更是可以识别语音、文字中的情感信息,并对用户进行疏导、劝解。此技术有望为长期奋战在一线的医护人员、隔离治疗的患者以及在家中隔离的人群在一定程度上给予情感上的关怀,缓解紧张心情。
需要注意的是,自动化工具并不等于AI,替代简单重复劳动是自动化工具要为我们完成的任务,而AI则帮助我们解决更加复杂问题。
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