每經(jīng)記者 莫淑婷    每經(jīng)編輯 陳俊杰    

在商業(yè)智能席卷全球的今天，企業(yè)如何利用人工智能等技術創(chuàng)造新的商業(yè)價值，成為國內(nèi)外企業(yè)關注的焦點。11月16日，法國里昂商學院全球商業(yè)智能論壇暨全球商業(yè)智能中心成立儀式在深圳舉行。

中心成立儀式上，法國里昂商學院與華中科技大學、每日經(jīng)濟新聞、國家社會科學基金重大項目組（項目號16ZDA013）聯(lián)合發(fā)布《中國智能制造百強發(fā)展與趨勢白皮書》。

“我對市場流行的大停滯和科技高原理論表示不同意。我也看不出該書出版后，科技與經(jīng)濟發(fā)展事實與科技高原理論有特別符合的地方。”法國里昂商學院教授、三大國家級科學基金首席研究員龔業(yè)明在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪時指出，泰勒·考恩的《大停滯？——科技高原下的經(jīng)濟困境：美國的難題與中國的機遇》對中國企業(yè)家影響較大，有些企業(yè)家過于悲觀。

龔業(yè)明表示，“這本書是2011年出版的，但在2012年就被深度學習技術打臉，2019年還有專家在抱怨深度學習算法近期沒突破，結果量子計算2019年又出現(xiàn)重大突破。在2012年后，ABCD（注：人工智能Artificial Intelligence、區(qū) 塊 鏈Block Chain、云計算Cloud、大數(shù)據(jù)Big Data）并不在科技高原期而是快速發(fā)展。至少三年內(nèi)，科技高原困境并不存在。對未來，我們是謹慎但偏樂觀的。”

考量困境：風險與收益間的權衡

NBD：有機構調研中國各行業(yè)300位高管發(fā)現(xiàn)，人們對AI的風險意識更強，管理者意識到AI既存在機遇又存在戰(zhàn)略風險。您怎么看這種現(xiàn)象？

龔業(yè)明：如果企業(yè)不去利用人工智能，不做數(shù)字化轉型，目前看來是比較困難。我們已經(jīng)站在又一次工業(yè)革命的臨界點上。2006年，深度學習算法被Hinton等人提出，2012年深度學習算法的績效得到確認，算法上出現(xiàn)重大突破。2019年10月23日谷歌量子計算機被學術界確認，這都是非常大的技術突破。這種技術突破會對社會、經(jīng)濟、組織和個人都形成深遠的影響。

不能說人工智能有風險就不去探索。諾貝爾獎得主安德烈·紀德（Andre Gide）說，一個人只有冒著看不見海岸的風險，才能發(fā)現(xiàn)新的海洋。

雖然科技高原暫不存在，但企業(yè)意識到風險是好事，最怕是沒意識到風險。人工智能有幾種商業(yè)模式，如助理式人工智能、增強式人工智能和自主決策式人工智能，可以根據(jù)企業(yè)自身的情況進行選擇。如果說害怕風險，可以選擇風險偏小的商業(yè)模式。除此之外，還可以借助AI-as-a-service模式，利用亞馬遜，微軟，谷歌、百度、阿里云等公司的第三方人工智能技術，這樣可能就不需要對人工智能進行那么大的投資，風險也可降低。

還有一個相關的目的性權衡是人工智能的收益增長和成本減少目的之間的權衡。人工智能的商業(yè)應用在目的上有收益增長和成本減少兩種目的。2019年的研究表明，越來越多的企業(yè)家選擇收益增長目的。

人才困境：中端和高端的權衡

NBD：今年7月，華為百萬年薪招聘8位頂尖博士生的消息引發(fā)全網(wǎng)熱議。8位博士畢業(yè)生之一的鐘釗研究的便是如今最熱的人工智能深度學習領域。除了華為，很多知名企業(yè)亦在加大對于人工智能人才的吸納和培養(yǎng)力度，現(xiàn)在人工智能方面人才是如此稀缺才這么“搶手”嗎？要如何改善這種情況？

龔業(yè)明：人工智能技術的突破是有一點意外的。剛剛也提到，深度學習算法其實還是基于以前沒被追捧的人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術，2006年剛提出來時并不受重視，到了2012年它的算法績效才突然得到確認，那一刻市場還沒有反應過來。人工智能過去探索過很多新方向，很多人做夢都沒想到出現(xiàn)突破的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術這樣的老領域。人才培養(yǎng)也是需要一段時間的。

短期來說，人工智能方面的人才確實存在著較大的缺口，這也導致人才市場上人工智能相關人才價格偏高。但是我個人認為這是比較短期的，這個短期是和人工智能當時的突發(fā)性有關。如今，中國很多學校已經(jīng)開始開展人工智能相關的課程，企業(yè)也開始注重培養(yǎng)相關人才，2019年人才短缺已經(jīng)得到部分緩解。我相信不要多長時間，數(shù)量型的人才短缺情況會改善。

除了數(shù)量型的短缺，另一點是人工智能人才的結構性短缺，中國缺少的是人工智能領域領軍性的、有重大創(chuàng)新能力的尖端人才，這可能短期內(nèi)靠大規(guī)模培訓很難解決，需要長期培育創(chuàng)新的文化與生態(tài)。

決策困境：長期與短期間的權衡

NBD：我們也注意到，許多企業(yè)人工智能計劃無疾而終。有研究顯示，迄今為止，70%的企業(yè)表示人工智能的影響微乎其微，甚至根本沒有。有90%的企業(yè)或多或少曾投資開發(fā)人工智能，其中只有不到40%自認為在過去三年通過人工智能獲得了一些收益。怎么看這種現(xiàn)象？

龔業(yè)明：從現(xiàn)象學上看，有的報告跟這個結論不太一樣。比如麻省理工斯隆管理評論和波士頓咨詢（BCG）的聯(lián)合研究報告顯示，有相當多的企業(yè)認為在未來3到5年內(nèi)人工智能會增加企業(yè)的商業(yè)價值，會轉變企業(yè)的模式。

我認為這可能涉及到長期與短期之間的權衡。人工智能技術投入進去之后，可能短期之內(nèi)不一定見得到成果，但是就長期來講又會有成果。還有可能是有的組織選擇的人工智能產(chǎn)品與市場不匹配。這也跟人工智能目前的技術特征有關系。

現(xiàn)在的人工智能以深度學習占有優(yōu)勢，而深度學習算法是需要大數(shù)據(jù)的?？赡芤粋€公司投資了人工智能技術，但早期它的數(shù)據(jù)積累不夠，那么人工智能的效果就顯現(xiàn)不出來。等做了幾年之后，它的大數(shù)據(jù)積累到一個臨界值，人工智能的差錯率就比較低了，那時候算法也更加有用。實際上，現(xiàn)在對企業(yè)進行的調研，總體上對人工智能看法還是比較偏正面的。