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任正非2020达沃斯论坛发言实录:美国和中国政府都还没真正想明白人工智能

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创头条 2020-01-22 10:11 1人在评论

1月21日,任正非出席达沃斯论坛“科技军备竞赛塑造的未来”分论坛,围绕科技军备竞赛面临哪些风险、这场竞赛有多重要、将带来什么后果等问题与《经济学人》主编和历史学家尤瓦尔·赫拉利教授(代表作品《人类简史》、《未来简史》、《今日简史》)展开对话。

任正非提出,科技是向善的。在过去几千年,技术进步缓慢与人们的生理进步基本是同步的,内心没有恐慌,所以,今天我们没有必要对人工智能这么恐慌。任正非表示,人类总的来说是利用新技术来造福社会,而不是破坏社会。

对话期间,赫拉利教授提到美国政府还没有真正想明白人工智能,对此任正非认为,其实中国政府可能也还没有开始想明白。如果这两个国家开始想时,应该在基础教育和基础研究上加大投入。而目前中国教育其实还是沿着工业社会的教育方式,主要以培养工程师为中心的教育体系,所以人工智能在中国不可能发展很快。

以下为任正非在2020世界经济论坛上的发言纪要:

主持人Zanny Minton Beddoes,《经济学人》主编:在接下来半小时,我们主要针对三个较宽泛的问题进行讨论。首先,这场科技军备竞赛会让哪些因素面临风险?为什么?

任正非:我读过赫拉利教授的《未来简史》、《今日简史》,他对人类社会发展的规律,以及科技对未来社会结构与人类意识形态变化的冲突……许多观点我是认同的。第一,我们首先要看到科技是向善的,科技发展不是为了作恶,而是向善。人类曾经经历了一个漫长发展的历史,在过去几千年,技术进步缓慢与人们的生理进步基本是同步的,内心没有恐慌;当火车、轮船、纺织机械……出现的时候,人们也出现一些小的恐慌,但是后来工业社会的发展把这些恐慌消除了;进入到信息社会时代,技术奇点的爆发间隔的周期缩短了,现在电子技术已经高度突破,尽管摩尔定律还会约束电子技术的进步,但是今天把芯片能力推进到2纳米、3纳米,已经不是问题了。第二,由于计算机能力的极大提升,已经让信息技术撒满了整个世界。加上生物技术、物理、化学、神经学、数学……各种技术的突破、跨学科和跨领域的突破、学科交叉创新的突破,给人类社会积累了足够的能量,这个能量积累到一定程度,到达临界点时,都会发生智能爆炸。这个“技术大爆炸”给人们带来一种恐慌,爆炸是好还是坏?我认为是好的。在新技术面前,人类总会利用它来造福社会,而不是利用它来破坏社会,因为绝大多数人向往未来是幸福的生活,不是向往受磨难。我刚出生时,原子弹在广岛爆炸。我七、八岁时体会到,人们最大的恐慌就是原子弹,全球都恐慌原子弹。但是,随着人类社会拉长的历史镜头来看,原子能发电能造福社会,放射性医学等各方面的应用都造福了人类。所以,今天我们没有必要对人工智能这么恐慌,原子弹爆炸可能会伤害人类,但今天人工智能的发展不会对人类有多么大的伤害。当然,我们公司仅仅是研究弱人工智能,在封闭系统中,有清晰规则和完整的信息条件下。有一定条件和数据支撑的,来促进工业、农业、科学、医疗卫生……事业的进步,这是有边界的。比如汽车驾驶、矿山开采、药物技术等一系列是有边界的,这些边界在人工智能提高以后,大幅度创造了财富。有人说“在创造财富过程中,会有很多人失业”,这是社会问题。但是,财富多创造出来,总比少好。今天的社会,即使是穷人,绝对财富比几十年以前也增多了,虽然贫富悬殊拉大,但不等于穷人走向更加绝对贫困。解决社会的贫富悬殊造成的冲突,是社会问题,不是技术问题。如何平衡财富的分配,是各国政府的政策、法律……,对治理提出了挑战。

Zanny Minton Beddoes第二个问题是关于人工智能的。中国显然是美国的一大担忧。基于我们刚刚谈到的内容,您知道美国为什么如此担心中国吗?您认为这种担忧是合理的吗?作为一个中央集权的国家,您认为中国应当处于技术前沿,并且如赫拉利教授所说,决定未来社会和个人自由的发展方向吗?美国在这方面的担忧是否合理?

任正非:赫拉利教授说美国政府还没有真正想明白人工智能,我认为其实中国政府可能也还没有开始想明白。如果这两个国家开始想时,应该在基础教育和基础研究上加大投入。目前中国教育其实还是沿着工业社会的教育方式,主要以培养工程师为中心的教育体系,所以人工智能在中国不可能发展很快。人工智能需要大量数学家、物理学家、生物学家、化学家……,需要大量的超级计算机、超级联接、超级存储器,这些方面中国还是一个在科技上刚起步的国家,所以我认为美国是自己忧虑过多了。美国长期习惯是世界老大,认为每件事情都应该是它做得最好,如果某一件事别人做好了,可能它心里就会不舒服,但不舒服并不代表世界潮流。我认为,全人类最终都应该很好地利用人工智能,研究如何造福人类。赫拉利教授专门讲了,要制定一些规范,什么东西允许研究,什么东西不允许研究,来控制它的走向,科技也有伦理问题。赫拉利教授想的电子技术侵入人类思维,和人融成一种新的形态,我个人认为在未来二、三十年内或者更长时间还不会出现。最早出现的是改造生产过程,提高生产效率,创造更多财富。只要有更多的财富,政府有分配的东西,就能平衡社会矛盾。前段时间《经济学人》发表我的一篇文章时,我引用了一句话“电子芯片和基因结合起来会形成什么”,《经济学人》把这句话删掉了,因为这会挑起一个话题。当时要删除的稿子给我时,我马上同意了,因为我知道是自己出了一个难题。

Zanny Minton Beddoes美国政府可能还不太理解人工智能,并且在您看来美国可能高估了来自中国的威胁。不过,您认为当前的科技军备竞赛会带来什么后果?美国把华为列入黑名单会有什么后果?全球是不是会分裂成两大技术生态系统?会出现这样的后果吗?

任正非:本来华为公司是一家很亲美的公司,华为今天之所以这么成功,绝大多数管理都是向美国学习的。因为公司从创立至今,我们聘请了几十家美国顾问公司来教华为如何管理。在教我们管理的过程中,其实公司整个体系就很像美国,美国应该感到骄傲,因为是它的东西输出以后给我们带来了发展,我们是它管理输出的样板。从这点出发,我认为美国不必过于担心华为在世界上的地位和成长。美国实体清单去年打击我们,没起到多大作用,我们当时认为自己基本能够抵抗,因为过去十多年前已经开始做了一些准备。今年美国可能会继续升级对我们的打击,我们会受到一些影响,但影响也不会很大。十几年前华为实际是一家很穷的公司,在二十年前我自己并没有房子,租了一个三十多平方米的房子住。钱到哪去了?全部投资在公司研究、开发。如果当时我们对美国有安全感,实际不需要做备份,正是由于我们没有安全感,才花了数千亿做了备胎,应对了去年第一轮打击。今年第二轮打击,因为有去年抗受打击的经验和队伍的锻炼,我们更加胸有成足,不会出现多大问题。世界会不会因此分裂出两个世界呢?我认为,不会的。科学是真理,真理只有一个,任何一个科学家发现真理,就会广播让全世界知道,在科学技术底层,全世界是统一的。但是技术发明本身可以多元化的,这是实现形式的不同罢了。比如汽车有多种型号在竞争,这有利于社会进步,不是强调社会必须唯一推进一种技术标准。所以,世界会不会分裂?科学技术底层统一,是不会分裂的。

Zanny Minton Beddoes赫拉利教授提到“当你掌握人类足够多的数据,并且具有足够的算力时,就会比人类自己更了解自己。”请问任先生,您认为华为到这一阶段了吗?您是不是比其他人更了解他们自己呢?

任正非:赫拉利先生所想象的未来科学技术能否实现,我们还不能肯定,但也不否定。作为企业和社会,我们要更深刻地理解一个客户,就必须去了解它的数据、信息,比如矿山开采是否可以完全采用人工智能,没有人是可以的,我们已经实现在几千公里外远程遥控开采矿山,如果这个矿山在冰冻地区、高海拔地区,价值一定是存在的。将来一些龙头矿山(如巴西矿山)实现这种开采方式是可以的,但我们必须对一些企业有深入了解,才可能做成。当然,我们深入了解主要需要矿山专家和电子专家结合起来才可能了解,也只有好的医生和电子结合起来才能做到远程医疗。因此,对人类了解的深入程度,是一步步了解。至于赫拉利教授说“电子侵入人类,人类变成神了”,也不用担心,因为人到80岁就死了,灵魂是不能继承的,他不可能成为神人。

Zanny Minton Beddoes赫拉利教授谈到自主武器的问题。现在这种武器好像已经存在了,军事系统中已经有这种武器。您如何看待这种自主武器呢?如赫拉利教授所说的非常危险吗?如何才能避免自主武器带来共同毁灭的思想呢?

任正非:我不懂军事,也不是军事专家。如果人人都能造出武器,那武器与棍棒差不多,就不是武器了。

观众:我是世界经济论坛的杰出青年。全球政府和大企业非常强大,他们可以定义消费者的生活方式,那留给普通人的还有什么权利呢?我是一个技术专家,因此我对信息安全有我自己的看法。但对普通消费者来说,他们还有什么权利呢?

任正非:随着技术交流越来越方便,人们对事物的认识越来越充分,让人类变得更聪明,其实是人类的聪明速度在加速。比如,我们现在看小学生课本,已经看不懂了,怎么小学生学这些东西呢;以前我们大学才学习的课程,现在中学已经学完了。这些说明人类在信息社会中实际是进步了,进步了也还是要以人来掌握,不同的人掌握的程度不一样,那么就业方式就不一样。人的主观能动性在社会上应该是存在的,不是被奴役了。

Zanny Minton Beddoes所以您认为技术让人有更多能动性和权利?

任正非:是的。

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gBqsPxAZ
gBqsPxAZ说:
“。如果这两个国家开始想时,应该在基础教育和基础研究上加大投入。目前中国教育其实还是沿着工业社会的教育方式,主要以培养工程师为中心的教育体系,所以人工智能在中国不可能发展很快。人工智能需要大量数学家、物理学家、生物学家、化学家……,需要大量的超级计算机、超级联接、超级存储器”。。。。。
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