李开复美东行程安排
各位读者，你们好。
这次美国之行，我去了MIT、纽约哥伦比亚大学等学术组织展开交流，也参与了一些业界的活动，进行了多场跨领域的深度对话，整体行程紧张又丰富。
我想可以从学术界、工业界、媒体关注点、AI变革的观点，以及“不适应”等几方面谈谈美国之行的见闻感想。
学术界最大的感受是人被“七大黑洞”挖了很多。比如说斯坦福、MIT、CMU这样的高校，人才从学术界流入工业界比之前更加明显。
有报道说，斯坦福被挖走了一半，而CMU的整个自动驾驶方面则被Uber连根拔起，整个团队被挖走，MIT等学校其实也受到人才被挖的威胁。
所以整体来讲，美国学术界现在有些情绪低落，但这又是他们无能为力的事情，不仅仅是资金方面的原因。
一方面，产业界可以提供的资源要远远大于学术领域，在数据规模和机器算力方面，二者是无法等量齐观的，会让顶尖AI人才感到兴奋的是可以走出实验室，直接通过工作验证新算法在真实世界能产生的价值，你的工作是可以被客观衡量的，能够让工作的人看到自我价值的体现。
比如说应用了你的技术后，可以让用户更快买到东西、可以让用户更快找到想要的结果，并且中间过程可以通过数据量化，及时得到反馈。
另一方面是相对更加务实，因为产业界开出的工资也高、股票也多，对于人才的吸引力自然也是不言自明的。之前也有过类似的情况，但这次是前所未有的“加剧”。
很大程度上，之前并不存在巨大的收入失衡问题。因为先前学术界人才进入工业界，可能在收入上会提高50%，但是很多学术人才会宁可放弃这部分收入，因为他在学术界可以更好地发论文，这可能是他热爱热衷的东西。
但在科技巨头们纷纷投入大笔资源，争相竞逐向学界人才抛出橄榄枝，这个提高的比例不是50%，而是3倍，那可能情况就会发生变化。当然，创业可能是300倍，但创业回报的300倍是有很高不确定性的。
所以当一个学术界人才可以轻而易举拿到三倍待遇时，当他们走出实验室接触大量真实数据能创造 real world impact 时，他们很多人可能会认真考虑未来。
第二个问题是现在在学术界还能如何施展拳脚。比如做语音识别，你再如何努力，你的数据、你的机器可能都比不过产业界的，没有最好的数据和顶级的机器，你可能就无法取得世界顶级的成果。
或者你需要转换思路做一个非常狭窄领域的东西，比如之前研究人脸识别的学者，研究人眨眼睛与情绪变动之间的关系，而研究语音识别的学者，可能研究的就是在外教下的场景——教一个非母语的学生如何分清楚“B”和“P”的差别，这都是非常细化且非主流的领域，能创造的价值也相对有限。
所以我觉得目前AI趋势正在给学术界带来两方面的冲击，一是离职工资待遇成倍增长。二是不进入产业界，就很难做主流的、有潜力改变世界的技术。
换句话说，这也是人工智能的大趋势表现之一。每一个行业在进入主流的过程中，都会有如此巨大的失落和流失，也算是历史的常态。
当年我还在CMU的时候，也出现过一个做操作系统的团队整个被微软挖走的情况。不过当时情况不同的是，那批人进去的时候微软股票很低，所以即便他们后来挣了很多钱，也让继续坚守学术的人心服口服，毕竟挖角工资比较合理，最后挣了大钱也是依靠微软股票上涨。而当前的人工智能浪潮，直接拿的工资加股票就是原来的3倍，这还是会引起不少“羡慕嫉妒恨”的。
李开复在纽约哥伦比亚大学工程学院毕业典礼演讲
工业界：亮点不多 最热还是AI
去年2月，我们曾带领创新工场被投企业走访了硅谷很多科技企业，并看到了不少耳目一新的产品，不过这一次由于行程相对紧张，在产品领域，没能看更多有意思的新东西，但仍有两家创新工场在美国投资的公司，我觉得挺有意思，可以分享下。
一家叫“ROBBY”，可以看作是自动驾驶早期应用场景的一种。
ROBBY是做什么的呢？直白来解释是机器人送货，可以从COSTCO超市帮你把货物送到家，但有意思的是它走的是人行道，所以没有无人车撞死人的危险，并且小小方方的外观也很可爱，等到了你家会通知你开门，然后你再通过手机解锁，把盖子打开，取用你购买的牛奶生鲜。
我认为这是自动驾驶早期应用场景的一种，可能通常讲得比较多的情况是高速公路上的无人卡车，但最后一公里的配送，可能也是自动驾驶应用场景中的一种。不过目前这种模式在中国可能还有一些挑战，因为中国的人行道可能没有那么规范。
自动送货机器人Robby
另一家公司叫“Superflex”，是智能可穿戴设备公司。它最突出的是穿戴以后，可能帮助那些有脊椎问题或肌肉无力的人从床上坐起来——它可以帮你一把。
我认为这可能是可穿戴设备中比较特殊的一种场景，因为大部分智能可穿戴设备目前提供的服务都是可有可无的，但Superflex这样的可穿戴设备，对于一个无法正常从床上爬起的人来说是刚需，产生了新的价值。
所以这是此次美国之行关于产品方面比较有意思的，另外最热、最受关注、大家讨论最多的，还是人工智能。
美国AI观念更普及 略显坐而论道
首先，如果要就着最新观感谈下中美在人工智能上的不同，那这次直观感受到的是，美国在人工智能的社会影响和普及方面，要比中国快很多，所以这也让我意识到自己《人工智能》这本书写得很及时，希望可以加快人工智能在中国大众中的认知普及。
之所以觉得美国在AI产生的社会影响方面要普及很多，是因为这让人们更加关注人工智能与自身的关系。
这对人类未来并无坏处，因为人工智能不止是一个未来的想象的科幻空间，也不止是今天“七大黑洞”变现的工具，它其实是一个与每一个人息息相关的社会现象，因为人工智能会带来潜在的大量失业。
有意思的是，在美国，大家对于人工智能相关问题的看法非常不一致，各有观察，有些结论听起来也有点荒谬。
比如有个MIT的教授做的调查，就发现目前美国大众对于无人驾驶的责任承担制度存在很大分歧。
首先，这个矩阵中的横向包含四种无人驾驶的场景。分别是车自动开、车开人辅助、人开车辅助，以及人开。
其次，是这个矩阵中纵向遭遇的情况，一旦这几种情况下出了事儿，是该怪汽车公司，还是软件公司，抑或开发工程师，还是该追究这辆车的责任？
我觉得追究这辆车的责任是最不可思议的，你怎么能追究一辆车的责任呢？
但这个MIT的教授就说，美国人这样思考的对比参照物是养狗。假如隔壁的狗把人给咬死了，那可能就会被安乐死，所以一辆车把人撞死了也应该类似地去追究责任。
最后这种虽然是听起来比较荒谬的一种思维，但也有乐观者评论说：知识社会就应该经过大家的讨论，最后不断收敛范围得出一个结论。
不过对于悲观者来说，如果这些人在讨论上没完没了，那等到别的国家把产品做出来了可能美国还处在讨论阶段。持这样观点的人，可能也不太相信美国公司的执行力，或者美国政府是否能够有效的干涉行业的发展，这是未知数。
总之，如果对比起来，我觉得中国在人工智能方面还是有非常巨大的机会的，最核心还是可以快速验证市场，在足够好的情况下就尽快把产品推出，然后再经过更多数据收集和滚动迭代，把技术最终做好。
李开复接受 Bloomberg West 采访
美国媒体看AI：未来世界格局
当然，对于AI最热烈最关切的讨论集中于媒体，并且话题触及更远。
当时刚好马斯克提出“Neuralink”（脑接口），一下子成为热点新闻，舆论也非常关注，所以成了美国媒体比较关注的第一个话题。
关于马斯克的这个观点及其讨论，我们放到最后一部分详细去谈，这还能回答另一个问题——为什么哥大演讲里谈AI的时候谈到了感恩和爱。
第二个关注点是AI到底会给人类带来什么。
我在我的哥大演讲以及几篇后续媒体采访中都有表示，其实AI对于人类来说，最直接的是取代了不少繁碎重复性的工作，让我们去挖掘人类自己真正擅长的东西，这一点引起了美国东部地区媒体的共鸣。
可能这未必代表我的观点一定是对的，但从《纽约客》、《纽约时报》等媒体来看，他们可能也更倾向于人文关怀一些。
在美东和部分媒体资深编辑的深度对话中，几家都非常直接了当地想要谈论AI对于世界格局的改变，以及未来人类的发展。
比如人工智能可能进一步带来贫富差距的扩大，虽然大部分人认为利用AI赚钱的公司应该被征税，然后通过再分配，利用社会福利，补助给穷人或因为AI造成失业的人。但这种“社会福利”方式背后可能存在漏洞，原因是这种社会福利的前提是假设拥有一个大政府，能够做到这样的均摊。
并且实际面临的问题是，世界上不只有一个政府，而且未来20年世界会统一成一个政府也不太现实，加之当前英国脱欧、美国代表反全球化的特朗普上台等，进一步让这种国际均摊的可能性变低。
所以如果话题依次延伸，那可能发生的情况是中美两国在AI发展的基础上，成为两大国家，然后中国和美国国内各自施行均摊。
毕竟这两个国家经济、人口和各方面发展都不错，可以自己处理好自己的问题。但更关键的问题是，别的不能施行这种政策的国家怎么办？非洲或其他落后地区又怎么办？
于是这个话题几乎可能的唯一可想象的解决方案，就是其他国家依赖中国或美国，未来世界就可能成为一个几乎不可逆转的两大超级强国的状况——过去的动态平衡格局也会打破。这也是人工智能可能引起的全球层面改变之一。
当然，即便已经有媒体关注到这么长远的未来，也不代表所有人对格局都这么看，甚至令人有些意外的是，美国的舆论认知看起来还在表现出对中国看法的“两极化”。
比如我在去美国之前，接受了《Information》的采访(刊发标题为 China’s Kai-Fu Lee on Why the U.S. Could Fall Behind in AI )，谈到了美国可能会在AI时代落后于中国的观点，于是就遭来不少批评——说这个人整天就说中国厉害，但中国又有什么可能超越美国，毕竟都是 copy to China ——这种过时的观点仍旧存在。
另外还有一种看法，支持者也不少，说中国特别强，比如Mary Meeker(互联网女皇)、Reid Hoffman(领英创始人)等，都认为中国会很强大。
所以对于中国的看法，两极分化的现象还是比较明显的。当然，这在中国也存在，比如有部分人认为中国在AI时代能够弯道超车，有些人则表示绝无可能。
然而如果一分为二去看的话，除了承认美国在学术等方面确实领先我们，也不能忽略中国的市场规模优势和执行效率，而且中国的政治体系，可能对一些新技术的变革会有更快速地推动。
所以中国在AI时代赶超美国是否会成真？
严谨来说，还无法给出肯定或否定答案，但我觉得毫无疑问的是：这是一个历史机遇。之前在接受采访时我就谈过，如特朗普削减科研经费等举措，就可能不太利好美国科技的长远发展，捡了芝麻丢了西瓜。
另外，特朗普当选以来，美国签证政策的变化，也在导致不少人才外流，因为很多留学生留不下来，最后只能选择回到自己的国家。
之所以认为这对中国是机遇，是因为我认为美国最具竞争力的地方，在于大学和科研制度。我在十多年前还写过一篇题为《美国大学启示录》的文章，谈的就是这个问题，而现在，新政府主动削弱了美国领先优势的基础，而此前美国为此努力了70、80年。
而且值得注意的是，这会是一个长尾的影响。削减科研经费只是开始，逐渐会导致越来越少的人去美国，这会造成非常严重的后果。不信你看当前美国的精英群体，不少都是先通过留学进入美国的，虽然毕业也会回归祖国一批，但还是会有人留下来，中国的、印度的、韩国的，都在美国留下了一大批精英。
所以美国的科研技术领先优势，基本就是靠这个实现的良性循环，那如果现在它不再良性循环，“喂”更多资源支持进去，就可能会落后。
另外，特朗普相对应的措施是把一大堆工厂搬回美国，这其实意义有限，因为不可持续。更何况人工智能的浪潮正在风起云涌，兴建工厂或许立即创造了蓝领就业机会，但下一波自动化的浪潮已经近在眼前。
恰逢高考后选择志愿，可以顺便谈下我对未来人才结构的看法。
如果简化来说，可能未来人才金字塔中，大约会有四种群体：第一种是创新领袖。第二种是各领域顶尖的专业人，无论是医学、新闻还是其他领域，剩下少数。第三种是人文艺术类，也是AI不能取代的人。第四种是服务业从业者。
而这四种当中，未来需求度最高、门槛相对最低的是第四种，大部分人未来的职业可能都跟服务业息息相关。
李开复、吴恩达、特龙和马尔科夫等大咖畅谈AI影响
人工智能、感恩和爱
那接下来，可以谈下这次关于AI的观点中，我为什么强调感恩和爱等人类品质了。
在美东行的哥大演讲中，我谈到了人工智能时代我们需要的感恩品质和不求回报的爱。有些人对此好奇，因为此前我展示更多的身份是科学家、工程师。
那为何在这个AI大变革将至未至的时间点去谈论人类品质和与身俱来的爱？我想有两个方面的原因。
一是我自己生过病，有了很深的体会。当我的医生说我是第四期癌症，然后可能时日无多时，我更加强烈地意识到家人对我的爱，以及我之前对他们付出的不足。
我在哥大的演讲中有一段话谈到，最基本该做到的应该是感恩，付出不求回报的爱，这是我最真实的而体会。生了一场病改变了我的生活方式，也转化了我身为理工男的固化思维。并非所有的事情都是理性的、客观的、有数据或事实支撑的。
作为人类，我们也需要感性地去考虑感恩、爱、同理心等人类千百年来维系和传承的精神。这是我自己生病带来的改变。
第二个方面的原因，是我真的认为马斯克现在的观点是不对的。他说很可能我们现在就是一个AI世界中被编写好的程序/游戏，所以应该尽快“人机合一”，通过脑后插管等实现进化。
但在我看来，首先，人工智能造出一个有真感情有爱的人的概率，可能在我们有生之年都不会实现，或者在未来50年、100年，都或许是个低概率事件，所以不能被马斯克洗脑。
其次，就算退一步来思考这个问题，就算是未来有马斯克说的可能性：我们即将被人工智能控制，生活在一个游戏中，成为某个操控游戏的“小男孩”的游戏傀儡，那也不等同于我们的人生没有意义。
比如你相信马斯克，现在马上投降，不必再去关怀什么精神世界，尽快将自己换成机器，那如果未来马斯克不是对的，我们也就真的成为机器了。
倒过来想。如果你们相信我说的，人因为爱而生存，因为爱而有意义，那就算未来是马斯克说的那样又如何呢？我现在开心生活，让彼此更有爱，关怀及服务其他人，然后发挥出更多的创造力，把马斯克谈到的残酷事实延后几百年，就算到时候再不得不缴枪，多活了快乐的几百年不也挺好的吗？
总之我认为无论未来出现哪种情况，现在追寻内心、快乐而活，因爱而生总是有益无害的。但如果现在就选择马斯克的“脑后插管”进化成机器，可能风险很大，且不负责任。
李开复和创新工场团队乘纽约地铁
对AI过度恐惧了
至于为什么现在出现马斯克一样对AI的恐慌情绪，我认为是因为大家有点被AlphaGo震惊到了，于是有点倾向于马斯克理论的可能性。
但从我的观点来看，AI的进步可能还要分为好几个阶段，才能达到拥有感情，甚至最后到底AI能不能学会人类的七情六欲爱恨情仇，或许还要打一个大大的问号。
我觉得AI发展的第一阶段是任务性，在单任务领域超越人类，接下来则是通过工具性产生井喷式的云应用，让更多领域实现AI带来的效率优化。
第二阶段则是AI是否能够通过更少的数据就能被实现，然后在迁移学习等方面展现能力。
第三阶段就是AI能不能跨领域了，看AI能不能最终达到一个多领域的认知，我们可以拥有一个通用型的跨领域的AI，并且实现所有领域的常识交流。
以上三个阶段，我认为未来二十年并非没有实现的可能，但再下一个阶段的自我意识、情感等，可能AI多久能实现，是否能实现，就要打问号了。
所以我觉得目前大家可能把一个AlphaGo带来的单一事件过分夸大了，认为需要突破的技术和阶段，一下子也都得到解决，甚至把接下来一百年都不一定能解决的问题也挥手说解决了，一下子从AlphaGo跳到了“Her”、“机械姬”等阶段，我觉得有些太过于想象力的跳跃了。
这种想象力跳跃造成的恐惧，我认为科幻片需要负责任。过去我是一个科幻片爱好者，但现在意识到科幻片对今天的恐惧需要负很大的责任，即便并非出于刻意。当时可能只是出于票房需求，需要让机器“杀”几个人、爱上几个人。
说到这里，我觉得最好的科幻片应该是《Robot&Frank》。虽然其中也有不少想象力丰富的地方，但大部分都是上述提到的十几年之类可以克服的问题，没有太多内容是属于“大问号”的，看《Robot&Frank》可以让你产生思考和共鸣，去面对应该面对的问题，但坦白说，看《her》之类的，我觉得跳跃得太远了。
李开复在《福布斯》总部和其公司CEO Mike Perlis（左）及福布斯先生（右）
OMT：中国移动互联网太方便了
当然，这次美国之行，另外深有感触的是美国在移动互联网的使用习惯上，明显落后于中国，比如O2O送餐。
前一阵《华尔街日报》还有一篇点击率最高的文章，讲的是美国一个送餐公司的故事，但实际上那个公司做得比中国落后很多，然而惊讶的是，美国人已经以为这是很高级的东西了。
所以我觉得借此反观中国的话，我们的创业浪潮其实也有一些过分的两极化：做O2O的时候大家都觉得应该无限制砸钱，O2O泡沫破了之后，大家又都批评O2O，其实O2O的价值肯定还没有完全体现。
现在可能我们还有点身在福中不知福，因为每天享受着三大外卖平台的送餐服务，只要你下单，可能什么时间都有配送。但相比起来，美国人民就生活在“水深火热”之中。假如美国的同学半夜肚子饿，可能还要爬起来开车十分钟二十分钟到餐馆，然后还要坐下来点餐，所以这个O2O的便利性他们是远远还没有得到的。
之前一段时间大家批评O2O的盈利模式，但现在随着用户习惯的养成，服务规模的提升，送餐成本的下降，再加上中国人工成本原本就便宜，在人口密集的大城市，盈利正在成为现实。所以可以说的是，中国已经在很多领域不知不觉地领跑世界了，很难想象我们到美国还需要跟他们解释美团、今日头条等公司的模式。
另外一个是移动支付。美国人普遍对于移动支付也是一知半解，因为即便看了不少文章，他们还是不能完全体会，因为使用信用卡习惯了。
但即便是信用卡，3%的手续费归根结底还是造成了不方便，而他们如果不生活在中国，很难体会到中国今天移动互联网的先进状态。
所以从这次美国之行来看，我觉得虽然美国在整体还继续领先，但就科技互联网领域来看，中国已经有不少地方已经超过了美国，至于会不会在人工智能浪潮中抓住机遇，一举实现弯道超车，现在还不能下结论，但并不是说我们没有机会，很多激动人心的进步正在中国的创新创业变革中发生。
好了，今天围绕美国之行就分享这些见闻感受，后续更多的感悟思考，也会及时与大家交流分享。
祝夏安。
