來源：每日經濟新聞
在商業智能席捲全球的今天，企業如何利用人工智慧等技術創造新的商業價值，成為國內外企業關注的焦點。11月16 日，法國裡昂商學院全球商業智能論壇暨全球商業智能中心成立儀式在深圳舉行。
中心成立儀式上，法國裡昂商學院與華中科技大學、每日經濟新聞、國家社會科學基金重大項目組(項目號16ZDA013)聯合發布《中國智能製造百強發展與趨勢白皮書》。
「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後，科技與經濟發展事實與科技高原理論有特別符合的地方。」法國裡昂商學院教授、三大國家級科學基金首席研究員龔業明在接受《每日經濟新聞》記者（以下簡稱NBD）專訪時指出，泰勒·考恩的《大停滯？——科技高原下的經濟困境:美國的難題與中國的機遇》對中國企業家影響較大，有些企業家過於悲觀。
龔業明表示，「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年又出現重大突破。在2012年後，ABCD（註：人工智慧Artificial Intelligence、區塊鏈Block Chain、雲計算Cloud、大數據Big Data）並不在科技高原期而是快速發展。至少三年內，科技高原困境並不存在。對未來，我們是謹慎但偏樂觀的」。
法國裡昂商學院教授、三大國家級科學基金首席研究員龔業明 主辦方供圖
考量困境：風險與收益之間的權衡
NBD：今年有機構調研了中國各行各業300位高管的意見，發現在中國，人們對人工智慧的風險意識甚至更強，越來越多企業管理者意識到人工智慧既存在機遇又存在戰略風險。怎麼看待這個現象？
龔業明：如果企業不去利用人工智慧，不做數位化轉型，目前看來是比較困難。我們已經站在又一次工業革命的臨界點上。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、經濟、組織和個人都形成深遠的影響。
不能說人工智慧有風險就不去探索。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，才能發現新的海洋。
雖然科技高原暫不存在，但企業意識到風險是好事，最怕是沒意識到風險。人工智慧有幾種商業模式，如助理式人工智慧、增強式人工智慧和自主決策式人工智慧，可以根據企業自身的情況進行選擇。如果說害怕風險，或者說風險承受能力比較低的話，可以選擇風險偏小的商業模式。除此之外，還可以藉助AI-as-a-service 模式，利用亞馬遜，微軟，谷歌、百度、阿里雲等公司的第三方人工智慧技術，這樣可能就不需要對人工智慧進行那麼大的投資，風險也就可以下降。
還有一個相關的目的性權衡是人工智慧的收益增長和成本減少目的之間的權衡。人工智慧的商業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了全網熱議。8位博士畢業生之一的鐘釗研究的便是如今最熱的人工智慧深度學習領域。除了華為，很多知名企業亦在加大對於人工智慧人才的吸納和培養力度，現在人工智慧方面人才是如此稀缺才這麼「搶手」嗎?要如何改善這種情況？
龔業明：人工智慧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於以前沒被追捧的人工神經網絡技術，2006年剛提出來時並不受重視，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。人工智慧過去探索過很多新方向，很多人做夢都沒想到出現突破的是人工神經網絡技術這樣的老領域。人才培養也是需要一段時間的。
短期來說，人工智慧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慧相關人才價格偏高。但是我個人認為這是比較短期的，這個短期是和人工智慧當時的突發性有關。如今，中國很多學校已經開始開展人工智慧相關的課程，企業也開始注重培養相關人才，2019年人才短缺已經得到部分緩解。我相信不要多長時間，數量型的人才短缺情況會改善。
除了數量型的短缺，另一點是人工智慧人才的結構性短缺，中國缺少的是人工智慧領域領軍性的、有重大創新能力的尖端人才，這可能短期內靠大規模培訓很難解決，需要長期培育創新的文化與生態。
決策困境：長期與短期之間的權衡
NBD：我們也注意到，許多企業人工智慧計劃無疾而終。有研究顯示，迄今為止，70%的企業表示人工智慧的影響微乎其微，甚至根本沒有。有90%的企業或多或少曾投資開發人工智慧，其中只有不到40%自認為在過去三年通過人工智慧獲得了一些收益。怎麼看這種現象？
龔業明：從現象學上看，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諮詢(BCG)的聯合研究報告顯示，有相當多的企業認為在未來3到5年內人工智慧會增加企業的商業價值，會轉變企業的模式。
我認為這可能涉及到長期與短期之間的權衡。人工智慧技術投入進去之後，可能短期之內不一定見得到成果，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慧產品與市場不匹配。這也跟人工智慧目前的技術特徵有關係。
現在的人工智慧以深度學習佔有優勢，而深度學習算法是需要大數據的。可能一個公司投資了人工智慧技術，但早期它的數據積累不夠，那麼人工智慧的效果就顯現不出來。等做了幾年之後，它的大數據積累到一個臨界值，人工智慧的差錯率就比較低了，那時候算法也更加有用。實際上，現在對企業進行的調研，總體上對人工智慧看法還是比較偏正面的。
每日經濟新聞