12月1日-3日,2023 T-EDGE全球创新大会暨EDGE AWARDS创新评选在北京751D·PARK传导空间举办,大会主题为“新视野 新链接”。
今年大会以「新视野 新链接」为主题,邀请了近百位来自不同国家,不同领域的国际创新领袖分享嘉宾,设置了四十余场现场讨论,从新一轮全球AI革命浪潮、产业链重塑、新一轮企业再全球化浪潮、全球化下的产业创新升级和投资新趋势等维度,共同回顾过去一年的洞察与发展,展望未来的创新趋势与经济新格局。
大会首日上午,日本CGV基金亚洲合伙人、香港AIFocus加速器联合发起人任铮作为主持人,与挪威驻华大使馆科技与教育参赞 周迈(Magnus Jorem)、韩国并购协会会长,韩国对外贸易促进部(KOTRA)副部长 尹元锡、Hidden Door 创始人、CEO 希拉里.梅森(Hilary Mason)、加州大学洛杉矶分校机器人与嵌入式系统实验室创始主任,教授 丹尼斯.洪(Dennis Hong)一起,进行「Round Table X」:《全球科技创新格局重塑》讨论。
“科技创新格局重塑带来的影响非常快,也非常彻底。”
周迈表示,在过去几年中,市场和用户认为AI没有被监管,或者大家找不到一些相关的法律法规去进行合规化的AI开发。所以,对于政府来说,需要特别快地跟进这个领域,保护消费者的隐私和数据。企业也是这个过程中非常重要的角色,产、学、研和政府之间应该有更好的合作。
作为创业者,希拉里·梅森也同样感知到了这样的变化。
“在美国,如何监管人工智能现在是一个热门的话题。有些人主张极端的控制,有些人觉得应该给予公司和企业更多的开放度。”希拉里·梅森表示,AI行业应该留下一些空间给创业者,这样才能够让创业者更加好地享受这一领域。
而作为韩国并购协会会长,尹元锡则强调了科技创新格局重塑过程中,绿色的转型正在成为一个大的趋势。
“过去三十年一直到现在,我们面临着全球变暖带来的影响和挑战。”尹元锡称,这样的影响之下,比如阿里巴巴和欧盟这样的公司和政府组织,都在试图通过各种方式减少碳排放。这意味着,全球经济的体系都将因碳中和而转型。
事实上,随着全球科技创新格局重塑,也带来地缘政治风险和AI伦理问题。在这样的背景下,全球化合作如何展开,成为了全世界的共同挑战。
“实际上没有任何一个企业或者一个国家可以主导未来,我们需要的是团结起来找到一个平台进行合作,去分享数据,找到一个更好的最终解决方案提供给全人类。”周迈表示,因此多国合作是重要的,政府部门和私营部门也可以合作,利用自由贸易协议等方式去应对各种挑战。
尹元锡则表示,变革型技术会产生很多不确定性风险,包括地缘政治的风险。管理好这些风险,才能推进技术的发展。一家企业或者一个技术确实能够带来很多的改变,但这个改变是非常局限的。我们需要的是共同的价值,去构建命运共同体,这样才能打造双赢的局面。
而对于AI伦理问题以及如何利用AI能力方面,希拉里·梅森以大语言模型为例进行了讨论。
“大语言模型存在数据偏见的问题,它生成的是平均结果,而不是最顶级、最聪明的人的一些决策和决断。所以,我们需要更审慎地使用大模型,比如在抓捕嫌疑人、罪犯审判等领域。”希拉里·梅森表示,当然,技术还没有办法替代人类,人类肯定是有最独特的地方,这不是容易被替代的。
丹尼斯·洪则对此持乐观态度。
他认为,“如果你担心AI会杀人,相当于担心火星有外星人,这是一个太过遥远而且不太可能发生的事情。AI会替代我们的工作,但更新的工作也会被创作出来。AI的发展,取决于人类如何用工具的,是要用锤子帮别人还是敲击别人。”
以下是「Round Table X」:《全球科技创新格局重塑》实录,经钛媒体App编辑:
主持人:非常感谢大家加入我们的小组讨论。今天我们想讲一讲全球科技创新格局重塑的话题,全球和创新是我们核心词汇,大家请先介绍一下自己。
周迈:非常荣幸,我作为挪威驻中国大使馆的代表能参加今天的活动。我是大使馆技术发展方面的官员,负责挪威跟中国在技术方面的合作。
尹元锡:感谢钛媒体赵何娟女士对我的邀请。我此前在韩国对外贸易部门工作,我们的很多技术工厂都跟中国有合作,AI也有合作。我现在负责韩国的并购协会。
希拉里·梅森:大家好,我叫希拉里·梅森,来自Hidden Door。我们是游戏AI的公司,并建立了四家公司,这四家公司都是跟AI和机器深度学习相关的。
丹尼斯·洪:大家好,我叫丹尼斯·洪,加州大学洛杉矶分校机器人与嵌入式系统实验室主任,我刚才跟大家讲了我们机器人踢足球的故事,希望下次可以把机器人带到这里让大家看一下。
主持人:好的,让我们来谈谈第一个话题。科技创新正在重新塑造我们的生态系统,这使得我们做生意的方式和投资的方向都发生了变化。我想知道,大家是否感受到了这些影响?你们是怎么看待这些变化的?
周迈:感谢你的问题,我觉得在这个领域不仅仅是说变化非常彻底,也非常的快。我们看到了很多有意思的算力案例。
我觉得在过去几年中,大家有一些看法,认为有一些内容感觉没有被监管,或者大家找不到一些相关的法律法规去进行合规。所以,对于我们来说,需要特别快的跟进这个领域,保护消费者的隐私,保护他们的数据,然后希望能够帮助大家避坑。
企业也有非常重要的角色,我觉得产学研、政府之间应该有更好的合作。今天的这个活动就是非常好的例子,希望我们互相交流,互相学习。
希拉里·梅森:AI技术还是比较新的领域,大家都会发现很多国家没有一些法律法规约束这个领域。在美国,如何监管人工智能现在是一个热门的话题,有些人主张极端的控制,有些人觉得应该给予公司和企业更多的开放度。我觉得这个行业应该留下一些空间给创业人,这样我们才能够更加好的享受这一个领域。
丹尼斯·洪:刚才有来自行业和政府的朋友分享了他们的观点,现在我想从学校的角度谈谈我的看法。我觉得发表文章当然很重要,但除此之外,我还希望看到更多的创新。我希望我们的学生能拥有自信,勇于尝试,这样我们才能创造出属于自己的“恐龙”。
主持人:有时候我们可能会问一些比较偏向技术的问题,但我们更希望看到的是变革性技术的崛起。不过,当我们考虑这种颠覆性的技术时,它会如何影响我们的商业模式呢?
希拉里·梅森:我曾经给很多大公司老板做过咨询——如何利用技术。我们必须要注意技术的成本问题。比如技术究竟能够节省多少成本,如何管理这些技术带来的变化,从而能够创造机会。
尹元锡:在我回答这个问题之前,我想强调一下颠覆性的技术,它会带来一些经济的转型。目前,大的趋势就是一种绿色的转型。
过去三十年一直到现在,我们会面临着全球变暖。面对这一问题,比如说像阿里巴巴、欧盟等等,都在试图减少供应链的碳足迹。这样就意味着,这些技术公司所有的现有产业都会受到影响,全球经济的体系将会转型,以不同的方式去减少碳排放。
周迈:实际上我们完全不能知道AIGC给我们带来的所有的潜力和后果,特别是对于不同的产业来说,可能他们面临的问题和颠覆性的改变都是不一样的,所以AI的影响是广泛的。我们要看不同的领域,不同的变化。
比如说像广告和营销产业来说,我们需要一种很个性化的广告,所以我们需要使用这种数字矩阵。从医学行业来说,我们也是可以去做出更加精准的判断,所以使用AI对于这些产业来说都是一些巨大的改变。
同时还有一些大规模的经济体,所有这些领域都是受数据驱动的。数据经济应该以一种很不同的方式去看待,比如说像中国就把数据看作生产力,去推动经济的发展,我们还会有深圳数据交易所,通过数据的交易肯定会是很微妙的事情。我们如何让它变的更加可靠,这就是未来需要关注的问题。
主持人:现在我们来探讨下一个问题:我们都知道全球合作对于技术创新至关重要。那么,从当前的形势来看,全球化带给我们哪些经验?我们该如何推动全球化继续发展,并利用创新来应对全球性的挑战呢?
周迈:我来自公有部门。我们面临三个主要的变化,全球的共同问题是克服各种挑战,比如说一些高风险事件,全球变暖还有疫情,老龄化还有其他关于AI的伦理问题。实际上没有一个企业或者一个国家可以主导未来,我们需要的是团结起来能够找到一个平台进行合作,去分享数据,找到一个更好的最终解决方案提供给全人类。
我觉得多国合作是需要的,我们现在面临的问题比如说地缘冲突等,它会影响到各个企业供应链,不仅仅是一个企业。有的时候我们可以通过一些可靠的合作伙伴或者是其他人,政府部门和私营部门可以合作,我们需要去利用这种自由贸易协议等等,从而能够让这个平台应对各种挑战。
尹元锡:首先,全球交流在过去几年当中因为疫情变的很难。我们需要去摆脱限制,通过一种科学的协作,比如应对疫情我们可以合作去开发更加有效的药物。另外,关于全球气候变化问题,全球合作也是同样重要。
我说的另外重要一点就是,中国和欧洲合作的载体是非常重要,中国和欧洲可以一起去共同资助一些生物多样性的研究。我们提到碳捕捉和碳封存也是非常重要的技术,刚才我们提到AI安全声明还有其他领域都是需要全球合作。
主持人:我们继续讨论这个问题,把它深化一下。我们希望听到政府究竟在过程中扮演什么样的角色,如何推进发展,包括用政策还是用资金还是一种合作机制能够去助力创新。
周迈:我们谈到了一些颠覆,包括人力市场的颠覆性变化。政府也需要对劳动力进行负责,解决关于技术带来的一些就业问题,还有我们的教育、培训,如何帮助劳动者去面对现在技术带来的现实。同时这样的一种变化,可能对于所有的人来说都是很难去适应的,很痛苦,解决这些问题也是政府的工作。
尹元锡:刚才赵何娟女士谈到关于开放的问题。像韩国的视觉服务,政府试图要去实施一些项目利用这些新的技术,这个时候政策和立法去支持这些创新是非常重要的。
另外一个,包括半导体、出行产业等,都是需要研发经费的。它不仅仅是国内的企业,而且还会有创新者都要参与到这个过程中来。我们要能够创造这样一种生态,让大中小企业都能拥抱利用这种颠覆性的技术。
主持人:技术的发展应该如何解决现有面对的问题,包括老龄化问题。在全球范围内,一些数据也涉及到很多隐私问题,包括医疗信息,如何提供更合适的治疗的方案、药品的选择。
希拉里·梅森:这是一个比较大的问题,我可以收窄谈一下。以大语言模型为例,在计算过程中我们看到有一些数据的偏见,它产出的是平均人的一种产出,而不是最顶级最聪明的人的一些决策和决断,可能这个是我们忽略的一些问题。
比如说像抓捕嫌疑人上,罪犯的审判上,这时候我们用大数据的话,它会有一些偏差也会有一些数据偏见,所以我们需要更审慎的在这些领域使用我们的大模型。在美国好莱坞有很多编辑,如果我们跟别人说,我们拿出你写的东西,我们会培训机器,以后就让机器替代你,这样说肯定是不可以的,这也是一种风险。
我们跟内容的创作者是有竞争的,这是一个事实。虽然我们没有提,但是这真的是一个挑战,这点是我们需要注意的。但我觉得现在技术还没有办法替代人类,我们人类肯定是有最独特的地方,这不是非常容易被替代的。
主持人:对于不在这个行业的人,丹尼斯你能回答一下这个问题吗?
丹尼斯·洪:大家都会问终结者,你的机器人会不会杀人。我们这行业有个非常著名的人,他是AI专家,他是这样回答的,如果你担心AI会杀人,相当于担心火星有外星人。这是一样的问题,这个问题太远了,而且是不太可能的事情。
AI会替代我们的工作,但是我还是比较乐观的,我觉得更新的工作也会被创作出来,比如之前没有工业化的时候,没有卖车的人,没有4S店,但是有了汽车行业,其实它创造了更多的行业。跟现在AI一样,虽然AI会替代我们的工作,但同时它也会创造很多的工作。所以这就要看我们如何用工具的,你是要用锤子帮别人还是敲击别人。
主持人:丹尼斯我想再问一个问题,人机交互的问题,因为技术一直在变化,我们如何才能够达成人机的更近的交互呢?
丹尼斯·洪:我们的人机交互,之前你用电脑打字,黑屏上是绿的字母,这是最早的电脑。80年代的时候就有鼠标,比较好看的屏幕,之后是智能手机,智能的语音系统,这些都是会变化的。
对于AI,对于我们的自然的语言处理,现在是非常热门的话题。我现在没有打字,我们在说话,这是非常自然的交互。当这种交互继续发展,会有很多非结构化的数据,非结构化的一些交互。
主持人:我们每个人总结一句话,我们要结束小组讨论环节了。
丹尼斯·洪:一句话最难,我觉得乐观总能找到出路,我为什么这么说呢?也不是说有问题的时候你就祈祷。乐观的意思是什么呢?不管有多难,你一定能找到问题的出口,你一定能够找到技术解决的方向。
希拉里·梅森:我希望能够把大家有共同想法和希望的人聚在一起,我们要打造一个更好的世界。
尹元锡:一家企业或者一个技术确实能够带来很多的改变,但这个改变还是非常局限的。我们需要的还是共同的价值,共同的命运共同体,这样才能打造双赢的局面。
周迈:作为最后一个总结实在是太难了。我记得小的时候去的国际学校,我们学校有80多个来自不同国家的人,澳洲、戛纳、非洲不同地方。我觉得这个经历对于我来说特别有用,我们需要找到共同的连接点,一起更好地工作、生活。 (本文首发钛媒体App,作者 | 饶翔宇,编辑 | 钟毅)
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