好書推薦《#如何改變一個人》部落格文末抽獎贈書 2 本
你有沒有遇過類似的困擾:每次叫小孩子吃青菜他都不吃?每次提案給老闆的企劃都被退件?每次跟客戶推銷新產品都被婉拒?到底是為什麼,我們只是想要對方「改變」一點心意卻這麼困難?問題出在於人類的本性,你愈是推得用力,對方就愈是反抗。真正的訣竅不是增加推力,而是「減少阻力」。
部落格文章 https://readingoutpost.com/catalyst/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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【這本書在說什麼?】
《如何改變一個人》的作者是華頓商學院的行銷學教授約拿.博格(Jonah Berger),他專門在研究行為改變、社會影響、口耳相傳,以及產品和點子之所以會流行的原因。他在這本書裡介紹了五種會妨礙和阻止改變的關鍵障礙,並且教我們具體的技巧和策略來減少這些阻礙。
他提出了「催化劑」(Catalyst,同為英文書名)的概念,認為我們要促進任何人做出改變時,不要只想著用外力和壓力的方式去逼迫,那只會得到反效果。反而要轉換念頭,思考和聆聽到底是什麼原因「阻礙」擋著對方不願意做出改變,然後像個催化劑一樣去消滅這些阻礙,讓改變更好發生。
這本書提供了五個方法,分別是減少抗拒(Reactance)、減輕敝帚自珍現象(Endowment)、縮減距離(Distance)、降低不確定性(Uncertainty)、提出佐證(Corroborating Evidence),五個英文字首合在一起就是「減少」(REDUCE)的意思。催化劑就是用來減少改變的阻力,讓人轉換心態,最後促成行動的方法。
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1.#減少抗拒心理
你可能也有同樣的經驗,當我們被逼迫改變的時候,會在內心產生一種抗拒的心理。例如,每當我們感受到師長、老闆、父母、或任何其他人試圖要說服自己、命令自己,這種抗拒的衝動就會自然產生。催化劑的效果就是減少這種本能的抗拒,反其道而行,用方法去「鼓勵人們自己說服自己」。
我們來看這個「如何讓青少年不再抽菸」的故事。1990年代美國的青少年抽菸比率創下十九年來的新高,政府祭出禁打香菸廣告、在香菸包裝加上健康警語、花大錢勸退年輕人,結果沒有任何一個方法奏效。這個困難的任務落到了查克.沃夫(Chuck Wolfe)的頭上,他出了一個奇招。
他邀請眾多青少年進行一場「菸草高峰會」,指陳列出一些事實讓青少年自己主持和討論,這些事實包含:菸草業者如何操弄年輕群眾來推銷香菸、企業如何操弄媒體來讓抽菸看起很酷。青少年們討論出一個名為「真相廣告」的活動,透過影片告訴大家香菸公司和媒體正在試圖影響人們的感受。結果大獲成功,在活動推廣期間,青少年吸菸比率下降75%。菸草公司甚至提起訴訟,要求中止這項計畫。與其叫青少年「不要」抽菸,不如讓他們「自己決定」該怎麼做。
如同研究指出,人需要自由與自主權,感到掌控感,而且不喜歡任由他人擺布。把這個道理應用到生活當中也可以,例如你要叫小孩子吃菜時,不要說:「給我吃這個!」而要改說:「你想吃花椰菜還是胡蘿蔔?」提案給老闆的時候也不要只有一個選項,而是列出兩到三個選項,搭配優劣比較給他選擇,
2.#減輕敝帚自珍現象
如果事情還沒有到非常糟糕的程度,我們往往會覺得多一事不如少一事,不會有想要主動改變的念頭。我們也會因為持有某樣東西的時間越長,那些事物在我們心中的價值就越高,例如屋主眼中的自住宅價格總比市場價格高出許多。研究指出人們不喜歡改變,也不容易太快接受新東西。催化劑就是要讓人感覺到「如果現在不改變,損失的只會更多」,凸顯出不改變的缺點,藉此破除敝帚自珍的效應。
最經典的案例來自「英國脫歐公投」。公投是把決定權交予全民的決策方式,但數據說明了大部分公投會以失敗收場,要改變成千上萬民眾的想法可不是件容易的事情。英國脫歐的提案出來之後,由於英國的食物、燃料、藥品都仰賴進口,社會上普遍不被看好這個提議,續留歐盟的預估勝率一度達到八成。
要解釋現況顯得容易得多,人們有守舊、不願嘗試新事物的心理,留歐派只要叫人民堅守原狀就好。但是,脫歐派出了一個奇招,他們要讓脫歐看起來反倒像是「現況」。他們把口號改成「奪回掌控感」,巧妙替整個辯論重新定調,提醒民眾英國以前並不是歐盟的一部份,離開並不危險,反而是導正航線、重回正軌的選擇。最後的結果令人跌破眼鏡,英國人用自己的選票脫離了歐盟。
因此,為了讓人不再守舊、願意嘗試新的選項,就必須「讓不採取行動的成本現形」。無論是脫歐的「奪回掌控感」,或者是川普的「讓美國再次偉大」,都巧妙傳達了不採取行動的下場會比較糟糕。我們常聽到理財專員說「要投資,否則錢會被通膨吃掉」也是類似的道理。
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3.#縮短距離
我們對資訊的接受程度分成兩種:「接受區」和「拒絕區」。如果一個新的資訊落在我們的接受區,我們就聽得進去。但是,如果落在拒絕區,我們會打從心底抗拒和忽略這個資訊。催化劑的用途就是減少這段「面對一個新資訊,人們接受和拒絕之間的距離」,找出彼此共通點,讓事情有轉圜的餘地。
作者舉2008年美國加州的「八號提案:禁止州內同性戀結婚」為例,起初正反兩方的距離很遙遠,意見也非常偏激。支持同婚的團體無論推出多少遊行、文宣、演講,都難以改變對方的想法。最後他們試著不要當「開口」的那一方,而是開始「聆聽」。傾聽了一萬五千場反對同婚人士的訪談後,他們終於找到滿意的對話腳本,稱為「深度遊說」。
不同於傳統遊說只丟下資訊就射後不理,深度遊說的方法需要更多時間用來對談。維吉妮亞是同婚團體的遊說者,他拜訪了反對者古斯塔夫,對方開頭就說:「我們南美洲人不喜歡死娘炮。上帝讓你生下來是什麼就是什麼,不要自作主張。」維吉妮亞和緩的回覆:「我生下來就是同性戀,這是天生的,而非一種選擇。」
接著維吉妮亞談到她對另一半的愛,並且邀請古斯塔夫也聊聊他的伴侶。對方說自己平日幫失能的太太洗澡,願意為她做一切的事情,他接著坦承:「是上帝讓我有能力愛一個失能的人。到頭來,愛才是真正重要的事情」。維吉妮亞表示深有同感,在找到共通點、建立深層連結後,她最後才聊法律如何保障婚姻,給予伴侶雙方都受到尊重和保護的安全感。
最後,古斯塔夫改變了立場,他願意投票反對原本的反同婚法案。深度遊說的影響力不斷擴散,最後改變美國人對同性戀的態度。
我們可以發現,「深度遊說」是鼓勵投票者從自身經驗找出類似的情境,不要求對方想像「當別人」的感覺,而是回想自己「有類似感受」的時刻。催化劑不會向所有人發送一樣的主張,而是瞄準與人們自身目標最相關的議題。改從共通點出發,而不是從爭議點,對方轉向的可能性會比較高,還可能拉著別人一起改變。
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4.#降低不確定性
當我們要做出一個改變,通常會伴隨著不確定性,我們會懷疑改變之後真的比較好嗎?當我們內心產生猶豫,就會阻礙我們採取改變。催化劑就是要瞭解人們心中的猶豫,讓改變可以被試用、被體驗、可以被復原,然後進一步去降低「人們對於改變之後的不確定性」,消除人們內心的猶豫。
時光倒轉到1998年,當時網路購物還不盛行,但是有遠見的尼克.史文莫恩(Nick Swinmurn)已經有了用「網路電商賣鞋」的點子,他架設了名為 Shoesite 的網站開始做起生意。但是人們並不買單,生意奇慘無比,後來他發現「人們並不放心在網路上面買鞋」,與其買了才知道合不合腳,不如開車去賣場購物比較實際。
面臨資金即將燒盡之際,他們腦力激盪出了一個方法:「提供免運費」。當時所有電商都把運費當成獲利來源,這麼做無疑是在賠錢。但是令人驚喜的是,業績反而開始扶搖直上。人們開始一次購買兩到三種不同尺寸的鞋子,留下合腳的,退回不合的。消費者就像在實體店試穿一樣,不用替試穿的機會付費,購物方式從此改變。免運費的策略消除了人們網路買鞋的最大障礙:不確定性。對了,這家公司後來改名叫做 Zappos。
我們內心對改變和新方案的不確定性,總會阻止我們採取行動。書中除了介紹 Zappos 用免運費降低前期成本的故事,還介紹了 DropBox 免費增值的應用、Acura 豪華汽車讓人有機會認識的主動出擊策略、以及蔚為流行的後悔也沒關係的無條件退貨、退錢策略。降低不確定性,將有助於人們接納改變。
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5.#提供佐證
有時候要促成一個改變,還是有可能會遭遇到對方要求「更多」證據佐證的情況。我們常常會在心裡質疑,別人願意採取某個改變的理由,跟我自己會不會喜歡有關係嗎?所以催化劑會「善用具有影響力的佐證來當援軍」,利用社群、親友、社會的影響力來弭平對方的質疑。
澳洲研究人員曾經做過一個「人們如何回應音效的實驗」,他們邀請大學生戴上耳機聆聽單口喜劇的錄音,A組單純聽喜劇,沒有其他的音效;B組則會聽見預錄的罐頭笑聲。實驗結果發現B組的學生更容易笑出來,如果聽見別人也在笑,人們就更容易發笑。那麼,這個「別人」是誰會有影響嗎?
研究人員做了第二種實驗,這一次都會加入一模一樣的罐頭笑聲。A組的學生被提前告知,待會聽到的笑聲是來自於跟你「同一個」大學的人。B組的學生則被告知,發出笑聲的那些人來自和你支持「不同」球隊的人。實驗結果發現,A組一樣笑得很開心,但是B組以為發出笑聲的人是非我族類,笑的程度和完全不播放罐頭笑聲時幾乎一樣。
所以,無論是餐廳的評論、旅館的評價、對於一個產品或服務的看法,我們會比較在乎「情況和我們一樣的人」是怎麼說的。當對方的境況跟我們愈像,他們所提供的佐證就愈會得到我們的信任。催化劑的做法就是找出能夠讓人們「套用在自己身上」的佐證,來克服和轉換原本的問題。
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【後記:任何人都可成為催化劑】
我第一次讀 《如何改變一個人》 是聽 Audible 英文版的有聲書,後來發現有中文版又再回味了一次。這是一本非常好閱讀、重點清晰、故事生動的實用書籍,從這本書中我們可以認識那些阻礙人們改變的因素,並且設法採取不同的策略去消除那些障礙。與其怪罪別人為什麼不改變,不如去瞭解是什麼因素阻礙了他們,並且自己「主動出擊」,成為減少阻力的「催化劑」。
另外值得一提的是,這位作者的前一本著作《瘋潮行銷》似乎有著更高的評價,因此我也入手了那本書,很期待接下來的閱讀體驗,之後有機會再跟大家分享。同樣類型的書籍,還有談判和說服力專家羅伯特‧席爾迪尼(Robert B. Cialdini)博士的《影響力》,他用紮實的研究和案例說明「讓人們改變行為的原因」,這本經典也非常值得一讀。
讀了許多這類型的書籍,我認為可以用一句寧靜禱文的美好詩句來做總結,這句話是這麼說的:「神啊,請賜我寧靜,去接受我無法改變的事;請賜我勇氣,去改變我能改變的事;請賜我智慧,以分辨二者的不同。」我們無法直接改變別人、更別說改變世界,我們唯一能改變的只有自己。
因此,我們必須懂得分辨這兩種差異,把心力放在你能改變的事情上,成為催化劑去減少阻礙,外界人事物隨之而來的改變將讓你感到驚喜。
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【 居家防疫充電站|人類圖解心不解圖諮詢 】
居家防疫的窘況從表面的減少外出、出門全副武裝、單打全天室內育兒,進展到經濟層面的收入停滯、減少非必要的與他人碰面的心靈層面壓力,大家都在拼命向外索求資源,一不小心就是滿溢的委屈與情緒,責怪別人永遠是最快速但最無效的方法。
這兩天追完「火神的眼淚」,再看看前一天的新聞,心裡有些難受,總覺得在禁區裡奮戰的人不應該總是是受委屈的人⋯;卻似乎也沒辦法為他們多做些什麼,只好收起沮喪的心,希望自己能為這個低氣壓氛圍凝聚一些正能量,讓正能量的振動頻率為我們帶來更多好事。
(一如前兩年的台灣總是巧妙的避開了各種災禍,我相信是有一群正向的人們集體的守護著💪)
#心地好一點 #謾罵少一點 #愛自己多一點
我最喜歡的6月,總是有美好的事在此時開展,讓接下來的一整年有許多精彩的變化😍
然而,今年只能選擇繼續乖乖宅在家(我想應該還會持續好一陣子😓)
所以,想來點不一樣的活動~~
一個人被迫宅在家的你⋯
伴侶/親子被迫朝夕24小時相處的你們⋯
一夥人被迫窩在一起的一家人⋯
除了焦慮、恐慌、緊繃、窒息感、忍無可忍互相攻擊、忍不住動口動手,有沒有更好的方式可以調整自己、理解對方?
你想找人說說話嗎?
你想聽聽不一樣的思考脈絡嗎?
整個6月,我每天都會接受一位朋友的線上預約,陪你聊一聊你的煩心困擾,看看你或家人的圖,給你一些人類圖脈絡的建議,讓你有機會看見不一樣的新世界開展在生活中。
以下三種模式可以選擇:
🔸居家小秘方$888.-(30mins)
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🔸相愛不相殺$1288.-(45mins)
適合:2人。伴侶/親子
🔸和樂全家福$1695.-(45mins-60mins)
適合:3-5人家庭
這件事其實在心底醞釀了很久,遲遲沒有動力開始,感謝我的CH好夥伴Repeat Repeat的人類圖計程車,展現了 #張力 的才華,想出了個非常到位的抬頭 #居家防疫充電站,然後還下了幾個非常有梗的slogan😍
#誰說張力只會激怒人
#也很會舖梗❤️
撐了快3週,你累了嗎?需要聊一聊嗎?
我想邀請你,回到你的內在權威,如果你有需要,如果你身邊有人可能很需要,都歡迎私訊預約。
*本活動僅開放線上參與
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🟢人類圖是關於察覺,而非控制。
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By 達門
感謝對方接受邀請中文 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答
近日,我與阿萊克斯·彭特蘭教授(Alex Pentland)展開了一場”AI如何重塑人類社會”的精彩對話。
《連線》雜誌的資深撰稿人威爾·奈特(Will Knight)主持了這場對話。
阿萊克斯·彭特蘭教授任教于麻省理工學院,為全球大資料權威專家之一,現任MIT連接科學研究所主任、MIT媒體藝術與科學教授,擁有“可穿戴設備之父”、《福布斯》“全球七大權威大資料專家”、《麻省理工科技評論》“年度十大突破性科技”兩度桂冠獲得者等頭銜,曾參與創建MIT媒體實驗室,是全球被引述次數最多的計算科學家之一。
對話金句:
李開復:
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,這種價值的產生極其迅速,只需要幾個月,甚至短短幾周。
未來突破很難預測,對奇點、超級智慧的爭辯,在我看來都過於樂觀了。
小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,不要與巨頭核心業務正面硬碰。
阿萊克斯·彭特蘭:
AI絕非試圖取代人類,而是促進多元文化之間的相互連接、團隊合作,讓人們更好的進行社交和連接彼此。
最困難的其實是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
我在對話中表示,當我們試圖解決AI問題時,應該用技術來解決技術的問題,可以尋求與監管部門協作,而不只是丟給他們,“新技術會衍生新的問題,我們應該多方嘗試用更進階的技術性解決方案,就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生。”
彭特蘭教授認為,人工智慧的核心,是促進多元文化之間的相互連接。不只是工程師或科學家,連經濟學家、政治家都必須參與進來。“國家之間應該促進合作、制定互通標準,就像TCP/IP互聯網協定那樣,避免AI冷戰。” 我們都贊同,AI發展從來不是單打獨鬥,跨學科思維、跨領域合作尤為重要。 這場對話是麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF) 組織的高峰對話系列活動,主題是《計算與未來: AI與資料科學如何重塑人類社會》。
麻省理工學院中國創新與創業論壇(MIT-CHIEF)由麻省理工學院的中國留學生創立,至今已有十年,是北美歷史最悠久的、由高校學生組織的中國創新創業論壇。系列高峰對話邀請了頂級科學家、投資人及創業者,共同探討科技創新及商業化過程中面臨的挑戰。
以下是我們對話的核心內容,由我的同事整理、分享給大家:
Part I 主題演講
▌李開復:各方應協作,讓AI 更務實
非常榮幸再次受到MIT-CHIEF的邀請,對於人工智慧的看法,這次我主要想講四點。
第一點是我書裡的主題,人工智慧的超能力。我們已經從人工智慧的發明期步入應用期階段,從應用落地層面來說,正迎來了AI發展最大的機遇。
很多科技公司目前已對人工智慧進行了多樣化佈局,從視覺、語言、觸覺和其他感知技術,到自動化機器人、無人駕駛等,對很多領域開啟了深遠的影響。雖然眼下所見的AI應用仍有局限性,但我預測未來的格局會非常龐大,依據統計,各行各業採用AI的程度目前不到5%,AI應用的中長期增長曲線相當可期。
第二點是我很欣喜看到的一點,AI正在和傳統行業深度融合。隨著人們對人工智慧的瞭解越來越多,更多的AI公司湧現出來。
AI最大的機會蘊藏在與傳統企業的結合中,創新工場也正在説明金融、製造、物流、零售、醫療等行業的公司進行AI變革。
作為AI投資人,我認為在這些行業如果找到正確的AI應用方向,就能帶來上千萬的回報。這種商業價值的產生是極其迅速的,通常只需要幾個月,甚至短短幾周就能看到成果。
現在人工智慧在傳統產業的滲透率仍在個位數,仍然有很大的提升空間。然而對於很多公司來說,它們需要的是高度定制化的方案,而非通用型AI方案,所以融合的過程中,不可避免會遇到不少挑戰和痛點。
第三,我早年做過很多科研工作,很高興能看到關於系統一和系統二(System One, System Two)的討論,我們期待人工智慧技術從系統一升級為系統二,即從識別、決策、優化等能力,升級到感知、認知等進階智慧的能力。
有不同的學派都在努力讓人工智慧更接近人類智慧,其中一個流派主張回歸經典的AI理念,甚至重新構建嶄新的模型結構,在深度學習技術的基礎上利用人類的知識。但我更支持另一個理論——深度學習的潛力還沒有完全釋放。
回看人工智慧過去60多年的歷程,最大的突破來自於計算能力和資料量大增而產生的可擴展演算法。我們看到了卷積神經網路(CNN)帶來的喜人成績,還有預訓練自然語言處理模型(Pre-Trained Models for Natural Language Processing)的廣泛運用。
預訓練模型與人類語言學習的模式類似,不管是英語還是中文,在習得這些語言之後,再去學習程式設計、藝術、化學。在無人監督的學習環境中,這種模式比我們想像得還要強大,就像阿爾法圍棋(AlphaGo)一樣。
最後一點我想說的是,如何讓AI變得更務實。
AI有很多問題,例如隱私、資料安全、治理和監管,在此就不一一討論了。當我們試圖解決這些AI難題時,有人認為讓監管部門加強管理是唯一辦法,其實不然,我們是否也可以朝著研發更厲害的技術性解決方案去努力?
就像電腦病毒剛出現時,殺毒軟體隨之誕生;面對千年蟲難題時,也迅速找到了技術應對方案。我們可以通過研發新技術,應對DeepFake深度換臉程式的挑戰;或者通過聯邦學習技術,在保證資料私密性的同時,滿足深度學習訓練需求。
作為握有技術能力的群體,我們需要與監管部門一起協作,而不只是把工作丟給他們。相信有了各方的助力,我們可以讓AI的應用變得更有深度,更加務實,更高效地克服現在面臨的種種問題。
▌阿萊克斯·彭特蘭:國家間應建立互通標準,避免“AI冷戰”
我對當前的深度學習技術不太樂觀。
最為主要原因是,深度學習不僅需要龐大的資料來源,而且要求這些資料長時間恒定不變,以保證模型訓練結果的可靠性,例如人類的面容、語言,就是相對穩定不變的資料來源。
但深度學習卻沒法應對快速變化的真實情況。亞馬遜在新冠疫情蔓延速度暴增時,出現了倉庫貨物緊缺,不得不停止送貨服務。這種經過深度學習高度優化後的系統發生崩潰,就是因為快速變化的疫情,和深度學習對恒定資料來源的需求是矛盾的。
另外,我想談談如何通過聯邦學習,促進資料的流通。
大多數公司沒有足夠豐富的資料,需要聯合不同的資料來源。基於這種需求,出現了很多新商業模式,比如“資料經紀人”——他們不出售資料,而是把資料借出去,作特定需求的使用。
“資料經紀人”業務湧現了很多,他們促進了資料的流通,也加強了資料的隱私性。因此,像聯邦學習這樣的技術和商業策略結合,有效解決了資料在合規性和所有權方面的難題。
聯邦學習也依賴於新的基礎設施建設,為資料應用和深度學習提供基礎環境,比如區塊鏈技術。現在世界上很多國家在做相關系統的建設實驗,新加坡等國家設置了一種相互競爭的區塊鏈系統,來解決支付和物流問題。我們最近也幫助瑞士做了類似的實驗,涉及不同資料的互通性和連貫性問題。
我們仍在研究如何用儘量少的資料,實現人工智慧的目標。少量資料是指不斷更新的短期資料,這些資料能使AI應對迅速變化的情況,並及時做出調整。
我們打算將AI與其他基礎科學結合,例如阿爾法圍棋(AlphaGo)就是這類結合的初步嘗試。這些方法不依賴于大量恒定資料,可能會比深度學習更加強大。
除此之外,我們在探討用AI保障聯邦學習過程中不同資料方的權益,這是實現不同國家之間的互通性、支付信任度、物流運輸等方面合作的關鍵前提。
另一方面,我們探索如何將AI技術應用於加密資料上。我們和大公司以及政府密切合作,找出解決系統入侵和保障網路安全的方法。
我同時花了很多時間研究與政府的合作。政府很多時候不知道如何通過大資料做決策,也不知道如何進行資料優化。而AI能夠幫助政府實現更高的效率,比如聯合國現在已經有了很多可持續發展目標的相關評估指標,世界經濟論壇也可以為會員國提供不同的標準測算。
基於我們已有的多中繼資料庫,現在可以利用AI實現全新的資料優化方式,將貧困、不平等這種之前無法量化的指標,通過可量化的指標進行評估。
同時,要真正實現這個目標,我們還需要制定統一的互通性標準。如果沒有這個標準,國家之間就不會相互信任去合作,就可能出現AI冷戰。
因此我們需要找到促進合作的方式,就像TCP/IP互聯網協議那樣。而之前我提到的,新加坡、瑞士等現在正在嘗試的區塊鏈系統,將有希望解決國家間缺乏互通標準的問題。
Part II 對話
▌ 美國線上教育發展難度更大,只在ZOOM上講課是不夠的
Q1:疫情加速了行業的改變,遠端醫療、線上教育開始蓬勃發展,這只是AI對人類社會產生影響的冰山一角。想請兩位談一談,目前看好AI在哪些領域應用的未來前景?
李開復:疫情的確對整個社會產生了實質性的影響,人們行為習慣發生了很多改變,更願意接受線上學習和工作了。
這種新的行為習慣產生了大量資料流程,為AI應用帶來了更多可能性。比如大健康領域以及遠端醫療中所產生的資料,可以訓練更智慧的模型。同時更多人開始在基因組學、新藥研發方面結合新的AI技術進行研究,因此我相信AI在醫療健康領域的潛能是非常巨大的。
AI與教育的結合也很值得期待。一方面可以説明老師處理重複性的日常事務,例如批改作業,讓老師得以將時間精力投入到更有創造性的事情上,能更悉心地為孩子提供優質教學。另一方面可以提高學生的課堂參與度和積極性,比如設置卡通版AI虛擬老師,讓課程充滿趣味性。
在中國,有很多線上教育公司在疫情之前就已經發展迅速,像創新工場投資的VIPKID,讓國外的純正英語老師線上上教授中國學生。目前,中國的線上教育已經擴展到了更多科目,包括體育、舞蹈、書法等素質教育課程。
相比之下,美國線上教育發展的難度會更大。畢竟只在ZOOM上講課是不夠的,好的線上教育必須要有好的內容。
▌AI核心是增強人際互聯,應注重文化多樣性
阿萊克斯·彭特蘭:李開復博士提到的教育案例,我不是很認同。
MIT大約20年前就在教育中使用AI,重點根本不是內容,我們甚至提倡將內容免費開放給大眾。
AI絕非試圖取代人類的作用,我們更強調用AI增強人與人之間的互動,讓人們更好的社交和連接彼此。比如手機上人工智慧技術,不是要取代你,而是讓你高效地找到最適合的工作、最正確的人,讓你更容易的獲取資訊,並進行創新。
我們可以利用資料激發更強的創新力,培養領導力。只有基於這樣的宗旨,才能促進更有創造力的教育和學習,這比關注教育內容本身重要得多。
在加拿大,有家創業公司正在訓練普通民眾學習AI,比如水管工,教學效果非常不錯。他們的教育方式不是簡單的教授基本知識,而是以一種能夠激發人們互動思考的方式。
我們之前在中國調研了3000多個孵化器,發現創業公司成功的要素裡,第一個是文化多樣性,也就是說創始團隊背景的複雜性和多樣性。第二個是團隊成員專業的多樣性,他們能否發揮自己所長,並很好地進行團隊合作。
1956年,馬文·明斯基 (Marvin Minsky)提出了人工智慧這個詞。但我們對於人工智慧的理解,不應該只停留在“人工”層面,而應擴展到多元文化之間的相互連接、團隊合作,我把它叫做延伸智能(Extended Intelligence)。這也是我想強調的,人工智慧這個名詞有一定的偶然性,但它的核心點是增強人與人之間的互聯性。
▌AI未來突破難預測,奇點、超級智慧過於樂觀
Q2:未來十年AI有沒有可能取得重要突破?比如GPT-3近期展現驚人的能力。兩位認為未來的突破方向是什麼?
李開復:過去60多年來,深度學習是唯一的重大突破。在這之後,卷積神經網路(CNN)和GPT-3等都算是重要的改善,我對於人工智慧的漸進式改善保持樂觀。
對科學家來說,他們更期待著技術上的突破式進展。但我覺得未來十年基礎科研或許不會有大的突破。但模型相對容易,只要有大量的資料,就可以從實驗室進入到行業應用,CNN和GPT-3都是模型加海量資料的成果。
我是務實派的,雖然持有樂觀態度,但並不是一位“未來學家”。未來的突破很難預測,對奇點(Singularity)的爭辯,甚至預測超級智慧的出現,在我看來都過於樂觀了。
阿萊克斯·彭特蘭:我同意李博士的觀點。很多生物機制很難解釋,包括用感知認識事物、理解聲音、尋找食物等,是深度學習演算法做不到的。但深度學習可以研究科學、制定規則、研究理論,並進行實踐。
從務實的角度來說,我最感興趣的就是聯邦學習。就醫療而言,我們有這麼多醫院,在新冠疫情期間做了很多的實驗,為什麼這些實驗資料不能進行聯合呢?
儘管資料有不相容的地方,但這也是一個很好的機會去探究不同的資料之間的關聯性。在未來,我們對資料的需求也許會越來越少,外科醫生或者物理學家或許不需要太多資料,因為他們對規則已經瞭若指掌了。
▌不要墨守成規,要跨領域、跨學科應對挑戰
Q3:人工智慧會有什關鍵挑戰?對於想從事這個行業的人,有什麼是需要瞭解的關鍵點?
李開復:首先,大背景在改變,新科技層出不窮,我們每年都需要學習新的東西。
其次,人工智慧可能引起各種問題,包括偏見、歧視、倫理道德等,是否危害人類的身體健康,無人駕駛技術該何去何從等等。
第三,人工智慧的研發需要深刻地理解技術對社會、生活與人類健康會產生的影響。我非常欣賞斯坦福和MIT這樣的高校,能夠把AI教育擴展到各個學科,讓研發人員及早意識到自己的責任和價值。
阿萊克斯·彭特蘭:是的,我朋友做過一個有關電的趣味類比,電動馬達最初在工廠裡用於生產的時候,並沒有發揮出多大的作用,因為大家並不知道如何改造生產流程。
AI在一些領域發揮的作用是顯著的,但應用到其他領域時,就需要改造流程。很多情況下,最困難的就是說服人們改變商業流程去使用AI,因為大多數人是墨守成規的。
而有意思的是,就像李博士提到的,像MIT和斯坦福這樣的高校確實在認真嚴肅地對待這個問題。
比如,我今天早上正好就這個話題跟G20領導人對話,大家一致認為我們必須從跨領域、跨學科的角度去面對這個問題,不能只是工程師或者社會科學從業者們在做,經濟學家,政治家等等都必須參與進來緊密合作。
隨著AI的應用領域越來越廣,除了必須具備強有力的技巧來建立社會規則,還需要對研究經費、企業投入等進行各種調整。
▌雖然大公司實力不容小覷,但依舊對小公司抱有期待
Q4:AI研究會消耗大量的資源,我們是否應該將資源往學術界平衡?現在已經發生資源的重新分配和平衡了嗎?
李開復:就人才而言,現在已經有重新平衡的跡象了。
過去,頂尖大學的學者基於待遇和種種考量,不少選擇去企業界工作。而近期,曾任職於百度、海爾、位元組跳動等公司的數位優秀AI科學家已經回歸高校。
但像GPT-3這樣的技術,仍然不是大學和小公司能支付得起的。支撐GPT-3運行的電腦是世界算力第五的超級電腦。每進行一次演算法訓練,就要花費460萬美金,只有像騰訊、穀歌、微軟這個級別的公司才能負擔得起如此強大的算力。
我觀察到,近年的AI創業公司已經和5年前截然不同了。它們一般由AI科學家和商業人才共同創建,為了解決特定問題而生,並非紙上談兵做突破性科研,切入的領域也往往是巨頭公司忽略的地方。
例如,為製造業進行AI賦能,不是一件輕鬆的事,需要去工廠實地勘查,瞭解運作方式。大公司因為賺錢很容易,不願意做這些性價比低的苦活累活。這些小公司的努力一旦有了成果,就會給產業界帶來革命性的影響。所以,雖然大公司的實力不容小覷,但我依舊對小公司抱有期待。
阿萊克斯·彭特蘭:大學和公司是一種融合的關係,不僅體現在人才流動上,也會進行資訊資源分享,彼此是整體性的合作態勢。
當然這也不是絕對,產業界的保密需求還是存在的,只是從學校的出發點來說,我們願意毫無保留地為大家提供更好的研究成果,並與企業合作,形成標準化平臺。
▌人工智慧取代人類需要上百年或更久
Q5:兩位認為什麼是AI不能取代的?
李開復:一類是創造力、分析能力、邏輯辯論能力,瞭解自己知道什麼不知道什麼,這些是人工智慧無法取代的。另外一類是同理心,人類之間的信任、友誼,自我認知、意識等。
阿萊克斯·彭特蘭:人工智慧有朝一日可以取代人類所有的能力,但是這個過程會非常漫長,可能需要上百年或更久。
▌AI創業建議I:找到小切入點,不要與巨頭正面硬碰
Q6:李博士提到了AI在小企業中的運用,可否再舉例說明是如何運用的?
李開復:這個問題分兩部分:一個是小型AI公司與巨頭競爭,我的建議是找准巨頭沒有平臺優勢的細分領域,為某個針對性產業創造價值,並且不要與巨頭核心業務正面硬碰。
對於那些中小型非AI、但想應用AI的公司,需要確保有足夠的資料,以訓練與核心商業價值掛鉤的AI模型,並且有願意變革的開放性公司文化。
所以,早期應用AI的公司可能規模較大,因為他們有足夠大的資料,和可相容變革的商業模型。每個例子都不同,不是任何一家公司都要應用AI。
阿萊克斯·彭特蘭:如果我們放寬AI的定義,或許水管工、合同工都有資料,通過一些簡單的分析、整合,AI也可以在很大程度上改進他們的工作。
這些都是很小的切入點,基於簡單的AI分析、機器學習,依舊可以產生巨大的潛力。
▌ AI創業建議II:知曉技術,同時理解商業
Q7:兩位再分享一下最後的建議?
李開復:我們在步入一個AI開始滲透到方方面面的令人振奮的時代,我希望所有的學生們都能參與到這個改革浪潮中。要深刻地理解人工智慧的商業落地,而不僅僅鑽研技術本身。
阿萊克斯·彭特蘭:不要太較真於深度學習或者冗長的演算法,一切始於要解決的現實問題。不要止步於技術本身,要明白資料類型、形態和規律,關注商業流程。
感謝葉樂斐、劉諾、藍萱、張昊、陳冬傑、劉子昂、張梓煜、錢淩寒、水一方、沈雍在校譯和審閱上對本文的貢獻。
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