\演講人：馬云 演講地點：天津梅江會展中心 演講時間：二○一七年六月

　　

　　馬云，1964 年9 月10 日生于浙江省杭州，1988 年畢業(yè)于杭州師范學院外語系，同年擔任杭州電子工業(yè)學院英文及國際貿(mào)易教師，1995 年創(chuàng)辦中國第一家互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)信息發(fā)布網(wǎng)站“中國黃頁”，1998 年出任中國國際電子商務中心國富通信息技術(shù)發(fā)展有限公司總經(jīng)理，1999 年創(chuàng)辦阿里巴巴，并擔任阿里集團CEO、董事局主席。2013 年5 月，辭任阿里巴巴集團CEO，繼續(xù)擔任阿里集團董事局主席。6 月30 日，馬云當選全球互聯(lián)網(wǎng)治理聯(lián)盟理事會聯(lián)合主席。2016 年5 月8 日，馬云任中國企業(yè)家俱樂部主席。同年9 月，時任聯(lián)合國秘書長潘基文簽發(fā)任命書，馬云出任聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會議青年創(chuàng)業(yè)和小企業(yè)特別顧問。

　　

　　

 

 

　　馬云

　　

　　我喜歡“智能”這種說法，對于“ 人工智能”這幾個詞的翻譯我覺得欠妥。artificial intelligence翻譯成“人工智能”會造成誤解，在理解上過于突出“人”。“大數(shù)據(jù)”這幾個字也有問題，很多人講這個“大”，人們以為大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量很大，其實大數(shù)據(jù)的“大”是大計算的“大”，大計算加數(shù)據(jù)，稱之為大數(shù)據(jù)。

　　

　　“人工智能”我這么看，人是講究智慧的，機器是講究智能的，動物是有本能的，這三種東西不一樣。舉個例子，蒸汽機釋放了人的體力，但蒸汽機并沒有模仿人的臂力。同理，計算機釋放了人的腦力，但人們不能要求計算機按照人腦思考的方式運行，機器必須有自己的方式，人類必須尊重、敬畏機器的智能。

　　

　　

　　智能社會的三個要素

　　

　　智能世界有三個最主要的要素：互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算。

　　

　　互聯(lián)網(wǎng)，是一種生產(chǎn)關(guān)系，云計算是生產(chǎn)力，大數(shù)據(jù)是生產(chǎn)資料。有了生產(chǎn)資料，生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系，這三個合在一起，才能達到智能。所有數(shù)據(jù)，依靠互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設施，基于所有數(shù)據(jù)聯(lián)通，再加上強大的計算能力，只有這樣，我們才進入到智能世界。智能世界是系統(tǒng)性的，不是單一的。

　　

　　人工智能，是人類進入到智能世界，因為互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)逼迫我們必須有強大的計算能力去處理，這是一個自然的結(jié)果。

　　

　　今天我們對于人工智能的理解并不成熟，就像100 年以前，人類對電的理解不成熟一樣，認為電的作用就是電燈照明，事實上他們沒有想到今天會有電飯煲、洗衣機，有各種各樣的電器，人類離不開電。

　　

　　今天我們對人工智能也好，還是混合智能也好，并沒有清楚的定義，這很正常，對于未來來講，我們都是嬰幼兒。

　　

　　第一個我想說明的是，人工智能有定義，每個人對它都可以有自己不同的觀點，每個人也應該堅持自己的觀點。就像我做電子商務一樣，18 年以前我們就堅持今天的做法，堅持了18年，才會有今天的成果，每個人都可以堅持不一樣的做法。

　　

　　第二個，“智能”到底為了什么，我的理解是，智能是為了解決人類解決不了的問題，以及了解人不能了解的東西。機器做人類能做的事情，我覺得沒有什么了不起，機器要做人類做不到的事情才了不起。

　　

　　前兩天我發(fā)現(xiàn)有的美國學者，特別是腦外科專家進行人工智能研究，他們希望機器要像人腦一樣學習。我覺得這是一個悲哀，人類對自己大腦的了解不到5%，我們希望機器去學這5%，這不是愚蠢嗎？

　　

　　我個人覺得，不要讓機器去模仿人類，而應該讓機器去做人類做不到的事情。讓機器去發(fā)展自己智能的力量、尊重機器、敬畏機器。

　　

　　工業(yè)化的發(fā)展到了頂點就是IT，IT 讓人類越來越強大，讓人類對外部的了解越來越多。人類的眼睛是往外看的，所以我們看到了月亮，我們看到了火星，我們天天在考慮是否到其他行星做一點事情，其實人類最不了解的還是自己。

　　

　　而大數(shù)據(jù)有可能幫助人類“了解自己”。大數(shù)據(jù)把人所有的行為數(shù)據(jù)集聚起來以后，我們才開始對自己有一點點了解。

　　

　　有一點是肯定的，未來的機器一定比人更了解自己，人類了解自己，最后是有可能通過機器來了解的。

　　

　　我覺得智慧城市首先要有一個“城市大腦”，用“城市大腦”管理城市的交通、安防、醫(yī)療、保險。按照人腦設計一個城市大腦不可行。

　　

　　第三，智能社會會給我們帶來什么呢？喜歡他的人覺得一切都好，不喜歡的人覺得都是問題。人類進入智能社會，反對它的人總能提出很多威脅論，支持智能社會的人認為這是發(fā)展趨勢。我認為人類只能接納它，改變自己，適應它，我們不能改變未來，那就學會改變自己，我認為人工智能是不可改變的，這是一個巨大的趨勢，人類只能改變自己。

　　

　　未來三十年也好、五十年也好，人類受到的沖擊一定非常大，任何高科技都會帶來好處也會帶來壞處，互聯(lián)網(wǎng)帶來好處，也一定帶來社會治理的問題?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)生以后，由于大數(shù)據(jù)和計算能力的提升，人將活得越來越長，這是好事還是壞事？人類人均年齡30 歲的時候，地球上已經(jīng)有20 億人口，現(xiàn)在人類的人均年齡達到六七十歲，地球上的人口數(shù)量已經(jīng)達到76 億多，如果人均年齡達到100 歲，地球上該有多少人？ 我們怎樣解決這些問題？現(xiàn)在70 億人的時候，我們已經(jīng)覺得地球的資源不夠，那么如果到了人均年齡100 歲，出現(xiàn)兩百多億人口的時候，我們這個世界會怎樣？

　　

　　小時候，我爸說：“馬云你必須要有一技之長，我們要學會一技，可以防身，走遍天下都不怕。”可我剛好相反，我要啥都懂一點，啥也不深，但我能把身邊接觸到的事物都串起來。事實上一技之長并不是“走遍天下都不怕”，很有可能過了20 年，你的“一技之長”沒用了，你不改變自己，可能都不知道干什么，早做準備，你今天認為的專業(yè)技能，30 年以后可能都沒用了。

　　

　　數(shù)據(jù)時代的“五個新”

　　

　　未來三十年，有五個“新”需要重新定義：新零售，新制造、新技術(shù)、新能源、新金融。

　　

　　新零售，就是重新定義零售。大家都知道，零售以前是當作銷售的渠道，未來零售我認為是一種服務。以前零售是賣貨，未來零售是做服務，所有物流，產(chǎn)品流，經(jīng)營流，服務流，必須合在一起。15 年前電子商務出現(xiàn)，大家并沒有當回事，這兩年大家都罵電子商務沖擊了傳統(tǒng)零售，其實我覺得不是電子商務沖擊了傳統(tǒng)零售，而是傳統(tǒng)零售保守，沒有因時因勢改變。

　　

　　新制造，也是重新定義制造。如果說20 世紀比的是工業(yè)制造的能力，那么21 世紀比的是服務的能力。下一波巨大的沖擊在未來十年以內(nèi)，制造業(yè)會遭遇前所未有的沖擊。因為新制造將會徹底改變原來的流水線、標準化、規(guī)?；?、集裝箱、低成本，定制化會是將來的趨勢。IOT（物聯(lián)網(wǎng)）、大數(shù)據(jù)這個行業(yè)，對傳統(tǒng)制造業(yè)的沖擊遠遠超過電子商務對零售行業(yè)的沖擊。數(shù)據(jù)時代使機器越來越聰明，機器會越來越會自我學習，這對傳統(tǒng)制造業(yè)的打擊是非常大的。

　　

　　新金融，所有金融機構(gòu)最擔心的是錢不能到最需要錢的人手上。過去金融是“二八”理論，只要服務20%大客戶就能夠得到80%的利潤；未來是“八二”理論，必須扶持80%的中小企業(yè)、年輕人和需要錢的人，才能獲得20%的利潤。其實，金融機構(gòu)本身是做信用體系，目前我國很多金融體系機構(gòu)我今天看來，跟一兩百年前的當鋪沒有什么差異。今天我們很多企業(yè)到銀行去貸款，要把資產(chǎn)抵押，我覺得這跟當鋪沒有什么區(qū)別，只是把名字改為銀行或者規(guī)模做得大一點而已。但是未來新金融必須建立信用體系，必須建立各種各樣以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的信用體系。

　　

　　第四個是新技術(shù)，以前我們認為是強大的技術(shù)很可能今天已經(jīng)不重要了。很多人都還沒有搞清楚IT 是什么，現(xiàn)在我們進入了DT 時代。過去所謂八大IT公司，今天都在痛苦之中。我們必須思考，想成功，不是彎道超車，而是換道超車，必須在另外一道上競爭。彎道超車贏的概率很低。原來是PC 為主，現(xiàn)在是在移動端為主。所以，手機通電話的功能已經(jīng)由原來100%變成了20%，現(xiàn)在手機80%的功能是與通電話沒有關(guān)系。設想，如果我們的汽車裝上了操作系統(tǒng)，加上數(shù)據(jù)，世界會變成什么樣？設想電燈泡、電視機、電冰箱全部裝上操作系統(tǒng)，數(shù)據(jù)集成，會變成什么樣？ 由于機器加數(shù)據(jù)，機器變得越來越聰明。

　　

　　最后就是新能源。第一次工業(yè)革命能源是煤，它的廣泛應用誕生的商業(yè)模式是工廠。第二次工業(yè)革命誕生的主要能源是石油，誕生了公司。這一切皆是創(chuàng)新，當今數(shù)據(jù)將成為主要的能源，如果離開了數(shù)據(jù)，任何組織的創(chuàng)新基本上都是空殼。如果沒有數(shù)據(jù)，如果不對未來進行準備，情況會很糟。

　　

　　大家講大數(shù)據(jù)很厲害，數(shù)據(jù)分析師很重要，我告訴大家，大數(shù)據(jù)是不能靠人分析的，一定是計算機進行數(shù)據(jù)分析。剛剛有鐵路和火車的時候，人人都排斥，認為鐵路的發(fā)展擠占了那些挑夫的就業(yè)，但是鐵路出來以后，至少增加了兩百多萬的鐵路工人。

　　

　　另外，現(xiàn)在有很多職業(yè)司機，但如果無人機、無人汽車發(fā)展成熟以后，可能大批的職業(yè)司機會消失，但并不意味著會消失很多的就業(yè)崗位，因為每次技術(shù)革命都會誕生很多新的就業(yè)。人類應該做更多有價值的事，而不是去做機器要做的事情。過去的幾百年，工業(yè)的發(fā)展，工業(yè)替代人類做了很多事情，我們覺得很輕松，但是人類從來沒有找到什么是自己可以做得最好、最有價值的事情，我覺得對就業(yè)要有新的價值發(fā)現(xiàn)。

　　

　　過去的工業(yè)化，我們把人變成了機器，未來的數(shù)據(jù)化，我們會把機器變成人。機器會越來越聰明，未來的社會應該想辦法讓人活得更像個人，機器更像機器，這樣才是我們應該要的社會。

　　

　　機器智能和人工智能這個發(fā)展的前提是海量數(shù)據(jù)。我覺得以前我們在工業(yè)時代、農(nóng)業(yè)時代，我們一輩子可能只去三個地方，到工業(yè)時代，我們一輩子去三十個地方，到了數(shù)據(jù)時代，我們一輩子可能去三百個地方甚至三千個地方，人永遠在路上。所以這個世界的變革和機會遠遠超過你的想象。

　　

　　另外一點，我是堅信換道超車，我是不太相信彎道超車的，彎道超車，十超九翻車。而且前面那個人也不會讓你超，你以為彎道超車，你平道都落后了，你彎道還能超車啊，那種概率太低，我們應該在不同的道上進行競爭。

　　

　　我們在不同的道上競爭，才會有今天整個中國的互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，中國的IT 基礎(chǔ)設施有待提高，導致我國的電話通話效果不好，這才導致移動互聯(lián)網(wǎng)迅速崛起；中國傳統(tǒng)的IT 基礎(chǔ)設施一般，才有可能進入互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，中國原來的商業(yè)零售環(huán)境需要改善，才有電子商務，中國原來的金融體系不完善，才會有互聯(lián)網(wǎng)金融。所以說所有的“不完善”都是一個機會，關(guān)鍵是你怎么樣在不好的過程中尋找機會。

　　

　　數(shù)據(jù)時代的準備

　　

　　數(shù)據(jù)的時代剛剛開始，中國有機會走出一條獨特之路。其實多花一些時間在客戶身上，在未來上，比多花時間在競爭對手上要來得重要，今天的時代是對未來的時代，今天大家都剛開始起跑。未來的競技，如果比喻成賽跑，那么這是一萬米的賽跑比賽，大家都剛剛跑了十米左右。不要在意周圍的人，跑三千米以后，你才知道誰真正是你的競爭對手。我的對手不是百度，也不是騰訊，我應該看看Google 的發(fā)展，IBM 的發(fā)展，但是最應該看的是未來客戶。

　　

　　我們做好準備迎接數(shù)據(jù)時代的到來，沖擊的是我們這幫三十歲以上的人，三十歲以上的人改變已經(jīng)有一點難度了，這部分人的地位在未來二三十年只會搖晃、痛苦，但是我們不能讓孩子也痛苦，我們必須進行教育的改革。

　　

　　全人類面對的挑戰(zhàn)是一樣的，全人類的機會也都是一樣的。所以我覺得，我們要重新認定、重新思考我們的教育方式。過去兩三百年，人類追求科技、追求技術(shù)、追求科學的發(fā)展，非常了不起；人類追求智慧的發(fā)展、文化的發(fā)展、價值觀的發(fā)展也是相當了不起。追求科學技術(shù)的發(fā)展，讓人類取得了長足的進步，但我認為，科學是用來證明真理的，對未來和對宇宙來講，今天的科學還是一個嬰幼兒，我們應該去思考未來，從教育來講，過去兩三百年知識積累，讓人類取得了巨大的紅利，但是未來知識會讓機器越來越聰明。

　　

　　中國要思考教和育是兩回事，教讓人具備知識，育讓人成為真正的人，育讓我們以機器為主的這個知識和科技為主的力量與眾不同，可以活得更好。所以未來的一百年是智慧的時代，而智慧的時代，我認為是體驗的時代，是服務的時代，機器將會取代我們過去兩百多年依賴的科技所積累的一切事物。

　　

　　我們原來的教育體制永遠希望孩子成為最好的學生，而現(xiàn)在，我認為我們要讓這些孩子做最好的人。人與機器之間，未來的競爭就是人是有智慧的，機器只能是智能。

　　

　　我希望我們專注的除了教知識、教文化，還應該多花點精力在價值觀的培養(yǎng)上，因為像創(chuàng)意、創(chuàng)新、創(chuàng)造，機器短時間內(nèi)很難做到。我希望未來的孩子，多花些時間在琴棋書畫上，音樂讓孩子能夠產(chǎn)生智慧源泉，下棋讓孩子懂得格局、布局、舍和得，書詩歌懂得執(zhí)著堅持，畫培養(yǎng)想象力。培養(yǎng)想象力、好奇心是我們的孩子未來生存的必需條件，如果我們孩子們喪失了創(chuàng)新力、創(chuàng)造力、好奇心，那我們?nèi)祟愐欢〞斀o機器。

　　

　　創(chuàng)新的主體是企業(yè)

　　

　　關(guān)于創(chuàng)新，創(chuàng)新的主體是企業(yè)。對阿里巴巴來講，我們做人工智能的研究和應用已經(jīng)十多年了，從支付寶第一天誕生，我們就用機器去學習什么是犯罪行為，因為支付寶里面騙錢的人太多了，每天都有各種各樣詐騙的問題，這里還不包括網(wǎng)站上抓假貨。但是就從騙錢的角度來講，一個再聰明的騙子，想出十個騙的方法，這個人已經(jīng)是頂尖騙子了，一般的騙子只能想出兩三個騙人的方法，但我們讓機器可以學會兩萬、三萬個騙術(shù)，懂得什么是詐騙犯。機器學得更牢、學得更快，從來不忘記，而且24 小時不下班，盯得非常牢，有騙子一出現(xiàn)，機器馬上發(fā)現(xiàn)，立刻抓住，如果發(fā)現(xiàn)機器被騙了，我們馬上更新機器，讓它識別新的騙術(shù)。

　　

　　最后我們應該做好教育的準備、創(chuàng)新機制的準備，我們要重新定義聰明，如果我們的聰明是以前定義的聰明，我告訴你，機器會徹底把你全部顛覆掉，人類會越來越沮喪。我們必須重新開始，沒有任何人、任何事能夠阻礙大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)，這是一個社會趨勢。人類必須為這個做充分的思想準備，知識爆炸的后果驚人，但是我覺得，兩千多年來，人類知識的疊加水平是超越了一切，但是人類的智慧并沒有增長。

　　

　　我個人覺得智慧靠體驗，知識是可以學來的，智慧一定在體驗的過程中增長的。我說教和育不一樣，學和習不一樣，學可以獲取知識，習可以讓你得到智慧。什么叫作聰明和智慧，聰明的人知道自己要什么，智慧的人知道自己不要什么，這個世界有太多的聰明人，問大多數(shù)人，你要什么，你肯定說我要錢，我要房子。但不要什么，你五分鐘之內(nèi)答不清楚不要什么，這是人類智慧的差異，我們一定要明白，什么事情是人類能做到的，機器做不到的，什么事情是機器做到的，想明白這些，面向未來，人類沒有必要害怕機器，機器是不可能取代人類的。

　　

　　十九世紀六十年代，英國最早發(fā)明汽車，汽車出來的時候，首先去砸汽車的全是馬車夫，因為那時候的馬車夫是白領(lǐng)工作，那時候的馬車夫是社會的中等收入人群，他們覺得汽車的廣泛應用會讓自己丟了飯碗，他們跑去抗議。后來政府出了一道紅旗法案：每一輛車必須有三個人，有一個人在五十米之前拿一個紅旗，汽車速度不能超過馬車，前面還有一個人引道，如果汽車的速度超過了馬車，汽車的牌照將會吊銷，紅旗法案的執(zhí)行，完全阻礙了整個英國汽車工業(yè)的發(fā)展。德國的汽車工業(yè)發(fā)展起來了，法國的汽車工業(yè)也發(fā)展起來，美國發(fā)現(xiàn)汽車工業(yè)前景可觀后，迅速把自己變成了一個車輪上的國家，美國既然是車輪上的國家，又完成了以石油為主的一次技術(shù)革命。

　　

　　今天的中國已經(jīng)是一個互聯(lián)網(wǎng)上的國家，七八億人口都在使用互聯(lián)網(wǎng)，如果我們向當年英國一樣，在沒有把握互聯(lián)網(wǎng)特性的情況下，管理互聯(lián)網(wǎng)，很容易出臺類似“ 紅旗法案”的規(guī)定。人類要有足夠的自信，人類擁有信仰，機器永遠不可能有信仰，而人類失去信仰的時候，人類就不會創(chuàng)新，就沒有擔當，如果失去信仰以后，你一定比不過機器。所以我自己覺得，人類對文化的自信、信仰的自信只要存在，這個世界還是會很有機會的。

　　

　　機器不應該成為人的對手，機器和人只有合作在一起，才能解決未來的問題。

　　

　　圖片來自視覺中國/光明圖片

　　

　　《光明日報》（ 2017年07月23日 07版）返回光明網(wǎng)首頁

　　

　　[責任編輯:邱亭]