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这三种“追求”都属于我们可以接受的科技“信仰”。当然，平安的研究院也会从事长期性的基础科研项目，比如，我们也有很多关于语音识别、自然语言理解、医疗影像分析、机器学习理论等方面的基础研究。 经济观察网：AI如何赋能金融才能做得更好？ 肖京：以平安为例。为实现智能化应用，我们搭建了平安脑智能引擎，包括数据层、画像层、技术层和解决方案层。 解决方案层是指提供多种端到端的解决方案，以金融为例，平安的智慧解决方案全面覆盖金融核心场景，包括风控反欺诈、精准营销、客户服务、运营管理、投研量化等。最终这些方案全面应用于各项金融业务场景之中，诸如保险、银行、资管、证券、信托、以及普惠、陆金所等互联网金融场景。通过各种人工智能技术的应用，平安切实实现了三提两降，即提效率、提效果、提用户体验、降风险、降成本。 在风控领域，AI通过对用户交易行为、信用状态等多维度数据进行智能分析，完善银行整体风险管控能力；在营销领域，AI结合知识图谱与用户画像技术，针对不同用户的具体需求进行精准推荐；在运营领域，平安有180多万人，提高1%的效率，就是一百亿的利润。通过AI技术能够提升管理效率，降低运营成本，像寿险300多万人都曾通过AI进行面试；在服务领域，平安的智能语音机器人全年累计服务量达8.5亿人次，已覆盖集团83%金融销售场景、81%的客户服务场景，可实现每年坐席成本下降11%。 二 经济观察网：注意到，腾讯公司曾表态说要开放它们的源代码，为构建全球金融科技的共同体，你怎么看这事？ 肖京：我们也是中国开源联盟的示范单位。 经济观察网：那么，开源是一种趋势吗？ 肖京：开源的话，是指对开发者共享技术能力，对于这些解决性的基础平台型，尤其是做开发的工程师来说，大家很乐意共享技术；开源更偏向于底层技术的共享，但不涉及业务系统。全世界最大的开源平台之一是GitHub，而平安是GitHub的战略合作伙伴和在中国的代理。 经济观察网：中国平安能否做到底层开源？ 肖京：平安是业务规模庞大的科技型综合金融集团。金融机构对合规和安全稳定等方面的要求是最高等级的，属于强监管的范畴，严格遵守最高标准的相关管理规范。这也是国家各级监管部门为了保障金融体系安全稳定运行的必要举措。金融机构底层核心系统开源，可能带来难以预知的风险隐患，造成极其严重的后果。因此我们不能简单地开源底层系统平台。但我们在技术算法实践等方面也积极参与开源共享，并通过学术论文的发表和论坛交流等方式分享我们的创新技术和实践经验。 经济观察网：我们会以什么样的形式跟科技公司合作？ 肖京：这方面我们并没有限制。我们和科技公司的合作可能选择任何形式，投资、收购、成立合资公司、产品购买、技术合作等方式都可以。只要能切实解决问题满足需求，形成共赢的模式就会考虑。 经济观察网：此外，不知你是否注意到去年上海世界人工智能大会上“马云和马斯克关于AI的对话”？马云说机器是由人创造的，而人不可能创造比自身更聪明的生物……但马斯克对此不赞成，认为人可以创造出更聪明的机器人。 肖京：我想，这得看马云讲的“聪明”具体指的是什么。如果马云讲的是认知推理等人脑的能力，目前由人创造的机器确实还有很大的差距，基于大数据机器学习的智能大多缺乏逻辑性，几乎类似死记硬背，而人的认知推理往往有很强的逻辑性，二者区别很大，我们在脑工作机理和认知原理等方面甚至没找到明确的突破方向，因此他推断死记硬背难以创造逻辑推理，也有一定的道理。如果马云讲的聪明是记忆计算等能力，那机器早就远远超过人了，目前的人工智能是计算厉害算计不行，这样看马云讲的就过于夸张了。以上是我对马云说法的客观分析。 马斯克肯定不赞成马云的观点，无论他说的“聪明”指什么，因为马斯克是未来学家。我觉得他俩的对话是成功学家和未来学家的对话。前者更加关注以积极的态度努力解决当下面临的问题，达成现实的成功目标。后者更善于前瞻性的思考，预言未来可能出现的机会或挑战，即便离现实很远，也会为此兴奋或担忧。这二者各有各的道理。AI的发展和应用确实需要建立严格规范的管理机制，否则有被滥用甚至恶用的风险。同时，目前还处于弱人工智能阶段，AI还有很大的发展和应用空间，应鼓励其发展并切实赋能各行各业，解决好当下的问题，而不应过度担心未来风险以致阻碍其发展。 三 经济观察网：具体来说，当下的AI是什么？ 肖京： “人工智能”是指人工制造出来的系统所模拟、延伸、和扩展的人类智能，是自然科学和社会科学的交叉学科。人工智能可以分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能，目前人工智能尚处在弱人工智能阶段，这意味着它只是某些方面比人强，而有些方面还差得很远，它的能力是有限定领域的；弱人工智能能够在计算、简单推理等方面完成一些任务，提升人类的工作效率，但在复杂推理决策、创造、管理、沟通交流等方面能力还远未及人类水平。所以人工智能的价值在于最大化辅助人类，而不能完全取代人类。 经济观察网：那最后AI会不会对人构成威胁？ 肖京：任何技术都有两面性，AI也一样。在人工智能的应用上应该有边界，并不是只要技术能做到的地方就可以应用，而是要制定完善的标准规范，以合理管控人工智能技术应用，避免其误用、滥用、及恶用。通过研发可信AI技术，从整体视角解释AI的决策过程，判断并纠正可能发生的错误，让AI技术变得更加可靠、安全、负责。在赋能行业服务生态的过程中，也应该避免技术导致的偏见与歧视。具体来说，要做到底层管好数据，充分保护隐私和安全，中层实现算法可靠透明可解释，前端应用遵守遵循人类的价值观和伦理道德。行业需要坚持以人为本、安全可控、公平公正和公开透明的伦理准则，在数据使用、算法研发和行业应用等层面全面把控AI伦理问题。 经济观察网：AI目前处于一个什么样的阶段？其与大数据的关系如何？现在的海量大数据是否没有实现结构化？ |
