8月10日，由新京報貝殼財經主辦的“中國經濟新格局：乘風破浪”夏季峰會線上舉行。在“AI如何助力新基建”分論壇上，清華大學計算機系教授、博士生導師、智慧技術與系統國家重點實驗室主任朱小燕表示，移動網際網路在中國的快速發展帶來了資料紅利，為此需要為人工智慧技術的發展提供更多便利，如資料的開放等。
此外，她認為，人工智慧生態的建設比移動網際網路更為困難，這凸顯了AI納入到新基建範圍裡的重要性。
中國的AI有人口、資料紅利，但希望做到基礎理論創新
她認為，AI的安全問題有兩方面：一是技術本身，在此次AI資訊浪潮中最廣為人知的是基於神經元網路的機器學習演算法，而這類演算法在魯棒性、可解釋性、可擴充套件性上都有一些不盡如人意的地方。“這一類演算法，它從根本上就是有這些問題，但不代表它不能做事情，事實證明了它可以做很多事情，而且帶來了人工智慧的一個新的高潮，但是我們還是要知道它的弱點和問題。”
二是技術的使用。人工智慧在落地應用時一定要了解技術本身的優點和缺點，什麼可為、什麼不可為，不要做不可為而為之的事情。“用人工智慧技術去做產品或者是發展傳統產業時，不管從場景，產品設計還是技術本身，都要最大化地利用人工智慧技術的優勢，才能生產出安全可靠的產品，才能為我們的傳統行業賦值，才能真正達到用人工智慧引領各個行業進步的目的，這是安全問題。”
“雖然我們老說某國第一、我們第二，但是第一、第二的差距還是挺大的。”朱小燕表示，我國的人工智慧技術在應用方面有很大優勢，主要因為我國有人口紅利、資料紅利，所以有更多機會落地應用，但從科研的角度來說，更希望做到的是基礎理論方面的創新。“要做到我們自己指一個路，讓別人跟著我們去走，這是我們的最終目標，而不是別人指一個道我們再去做。”
中國的資料紅利源於對移動網際網路的良好使用
朱小燕先是回顧了計算機出現後的科技發展道路，她認為，計算機出現後，網際網路是里程碑式的發展，尤其是移動網際網路的出現，帶來了大資料。
“為什麼我們會有資料紅利？就是因為在中國，移動網際網路使用得太好了。”她表示，將各種媒質的資料進行數字化，進而資訊化，才能更好地發揮大資料的作用，銀行和醫院目前在數字化、資訊化方面已經做得很好。
朱小燕認為，目前我們面臨的一個重要問題，是如何能在海量的資訊中游刃有餘地讓資訊為我所用。“比如現在城市裡有成千上萬個攝像頭，如果沒有人臉識別技術，那是不能用它抓逃犯的，最多是出了事調監控看看。這時候我們用什麼技術處理這種爆炸了的資訊？這就是人工智慧技術。”
另外，除了對內容進行數字化，還需要讓海量資訊的精髓得到凝練和總結，以便後人能夠快速地學習和使用，“這也是我們人類最重要的能力，我們可以寫書，這樣就可以傳承，我們就可以站在巨人的肩膀上發展得更快。靠的還是人工智慧技術。”
朱小燕指出，促進加強我國資訊化方面的發展是至關重要的，將來打的就是資訊仗。將人工智慧列為新基建的一部分，體現了我國決策部門的高瞻遠矚。
人工智慧需要資料開放，但需注重智慧財產權保護
朱小燕特別談到了人工智慧這一行業的發展標準和開放問題。她表示，標準是我國一直關注的問題，目前已列出很多標準，“這是國家關心的，我們積極參與就是了。”
在開放問題上，朱小燕認為，資料肯定要開放，當下的新環境為科研人員的工作提供了很好的環境和便利，尤其是企業的資料開放對學術界非常有益。但她也強調，在資料開放的過程中必須要注重知識版權保護，一系列的法律法規要跟上，否則這種開放不會深入也無法持久。
“人家開放是盡義務，不能說這變成責任，必須免費給我們使用。這方面我們國家也不停地在努力，慢慢會走向正軌。”她表示，現在人工智慧的發展趨勢和現狀非常好，尤其是BAT等大企業非常有擔當，已經做了很多替國家分憂、替中小企業分憂的事情。“要實現完整的產業鏈，只有聚集更多的力量，齊心合力，促進行業的發展。因此，開放是必須的。”
朱小燕認為，不管是工業界還是學術界，都可以從不同的角度去理解、運用人工智慧的技術，這不僅在推動技術發展，同時也能讓技術為社會的方方面面賦能。
人工智慧生態比移動網際網路生態更難建設
朱小燕認為，AI等基礎設施建設實際上對裝置的要求非常高，裝置維護費用也非常高，因此應該只能在國家的支援下，網際網路大公司才能夠勝任這一工作。
對於AI新基金，她認為，如果能營造出非常好的生態，屆時整個社會都將被人工智慧賦能從而受益。
“這個就有點像網際網路生態，但在某種意義上講，我個人認為，人工智慧生態比網際網路生態更難。”朱小燕以谷歌的安卓系統為例，每年召開的全球開發者大會，有大量的開發者透過安卓的各種介面開發各種App，就可以在網際網路上有非常好的應用，但人工智慧當下存在著資料的問題，對資料的依賴程度較高，使得很多初創企業和個人開發者在AI應用上較為困難，因此更有必要對AI等新基建予以扶持。
在她看來，人工智慧賦能有兩方面，一是人工智慧+，二是+人工智慧，前者是以人工智慧的新技術去開創一個全新的領域或行業，後者則更多的是在傳統行業、領域裡，透過人工智慧技術賦能。
針對AI人才缺口的問題，朱小燕指出，應用型人才和基礎軟體開發人才非常重要，這兩類人才有能力真正讓人工智慧落地。她認為，做基礎研究的人不在多，在精，提出基礎性的、創新性的成果，一定要有深厚的功力，不是突擊培養就能造就的。
“另外，我覺得這類人才需求沒那麼多，除了高校和科研機構之外，就是擁有這種高階研究院的幾個大廠。”朱小燕表示，這些人才要精，不管是在應用落地上做創新的東西，還是在學術研究上做出理論創新的東西，都需要一個打磨的過程。
新京報貝殼財經記者 陸一夫 編輯 嶽彩周 校對 張彥君