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  罗汉堂发布数字经济未来十问 诺奖得主、马云、张勇和你都该关心  
  来源:杭州日报    时间:2019/6/26 10:19:34  

    一年前,研究机构罗汉堂在杭州正式成立,它的使命就是聚集全球学术界的“大神”,旨在研究科技快速进步伴生出的经济和社会问题。一年后,罗汉堂在杭州汇聚了包括6位诺奖得主在内的全球200多位顶尖学者、政界、企业家,来了一场“西湖论剑”,并对外发布最关乎数字经济世界的10大提问。 
    阿里巴巴董事局主席马云说,这10大问题是每个人未来10年都无法绕过的问题。“它们可能还没有答案,但我希望政府、学界和企业能够坐到一起来就这些问题进行讨论,达成共识,来向外传递什么是好的,什么是不好的。” 
    “接地气”的十问引发学术界“大神”热议 
    记者了解到,这10个面向未来的数字经济十问,是由罗汉堂学术委员会的委员们一起讨论后定了方向,又在全球找了200多个学者一起来投票,最终确定了这10个问题。 
    这10个问题虽然是全球的“最强大脑”们提出来的,但关乎的却是每一个普通人,以至于这些问题会给人一种“错觉”,“问题似乎平平无奇,连我也提得出来啊!”结果这些“接地气”的问题,引发了诺奖得主在内的学术界“大神”们的热议。 
    有关“数据是谁的?谁是真正的受益者?”的问题,2014诺贝尔经济学奖获得者让·梯若尔(Jean Tirole)认为,“我们如何在保护个人隐私的同时,不遏制科技的进步和创新的向前?我们想倒掉洗澡水,但别把宝宝也泼出去了。” 
    数字技术已经这么高效,人类的工作时间会缩短吗?人类会大量失业吗?这个已经讨论多次的问题,也引发了热议。2010诺贝尔经济学奖获得者克里斯托弗·皮萨里德斯(Sir Christopher Pissarides)说,一项调研显示,现在美国人对人工智能会取代人的担忧达到了历史高点,但实际上美国的失业率也达到了半世纪以来的最低点,并没有证据证明,技术会带来失业率的提高。但技术的发展过程中,确实会促进就业的结构性转变。从1980年以来的就业数据显示,就业逐渐从制造业向服务业转变。他认为,我们应该思考的是,如何让自己和下一代为未来的工作做好准备。 
    而“人工智能该不该有道德观?”则提出了一个残酷的问题:无人驾驶汽车必须选择撞向一边,左边是老人,右边是小孩,它该做何选择?这该由算法来决定吗?2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特(Thomas Sargent)说,说到底,机器并不是自己在学习,它们学的都是人类输入的数据。是人类在告诉机器要学习什么。因此,我们人类在给机器提供数据的时候,要努力去除掉一些偏见。 
    2016诺贝尔经济学奖获得者本特·霍姆斯特罗姆则表示,人工智能将来作为公司的“一员”,是需要对他们进行激励的,人工智能也应该具有工作动机,我们人类应该给他们提供正确的动机。人工智能眼下还处在非常初期的阶段,它还在吸收很多数据,在辨识模型。什么时候它能把某一个逻辑举一反三用到不同的场景,那才可以说人工智能有了非常大的飞跃。 
    面对未来的世界 马云比诺奖得主乐观 
    每次这群全球“最强大脑”来杭州,作为东道主的马云,一定会抽出时间和他们闭门畅聊。6月24日晚上,马云就把包括5位诺奖得主在内的罗汉堂学术委员会委员、10多位世界顶尖学者请到了阿里思过崖。对于未来世界的不确定性,诺奖得主们多少表示出了担忧和焦虑,马云则像一个积极的乐观主义派,在90分钟的交流中,超过10次表达对自己对未来的信心和乐观。 
    面对诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞的提问,马云说,我是数字经济坚定的乐观主义者,从一开始,就坚信数字经济和平台的力量,这是世界实现包容性增长的好机会,世界需要数字技术方面的领导力。世界变化的速度肯定越来越快,会带来很多社会问题和不确定性,但没有人是明天的专家,政府、学界和企业需要一起合作解决问题。此外,我们需要也需要在智慧的时刻,制定智慧的政策,不要用昨天的做法来解决明天的问题。 
    “今天,很多人讨厌人工智能,但未来,如果没有人工智能整个社会就没办法运转。”马云举了一个例子,4年前,我妈妈还抱怨不会用手机,现在他们都会用了,在中国,很多70岁的人都能很简单的用5年前不可想象的技术了。 
    阿里巴巴CEO张勇昨日也出现在2019罗汉堂数字经济年会现场,作为当日的压轴嘉宾,他分享了有关“数字时代平台”的观点。“从市场角度看,我们并不是平台的所有者,而是参与者。我们和买方、卖方、服务供应商,共同建立起生态体系和平台经济。”张勇认为,平台经济最有魅力的地方就是没有边界,让协同从树状结构变成网状。局部平台有可能借助新的协作关系,形成全球化的平台。同时,他认为,技术能够帮助商业提升效率,让不可能变为可能。平台发展中最大的推动力就是技术本身。

 

           
 
 
 
 
 
 

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