2018年9月18日，第十二屆夏季達沃斯論壇在中國天津開幕，會議召集了來自全球政商、國際機構、公民社會、學術、媒體等各界領袖人士出席，規格遠超往屆。本屆論壇的主題定為“在第四次工業革命中打造創新型社會”，探討由人工智能等新興技術驅動的第四次工業革命對經濟、社會以及地緣政治格局的影響成為首要議題。應達沃斯論壇官方邀請，第四范式創始人兼CEO戴文淵作為人工智能知名學者與商業化領軍者出席核心論壇“塑造人工智能的未來”，對社會各界關注的人工智能相關話題展開深入探討。

資源壓力為AI發展提供場景及條件

人工智能將如何應用到企業、行業以及公共服務和城市管理中，是同期舉行的2018世界人工智能大會中政府高度關注的方向和話題；本次達沃斯論壇則針對人工智能在社會民生的發展問題進行了全球性對話，大家都在關注和探討人工智能引發的社會影響和變革現象。戴文淵對于AI在國內的發展潛力表示非常樂觀，他認為，資源壓力所造成的社會壓力，為AI發展提供了發展的最大動力，現有社會資源短缺、難以覆蓋的地方，比如金融、醫療、安防、互聯網等領域一些讓人感覺“難受”、“不方便”體驗的地方，就是讓AI創造價值的最好場景。

以銀行服務為例，國外銀行專業客戶經理可以為你提供兩小時的專屬服務去解決一個小問題，而在國內，由于銀行專家資源稀缺，而面對的客戶是非常多的，因此，大部分的客戶很難得到專屬服務，所以我們需要利用AI服務于每一個人。近兩年流行起來的一個熱門詞匯“智能投顧”就是一個典型案例，通過AI讓每個人都能得到“一對一”理財服務。另一方面，在醫療領域，目前我國醫療資源不足、醫護人員短缺、優質醫療資源往往集中在三甲醫院，而在非三甲醫院、社區醫院、衛生站等這類醫療機構資源則相對薄弱的情況，通過AI可以為醫療行業“短期”內培養出更多機器醫生，去覆蓋公眾醫療健康管理的各個環節，改善國內醫療環境，這是對整個社會民生都非常有意義的事情，也是AI的對社會的重要責任。

人工智能具有廣泛普適性的技術，能服務于任何有數據的行業，并且具有可復制性。因此，一旦AI技術在某個專項領域落地獲得突破，讓機器獲得了接近甚至超越人的專業水平后，機器就可以成為這個場景下的主要勞動主力，短時間內釋放出大量資源與潛能，實現行業生產力的飛躍式發展。

發展AI并非需要犧牲隱私，它只是想要了解行業知識

隨著AI技術不斷加速發展，其影響力也越來越大，有關AI所引發的數據隱私的討論也日囂塵上。首先是歐盟發布了GDPR法案，而后英國甚至正在討論通過法律手段讓每個人擁有自己的數據。甚至在不少論壇上針對隱私問題進行了激烈探討。戴文淵認為大家尊重考慮隱私是非常重要的，但了解人工智能的技術原理，就會發現AI并非是在“窺視”隱私數據，從某種程度上來說是保護隱私。

過去，直接做數據交易的成本很低，在這種情況下商業利益相關，大家不會去過多投入資源做數據隱私保護。去年，新《網安法》的發布成為行業發展的一個分水嶺，禁止數據交易之后，大家都逐漸在用更好的AI技術來做服務。第四范式此前曾總結出從“行為、反饋、算法、模型”的AI產生的全閉環方法論，從4大步驟可以看出，AI是從行為數據與反饋數據中去提取經驗知識，再把知識進行轉移、去影響新的行為。

“其實AI并不需要從數據中了解對方的隱私，而是需要了解知識，即只識別出用戶的衣食住行等屬性，不需要涉及用戶余額、個人隱私等緯度信息。因此我們有很多不涉及用戶個人數據隱私的技術手段，比如說在醫療數據中，可以脫敏后使用或者加入混淆噪音等。此外，數據隱私保護還需要重點注意技術的本地化——讓人工智能技術真正掌握在企業自己的手中，而不是直接交給創造人工智能的AI企業手中，這樣能夠避免一定的數據隱患。”戴文淵表示。

行業監管，為 AI更好地發展保駕護航

第四范式利用機器學習平臺“先知”，將AI自主構建能力賦能給企業客戶及合作伙伴，幫助AI逐步成為各行各業的中后臺專家，成為企業大腦的一部分。與代替人的“手”和“眼”不同，如果大腦的決策失誤或方向失誤，存在造成企業損失的重大風險。對此，戴文淵表示，現階段技術方向性很重要，一方面需要企業的管理層與業務人員更好的去履行責任、指導機器；另一方面，也需要國家層面的監管手段和行業發展規范。

AI和其他技術一樣，只是工具，本身是沒有價值觀的，難以自我監管，目前主要依靠企業的自我約束，還未形成行業和國家的監管體制。戴文淵表示：“市場經濟體制下很難要求所有的企業都有強監管意識。現在科技企業跑得比監管快，在這種情況下，整個行業非常需要政府對于AI新形勢下的監管條例，需要從國家層面制定更符合行業發展的監管標準，保證AI為社會所用。”

目前，AI技術已經在金融、安防、醫療等行業成功落地并充分證明其價值，隨著在更多行業及場景下應用，它將在社會各個層面產生更大影響和變化。第四范式作為AI技術和服務的領先企業，除了一如既往為企業、社會發展提供領先AI技術發展支撐外，還將拓展更多有社會價值的AI場景，并在數據隱私等社會關切話題上做好自我監督和約束，同時，致力于實現監管科技的革新，為AI發展共建標準和與行業規范，加速和擴大AI社會價值創造。