智库直播回放 | 柳崎峰：人工智能赋能数字经济的最新突破

导语：数字经济还有很多提升空间。人工智能在模型和数据方面得到了新的突破，赋能数字经济。香港应在科创领域有所作为。

在10月27日召开的由港股100强研究中心主办、财华社协办的“双循环时代的金融全球化”系列沙龙第二期活动上，香港人工智能与机器人学会常务副理事长兼秘书长柳崎峰博士表示，数字经济还有很多提升空间。人工智能在模型和数据方面得到了新的突破，赋能数字经济。香港应在科创领域有所作为。以下是演讲实录：

数字经济我们讲了很长时间，似乎发展遇到了瓶颈，但是受今年疫情的影响，我们意识到，数字经济只是进行到了表面的层次，还有相当的发展空间。我今天讲三个方面的问题：

第一，在人工智能领域，在模型方面，最新的突破技术有哪些？

我们知道人工智能的三个基本问题是：模型、数据和算力。最近人工智能发展得很快，但是也有一些声音开始回归理性，类似于股票的回调，但我认为这是暂时的，整体还是会继续高速向前发展的。

8年前（即2012年），以人脸识别为代表的模式识别技术飞速地发展。那么当前的技术，有哪些类似人脸识别的技术有突破了，而技术突破可以带来什么结果。我认为是自然语言理解技术。

自然语言理解，也叫NLP，在2018年10月份的时候发生了一件大事，谷歌推出了BERT模型。在这之前，人工智能在解决自然语言理解问题上，可以说是相当差的，即使是深度学习发展了大概十几年的时间，在自然语言理解方面的进步也是非常小的，这是为什么呢？在视觉感知方面，人类眼睛的视觉通路信号传递到神经细胞，感知光亮、色彩等机理，科学家已经搞得相对比较清楚了。所以，视觉方面的识别问题，对于特定目标的识别问题可以说基本解决了。但是人类如何理解语言，一直是没搞清楚的难题。语言是思维的外壳，也就是说，如果搞明白语言问题，理解语言问题，实际上就已经理解了人类思维中的相当一部分，因为这里面的语言有很多推理，不仅是规则，不仅是记忆力。所以一直以来，深度学习对语言理解效果甚微。

而在2018年10月份，谷歌推出的BERT，带来了突破式的进展。在某些测试方面，比方说阅读理解，同样一篇英文文章，让人来做阅读理解，做Q&A问题，同时也让机器来做，二者一比较，基本上机器已经接近于人类的平均水平。

从去年一直到现在，关于自然语言理解方面的技术不断的突破。今年7月份，OPENAI（马斯克投资的一个做人工智能的科研机构），训练了一个模型叫GPT3，GPT3和BERT的思路很像，暴力计算。模型本身虽然比较简单，但是训练规模很大，大概有1750多亿个参数，训练一次据说是需要大概1000万美金。这是人类历史上第一个这么庞大的模型。这个模型虽然和人类的大脑差很远，人脑大概有2000万亿个神经连接，但是已经可以做到非常棒的一个自然语言理解的水平了。比如说让烤面包机给人类写封情书，写得非常好，挑不出毛病。这个技术就是我说的拐点突破，会带来一系列的应用解锁。在哪些方面应用呢？比方说我的一个团队在做的一些项目，进行各种证件识别、表格识别、文档内容自动理解。表格识别比较麻烦，每一个表格的布局都是不一样的，怎么通过一些推理和常识能够知道各个项目之间的对应关系，这是一个很大的认知挑战。对文档的阅读理解，比如说各种专业的文档，包括法律文档、财务文档等的理解，对各行各业办公自动化、降本增效有非常大的帮助。

最近的人工智能技术，包括自动驾驶，都有了飞跃式的发展。比方说谷歌的Waymo在凤凰城已经开放了完全无人驾驶的出租车业务，特斯拉也发布了全自动驾驶，还有深圳市坪山区最近整个区街道开放，他们支持所有无人驾驶技术可以进行测试，充分体现了深圳的先行先试的创新意识，尤其值得香港学习借鉴。

第二，在人工智能领域，在数据方面，最新的突破技术有哪些？

提到数据，最大的问题就是数据共享问题。一个大公司部门之间数据通常都不共享，不同公司之间更不共享数据。数据出去之后，就再也回不来了，数据给了一个人，再拷贝给另一个人，然后数据到底是谁的，没办法确权。大家都把数据捂得死死的，所以数据不流动，不流动就没法定价。我们知道金融资产需要流动才能定价。数据不能流动，不能确权，不能定价，就不作为生产资料，就不能发挥它的生产要素作用，这是阻碍数字经济向前发展的最大障碍之一。

但是现在情况开始转变了，为什么呢？出现了一个技术，叫联邦学习Federated Machine Learning，数据共享问题可以用联邦学习技术。联邦学习是谷歌在2016年第一次提出来的概念，数据在各方公司的情况下，原始数据不出家门，交换的是机器学习模型所需要的一些参数和系数的密文，对密文进行共享和运算，这是安全的。这样的话就可以解决两难问题：既实现数据共享，同时又保护数据隐私，对人工智能的推动作用是非常巨大的。在杨强老师的大力推动下，2020年10月，IEEE全票通过全球第一个联邦机器学习标准，这是一个人工智能发展史的里程碑。

第三，中美争端，对香港科创有哪些影响？带来的发展机遇是什么？

现在的形势发展很快，我们在过去的一年里，国际上发生了很多事情。现在美国疫情很严重，美债高筑，美元不断超发，美元信用受到了挑战。同时我们知道特斯拉电动汽车在全世界已经发展起来，5年之内全球会减少对石油的1/3的依赖，中国要是说把垃圾袋塑料袋控制好，大概能减少70%的进口石油依赖，所以美元的锚从黄金到石油，下一个锚是什么呢？这是个影响全世界发展的关键问题，我认为应该是在知识产权上。

在这个大背景下，香港面临一个巨大的历史机遇，即香港可以成为一个国际创科中心。香港最大的优势是香港有5所QS Top100的大学。我们看矽谷是怎么发展起来，就是靠一个斯坦福大学发展起来，所以香港应该考虑的问题是，我们如何缔造第5个世界级别的大湾区。然而，香港的学术研究和和实际产业脱节现象严重，此外，香港的科研太过发散。过去的成功经验是，香港政府作为小政府大平台，依靠市场自然发展，然而现在的形势有很大的变化，全球都在搞高科技发展竞赛，必须集中力量办大事，科创发展必须要有发展战略，必须要有重点专项。

香港应该组织香港本地的四十几位院士在一起，联合制定香港的重点学科发展方向，如果没有重点学科发展方向，搞平均主义的结果就是什么都搞不好。

最后在人才方面，现在香港吸引人才力度非常弱，很多优秀的人才，其实一直在比较，香港和深圳哪个更好呢？香港的人才政策远远落后于深圳。我最近听一个教授讲很有意思，他是香港一所高校的教授，他来香港不到7年时间，他说你觉得我是不是人才？那我是人才的话，那我买房子为什么要多交出30%的税啊？反观深圳是怎么样呢？深圳是说我认定你是人才的话，我恨不得把房子塞进手里让你住！香港如果能建起300套专家公寓给引进的各类优秀科创人才用，香港的科创立刻就上了一个新台阶。所以，这件事情我觉得大家应该一起呼吁一下。

最后，香港应该抓住两个机遇，一个是很多内地高科技企业来香港上市，这些高科技企业是不是应该在香港设立研发中心？这也更有利于催化资本市场对此类企业的估值提升，也对一带一路科技输出非常有利。我觉得应该吸引这些高科技企业在香港设立研发中心，这是一条线索，顺藤摸瓜。

第二个就是最近中美关系当前的情况下，各种知识产权壁垒，香港不但要成为高科技中心，而且技术要尽量本地化。这是香港创科发展的重要机遇，我们把握好这些机遇，应该是会发展得非常好。

港股100强研究中心的宗旨是建立一个国际知名的具有领先地位的开放式研究平台，依托港股100强的品牌和资源优势，坚守开放、包容、前瞻的研究视野，汇聚政商学界顶尖专家团队，通过学术研究、应用研究、政策研究和金融实践，推动行业发展，产生可观的经济与社会价值。研究中心以“紧随国家战略，服务国家发展”为己任，致力于在国家经济舞台上发挥重要作用，为香港资本市场提供有价值的观点，树立专业化的投资指引，为用户提供权威与前瞻性的投资参考，成为参与和影响政府决策、推动经济社会发展的重要力量。

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