础上，人类工作会大量转变为新的工作类型，从而为生产力的进一步解放、人类生活的进一步提升，打下更好的基础。

　　李开复：我有一个“五秒钟准则”，即一项本来由人从事的工作，如果可以在5秒钟以内的时间里对工作中需要思考和决策的问题作出相应决定，那么，这项工作就有非常大的可能被人工智能技术全部或部分取代。基于这个原则，我个人预测，从事翻译、新闻报道、助理、保安、销售、客服、交易、会计、司机、家政等工作的人，未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。

　　新金融：你表示，金融业将会是最快迎来AI变革的领域。那么金融业需要做哪些准备去迎接AI变革？又会经历怎样的阵痛？

　　李开复：大部分行业都很难颠覆自己，因为它之所以成功，是因为它有一套相对成熟的方法论、价值观以及组织结构和运营方式，也包括它的既得利益。要它放弃这一切，而且考虑颠覆自己，是一件特别难的事情。

　　美国AI方面的创业，在信用卡和保险方面有特别大的冲击。在国内，小额贷款走出了第一步。蚂蚁金服已成功将人工智能运用于互联网小贷、保险、征信、资产配置、客户服务等领域。但是现在看来，金融业（在美国也好中国也好）并没有选择去拥抱AI技术，也没有选择还手，因为在他们眼里对方的体量还小，只是做一些传统金融业不做的业务。但是狂风暴雨会来得特别快，有可能哪天怎么消失的都不知道。当然，每个国kaiyun家对自己的金融行业会有所保护，这种保护可能持续一段时间，但在市场经济里，自己能够掌握技术走出自己的路会比在某种保护之下生存得更好。

　　如果有少数的金融行业真的愿意颠覆自己，那不妨来做一个全面业务的诊断，诊断之后可能就会发现，有的业务可以先行试水。金融业的好处是，试了就能很快知道行或不行。创新工场有这个信心，能走进银行、保险公司或者基金机构，并在短短一两个月之内就可以验证出结果。不过这里有个前提，是它要放开尺度，让它拥有的所有数据被使用和清洗，当然这个数据不必拿出来，这个业务完全可以在企业内部来做。我不觉得一个银行行长读了《人工智能》这本书就会想要颠覆自己，但如果银行的某项业务被颠覆了，他可能就会醒过来。所以我建议金融业的老大们找一个像创新工场这样的公司来做一个诊断，来验证人工智能能不能为他提供价值。如果可以的话，再去做全面的策划。

　　我们获取新闻的方式，从看报纸到看网站、手机新闻客户端，来得速度挺快的。我们从用现金到用支付宝、微信等第三方支付也非常快。同样，“金融+AI”的使用也会来得很快，让没有准备的人措手不及。

　　李开复：根据高盛公司的评估，量化交易与智能投顾、风险防控、安防与客户身份认证、智能客服，这几个领域最有可能率先应用AI技术。

　　新金融：“让更多人接触到AI，推动AI发展，光靠技术是不够的，还一定要把数据开源。”你表示，创新工场希望以公开方法挑战七大黑洞，试着找一些愿意共享数据的公司，共同合作打造公开数据库平台。在这方面有哪些尝试？

　　李开复：目前AI领域存在着“七个黑洞”，即美国的Google、Facebook、Microsoft和Amazon，还有中国的BAT。这些企业掌握了非常大量的资料，但是进去了就再也出不来，像是黑洞一样。黑洞没有足够的动力来自我开放，开放一定是由极客精神做起的。当下一个科技潮流来临时，有一些极客用更开放的技术使创业成本和开发难度降低，这对黑洞就形成了一种倒逼。所以我们倒逼“七大黑洞”是可能的，但肯定不只是创新工场，因为我们的体量不够，一定是整个行业，用更开放共享的方法共同合作。政府也可以扮演一定的角色，来汇集更多数据供大家使用。当然，这些数据的隐私和脱敏问题必须解决。其实很多数据跟隐私没有关系，比如物体识别、高清地图、中英对照翻译语句、无人驾驶的路标等，这些东西是可以大量地提供给创业者的，创业者自己去获取的话，花的代价实在是太高了。所以，我认为政府、学术界，还有极客群体必须打开，在打开的过程中，我们也期待着“七大黑洞”逐渐能把它们的数据开放。像百度最近将无人驾驶的一些东西开放，无论开放多少，都是一个正面的行动。

　　对于更开放的AI，我还是很乐观的，因为在PC时代，Wintel是绝对垄断的，但随着行动化的趋势，现在程式码的开源已经成为主流了。在互联网的领域里，“七大黑洞”虽然有非常大影响力，但还没有垄断得那么厉害。另外，互联网只是整个经济盘子中的一小部分，所以我们还可以跟金融、医疗等领域携手把数据开放起来。只是目前这一阶段，很多数据掉到黑洞里去了。所以我出来呼kaiyun吁一下，希望以后会更好。我并不是批评黑洞企业，他们只是维护自己的商业利益。

　　新金融：现在的AI创业，核心是AI科学家。也看到创新工场有AI科学家的培训。能简单介绍一下吗？

　　李开复：这个非常重要，因为我们希望极客精神能够快点展拓出来，现在AI科学家的数量太少了。虽然做一个顶级AI科学家很困难，但一个AI工程师的培训过程其实还是挺快的，一般在六个月之内。一方面，来创新工场入职的员工都会经过这种培训，另外我们还考虑暑期做一个相关的夏令营。AI科学家、AI工程师的门槛都是很高的，在数学和计算机方面必须很强大。首先对AI理论有个介绍，然后把工具推给他们，再给一些实际问题。学AI的好处是能够不断看到结果，我们给出一个数据库让你识别猫和狗，你识别出80%，另一个人识别出85%，那他就比你牛。在学习过程中寻找最好的算法，通过彼此之间的切磋和比赛，学了之后你就知道怎样去建构一个网络，达到最优的答案。

　　新金融：个人该如何去适应AI时代？孩子到底该学什么，才不至于被机器“抢”了工作？

　　李开复：可以从改革我们的教育开始。我们需要对我们的子女、下一代子女进行再教育，分析哪些工作不会被轻易替代，而不仅仅去幻想从事目前看似光鲜亮丽的工作。

　　其实，与其讨论让孩子学什么，不如先讨论孩子该如何学。学习方法远比学什么内容更重要。尤其是在人机相互协作、各自发挥特长的时代里，填鸭式、机械式的学习只能把人教成机器，让孩子丧失人类独有的价值。

　　我觉得，AI时代最核心、最有效的学习方法包括：主动挑战极限、从实践中学习、关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力、互动式的在线学习、主动向机器学习、既学习人-人协作也学习人-机协作、学习要追随兴趣。

　　李开复：大多数情况下，人工智能并不是一种全新的业务流程或全新的商业模式，而是对现有业务流程、商业模式的根本性改造。人工智能重在提升效率，而非发明新流程、新业务。未来10年，不仅是高科技领域，任何一个企业，都将融入人工智能。

　　2016年9月，成立于2014年的斯坦福大学人工智能百年研究项目组发布了首份人工智能报告——《2030年的人工智能与生活》，报告概要分析了人工智能在2030年时最可能的应用场景，例如包括智能汽车、交通规划、即时交通、人机交互等技术变革在内的交通应用，家庭服务机器人领域的应用，人工智能辅助的医疗应用，智能教育应用，在资源匮乏的社区内的应用，公共安全与防护方向的应用，就业与劳资关系，娱乐类应用等等。

　　而就中国人工智能创业环境来说，人工智能更是助力中国科技腾飞的最好机会之一，中国的人才优势、市场优势、资金优势、坚持多年创新的商业模式优势等，都是人工智能最好的生长土壤。