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专访张宏江：AI会像电力一样为各行业赋能，将带(2)
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摘要：在过去十几年的积累当中，国家也积累了一大批人才，同样也产生了一系列的应用场景和落地场景，使得我们从业人员也觉得AI有用武之地。 至于挑战，是
在过去十几年的积累当中，国家也积累了一大批人才，同样也产生了一系列的应用场景和落地场景，使得我们从业人员也觉得AI有用武之地。
至于挑战，是人类所共同面临的。每一次技术革命都会打乱原来的社会秩序和分工，会取代原来的一些职业。随着效率提高，一些职业注定会消失，无论是蒸汽革命、电力革命还是信息革命都会有这些挑战，这就要求我们的教育体系、培训体系能够跟得上，对产业工人进行再培训。
澎湃新闻：相比其他领域，AI在“产学研”领域的结合似乎更加紧密，很多优秀的场景应用都是在商业化过程中逐渐探索出了成果。但商业化发展的同时也面临着垄断、扭曲、无序竞争等市场弊端。您如何看待AI发展中商业化的作用？
张宏江：我认为商业化对AI起到了非常正面的作用。
任何一种技术都会带来相应的应用场景，更多地需要用法规的手段来进行调整。实际上过去几年，大量AI赋能的企业、创业公司在出现，AI也在助力新材料的发掘和设计。
AI在不同领域的应用都是革命性的变化，使我们的生活变得更加数字化、数据化，这是可以看到的正面作用。然而任何技术大浪潮下，总会有垄断企业，那是另外一个层面的问题。
澎湃新闻：您如何评价目前AI“产学研”领域的发展态势？
张宏江：目前“产学研”的发展态势也相当健康。我们知道，一个新技术开始落地的时候，需要研究人员或者研究机构往前再走一步，帮助企业掌握这个新的技术，找到新技术的落地点，以及如何使用新技术。另外一方面，企业也给了研究人员新的数据和场景，使得他们能够重新定义问题，这是非常好的反馈过程。
当然，随着AI技术本身的成熟，AI落地的普及或者说产业界对于AI技术的掌握，那有些原来跨出去的学者们也会回到学校。有很多人的志向、兴趣、爱好、能力都是在做研究本身，而不是去做产品，所以他们在企业待一段时间回到研究机构很正常，有新的研究者进入企业也很正常，这是一个非常正向的循环。
澎湃新闻：几年前您在接受媒体采访时谈道，AI人才短缺是世界性问题，如今再看，人才短缺问题还严重么？
张宏江：依然是紧缺的状态，但我觉得是一种正常而正面的状态。
正常是指新技术的出现都会有类似问题，正面是因为人才紧缺很大程度上反映出大家对于AI新技术的饥渴。
目前情况跟三四年前比改善了很多，一方面AI的技术门槛本身在降低，另一方面我们的工程师水平也非常强，掌握技术也非常迅速。
澎湃新闻：近年来AI领域创新型研究院蓬勃发展，您怎么看创新型研究院对我国AI发展起到的作用？目前创新型研究院发展还存在哪些“痛点”？
张宏江：创新型研究院的使命在于组织人员探讨AI的前沿问题，能够发现和定义一些重大的研究方向。事实上，核心还是在于研究人员本身能不能够在大浪潮下找到自己喜欢的研究题目。
智源研究院要做的就是把人才挖掘和组织起来，给他们提供支持，这是智源创立的使命所在。我们不应该幻想着因为多了几个研究院，就能够一下子把以前做不到的事情全部做到，而且这些研究本身是个长期的事情。
我其实并不一定赞同在某一个领域很热的时候，大家纷纷开始做研究院，还是要看自己的定位、能力和自己的资源，是不是有长期致力于此的准备。如果做研究院想两三年快速出成果，这本身就不是很现实的。
20年前，很多研究机构匆匆忙忙搞软件学院，然而这些软件学院今天看来并不很成功，也没有做得很风光。到底软件学院和计算机学院有没有差别？要不要分开做？大家都在想这件事情，在美国我没有看到这样的风气。
在国内我也看到了很多以AI研究为核心的创新型研究院，我认为他们需要想清楚研究院长期的使命是什么，而不是短期的。智源研究院对于长期使命非常清晰，希望能够建立起一个平台，挖掘出北京的AI人才，为他们建起一个非常活跃的社区，给他们提供资源上的支持。
我相信这种社区的建设和支持，能够让北京的AI人才聚起来，而且让他们找到可能突破的领域，或者说能让他们去大胆地探索那些所谓的无人区。当然，我们也希望组织大家一起做“悟道”等大的项目。
澎湃新闻：我们知道AI发展依托于三个核心要锁：算法、算力和数据。随着数据立法推进，以及与国际规则逐步接轨，获取数据的成本和难度将越来越高，是否会影响到我国未来AI创新发展？您怎么看数据保护与技术发展之间的平衡？
文章来源：《中国电力教育》 网址: http://www.zgdljyzz.cn/zonghexinwen/2021/0613/1633.html
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