“我最怕擺這種姿勢了，一點也不自然，不好看的照片幫我刪掉啊。”李開複一邊開著玩笑，一邊順從地配合了攝影師“做一個有張力的手勢”的要求。
鏡頭裡的李開複，西裝革履，頭髮梳得一絲不苟，氣色和精神都很好，言談中帶著清淡綿軟的臺灣國語腔。接受網易科技等媒體的採訪已是他當天在未來論壇的第二個活動，接下來還要立刻趕往另一個直播間。儘管日程排得滿滿的，他仍然主動提出，採訪時間可以再加幾分鐘。
與他溫文爾雅的好脾氣相對的，是他在談到人工智慧時的犀利。在未來論壇的智慧城市研討會上，李開複做了關於無人駕駛的演講，思路敏捷，語速極快，“未來交通最大的阻礙就是人類自己”、“無人駕駛必須一次到位，沒有所謂的人機協同駕駛”、“科技不要被道德束縛”……演講中，他對無人駕駛的預測大膽超前，警句頻出。
在對談環節，李開複對造車企業、穀歌百度等互聯網公司、uber滴滴這三類做自動駕駛的公司的分析，以及對“創新者窘境”的描述和“uber滴滴才是真正背水一戰”的觀點，引起了傳統車企和新能源車企的兩位老總和他激烈爭辯。李開複認為，傳統車企越成功，越難放棄已有的成功做無人駕駛和新能源，且車企還停留在賣車的思路上，而uber滴滴走的是做服務的路。而威馬汽車的沈暉和通用汽車的杜淩江則強調傳統車企也已經在背水一戰。
“誰都不同意誰，才有意思。”對談結束後，李開複對網易科技記者如是說。
27日出席郝景芳面向AI時代的共用教育專案“童行”計畫，28日參加未來論壇的演講，11月1日和魯豫談AI的節目上線，幾天之內，李開複已經在媒體上露面三次。去年，因AlphaGo打敗李世石，人工智慧再次興起，自2015年癌症痊癒後低調回歸的李開複也重新變得高調，上奇葩說，出書，參與王力宏的MV，接受大量媒體採訪，目的只有一個——在各個場合大聲呼籲：AI時代真的要來了。
李開複有資格感到興奮。作為AI專家，李開複早在1988年就開發了“奧賽羅”人機對弈系統，並曾説明IBM組織深藍團隊。
創新工廠也踐行了他對AI的信念。創新工廠推出了VC+AI的計畫，在他規劃出的互聯網AI，商業AI，數位化AI和全面自動化這四大賽道上全面佈局投資，“用AI賦能一切。”年初創立的創新工廠AI工程院，李開複擔任院長，從谷歌微軟招兵買馬，培養AI人才，且技術直接與所投企業對接，正在複製他一手創辦的微軟亞洲研究院的成功。
科學家出身的李開複，懂得技術，擁抱技術，但投資理念相當務實。雖然他表示，在AI的投資上不怎麼考慮快速變現，那是互聯網消費的思路，但他投資的企業都有可走通的商業邏輯。他最看好AI賦能互聯網金融，是因為AI的優化可以立即降低壞賬、炒股賺錢。投資面向公司的AI軟體，也是因為能夠立即“幫你賺錢，幫你省錢”。他直言科學家創業的瓶頸在於求新，而創業者應該是拿來主義的。儘管博士論文做的是語音辨識，對這個領域也保持了長久的興趣和關注，李開複在考量了中國市場後，還是決定不入智慧音箱的戰場。微軟和穀歌中國的經驗讓李開複太清楚，美式的商業成功往往很難輕易在中國複製。
與理性務實的投資理念相比，李開複對未來AI世界的暢想卻相當浪漫，儘管他承認，AI時代人們會沒有隱私，失去工作，甚至加劇貧富差距，但AI會鞭策人類成長為更好的人。他覺得，勤奮工作就會受到尊重的理念是“在工業革命後被資本家洗腦的”。當努力工作就可以買車買房的日子被顛覆，人會重新思考存在的價值，去做AI永遠做不到的事情——突破性地創造和真誠地愛。
以下是網易科技與李開複對話實錄，略經編輯。
創新工廠AI賦能四大賽道，並購或成AI退出方式
網易科技：現在創新工廠和最初創立時相比，在投資策略上有什麼不同?
李開複：創新工廠的初心是一直沒有改變的，就是幫助創業者提高他們成功的概率。我們提供的價值也是一直沒有改變的，就是作為最懂科技的投資人，和最愛創業者的投資機構。但實際的實施方式是有很大的改變。
工廠在8年多前創立的時候，初創的環境是非常惡劣的，創業者需要各方面的説明。所以我們是用一種孵化加天使的方式來啟動創新工廠的。當時創新工廠也是提供了創業者需要的服務，從投資、融資、瞭解什麼是創業、怎麼去招募團隊、然後到商業模式的開發，競爭對手的分析等等，我們都手把手教他們。但是這8年，中國的創業環境發生了很大的變化，更多的孵化器啟動，國家的支持，現在我們認為，各方面提供的支援已經很全面了。
我們現在推出的新的概念叫做VC+AI，就是我們是要繼續做一個最懂技術最懂創業者的公司，用AI賦能我們所做的一切，投資AI的公司，也要投資用AI的公司，也要投資想用AI的傳統公司。
現在我們基金的管理規模已經是原來的可能100倍了吧。現在我們管理規模大概20億美金左右，最開始的時候1500萬美金，是一個特別巨大的提升，我們投資的案子也是以A輪B輪為主，但是我們依然是最懂科技的投資人。
我們投資的方向包括了純AI的技術，包括了AI的應用，金融方面的、銀行方面的、保險方面的，我們投了無人駕駛，也會看醫療、教育、零售OMO(onlineMergeswithOffline)，他也會有AI的賦能，我們也在看消費升級，大資料能夠把消費升級做得更好，也會用新的品牌產生，我們還會投B2B，文化娛樂，數字娛樂，投的領域很多。當這些被投的企業跟AI無關，但他需要一點點AI的説明的時候，我們自己有100個人的AI工程院是可以説明這些傳統的零售、消費升級、電商公司做AI賦能。這個應該是全球第一個的創新模式，來把AI深度地融合到我們做VC的一切。
網易科技：像文娛或者是其他比較傳統的領域，他們在AI上面要怎麼結合呢?
李開複：這要看情況，我們並不強求與AI結合，好的項目我們都可以投，比如說我們投的米未傳媒，本身肯定不是AI的公司，它也未必會有AI的需求，但是它是文娛的領域裡面一個頭部的頂級的公司，然後有可擴張的商業模式的一個內容，這一類公司我們當然也會看，但是在一些其他的公司，比如說我們投的snh48，雖然是一個女子勵志偶像，但他背後是有大資料的邏輯，因為畢竟我們要從這麼多的粉絲裡面投票，我們要知道怎麼樣去更好地獲取更多的粉絲和用戶，讓他們用最好的模式能夠投出他們的一票，就像設計一個很好的遊戲一樣的，它一關一關其實都是資料導致的，用AI的方法來增加推測的精准度，或者變現的力度。
當然坦誠的說，大部分文娛的項目在這個階段還是不需要AI，但是如果需要的話，我們可以提供。
網易科技：具體在人工智慧方面，您的投資策略和方法論是什麼樣的?
李開複：我們認為人工智慧有四波浪潮，針對每一波浪潮我們有自己的投資方法論。其實人工智慧是個很大的發展機遇，第一波就是互聯網AI，當你有一個互聯網或者App，收到很多資料，用它來做優化、變現。第二波是商業的AI化，當銀行、醫院、保險公司用非AI的理由累積了很多資料，過去並沒有把它變成商業價值，現在來做這個商業價值的轉換，這是第二種。當然也可以投資toB的公司，幫助這些傳統的公司能夠AI化，這是第二種。
第三種是數位化世界，就是說我們要把感測器做到各地，把過去沒有的數位化資訊捕捉起來，再用它來做AI。比如說我們剛才在智慧交通討論的滴滴跟摩拜搜了很多資訊，未來我們的路況、紅綠燈，也可以為城市做一個大腦。當然這個其實可以延伸到各個領域，包括可穿戴設備、智慧醫療、智慧家居等等，還有無人商店，這個其實是一個非常廣的領域。
第四個方向就是全面自動化，這個是一個軟體硬體結合。它不但能夠能聽能看，而且能夠自己行動，尤其可以在無人駕駛和機器人的場景，能夠取代人類的工作，提升人類的生活水準。
這四個賽道都是我們關注的。講稍微細節一點，我覺得第一波的互聯網AI的機會是相對非常少的，因為你必須要先自帶流量，等你有了大量的流量的時候，AI的最好的時間可能已經過去了。所以我們更多的是會想怎麼賦能第一批的互聯網公司，讓一個電商能夠做好更好的變現，比如說我們投資的深知科技就是這樣一個例子。
第二個階段有關商業化的話，我們最看好的應該是金融，尤其是在銀行保險投資這三個領域。因為這三個領域是最虛擬化的，也就是說這三件事情基本上人創作的虛擬數字遊戲，沒有比這個更適合AI的了。比如說阿爾發狗下圍棋，尤其圍棋就是一個人創造的虛擬化的數位遊戲，所以AI用在這方面最好，因為你也不要造車，也不要擔心什麼電池的問題，也沒有相關的交通什麼的，也沒有製造成本、物流、倉儲等等各種問題，你只要把這個虛擬問題裡面優化一下，錢就掉出來了。
比如說你做AI的交易，馬上就有炒股賺錢了;你做AI的風控，馬上就能夠降低你的壞賬率，就賺錢了;或者你做更好的AI的資產配置，或者是AI的用戶獲取，讓銀行能夠獲取用戶的時候得到更多合適的用戶，這些東西應該是機會最大的。金融是我們最大的一個領域，除了金融之外醫療也是機會、教育也是機會。
第三個階段就是說實體世界的數位化，然後用這個數字來創造新的商機。我們認為所謂的OMO，就是Online MergeswithOffline，這個也會在各個領域開始發生。最早發生的應該會是在零售方面，比如說Amazom Go，還有我們投資的F5未來商店，還有一些繽果盒子等等這些公司，它們起了一個浪潮。
但是並不見得一定是要用AI來做電腦視覺什麼的，其實這是一個階段化的。因為零售本身，它是有線上和線下，我們要有線上和線下的這種優勢，能夠合併在一起。線上的優勢就是每一個用戶的流覽軌跡，和他過去的歷史行為，都可以用來做用戶的轉換和變現。線下的優勢是你可以摸到，碰到有更好的服務和體驗。這兩者如果結合起來，就是說我們也要把線上的流量，讓它能夠去做實體的體驗和服務，而線下的流量，我們也要能夠看懂他的軌跡，線上下商店的商品的部署，它的供應鏈要能用人工智慧來優化。
還有當一個人進入一個商店的時候，為什麼我們不可以捕捉誰進來了，摸了什麼、買了什麼、看了什麼，然後把這些就像大家在網上一樣，點擊了什麼、購買了什麼，一樣的搜集起來，作為資料來源，來更瞭解這個用戶，推更相關的商品。所以零售應該是這樣一個比較大的完整的佈局，是一個特別巨大的機會。當然這個邏輯可以完全拿起來，放在健康、醫療、教育等等各個領域。
第四個波浪是無人駕駛。剛才演講裡我也說了，我們認為無人駕駛可能是第三個人類的作業系統，它不但在無人駕駛裡會被使用，而且可能會在各種機器人領域裡被使用。當然這個願景可能是15年以後的願景，推算到今天，我們會希望投資那些顛覆式的，能夠利用到這個新能源+共用經濟+無人駕駛的三個技術，能夠快速反覆運算產生資料，用這個資料讓駕駛越做越好，帶給我們更安全，更省錢，更有效率的出行和物流，然後我們會希望能夠在場景方面，先在一些可控的場景，讓它快速的跑起來，資料反覆運算起來，最終在走向真正所有的道路，這樣的一個階梯式的，不斷搜集資料的方式會是我們更認可的。
是先做一個景區的車，先做個停車場的車?先在高速公路跑起來，先做送貨等等的，都是可行的方向。所以我們在這些方面也做了非常完整的佈局。
另外一個就是我們在高科技、黑科技方面投了很多公司。因為在第三、第四階段，我們需要更聰明的感測器。為什麼我們今天要用攝像頭來捕捉?攝像頭捕捉的是沒有深度的資訊，是給人看的資訊。但是我們希望捕捉的是讓人工智慧跑得更好，這個是不是需要有不同的攝像頭來採集資訊?是不是需要有深度的資訊，是不是要不考慮人去觀看它，而考慮它怎麼在深度學習可以產生價值。
另外我們還有各種不同的新的感測器，包括了在汽車上的雷射雷達等等，而且很重要的是要把成本下降。現在的雷射雷達太貴了，用什麼方法能夠更便宜的把它做出來，我們可能會針對幾十種不同的技術，它需要在成本和效能方面得到提升，那我們就會去追蹤這些技術的來源，往往可能會是在一些高校，尤其是國外的高校。所以因此在美國，我們也需要做很多的投資。
網易科技：您覺得在這幾個賽道是否會出現像其他領域那樣，三國紛爭，兼併收購的現象?還是說未來會在這四個方向裡面，都是垂直的小公司?
李開複：AI的公司都會是偉大的公司，只要能夠做出來。我覺得你可能考慮的是過去滴滴、快的，美團、點評。我覺得這些可能要看任何一種技術和產品，它是不是有一個社交鏈的效應，就是說像微信，黏性特別大，因為你一拉就把這些人拉進來了，你不能把一個人拎出去。社交性會讓一家獨大更可能發生。第二個我覺得就是可能要看規模化，隨著你的量做得特別的大，這也可能會造成一家獨大。
這兩點在各個領域會不會發生，其實我覺得都不一定。因為大部分的AI公司都還在初創階段，我們一定是要瞭解階段性的用戶強需求是什麼，怎麼把它創造出來，怎麼得到我們的訂單。而且大部分AI公司是toB的公司，不是to C的，所以過去我們看到的這種規模化、滴滴、快的各自有多少用戶，摩拜、OFO各自有多少用戶，他們以後怎麼樣去，是不是要合在一起，這個我覺得在AI的這個階段，應該還看不到。未來是有可能發生。
可能另外一個你沒有問，但是更可能發生的是，跟已有的巨頭的這種MA的問題，就是會不會BAT看到什麼公司，想把它買了，會不會一個傳統的銀行說我自己做不出AI，我買一個AI公司?我認為這兩者的可能性都是有的，尤其是後者。所以我們可以期待，AI的投資的退出，會有相當的並購的方式退出的，這個我覺得我們和創業者也不排斥。
非AI人才也重要，科學家創業理念是瓶頸
網易科技：作為一個科學家，您看這些AI公司的時候，您有哪些考量的點呢?快速變現是不是您考量點的一部分?
李開複：其實不是，最終可變現的模式肯定是的，但是快速變現可能更是消費互聯網的思維。我們會考量幾點，第一個就是創業團隊裡面，有沒有合適的成員的構成。第一個當然是AI的人才，因為這是核心的，沒有這個就做不成了。現在其實整個創業界裡面，很多人都給自己掛上了AI的頭銜，大概任何在Google工作過的人，在斯坦福的PHD都把自己說成AI專家了，那我們還是有這種分辨的能力的。
第二，我覺得AI的人才也是看是做什麼的AI的人才。如果你要做一個人工智慧的客服，你需要的AI的人才，未必是做這種什麼電腦視覺、深度學習的人才，你可能更需要一個做搜尋引擎的人。雖然搜尋引擎也是類似AI，所以這種分辨我覺得我們還是能夠看得很清楚的。
就比如說我們投的Momenta，它是自動駕駛，肯定需要深度學習、電腦學習的能力。我們投的追一科技，它做的是客服，AI客服取代人類客服，那它需要更多的是搜尋引擎，所以它的創業者是來自一個搜尋引擎的背景。如果一個VC把所有的人掛上一個AI的標籤，首先你可能識別錯誤，這個人不是AI專家，但是你問不出問題，可能就被忽悠。第二個就是說，各種不同的AI專家，每一種是適合做不同的事情的，不能夠統一掛一個標籤。
第二，非AI的人才也非常重要，比如說現在大家在做智慧音箱，如果我要投一個智慧音箱，我沒有投，也不想投，但是如果有人逼著我說必須投一個智慧音箱。
那麼我就會要確保它有一個非常好的產品經理。因為智慧音箱的可使用度是非常非常的重要，它是一個嶄新的AI的使用者體驗和介面，所以它的應用場景，和懂應用的使用者介面的設計師特別的重要。當然還有很多其他的語音的技術這裡就不多說了，所以每一個是不一樣的。
或者做toB，做一個toB想賣給保險公司的AI軟體公司，我就會希望知道，它有沒有一個做銷售的頭兒，或者最好是CEO是懂做銷售的，而不是CTO技術人一定要來做CEO。因為做一個to B的Sales公司，CEO一定是最大的Sales，這個最大的Sales如果是一個技術人，宅男的話，未必能夠做好這個事情。所以人方面是這個考量。另外我們還要考慮資料的閉環性，因為AI的產生一定是有大量的資料，而且資料最好是閉環，而且不斷的自我標注，不斷的反覆運算產生。
第三是它要滿足強需求，而且能夠產生一個指標，能購買這個AI技術的公司一看就知道，你比別人強，或者你能夠給我賺錢。因為AI跟其他面向公司的軟體最大的不一樣的地方是，大部分過去的公司軟體講的都是相對比較虛的東西，增加員工的效率啊，或者生產力啊，或者這很好用啊，可以對接我們的CRM系統啊等等的。但是我們AI要做到的就是，用了這個就幫你賺錢，用了這個就幫你省錢，我們希望能夠把我們這一波最想投的金融公司，就是能夠把指標輕易的量化到一個幫你賺錢或幫你省錢。因為這會導致客戶更容易會say yes。因為畢竟公司軟體在中國是不好做的。
網易科技：追一科技的吳悅之前在騰訊公司做搜索工作，投資他是不是看中了這一點?科學家創業有哪些特點?
李開複：對，因為做搜尋引擎的人，其實對於文本的處理是非常務實的，不會去寫一大堆paper。寫paper是有價值的，但是很多寫paper的科學家，他的東西真的落實到專案上來，他的效率、速度和對使用者的把握是不清楚的。搜尋引擎是一個很成熟的模式，它有大量文本處理的能力和機會，而且對於商業，一般來說也有比較好的瞭解。搜尋引擎的變現一直是搜尋引擎開發的一個並行的技術。所以吳悅他有這樣的一個經驗，是加分的。
但是他很大的特色是他也是能夠快速學習、掌握最新的學術成果，比如說深度學習，是被用在它的追一科技裡面的。這一點也非常的重要，就是說你不能只是活在過去的搜尋引擎的技術裡面，還是要接受新的技術。所以其實這樣的一個人才是挺難找的，是你又能夠把握相關的技術，又不會太學術性，又能夠很務實來真實的解決一些問題。大部分的科學家創業，很大的問題是科學家被培訓的過程中，他讀博士的第一天，老師就說，你只要做新的東西，不能做別人做過的東西。
這個思維會固化，包括在我讀博士的過程，還有之後的可能十年，這個才慢慢的學習到了我們做創業，或者做產品是要解決使用者的問題，而不是做新的東西。我們通過這個案子可能更希望聽到的是，我不準備發明任何新的技術，我就要把這些已有的，已被證明的技術，應用到這個場景裡面，來產生商業的價值。當我滾動起來以後，我再來把我的研究院，或者是技術建立好。而不是說我有一個很好的想法，這個技術是新的，從來沒有人做過，我要來試一試。對這種人我們可能就建議他，那你在你的學術領域繼續做吧，驗證了以後再來創業。
這個往往是一個創業者，為什麼科學家很難成為好的創業者的一個很大的瓶頸，就是科學家的思維是在衡量你新不新，創業者的思維是，是否產生價值。科學家可能會認為我做一個別人做過的事情，是一個不好的事情，甚至是抄襲的事情，而創業者最好是拿來主義，是把已經驗證的事情拿來應用。因為創業的過程已經夠艱辛了，你需要去面臨各種市場的問題、競爭的問題，產品的問題，還有市場的風險、產品的風險，競爭對手的風險，還有實際的風險，我們不要再加一個科技是否會work這樣的一個風險。所以我們反而不喜歡投那種純技術型，完全不知市場的可行性。
除非是剛才講的黑科技公司，那黑科技公司必然是這一類的，但是這樣的話我們就會考慮到這個黑科技如果能做成，它是能夠有巨大的商業的價值。那我們就把它當做一個已知風險。而且做成了這科技以後，可能更多的是去授權或者賣給一個大公司，這一類的科學家創業是OK的。
理性評估市場，智慧音箱美式成功難以複製
網易科技：為什麼創新工廠不投智能音箱呢?
李開複：智慧音箱本身其實是一個很好的概念，但是Amazon Echo的成功，我覺得是有它特殊的理由。我們今天人在中國，沒有辦法拆分它的理由。它的成功是因為有這個強需求，還是因為美國的客廳的特色，也許中國客廳是不一樣的。還是因為它的音效處理跟microphone array做得特別好，還是因為它背後有強大的電商能夠支持任何你想買的東西，還是因為它的音樂能做得很好，能夠很好的對接，還是因為它能夠靠賣東西給你賺錢，所以音箱就不賺錢。
這些理由我們今天無法科學化的分拆，所以盲目的去追風說我們就模仿一個，但是剛才講的每一件事情在中國，都不一定能夠發生。也許中國的客廳跟美國不一樣;也許你不是電商，就做不成這個品類;也許你不把價錢降到最低，就不好推動這個東西;也許你的microphone array非常核心的你做不出來，就沒戲。我們可以看到任何一個美國式的創新產品，當它成功了以後，進入中國的過程往往是非常艱苦的，就像當年的千團大戰。
因為可能更多的中國創業者非常急迫的想把一個事情滾動出來，我們看到的第一批的智慧音箱確實功能都挺差的。但是在功能慢慢做好的過程中，小米已經推出了299的，天貓已經推出了99塊的。所以在我們已經還沒有把技術做好的時候，就變成價格戰了。所以我們挺開心自己沒有進入這樣的一個標準中國式的這種巨大，就像是在格鬥式的這種殘酷的競爭環境，在還沒有把產品做好就要抱大腿了，然後就要打價格戰了，就要賠錢銷售了。
你可以說也許創新工廠是最適合投智慧音箱的，因為開複的論文是語音辨識，我們懂人工智慧啊。但是我們還是要理性的評估這個市場的挑戰性，重複性，它的技術還有電商，種種的問題，還有BAT、京東的介入會帶來什麼變數。所以我們就避開了這個領域。
但是這不代表最終智慧音箱在中國不會成功，一定會有一個很有特色的，中國式創新的AI產品進入家庭。我們投的小魚在家可能就是這樣一個產品。當然還有很多其他的，我們投的wonder workshop作為玩具，可能也是這樣一個產品。我覺得這個必然會發生，只是說一個美國式的超級成功，反而在中國複製這件事情是面臨很大的挑戰。所以我們基於這些原因，當時沒有選擇進入這個混戰。
暢想AI時代：人們失去工作和隱私，重新學習創造和愛
網易科技：對AI有恐懼的人，會恐懼AI讓我們失去工作，也有一部分人覺得，無處不在的人臉識別會侵犯我們的隱私，您怎麼看?
李開複：先談失去工作的問題。失去工作是必然的，大量的人會失去工作，在未來的十到十五年，50%的人會失去工作。我們考慮對策的時候就要考慮到，AI能做什麼，不能做什麼。AI有兩個很大的領域是絕對做不了的，一個是有創造性的工作，另外一個是需要和人接觸的，有關愛，有愛心，有人與人之間的信任的工作。所以我們做的人類需要做的事情是，要趕快創作這兩批工作的機會，尤其是後者。因為前者可能是少部分人能夠做的，大部分人其實是還可以，是我們可以培訓的。
在《紐約客》最近有一篇文章，講了每一個工作的失業的比率，被取代的比率。當然也不只是被AI，應該是說被整個資訊產業+AI取代的比率。最先失業的幾種，可能就是客服、電話銷售、流水線工人這三個可能是最快的。如果我們能大量的先瞭解好，那麼我們下面服務業，什麼樣的服務業是可以快速創造的，比如說陪伴老人，或者是比如說按摩室，或者是什麼疊衣師，或者是家政等等的，我們要把這些工作儘快的展開，然後有更多的創業公司來做這方面的工作，有更多的已有的服務型公司，擴張他們招募的人員的數量，這樣的話才能夠環節這樣的一個大量下崗的問題。
隱私的問題，很多企業家都講得很冠冕堂皇的，說以後我們都會有選擇。但實際上我覺得我們進入了一個沒有隱私的時代，從互聯網搜尋引擎的開始，我們就不再有什麼隱私了。我覺得你搜我的名字，搜出來所有的東西之外，我可能也不知道還有什麼有關自己的事情了。就像今天你在淘寶，淘寶知道你的一切路徑，那為什麼你會介意當你走到永輝超市的時候，它也捕捉了你一切的路徑呢?不是一樣的嘛。
在淘寶上，你看了哪件衣服、買了什麼衣服，購買了什麼化妝品，偷看了什麼不希望別人知道的商品，淘寶是都知道的。如果你去永輝超市做了一樣的事情永輝也是知道的，這個其實是一樣的。所以當我們已經走上了這條不歸路的時候，它只會繼續走下去，我們人類以後應該是面臨一個越來越沒有隱私的時代。因為其實我們是把我們的隱私交換成了便利和方便。
當然你可以說這是很糟糕的事情，我要抗議，但是這是一個必然的趨勢。我也不想讓我的隱私被所有的人知道，但是我卻非常享受在淘寶，在各種地方買東西的方便，所以我覺得這個交換是我可以接受的。如果你覺得這個隱私是不能接受的，那可能只有在山裡挖一個洞住進去，然後藏在裡面，當然這是不現實的，這是一個未來很難改變的一個必然的趨勢和方向。
我覺得我們可能能做的就是，對於個人隱私資料，對一個商家知道你的各種資料，用此來獲利，很難去修改，因為這是一個剛才談到的交換。但是這個商家應該不可以把這個隱私暴露出去，公佈出去，或者更不能用它來出售，這些我覺得會有相關的法律去管。
在國外有很多理想主義者會說，我們每個人的資料是屬於自己的，我們應該授權給每個公司，但是我覺得這個很難執行。
網易科技：剛才您說的AI有兩點不能做，一個是創造，二是關愛。但是我看到現在AI也在寫歌，寫詩，甚至更多的深入到創作領域。包括愛這方面，它們也在情感方面在嘗試，您怎麼看?
李開複：我覺得一些膚淺的創造，膚淺的關愛AI是可以做的，只是我覺得人所能做到的突破性的創造，和真誠的，被人感動的關愛，這個是不會被取代的。所以我覺得AI的發生，是在推進人類，是在鞭策人類，讓我們成為更好的人類。就是說簡單的創造就不要，簡單的優化就不要做了，人就來創造最偉大的技術吧;普通的段子、笑話也就不要寫了，來做最好的劇本吧。普通的模擬某個畫家的假畫，也不用做了，我們來做真正有藝術創造性的東西吧。
同樣關愛也是一樣的，做這種很敷衍的，用範本式的來表達關愛，這是不真誠的。所以我們應該讓自己更學會怎麼創造，真正學會怎麼愛。
一定程度我覺得其實AI的來臨，真的是在鞭策著人類，我們過去這兩三百年，在工業革命之下被灌輸了一種價值觀，就是只要我們努力工作，哪怕是重複沒有意義，也不喜歡的工作，我們就會得到溫飽，甚至買房買車，得到經濟的自由，然後得到別人的尊重。這個理念其實是被資本家所洗腦的。
但是如果你看一千年前，其實人不是這樣的，我們並沒有這個價值觀存在。一千年前我們更會討論我們為什麼存在，我們人生的意義是什麼，我們怎麼做自己喜歡的事情。但是過去這幾百年，因為需要大量的勞力，就讓大家覺得重複性的、不喜歡的工作，只要努力的做它，我就可以買房買車，這個真的是現在世界大部分的人認為我生存的目的。現在AI來了，重複性的，你不喜歡的工作不要做了，你必須去做有創造性的，有關愛的，發揮人性光芒的，或者是你喜歡的工作。
而且AI創造了很大的財富，讓大部分的人不用那麼拼命工作，所以這種所謂勤奮就必然產生尊嚴這個事情，是要被顛覆的。勤奮是好的事情，但是我覺得我們會更需要的是尋找人為什麼存在在這個世界上，我們想成為獨特的我們是什麼，我們怎麼樣能做我們愛做的事情，重複性的事情，機器跟AI都幫我們做了，我們才能真正的去把我們的時間花在這些方面，我覺得這樣人類可能才能夠進化成為更好的物種。
網易科技：您說的這種創造和愛的能力可能只有10%的人有吧?AI會不會加劇不公平?我們會不會回到工業革命之前，1%的人佔據了最多資源的情況?
李開複：我覺得貧富差距會更大，那當然是一個問題。但是就是說那些不能成為有情懷、偉大有創造的人該怎麼辦，會不會進化?我覺得肯定也是會進化的。因為你想，今天一個做重複性工作的人，他可能就每天忙著說我要加班，要努力，要一個禮拜工作七十、八十個小時，這樣我才能夠有更好的房子、更好的車子什麼等等的，或者我才能夠娶老婆。
但是未來這個世界有這麼多的財富，其實大家溫飽問題都可以解決的。你做你愛做的事情，你每週工作三十個小時、四十個小時、五十個小時，但是都活得很開心。過去你因為拼命的做你不愛做的事情，一個禮拜七十小時的工作，可能讓你抑鬱了，你疲勞了，壽命變短了，不健康了，讓你沒有照顧到你的父母親。現在可能你可以覺得說，我工作四十個小時，這個事是我愛做的，工資不高，但是確保我的溫飽，活得很好。然後我其他的時間是不是該好好照顧我的父母，是不是該去關懷其他的人?
這樣的一個更有愛的世界，我覺得是會更好的。當然這是一個樂觀的假設，你也可以做一個悲觀的假設，就是說很多人下崗了，失去工作了，然後他依然抱著過去工業革命時代的這種思維說，我一定要證明自己的價值，我證明自己的價值就是我要工作七八十個小時，賺最多最多的錢我才會開心，現在我能做的工作都被機器取代了，我好沒有價值，我就抑鬱了，甚至覺得生命沒有意義了，產生很多負能量，這個是一個最糟的情況。
現在就是為什麼我們現在必須要去策劃，去讓所有的人都能找到自己想做的事情，都能瞭解花很多時間做重複性的工作，不一定是唯一的道路或者最好的道路。做自己愛做的事情，才能給自己競爭力。讓愛傳播出去，才能讓自己活得更有意義。我會認為一個做自己愛做的事情四十個小時一周的人，但是有時間看自己的父母，有時間關懷他人，會活得更有意義。他會覺得我的人生的價值其實是我盡孝了，我是一個好的丈夫、好的兒子、好的爸爸，覺得說他關懷、幫助了其他的人，那些人感謝他了，他感覺很溫暖，這樣就有活下來的意義了。
而不是一個做八十小時工作，拼命的工作，現在賺錢，但是突然機器取代了工作，覺得人生沒有意義了。那樣的一個人反而是很負面的。所以我們要想，怎麼樣能夠讓前者發生，而不是後者。
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