爱迪生发明了留声机，却用来留遗嘱；AI的场景，你判断对了吗？

人工智能现状：应用场景与技术同样重要，一些场景已经实现闭环

陈黎明：如果没有多年来人工智能（AI）技术研发上的积累，就不会有今天各种人工智能应用百花齐放的成果；当然，如果AI没有商业化的成功，也不会有投资参与和对技术研发持续的投入。

AI在一些领域内可能已经出现闭环，有一些领域可能还仅仅是个开端。AI技术其实是一个非常宽泛的定义，我们通常把它称为认知计算，认知计算即机器要具备四个不同的能力：理解、推理、学习、交互。

如果机器具备其中的某一项能力，你说它就不是AI，也不一定。比如说车辆进入小区，过去都是要抄牌号，现在根本不用，都是自动识别，车牌号多少，几点几分进来，几点几分出去，机器都会知道，其实这就是识别技术。过去要做到这一点都很难，现在很容易实现，这项技术已经实现闭环。但是很多很复杂的应用场景，我想还是得要一段时间发展成熟。

数据保护和安全：公司应该自律

陈黎明：AI发展的驱动力当中，数据是一个非常核心的驱动力。正是因为有了海量的数据，使得机器有了自我学习的可能性。可以说，大数据为AI提供了养料。

但是，我们今天通过互联网所能够搜索到的数据，大概占总数据量的20%，80%的数据是没有办法通过互联网收集到的。也就是说，很多数据掌握在大公司手中，在它们的防火墙后面。

今天的数据的利用量，有人曾经说过，大概有12%左右，也有一些人认为可能12%都不到，总之，我们今天的数字利用率不是很高。如何化解这个问题？我认为首先是挖掘数据潜力，尤其是挖掘防火墙后面的数据潜力。第二，如何做到数据的共享，这是一个更大的命题，你如何让一些企业、政府机构、社会大众愿意在安全可控、法律保持健全的情况下，做到数据共享，这是一个需要去解决的命题。

关于数据隐私，有的时候有人讲中国人对隐私不太敏感，我觉得这种说法值得商榷。不是说我们不注重隐私，有的时候是被迫无奈没得选择。因为没有人愿意在使用一款App前阅读冗长的法律条文，我们在大多数时候不得不选择默认同意。

这时，企业就需要自律。企业要有社会责任，要有数据责任。客户的数据属于客户，客户数据所产生的价值也是属于客户。当然，用户的隐私属于用户，而不是属于这些企业。关于数据，IBM一直有自己的原则，就是“客户的数据属于客户”，IBM不会去碰，由数据产生的价值也是属于客户。

Watson：遵循自然规律，从不成熟到成熟

陈黎明：Watson在中国已经有了很多实际应用，比如说 Watson for Oncology，就是Watson肿瘤解决方案在中国的一些应用。

从医院的角度来说，我们早期把人工智能运用于肿瘤辅助诊疗的时候，只能为4个不同的肿瘤提供治疗建议，现在可以针对13种不同的癌症提供治疗建议。很多一些著名的医生，比如乳腺癌领域里知名的江泽飞教授，他在采用Watson肿瘤解决方案这一方面就很有心得，他觉得Watson有很大帮助。

谈IBM转型：这次是最艰难的一次

陈黎明：IBM在历史上经历过至少四次重大转型。在我看来其实不止四次，比如说最早的一次转型, 就是由Thomas J. Watson引领，他在1914年被任命为总经理，对整个业务进行了一个重新的规划，那次实际上可以被看作第一次转型。

当时IBM有切肉机、磅秤、奶酪机、咖啡研磨机，各种产品都有，也有跟计算相关的产品。但Thomas J. Watson认为，未来科技将是最重要的，所以他把公司的未来发展方向压缩在计算领域。这其实就是一次重大转型，是科技路线的一种选择，使得IBM进入了计算时代。

我到IBM的时间不到四年的时间。在我看来现在是最困难的一次转型，从目前来看，罗睿兰董事长做得非常成功。中国的情况跟全球的情况有相似的地方，也有不同的地方。我来之后，在内部曾经做过一个“3+3”战略。第一就是如何重塑我们的核心业务，比如我们传统的硬件软件、传统咨询、技术服务这方面的业务。让它们能够进入新领域、新应用、新行业、新的地域，重塑它们。第二个就是加速在新领域里的一些发展，比如进入到云计算、大数据、移动社交安全、认知计算，进入到新的领域。这也是IBM转型的方向。第三个我们叫Bold Play，即大胆的尝试。在合法合规的情况下，要做一些大胆的尝试。

谈到场景：爱迪生也判断错了

陈黎明讲了一个故事。“你知道爱迪生是怎么发明留声机的吗？”接着他说，爱迪生发明留声机时，想到的是“这个东西可能会用于留遗嘱”。

可实际上，发明留声机后20年，并没有人为了留下遗嘱而购买留声机。相反，它被用于灌唱片。爱迪生的第一反应是：这项伟大的发明怎么会用来灌唱片？他不屑一顾。直到后来，爱迪生也承认灌唱片才是留声机真正的应用场景，使这项科技有了生命力。

说完这个故事，陈黎明也表明了他的观点：“AI也一样，如果说你仅仅是个实验室的技术，不能找到应用场景，不可能会有生命力。”（财富中文网）