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2012年,在技術(shù)創(chuàng)業(yè)尚未形成風(fēng)氣之時(shí),他中斷了在美國(guó)的學(xué)術(shù)道路,回到中國(guó),與中學(xué)同學(xué)、前阿里云總監(jiān)林晨曦創(chuàng)辦了依圖科技公司,致力于計(jì)算機(jī)視覺業(yè)務(wù)。談到創(chuàng)業(yè)的初衷,他說:“我始終認(rèn)為,技術(shù)要應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中,才能發(fā)揮出最大的價(jià)值。”
2013年,依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年,依圖科技先后完成A輪、B輪融資,估值數(shù)千萬美元,成為業(yè)界最被看好的計(jì)算機(jī)視覺創(chuàng)業(yè)公司之一。
創(chuàng)業(yè)四年,甘苦嘗盡。朱瓏的技術(shù)優(yōu)勢(shì)顯而易見,要面對(duì)的難題也不少:沒有商科背景,是否會(huì)讓他在管理上左支右絀?在人工智能這樣的前沿領(lǐng)域,沒有現(xiàn)成的商業(yè)模式可供借鑒,他該如何取舍公司的業(yè)務(wù)方向?
8月,趁朱瓏在北京出差之際,《時(shí)間線》對(duì)他進(jìn)行了專訪,聽朱瓏講述行走在中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)浪潮之巔的故事。
《時(shí)間線》:2012年你創(chuàng)業(yè)的時(shí)候,國(guó)內(nèi)人工智能市場(chǎng)是怎樣的?
朱瓏:當(dāng)時(shí)大家對(duì)人工智能的未來不像今天這樣有信心,資本對(duì)這個(gè)圈子的熱度也遠(yuǎn)不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認(rèn)為2012年是技術(shù)類創(chuàng)業(yè)的標(biāo)桿性的一年,此后,創(chuàng)投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉(zhuǎn)向“智慧密集型”。
《時(shí)間線》:如你所說,當(dāng)時(shí)資本圈對(duì)AI并不像今天這樣抱有信心,依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資,經(jīng)歷了怎樣的過程?
朱瓏:在紅杉資本中國(guó)基金副總裁吳瑩的介紹下,我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創(chuàng)始人徐小平先生在他的家中見面,交流了十幾個(gè)小時(shí)。當(dāng)時(shí),徐老師對(duì)人工智能技術(shù)并不十分了解,但非常看好我們的團(tuán)隊(duì)和AI的未來,提出給依圖兩百萬美元的投資,這筆資金動(dòng)用了當(dāng)時(shí)真格基金總額的7%,我認(rèn)為徐小平老師是個(gè)非常有魄力的投資人。
《時(shí)間線》:你們的很多項(xiàng)目都是與政府部門合作的,一家創(chuàng)業(yè)公司是如何取得政府的信任的?
朱瓏:我回國(guó)之后動(dòng)用了自己在國(guó)內(nèi)所有的人際關(guān)系,最終獲得了在某個(gè)公安系統(tǒng)會(huì)議的茶歇時(shí)間與一名負(fù)責(zé)人交流3分鐘的機(jī)會(huì)。經(jīng)過一番爭(zhēng)取,他愿意讓我嘗試計(jì)算機(jī)車輛識(shí)別系統(tǒng),當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的車輛自動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率不到30%,對(duì)方希望提升到70%。接到任務(wù)兩個(gè)月后,我們做出了一套車輛識(shí)別系統(tǒng),識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了90%,獲得公司成立后的第一單業(yè)務(wù)。
由此開始,我們與公安系統(tǒng)開始了長(zhǎng)期緊密合作,將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于追逃、刑偵、監(jiān)控等方 面。
《時(shí)間線》:人臉識(shí)別技術(shù)具體可以如何應(yīng)用到公安系統(tǒng)的工作中?
朱瓏:我們?cè)鴧f(xié)助蘇州公安完成一起追逃任務(wù),公安用全國(guó)在逃庫(kù)的26萬人與常住及暫住人口庫(kù)中的1300萬人進(jìn)行比對(duì),通過人臉識(shí)別的捕捉,系統(tǒng)共預(yù)警25人。經(jīng)過人工甄別,最終確定了17人為嫌疑人,其中9人已撤銷,最后現(xiàn)場(chǎng)捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情,現(xiàn)在人工智能技術(shù)可以幫助我們實(shí)現(xiàn)。此外,人臉識(shí)別技術(shù)還可以應(yīng)用到金融等其他行業(yè)。
《時(shí)間線》:從創(chuàng)業(yè)到現(xiàn)在,人工智能市場(chǎng)經(jīng)歷了怎樣的變化?
朱瓏:今年的前三、四個(gè)月,比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能,一定要進(jìn)來參與這個(gè)領(lǐng)域。”
《時(shí)間線》:在人工智能大熱的今天,可能會(huì)有一些投機(jī)主義的公司涌現(xiàn),這是否會(huì)成為你的困擾?
朱瓏:肯定有,這很正常。有一些公司不見得會(huì)涉及智能的那些部分,只是包裝一個(gè)概念,但時(shí)間會(huì)自動(dòng)篩選出真?zhèn)危袑?shí)力的公司很稀缺,團(tuán)隊(duì)會(huì)更加值錢。
為杭州打造“城市數(shù)據(jù)大腦”
今年9月,全球矚目的G20峰會(huì)將在杭州召開,杭州市委市政府聯(lián)合眾多公司,在阿里云的牽頭下開展了一個(gè)名為“城市數(shù)據(jù)大腦”的城市交通規(guī)劃項(xiàng)目,借此盛會(huì)展現(xiàn)大數(shù)據(jù)在城市管理中的作用,依圖公司參與其中,提供車輛識(shí)別及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。首次涉通領(lǐng)域,對(duì)于依圖來說是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。
《時(shí)間線》:“城市數(shù)據(jù)大腦”項(xiàng)目中,依圖進(jìn)行了哪些方面的技術(shù)支持?
朱瓏:我們對(duì)城市中車輛的行駛路徑等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析,對(duì)車、道路、紅綠燈的信息進(jìn)行建模。在建模的基礎(chǔ)上對(duì)政府的交通管理者給予建議和優(yōu)化方法,比如紅綠燈的改進(jìn)措施,道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級(jí)難題,讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。
《時(shí)間線》:這個(gè)項(xiàng)目的難點(diǎn)在哪里?
朱瓏:從技術(shù)層面來講,交通管理是一個(gè)非常新的領(lǐng)域,世界上頂級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)這一領(lǐng)域的研究也處于原始階段,現(xiàn)有的學(xué)術(shù)界的模型、數(shù)據(jù)體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個(gè)項(xiàng)目,我們還要做很多新的研究。從操作層面來講,我們的工作要跨越政府的不同部門,把這些數(shù)據(jù)整合到一起。
《時(shí)間線》:大數(shù)據(jù)對(duì)人工智能技術(shù)有重要作用,你們?nèi)绾谓⒆约旱臄?shù)據(jù)庫(kù)?
朱瓏:最樸素的辦法就是一點(diǎn)一滴積累,比如車輛數(shù)據(jù),我們自己去路上拍了很多,慢慢地?cái)?shù)據(jù)就積累起來了。在和客戶合作的過程中,客戶也會(huì)提供一些數(shù)據(jù)。
《時(shí)間線》:現(xiàn)階段在中國(guó)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)業(yè),難點(diǎn)在哪里?
朱瓏:從創(chuàng)業(yè)環(huán)境來看,我們沒有完善的反壟斷機(jī)制,也就是說大公司還是可以跟你競(jìng)爭(zhēng)的;但在美國(guó),這不一定行得通。而且中國(guó)的知識(shí)版權(quán)的保護(hù)尚為薄弱,小公司抄襲的情況比較多。
此外,探索出好的商業(yè)模式是非常困難的。依圖成立四年,經(jīng)歷了很多探索,我們一直在扎實(shí)地做垂直領(lǐng)域,包括公安、金融等領(lǐng)域。我始終在問自己:人工智能的賣點(diǎn)是什么?
AI最大的考驗(yàn)是商業(yè)模式的創(chuàng)新
2016年初,一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)成為全民熱點(diǎn)。人工智能的概念從科技圈走向大眾,做了一次生動(dòng)的市場(chǎng)教育。影響迅速蔓延到二級(jí)市場(chǎng),人工智能概念股迅速飆升,中國(guó)興起一波人工智能創(chuàng)業(yè)熱潮。創(chuàng)業(yè)四年,朱瓏目睹了人工智能產(chǎn)業(yè)的變遷,他有著怎樣的體會(huì)?作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者,他如何看待這個(gè)產(chǎn)業(yè)的未來
《時(shí)間線》:現(xiàn)在依圖在技術(shù)研發(fā)和商業(yè)方面的比率大概是什么樣的?
朱瓏:超過50%都是技術(shù)團(tuán)隊(duì),我們的核心優(yōu)勢(shì)是對(duì)技術(shù)的理解能力。有了技術(shù)作為基礎(chǔ),擴(kuò)張的成本會(huì)變得很低。
《時(shí)間線》:作為學(xué)者型創(chuàng)業(yè)者,商業(yè)背景的匱乏會(huì)不會(huì)成為你的瓶頸?
朱瓏:創(chuàng)業(yè)四年,這個(gè)部分的知識(shí)我補(bǔ)充了很多。商業(yè)知識(shí)是不斷學(xué)習(xí)的過程,今天學(xué)到的商業(yè)經(jīng)驗(yàn)不一定能解決明天的問題。換句話說,有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對(duì)的問題。創(chuàng)業(yè)本身就是個(gè)不確定的探索過程。
《時(shí)間線》:如何看待技術(shù)與商業(yè)化的平衡?
朱瓏:技術(shù)與商業(yè)化從來不是矛盾的。中國(guó)現(xiàn)在有很多大規(guī)模的問題放到學(xué)術(shù)上都是非常有挑戰(zhàn)性和標(biāo)桿性的。在實(shí)驗(yàn)室是無法直接解決問題的,因?yàn)橛行?shù)據(jù)不易得到,做商業(yè)項(xiàng)目與學(xué)術(shù)研究并不沖突,反而可以更好地促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。
ABC時(shí)代
2016是非常匆忙的一年,好像比2015、2014、2013年發(fā)生的事情多得多。這一年各種讓我們吃驚的事件接二連三地上演,這些事件的背后,有沒有一個(gè)類似于主旋律的東西?
2016年可以說是一個(gè)告別之年,也是一個(gè)開始之年。曾經(jīng)代表一個(gè)時(shí)代的人去世了,比如英特爾的前CEO格羅夫,這個(gè)時(shí)代最偉大的CEO在3月份去世。還有曾經(jīng)預(yù)言信息時(shí)代來臨的托夫勒也在2016年去世。當(dāng)一個(gè)人離開這個(gè)世界的時(shí)候,我們常說他所代表的這個(gè)時(shí)代結(jié)束了。實(shí)際上衰亡和興起的過程都是一個(gè)我們沒有覺察到的歷程,而不是一個(gè)時(shí)間點(diǎn)。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個(gè)時(shí)代結(jié)束,其實(shí)這個(gè)時(shí)代早已在此之前開始了結(jié)束的歷程。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)一個(gè)事情突然出現(xiàn)的時(shí)候,它一定是在此之前已經(jīng)開始了出生、生長(zhǎng)的過程,只不過在某一個(gè)點(diǎn)上以一種顯眼的面目出現(xiàn)。2016年的幾個(gè)黑天鵝事件,比如AlphaGo和人機(jī)大戰(zhàn),很多專家預(yù)言2030年才會(huì)出現(xiàn)計(jì)算機(jī)下圍棋把人類打敗,結(jié)果在2016年提前來到了。
又如英國(guó)脫歐,我們?cè)?1世紀(jì)剛剛開始的時(shí)候都特別歡欣鼓舞,覺得來到了一個(gè)天下大同的時(shí)代,全球化的時(shí)代開啟了。但是在2016年我們見證了全球化正在被一種逆流所緩沖和改變。逆全球化,反全球化的浪潮在2016年開始凸顯,英國(guó)脫歐,美國(guó)特朗普上臺(tái),都是反全球化的逆流。
開始之年也是結(jié)束之年,每一場(chǎng)畢業(yè)都意味著下一場(chǎng)開學(xué)。2016年到底開始了一些什么東西?我們撇開一些宏大敘事不講,僅在商業(yè)領(lǐng)域,可以概括成一個(gè)“ABC時(shí)代”。關(guān)鍵性技術(shù)已經(jīng)從傳說,從一種少數(shù)人關(guān)注的小圈子的一種狀態(tài),逐漸進(jìn)入到主流商業(yè)世界的視野。
這三個(gè)東西可以叫A、B、C。A是AI,人工智能。B是Big Data,大數(shù)據(jù)。C是Cloud,云計(jì)算。這三個(gè)東西開始合流,變成三位一體的東西,以一種我們不能忽視的形象出現(xiàn)了。尤其是AlphaGo的出現(xiàn),讓我們不能忽視人工智能的力量,計(jì)算機(jī)不是人類能馴服的工具了。
以前的技術(shù)、工具和機(jī)器都是人的延伸,是體力或腦力的延伸,從最早的蒸汽機(jī)、火車到飛機(jī),無非是人類某一項(xiàng)體能的延伸。后來出現(xiàn)了某種程度上的腦力的延伸,比如計(jì)算機(jī)的出現(xiàn),在某個(gè)單一功能上,人腦沒有辦法和電腦相比,但是整體的判斷力、決斷力和整體的智能,電腦完全沒有辦法和人相比,只是一個(gè)工具而已,幫助我們收集和處理、存儲(chǔ)信息。而在以AlphaGo為代表的人工智能出現(xiàn)之后,我們發(fā)現(xiàn)它開始逆天了,今天不是延伸,是了,它做的事情越來越像人!
“三個(gè)代表”
對(duì)于這種,可以概括成 “三個(gè)代表”。一個(gè)是“私人秘書”,一個(gè)是“私人司機(jī)”,一個(gè)是“私人醫(yī)生”。在這個(gè)物質(zhì)如此豐富的世界,能夠擁有這三樣的人少之又少。但是人工智能和云計(jì)算、大數(shù)據(jù)可以讓每個(gè)人都擁有私人秘書、私人司機(jī)和私人醫(yī)生。
比如谷歌、特斯拉,還有其他一些知名和不知名的新興和傳統(tǒng)的汽車廠商,它們?cè)谧鲆患拢屓巳硕紦碛兴饺怂緳C(jī),它貼身服務(wù)于你,不會(huì)讓你感覺到作為自然人的司機(jī)的很多問題,這是一個(gè)很有誘惑力,很有產(chǎn)業(yè)前景的設(shè)想,事實(shí)上這個(gè)技術(shù)逐漸在向我們靠近。
然后是私人秘書,以前我們借助電腦和網(wǎng)絡(luò)搜索信息,還在這些信息的基礎(chǔ)上做一些比較和判斷,但是今天計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)要做的事情,遠(yuǎn)不只是給我們提供信息。舉個(gè)例子,當(dāng)你今天早晨要趕7:30的早班飛機(jī),意味著需要提前兩個(gè)小時(shí)起床,你要時(shí)刻監(jiān)控這個(gè)信息。但是一個(gè)私人秘書式的智能人會(huì)代替你,你睡你的覺,它時(shí)刻監(jiān)控這個(gè)航班的變化,如果航空公司改變了航程延誤一個(gè)小時(shí),它會(huì)自動(dòng)把你的鬧鐘往后調(diào)一個(gè)小時(shí)。同時(shí)它會(huì)通知滴滴、易道、神州這樣的公司,把接送你的時(shí)間往后調(diào)一個(gè)小時(shí)。它還會(huì)幫你值機(jī),挑選座位。在不打擾你的情況下,事情已經(jīng)辦好了。
今天無論在電子商務(wù)、智能領(lǐng)域、游戲領(lǐng)域,都發(fā)生從信息到智能的變化,所以我把它叫做“新IT時(shí)代”。以前我們說IT是信息,今天我們說的是智能技術(shù),我們的信息一點(diǎn)都不稀缺,但是情報(bào)永遠(yuǎn)是稀缺的。什么叫情報(bào)?就是在大量的信息當(dāng)中發(fā)現(xiàn)蛛絲馬跡,發(fā)現(xiàn)最有價(jià)值,能夠幫你做決策的信息。私人秘書要做的事情,就是在眾多信息里合成有用的能夠執(zhí)行的情報(bào)。
第三個(gè)是私人醫(yī)生,認(rèn)知計(jì)算很重要的一個(gè)功能是在不懂得醫(yī)學(xué)的情況下,根據(jù)你身體的種種狀況,判斷出你的病癥,比如你已經(jīng)進(jìn)入了糖尿病模式,或者幾年以后有可能發(fā)生癌癥。如果你要避免這個(gè)事情,需要做哪些改變,包括飲食、生活習(xí)慣、心情、工作環(huán)境等等。這種私人醫(yī)生往往比我們眼前見到的活人醫(yī)生還要準(zhǔn)確,因?yàn)槲覀兊尼t(yī)生做出判斷是根據(jù)大量的化驗(yàn),而且是非常顯性的數(shù)據(jù)來確定你有沒有生病。而認(rèn)知計(jì)算能提前很久就發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)進(jìn)入到什么樣的模式,是依據(jù)大量的數(shù)據(jù),包括你的數(shù)據(jù),你家族的數(shù)據(jù),周圍人的數(shù)據(jù)以及全世界的相關(guān)數(shù)據(jù),然后合成一種模型,根據(jù)這樣的模型來確定你的身體狀況。
所以人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算這三樣?xùn)|西,是我們?cè)?016年整個(gè)商業(yè)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的基本背景。如果忘記了這個(gè)背景,你現(xiàn)在做的很多事情,做得越熱鬧,有可能最后輸?shù)迷娇欤踔凛數(shù)迷綉K。
需求永遠(yuǎn)不變
我們回過頭來看商業(yè)模式,首先你面對(duì)獨(dú)特的客戶需求。你發(fā)現(xiàn)了客戶的痛點(diǎn),你給出了一張牌,這就是商業(yè)模式。而且實(shí)際上是一手牌,要不斷抓進(jìn)新的牌,這種模式才能玩得下去,“一招鮮、吃遍天”的商業(yè)模式早已過時(shí)了。尤其是當(dāng)你手里的牌不那么好的時(shí)候,能夠通過牌與牌之間的組合,把一副爛牌打下去,還能打贏,這才是值得追求的商業(yè)模式。所以在商業(yè)模式里,本質(zhì)上是對(duì)需求出的一張牌。
什么叫產(chǎn)品?就是古老的需求和新出現(xiàn)的技術(shù)之間的一個(gè)化合物。所以要意識(shí)到需求是不變的。比如出行,古老的出行就是走路,交通基本靠走,通信基本靠吼,因?yàn)楫?dāng)時(shí)的技術(shù)條件很簡(jiǎn)陋,或者說是0技術(shù),我們只能靠走和靠吼,后來我們找到了別的方法和技術(shù)滿足這個(gè)需求,手寫書信,戀人之間鴻雁傳書,或者用暗號(hào)約定。直到今天,我們使用微信,用各種各樣的通訊工具做出解決方案。通信的需求,交通的需求,古已有之,只不過技術(shù)和條件不一樣,所以出來的產(chǎn)品和模式就會(huì)發(fā)生變化。
喬布斯說,最好的市場(chǎng)調(diào)查是站在鏡子前面看看自己,因?yàn)槟阈睦锏男枰几悴磺宄脑挘阗Q(mào)然去隨便問幾個(gè)人的需求,就覺得是完成了市場(chǎng)調(diào)查,結(jié)果做出來的東西根本沒有人要。如果福特當(dāng)年做汽車之前問人,你需要什么樣的車?他得到的回答一定是一輛更好的馬車,因?yàn)樗麄儾恢肋€有汽車這種東西。
第三方研究機(jī)構(gòu)普遍預(yù)測(cè)消費(fèi)級(jí)和商用無人機(jī)將在未來5年達(dá)到數(shù)十億美元規(guī)模。目前一級(jí)市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)界都對(duì)無人機(jī)賦予重點(diǎn)關(guān)注。從高通這樣的芯片商到騰訊這樣的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都進(jìn)軍無人機(jī)產(chǎn)業(yè)。
智能化的無人機(jī)將真正“無人”,拓展更廣闊的應(yīng)用空間;
目前無人機(jī)依然需要操作員控制確保正常安全飛行。智能化的無人機(jī)將變身“會(huì)飛的機(jī)器人”。智能化的無人機(jī)將擺脫操作員真正“無人”,降低應(yīng)用的人力成本,完成危險(xiǎn)任務(wù)或到達(dá)人/普通機(jī)器人無法到達(dá)的地方。
智能化技術(shù)包括機(jī)器視覺硬件/軟件技術(shù)、人工智能、OS與固件等;
機(jī)器視覺能夠讓無人機(jī)識(shí)別周圍的環(huán)境從而安全自動(dòng)飛行躲避障礙,是最關(guān)鍵的智能技術(shù)。硬件機(jī)器視覺技術(shù)包括雙目視覺、紅外激光視覺;軟件技術(shù)包括光流算法、圖像分割算法等。人工智能技術(shù)包括圖形識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù),能夠提升無人機(jī)的自動(dòng)化程度,更“智能”完成商業(yè)應(yīng)用。OS與固件等軟件技術(shù)是連結(jié)無人機(jī)計(jì)算芯片和軟件算法的關(guān)鍵,目前有較為成熟的開源軟件庫(kù)提供開源算法代碼供開發(fā)者。
硬件產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)是芯片化、集成化;軟件產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)是開源+二次開發(fā)商;
高通/Intel/Nvidia都推出了基于自己芯片產(chǎn)品的無人機(jī)參考設(shè)計(jì)或樣機(jī)。高性能計(jì)算芯片智能化的關(guān)鍵技術(shù),隨著芯片廠家涌入,硬件發(fā)展趨勢(shì)是芯片化、集成化,將可能重復(fù)PC產(chǎn)業(yè)和智能手機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展路線:上游芯片廠商占據(jù)產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵地位并獲取大量利潤(rùn)。中國(guó)企業(yè)聯(lián)芯科技在智能無人機(jī)芯片領(lǐng)域也有一定投入,值得關(guān)注。在無人機(jī)軟件和人工智能軟件/算法領(lǐng)域,已有一些開源軟件社區(qū)存在,提供大量開源軟件算法庫(kù)。未來智能無人機(jī)軟件產(chǎn)業(yè)將大概率重復(fù)開源社區(qū)+二次產(chǎn)品化開發(fā)商的商業(yè)模式,具備技術(shù)優(yōu)勢(shì)、能夠提供差異化商業(yè)軟件的廠商將脫穎而出占據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的上游。投資者可關(guān)注計(jì)算機(jī)和下游整機(jī)制造行業(yè)相關(guān)上市公司。
在國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究聯(lián)盟的支持下,《財(cái)經(jīng)問題研究》編輯部特別組織了“互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的理論與反壟斷政策探討”筆談,邀請(qǐng)數(shù)位專家對(duì)相關(guān)問題展開討論,相關(guān)成果發(fā)表于《財(cái)經(jīng)問題研究》2018年第9期,本文為其中之一。
核心問題
人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的格局,其對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有什么樣的影響?
平臺(tái)型組織的演變會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生多大的影響?
01
引 言
在過去的十多年時(shí)間里,全球經(jīng)濟(jì)面臨一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)就是如何重塑經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。2005—2014年,全球最發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體的增長(zhǎng)率長(zhǎng)期停滯不前,急需要尋找一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力量。
互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)經(jīng)歷了20年的快速發(fā)展之后,已經(jīng)取得了世人矚目的成就。特別是隨著智能手機(jī)的普及,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在中國(guó)已經(jīng)相當(dāng)發(fā)達(dá)。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù),2016年中國(guó)境內(nèi)活躍的手機(jī)上網(wǎng)碼號(hào)數(shù)量達(dá)12.47億。
得益于中國(guó)特殊的市場(chǎng)規(guī)模和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,中國(guó)的消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)發(fā)展迅速,代表性的電商平臺(tái)如阿里巴巴、社交及游戲公司騰訊,這兩個(gè)公司以市值計(jì)均進(jìn)入全球財(cái)富五百?gòu)?qiáng)的前十位。
當(dāng)前,人們關(guān)注的熱點(diǎn)是中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)紅利是否已經(jīng)消失,傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型是否會(huì)帶來新的增長(zhǎng)機(jī)會(huì)?
此外,人工智能最近這幾年發(fā)展迅速。2017年中國(guó)的人工智能(AI)投資僅次于美國(guó),成為投資熱點(diǎn),政府也不斷推出鼓勵(lì)和支持政策。
這種變化引發(fā)業(yè)界和學(xué)界的思考,是不是會(huì)出現(xiàn)新的驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的力量?這個(gè)力量如果能夠驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),其對(duì)于整個(gè)社會(huì)的改變會(huì)有哪些影響?
1999年,美國(guó)微軟的創(chuàng)始人蓋茨有一個(gè)非常有名的論斷:商業(yè)新法則就是“互聯(lián)網(wǎng)會(huì)改變一切”。從他提出這個(gè)論斷到現(xiàn)在已近二十年,可以看到,電影、閱讀、新聞等商業(yè)模式都發(fā)生了巨大的變化。
但另一方面,還有很多東西沒有發(fā)生變化,如航空發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)據(jù)獲取,1960年和2015年的方式并沒有太多的變化。很多產(chǎn)業(yè),如海關(guān)報(bào)關(guān)等,也沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化。在今天,一個(gè)備受關(guān)注的問題是,人工智能對(duì)于社會(huì)將有多大影響?
筆者將從產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和戰(zhàn)略的角度來討論產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會(huì)如何重塑中國(guó)經(jīng)濟(jì)的問題。主要討論三個(gè)問題:
第一,人工智能和互聯(lián)網(wǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。人工智能和互聯(lián)網(wǎng)是否有可能提高經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)水平?
第二,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的格局?它對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有什么樣的影響?
第三,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能如何影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化?特別是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能是否會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)的平臺(tái)化?這種平臺(tái)型的組織又會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生多大的影響?
分析表明:
第一,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會(huì)大幅度提升生產(chǎn)力。而且產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會(huì)提升要素配置的效率,進(jìn)而提升生產(chǎn)率。因此,可以樂觀看待長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率。
第二,平臺(tái)和組件的模式會(huì)影響一切組織和經(jīng)濟(jì)形態(tài)。平臺(tái)會(huì)影響國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)、城市的演變和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。一切組織都會(huì)向平臺(tái)化的方向發(fā)展。
02
人工智能和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng),主要是來自全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),除了科技(包括人工智能)的進(jìn)步,還包括管理效率和要素錯(cuò)配這兩個(gè)問題帶來的影響。
大量的數(shù)據(jù)都表明,經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)率一直在下降。無論是20世紀(jì)80、90年代還是千禧年后,整個(gè)世界的GDP增長(zhǎng)一直在下降。
Gordon(2016)提出,美國(guó)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將繼續(xù)下臺(tái)階。Gordon研究了美國(guó)過去150年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展史,認(rèn)為美國(guó)的發(fā)展呈現(xiàn)倒U型的特征。美國(guó)經(jīng)濟(jì)大約從19世紀(jì)70年代開始起飛,到20世紀(jì)50年代達(dá)到頂點(diǎn),之后逐步下降。
Gordon的一個(gè)略為意外的發(fā)現(xiàn)是,從20世紀(jì)70年代開始,美國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)表現(xiàn)非常普通,特別是創(chuàng)新的步伐和技術(shù)進(jìn)步帶來的增長(zhǎng)并沒有惠及到更多人。
為什么現(xiàn)在大家如此關(guān)心人工智能的發(fā)展?很重要的一個(gè)原因是希望能夠找到提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新的關(guān)鍵要素,希望找到推動(dòng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的新動(dòng)力。這是大時(shí)代的背景。
人工智能是否會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和提升生產(chǎn)率,對(duì)中國(guó)同樣非常重要。
一是因?yàn)槟壳皩?duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)源泉的解讀有很多誤區(qū)。很多人認(rèn)為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)來自于投資的驅(qū)動(dòng),認(rèn)為由于投資占比已經(jīng)很高,且投資回報(bào)率逐步降低,所以中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)必然下行。
第二個(gè)原因是人工智能對(duì)組織生產(chǎn)活動(dòng)的要素配置會(huì)有影響。如果人工智能可以提升要素配置效率,那經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力也會(huì)提高。
Zhu(2012)的研究表明,與很多人想象的不同,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)主要來自于效率的提升,而不是來自于投資的增加。雖然投資的增加是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)很重要的一部分,但最主要的增長(zhǎng)還是來自于經(jīng)濟(jì)效率的提升。他的這一發(fā)現(xiàn)在學(xué)術(shù)界受到了越來越多的關(guān)注。
這一研究的重要性不僅在于其給出了一個(gè)與主流很不一樣的觀點(diǎn),更重要的在于這個(gè)研究對(duì)判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力有非常大的參考意義。
根據(jù)這一研究,1978—2007年,在中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)中,有70%是來自于全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。這一結(jié)論非常重要,意味著中國(guó)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然有非常大的空間。
這是因?yàn)樵诮?jīng)歷了40年的高速增長(zhǎng)后,中國(guó)的全要素生產(chǎn)率仍然只有美國(guó)的20%多。這表明通過提升全要素生產(chǎn)率來促進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間非常大。這就是為什么人工智能和新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力如此重要的根本原因。
由此,需要一個(gè)堅(jiān)實(shí)的支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀理論基礎(chǔ)來對(duì)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)進(jìn)行解釋和指導(dǎo)。人工智能可以看作是廣義的機(jī)器自動(dòng)化。在經(jīng)典的索羅模型中,可以借助一個(gè)簡(jiǎn)單的增長(zhǎng)模型來討論人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。
參考ZEIRA(1998)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型,簡(jiǎn)單來說,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)際上可以看成一個(gè)抽象的生產(chǎn)函數(shù)。一個(gè)國(guó)家的產(chǎn)出是由生產(chǎn)力、資本和勞動(dòng)共同決定的。
根據(jù)這一模型,可以推導(dǎo)出一個(gè)重要的結(jié)論:經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度與自動(dòng)化的比例正相關(guān),即自動(dòng)化的提升會(huì)增加長(zhǎng)期的增長(zhǎng)。此外,自動(dòng)化比例的提升意味著資本在總產(chǎn)出中的占比提高。
這個(gè)簡(jiǎn)單的模型有兩個(gè)非常重要的含義。
第一,人工智能在理論上有可能會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)。人工智能比例的提升,會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)增速的持續(xù)提高。這實(shí)際上就是從經(jīng)濟(jì)學(xué)上定義的奇點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在這方面向自然科學(xué)學(xué)習(xí)了很多。這里的所謂奇點(diǎn),從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來說,就是持續(xù)的超高增速。
第二,資本和勞動(dòng)在產(chǎn)出中的占比關(guān)乎收入的分配及平等和長(zhǎng)期的社會(huì)穩(wěn)定。資本占比提升和勞動(dòng)的占比越來越低意味著貧富差距會(huì)增加。資本家是成為人工智能的投資者和獲益者,而普通的工人則可能成為受害者。
對(duì)于人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,在給出確定結(jié)論前,可以簡(jiǎn)要回顧一下歷史。關(guān)于人工智能的爭(zhēng)論其實(shí)是一個(gè)歷久彌新的話題,從信息技術(shù)一出現(xiàn),大家就在討論這個(gè)問題。
20世紀(jì)90年代《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的說法是,計(jì)算機(jī)不會(huì)提升人們的生產(chǎn)力。Zachary(1991)認(rèn)為數(shù)據(jù)過載限制了生產(chǎn)率的提高。而信息技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的提升是顯而易見的。
但1996—1999年,美國(guó)私人部門的年均增長(zhǎng)率達(dá)到2.8%,是1980—1995年間的2倍。這段時(shí)間可以明顯看到信息技術(shù)帶來的生產(chǎn)力的提升。
人工智能鼻祖和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)鼻祖西蒙也認(rèn)為計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化會(huì)推動(dòng)生產(chǎn)力的持續(xù)提升,但可能不是加速的提升。加速就是前面提到的奇點(diǎn),即人工智能應(yīng)當(dāng)會(huì)持續(xù)提升生產(chǎn)率。業(yè)界的研究也支持這一判斷。
埃森哲的研究表明,美國(guó)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)受益于人工智能,到了2030年可以實(shí)現(xiàn)翻倍,意味著全球的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可能會(huì)重新進(jìn)入高速增長(zhǎng)的環(huán)境,全球經(jīng)濟(jì)將進(jìn)入新的增長(zhǎng)周期。
經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉無外乎生產(chǎn)率的增長(zhǎng)、資本投入的增加或是勞動(dòng)人口的增長(zhǎng)。如何理解抽象的增長(zhǎng)模型中人工智能會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)期的總經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?
第一,從資本的角度,對(duì)人工智能的投資會(huì)產(chǎn)生很多不會(huì)折舊的資產(chǎn),甚至還會(huì)增值,這是因?yàn)槿斯ぶ悄苡袑W(xué)習(xí)能力,如阿爾法狗,它一天比一天聰明。這與傳統(tǒng)的資本完全不同。
第二,從勞動(dòng)力的角度,人工智能與勞動(dòng)力之間的替代關(guān)系和互補(bǔ)關(guān)系同時(shí)存在。在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的很多部門,人工智能會(huì)逐漸替代人工,但在其他很多部門,人工智能與勞動(dòng)力之間是互補(bǔ)的。而且人工智能對(duì)勞動(dòng)力的替代,有可能意味著人們會(huì)接受更多的教育,從而帶來勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。
從歷史的經(jīng)驗(yàn)來看,可以參考信息技術(shù)對(duì)生產(chǎn)率的影響。1996—1999年,是美國(guó)信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)開始發(fā)展的時(shí)期。這段時(shí)期,美國(guó)全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)2.8%,是1980—1995年的兩倍。這一數(shù)據(jù)表明人工智能這種新的技術(shù)會(huì)使得生產(chǎn)力有大幅度的提升。
第一次工業(yè)革命時(shí)期,1850—1910年,蒸汽機(jī)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是0.3%,而第三次工業(yè)革命也就是信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是0.6%。
有估算認(rèn)為,人工智能驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在0.8%—1.4%。雖然這個(gè)數(shù)字還難以確認(rèn),但有充分的理由相信,人工智能對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)效率的提升有非常大的幫助。
除了人工智能直接帶來的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),還有兩個(gè)與人工智能間接相關(guān)并會(huì)提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因。
第一,來自于管理和組織效率的提升,這個(gè)是在微觀層面上的。
Bloom(2007)等學(xué)者的研究表明,不同國(guó)家的企業(yè)管理水平差別很大。假設(shè)企業(yè)管理水平的總分是5分,將各國(guó)企業(yè)管理水平得分排名,美國(guó)、日本、德國(guó)名列前茅,中國(guó)則仍然處在一個(gè)非常低的水平上。這一研究對(duì)于理解中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期潛力有非常重要的含義。
中國(guó)是在如此低的管理水平的基礎(chǔ)上取得近四十年的高速增長(zhǎng)的。如果中國(guó)能夠借鑒國(guó)際先進(jìn)的企業(yè)管理經(jīng)驗(yàn),提升組織管理效率,就可以大幅提升中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。
第二,要素錯(cuò)配的問題。
要素錯(cuò)配對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響近年來在學(xué)術(shù)界引起了很大的關(guān)注。提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的另外一種方式是改善要素錯(cuò)配。要素錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效率的損失,如果中國(guó)能夠改善經(jīng)濟(jì)要素的配置效率,就可以提升經(jīng)濟(jì)效率,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
謝長(zhǎng)泰[6]等的研究表明,與理想狀況相比,中國(guó)的全要素生產(chǎn)率提升可以超過100%;即使是與美國(guó)的實(shí)際水平相比,中國(guó)的全要素生產(chǎn)率仍然會(huì)有3%—50%的提升,這表明如果中國(guó)能夠改善要素配置,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛力就會(huì)持續(xù)提升。
總體來講,跨部門、跨行業(yè)的生產(chǎn)率都存在差別。一個(gè)國(guó)家的企業(yè)生產(chǎn)率越集中,表示企業(yè)之間的生產(chǎn)效率越是接近的;越分散則表示不同企業(yè)的生產(chǎn)效率有差別。而中國(guó)企業(yè)的生產(chǎn)效率有很大的提升空間。
中國(guó)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)證明了提升要素配置促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。阻礙要素配置效率方面有幾個(gè)重要的調(diào)整成本,包括企業(yè)所有權(quán)和政治的聯(lián)系、大量的非正式部門等。
但人工智能的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致這些非正式部門的快速消失。這就是為什么產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的出現(xiàn)會(huì)改善要素配置效率,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因。
03
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的影響
在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)中,已經(jīng)出現(xiàn)的代表性企業(yè)有美國(guó)的谷歌、蘋果、臉書、亞馬遜,中國(guó)的百度、阿里巴巴、騰訊。
但產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還正在發(fā)展中,目前還看不到明確的巨頭。美國(guó)的通用電氣是在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面轉(zhuǎn)型最堅(jiān)定的企業(yè),但目前仍然沒有看到非常明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
什么是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)?筆者的定義是,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是通過互聯(lián)網(wǎng)來重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的價(jià)值鏈和創(chuàng)造新的價(jià)值。而不是簡(jiǎn)單地在互聯(lián)網(wǎng)上加一個(gè)東西,其范圍其實(shí)是非常廣泛的。
需要正確理解產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與通常所講的“互聯(lián)網(wǎng)+”或“+互聯(lián)網(wǎng)”的區(qū)別。
以婚介市場(chǎng)為例,婚介市場(chǎng)是一個(gè)具有很大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值的大市場(chǎng)。簡(jiǎn)單的“互聯(lián)網(wǎng)+”就是把婚介搬到網(wǎng)上去,即國(guó)內(nèi)很多婚戀網(wǎng)站的模式。這種做法只是把線下的婚介搬到線上。其目標(biāo)是盡可能多地促進(jìn)互動(dòng)(interaction)。但美國(guó)有一家與眾不同的婚戀匹配的網(wǎng)站,叫做eHarmony。
中國(guó)的很多婚戀網(wǎng)站注冊(cè)很容易,但美國(guó)這家公司卻不同。如果想要成為該網(wǎng)站的會(huì)員,需要花四個(gè)小時(shí)做心理學(xué)專家仔細(xì)設(shè)計(jì)的250道問題。這種做法的好處在于可以剔除哪些不是嚴(yán)肅找婚戀對(duì)象的用戶,有效提升匹配效率。
這里的核心就是進(jìn)行價(jià)值鏈的重構(gòu)。整個(gè)網(wǎng)站是在信任的基礎(chǔ)上,給用戶提供嚴(yán)肅、有效的匹配。這種做法完全改變了婚戀網(wǎng)站的商業(yè)模式和治理方式,這就是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與“互聯(lián)網(wǎng)+”的區(qū)別。
產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)巨大的市場(chǎng),發(fā)展空間巨大。通用電氣的估計(jì)是32萬億美元,占到了美國(guó)46%的GDP。根據(jù)思科的估計(jì),到2020年,美國(guó)公司的利潤(rùn)通過產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可以增長(zhǎng)21%。
雖然目前中國(guó)市場(chǎng)上沒有明確的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)巨頭,但可以期待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會(huì)為中國(guó)帶來同樣的巨變。
革命性的新產(chǎn)品或新服務(wù)一定會(huì)出現(xiàn),類似于蘋果創(chuàng)造新的市場(chǎng),或是特斯拉改變世界汽車產(chǎn)業(yè)的方式。特斯拉的意義在于其完全顛覆了一個(gè)產(chǎn)業(yè)。
電動(dòng)車并不是新東西,愛迪生是最早看到電動(dòng)車前途的。但真正驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)大發(fā)展的是福特的T型車和汽車能源的使用方式。
特斯拉的重要性在于其對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的兩個(gè)根本性改變:自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和充電電池系統(tǒng)。這就是為什么特斯拉的市值會(huì)超過傳統(tǒng)的汽車巨頭通用汽車。需要看到的是,特斯拉試圖做的是成為汽車產(chǎn)業(yè)的微軟和英特爾的結(jié)合體。
新的應(yīng)用效率可能會(huì)降低成本,提升滿意度和安全性。因?yàn)樵谡麄€(gè)生產(chǎn)、服務(wù)領(lǐng)域,都會(huì)有非常大的改變。
提到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),如果效率的提升會(huì)帶來整個(gè)產(chǎn)值的增加,那么無論是航空、電力、健康、鐵路,還是石油、天然氣,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對(duì)上述產(chǎn)業(yè)的改變都會(huì)非常大。
04
平臺(tái)化組織
今天全球十大公司很多都是平臺(tái)型公司,包括谷歌、蘋果、騰訊、阿里巴巴等。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的商業(yè)模式會(huì)影響到很多層面,包括國(guó)家層面、地方政府、城市,以及各個(gè)產(chǎn)業(yè)。人工智能的出現(xiàn),會(huì)加劇這個(gè)過程的演變。
以PC產(chǎn)業(yè)的演變?yōu)槔瑐鹘y(tǒng)計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)的典型代表是早期具有垂直整合結(jié)構(gòu)的IBM,即計(jì)算機(jī)的所有零部件都由自己生產(chǎn)。但今天的計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)是一個(gè)非常碎片化的產(chǎn)業(yè),由極少數(shù)的關(guān)鍵玩家主導(dǎo),如芯片由因特爾主導(dǎo),操作系統(tǒng)則由微軟主導(dǎo),其他的部件則由標(biāo)準(zhǔn)化配件提供商生產(chǎn)。
計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)從垂直整合結(jié)構(gòu)演變?yōu)榉稚⑺浇Y(jié)構(gòu),意味著這個(gè)產(chǎn)業(yè)的利潤(rùn)被少數(shù)平臺(tái)型公司獲取,其他公司只能賺非常薄的利潤(rùn)。這是非常重要的演變趨勢(shì),PC產(chǎn)業(yè)的演變,將來有可能會(huì)在很多產(chǎn)業(yè)中復(fù)制。
任何一個(gè)行業(yè),如果像PC產(chǎn)業(yè)一樣演變,那就意味著產(chǎn)業(yè)里絕大部分公司只能退化成一個(gè)提供標(biāo)準(zhǔn)化組件并獲取市場(chǎng)平均利潤(rùn)的普通公司,而主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)演變的平臺(tái)型公司則將領(lǐng)導(dǎo)整個(gè)產(chǎn)業(yè)并獲取絕大部分的蛋糕,如智能手機(jī)平臺(tái)蘋果、搜索平臺(tái)谷歌、電商平臺(tái)阿里巴巴和社交平臺(tái)騰訊。
平臺(tái)型組織的演變會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的影響主要有三個(gè)趨勢(shì):
第一個(gè)趨勢(shì)是平臺(tái)化后,產(chǎn)業(yè)的合作和融合更加明顯。
一些提供單一功能或服務(wù)的企業(yè)存在通過其獨(dú)特服務(wù)滲透到其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行平臺(tái)覆蓋的可能。產(chǎn)業(yè)的分散化意味著核心的主導(dǎo)公司可能會(huì)通過技術(shù)來顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。
如在汽車產(chǎn)業(yè),傳統(tǒng)的主導(dǎo)公司是通用、福特、奔馳等汽車制造商,但在自動(dòng)駕駛和新能源時(shí)代,谷歌和特斯拉可能通過其全新的駕駛技術(shù)或充電技術(shù)顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。新興的科技公司也有可能通過智能手術(shù)技能來顛覆傳統(tǒng)的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)。
第二個(gè)趨勢(shì)是人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)增長(zhǎng),包括硬件、數(shù)據(jù)。龐大的數(shù)據(jù)會(huì)使大公司的優(yōu)勢(shì)加強(qiáng)。
平臺(tái)的演變會(huì)影響一切經(jīng)濟(jì)形態(tài)和組織形態(tài),意味著平臺(tái)的模式將主導(dǎo)一切,平臺(tái)型的國(guó)家會(huì)出現(xiàn)。未來,美國(guó)和中國(guó)將會(huì)成為全球經(jīng)濟(jì)的超級(jí)兩強(qiáng),其他國(guó)家則會(huì)成為全球政治和經(jīng)濟(jì)上的組件和配角。
人工智能會(huì)使得中美兩國(guó)在資本、技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)進(jìn)一步強(qiáng)化。而平臺(tái)型城市會(huì)使得人才和資本的規(guī)模效應(yīng)更強(qiáng),更集中在大城市。深圳就是非常典型的平臺(tái)城市。
第三個(gè)趨勢(shì)是平臺(tái)型產(chǎn)業(yè)的普遍化。
現(xiàn)在還沒有看到人工智能這個(gè)產(chǎn)業(yè)里出現(xiàn)非常典型的突出玩家,但將來一定會(huì)有某個(gè)公司提供主導(dǎo)機(jī)器的操作系統(tǒng)。這個(gè)產(chǎn)業(yè)一定會(huì)產(chǎn)生一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)性的企業(yè),類似于微軟的超級(jí)平臺(tái)。
可以肯定的是,目前經(jīng)濟(jì)體量較大的國(guó)家在人工智能方面的投入會(huì)非常多,并進(jìn)一步導(dǎo)致國(guó)家間的強(qiáng)弱分化。
05
結(jié) 論
本文主要討論了三個(gè)問題:人工智能和互聯(lián)網(wǎng)能否帶來新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將如何影響產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的格局,它對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有什么樣的影響?平臺(tái)型組織的演變會(huì)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生多大的影響?
無論是歷史的數(shù)據(jù)還是理論分析都表明,可以適度樂觀看待產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。人們有理由相信產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能會(huì)大幅度提升生產(chǎn)力,并推動(dòng)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
同時(shí),筆者認(rèn)為,平臺(tái)加組件的模式會(huì)橫掃一切組織形態(tài),包括國(guó)家、城市和產(chǎn)業(yè),整個(gè)社會(huì)都會(huì)全面向平臺(tái)化發(fā)展。
當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄埽ˋrtificial Intelligence,AI)時(shí),很大程度上受到源自20世紀(jì)想象的影響,例如,直接把人工智能和機(jī)器人聯(lián)系起來,甚至是人形機(jī)器人。這可能也會(huì)影響法律人對(duì)人工智能的想象,包括是否承認(rèn)人工智能作為具有自我意識(shí)的法律主體地位(或至少是人類行為的人),從而保護(hù)其特定權(quán)利(言論自由、著作權(quán))、劃定責(zé)任(締約、侵權(quán)),甚至強(qiáng)調(diào)可能的毀滅性風(fēng)險(xiǎn)。這種想象遠(yuǎn)非受到科幻作品影響那樣簡(jiǎn)單,深層次中還反映出人工智能在技術(shù)和應(yīng)用上不同的發(fā)展路徑:早期人工智能研究更集中于對(duì)人腦的仿真模擬,探究意識(shí)、理性等更為宏大的哲學(xué)問題,但應(yīng)用性較少;當(dāng)下的人工智能走出了實(shí)驗(yàn)室,借助互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)直接影響到普通人的生活,在技術(shù)上并不執(zhí)著于創(chuàng)造一個(gè)完美的智能體,而是依靠算法(如機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))不斷優(yōu)化,對(duì)海量數(shù)據(jù)自動(dòng)挖掘與預(yù)測(cè),通過無所不在的傳感器實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)掌控著人類社會(huì)各個(gè)方面的運(yùn)轉(zhuǎn),并把從某個(gè)特定領(lǐng)域升級(jí)為通用人工智能作檳勘輟4誘飧鲆庖逕纖擔(dān)人工智能并不神秘,它出現(xiàn)在日常生活中,不僅是工業(yè)社會(huì)生產(chǎn)自動(dòng)化的延續(xù),也是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化的必然結(jié)果和新階段。時(shí)至今日,歐美國(guó)家紛紛出臺(tái)政策,推動(dòng)人工智能發(fā)展,力求提升經(jīng)濟(jì)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。 互聯(lián)網(wǎng)公司正逐漸主導(dǎo)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融生產(chǎn)
如果我們擺脫簡(jiǎn)單的擬人思維,把人工智能看作互聯(lián)網(wǎng)智能演進(jìn)的新階段,為理解其法律規(guī)則,就有必要理解互聯(lián)網(wǎng)法律在過去20年中形成的路徑和推動(dòng)力,從而探討人工智能是否有任何特殊性以至于需要新的規(guī)則。本文將從網(wǎng)絡(luò)法的兩個(gè)視角――實(shí)證性和生產(chǎn)性――切入,將它們延伸至人工智能語(yǔ)境下分別討論。“實(shí)證性”視角是我們觀察和應(yīng)用任何規(guī)則的慣常思維方式,例如人工智能行為的具體規(guī)則如何確立、如何規(guī)制等,本文將討論支撐人工智能的兩個(gè)構(gòu)成性要素――算法與數(shù)據(jù)――可能帶來的法律問題,以及法律人處理人工智能的兩種路徑;“生產(chǎn)性”視角則深入規(guī)則背后,探索規(guī)則形成的政治經(jīng)濟(jì)因素,特別是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式的內(nèi)在要求。人工智能本質(zhì)上是一套復(fù)雜的代碼設(shè)計(jì),既是影響社會(huì)行為的強(qiáng)力規(guī)范,也是產(chǎn)生新價(jià)值的生產(chǎn)機(jī)制;它驅(qū)動(dòng)整個(gè)社會(huì)朝向更智能的方向變化,從而要求法律做出相應(yīng)調(diào)整,尤其是確認(rèn)新型經(jīng)濟(jì)利益的合法性。
限于篇幅,本文姑且將人工智能看成法律上的客體,暫不討論賽博格(cyborg)之類的人體轉(zhuǎn)向機(jī)械體或通過基因技術(shù)改變身體的問題(仍是法律上的人),也不討論人工智能作為一種人造物的自我意識(shí)問題(一個(gè)難以達(dá)成共識(shí)的哲學(xué)問題)。
理解網(wǎng)絡(luò)法的變遷
網(wǎng)絡(luò)法在中國(guó)的變遷大致遵循兩類邏輯:外生性的政治/監(jiān)管邏輯和內(nèi)生性的商業(yè)邏輯。政治/監(jiān)管邏輯體現(xiàn)為對(duì)“實(shí)證性規(guī)則”的追求,這些規(guī)則集中在國(guó)家(包括法院和監(jiān)管機(jī)構(gòu))如何對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容和行為進(jìn)行規(guī)制,包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)和信息安全的追尋。這集中反映了國(guó)家權(quán)力如何試圖介入新技術(shù)帶來的問題與挑戰(zhàn)。這一視角最早由美國(guó)法學(xué)界引出,特別是Lawrence Lessig的代碼理論將代碼(架構(gòu))和法律并列。由此,所謂的網(wǎng)絡(luò)法不僅要約束社會(huì)主體在網(wǎng)絡(luò)空間中的行為,也要對(duì)架構(gòu)的變化本身做出回應(yīng)。
首先,就規(guī)制主體行為而言,出現(xiàn)了是否按照傳統(tǒng)線下行為規(guī)則的思路約束線上行為的討論。這一討論的核心是,互聯(lián)網(wǎng)問題是否具有任何特殊性,需要某些新規(guī)來解決。我們已經(jīng)看到,中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)行為監(jiān)管在很大程度上延續(xù)了傳統(tǒng)規(guī)則和管理方式,采取漸進(jìn)的方式,這不僅成本較小,也給予監(jiān)管者一定的學(xué)習(xí)和探索空間。其次,就架構(gòu)變化本身而言,國(guó)家在宏觀上主張網(wǎng)絡(luò)空間中仍然需要,不能成為法外之地,在微觀上相應(yīng)出現(xiàn)了國(guó)家與平臺(tái)權(quán)力/責(zé)任二分的討論。例如,政府權(quán)力何時(shí)需要介入平臺(tái)治理,加強(qiáng)平臺(tái)的行政管理責(zé)任或安全保障責(zé)任,還是由后者根據(jù)自身情況自我規(guī)制,實(shí)現(xiàn)治理目標(biāo)。政治/監(jiān)管邏輯要么遵循管理者的路徑依賴效應(yīng),要么堅(jiān)持既有社會(huì)穩(wěn)定、意識(shí)形態(tài)安全價(jià)值。問題在于,監(jiān)管者在多大程度上能夠認(rèn)識(shí)到代碼及其商業(yè)模式的特殊性,從而使監(jiān)管行為和行業(yè)特性相互協(xié)調(diào)融合。
另一種看待規(guī)則產(chǎn)生的方式遵循商業(yè)邏輯。這種生產(chǎn)性視角關(guān)注微觀權(quán)力運(yùn)作,綜合將代碼、法律與社會(huì)規(guī)范放在一起,不單純從社會(huì)學(xué)意義上觀察社會(huì)主體行為如何受到影響,而是在政治經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上將網(wǎng)絡(luò)空間的生成和擴(kuò)散看成是一個(gè)由商業(yè)力量推動(dòng)主導(dǎo)的生產(chǎn)性過程,關(guān)注價(jià)值由誰產(chǎn)生、如何分配,由此推動(dòng)對(duì)新規(guī)則的內(nèi)生需求。按照這一視角,無論是法律還是架構(gòu),在具有實(shí)證性規(guī)制功能的同時(shí),也是一種“生產(chǎn)性規(guī)則”。互聯(lián)網(wǎng)的生產(chǎn)模式?jīng)Q定了其對(duì)社會(huì)范圍內(nèi)生產(chǎn)資料的創(chuàng)造性生產(chǎn)和再利用,需要法律確認(rèn)其生產(chǎn)方式的合法性,重塑關(guān)鍵法律制度,并解決和傳統(tǒng)生產(chǎn)模式的利益沖突。這一視角無疑幫助厘清新經(jīng)濟(jì)主張的例外特性,不僅展示出架構(gòu)和相應(yīng)的法律改變,更指明了背后的政治經(jīng)濟(jì)原因,是更好地理解實(shí)證性規(guī)則的基礎(chǔ)。
兩類不同的邏輯在過去20年中交替出現(xiàn),相互制約,共同塑造了中國(guó)網(wǎng)絡(luò)法體系,也推動(dòng)了中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的整體發(fā)展。總體而言,鑒于國(guó)家有意促進(jìn)新經(jīng)濟(jì),需要推動(dòng)傳統(tǒng)的屬地化、分口治理,事后運(yùn)動(dòng)治理模式發(fā)生轉(zhuǎn)變,認(rèn)清互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式和價(jià)值產(chǎn)生的根源,有利探索適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)性質(zhì)的管理體制。從這個(gè)意義上說,信息資本主義不斷要求對(duì)法律內(nèi)核進(jìn)行改造,取代其中的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)要素,打破限制生產(chǎn)要素自由流通的各類規(guī)則。
人工智能法律的實(shí)證性視角
如前所述,人工智能的本質(zhì)在于算法和數(shù)據(jù)處理,物理形體不必然是人工智能的構(gòu)成要素,因?yàn)榧词故侨诵螜C(jī)器人,也不過是一個(gè)算法主導(dǎo)的硬件系統(tǒng),它實(shí)時(shí)收集信息,并按照算法的要求做出決定,繼而行動(dòng)。更重要的是,具有物理形體的人工智能可以推動(dòng)群體智能發(fā)展,通過分布式終端收集更多數(shù)據(jù)加以處理,并不斷傳輸至云端“大腦”,提升整體網(wǎng)絡(luò)的智能水平。 人工智能巳深度介入醫(yī)療領(lǐng)域
根據(jù)算法的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)/運(yùn)算能力對(duì)強(qiáng)人工智能和弱人工智能進(jìn)行區(qū)分,這在技術(shù)認(rèn)知上沒有問題,但在法律上很難按照智能程度給出精確的標(biāo)準(zhǔn)。法律應(yīng)對(duì)復(fù)雜世界的方式是確立一般性的簡(jiǎn)單規(guī)則,在概念上對(duì)社會(huì)個(gè)體進(jìn)行抽象假定(如行為能力),而非針對(duì)特殊主體,否則規(guī)則體系本身將變得異常復(fù)雜,難于理解和操作。而人工智能從單一的自動(dòng)化服務(wù)向多元通用服務(wù)轉(zhuǎn)變的過程可能是一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的光譜,法律需要針對(duì)其本質(zhì)特征進(jìn)行約束,并探索一套應(yīng)對(duì)未來的方案。當(dāng)我們說社會(huì)變得越來越智能的時(shí)候,事實(shí)上指由于數(shù)據(jù)搜集、儲(chǔ)存和處理的能力不斷增強(qiáng),所有軟件/算法都可能朝向自動(dòng)收集數(shù)據(jù),做出決定或判斷的趨勢(shì),由于算法的復(fù)雜性,算法帶來的結(jié)果可能無法預(yù)測(cè),并在更大范圍內(nèi)帶來系統(tǒng)性的不利后果。這種后果未必是毀滅性的風(fēng)險(xiǎn),甚至只是在某領(lǐng)域的制度設(shè)計(jì)問題,但人工智能恰好將這類社會(huì)問題具象化,掩藏在外表華麗、高效、更多是私人控制的“黑箱”中,就會(huì)引發(fā)一系列問題。
如果放在一個(gè)更大范圍內(nèi)觀察,在歷史上,人類社會(huì)隨著復(fù)雜性的增加,不可避免地產(chǎn)生以組織和技術(shù)形態(tài)出現(xiàn)的各類“黑箱”,它們的決定影響著社會(huì)發(fā)展和大眾福利,但仍然保持著某種秘密性。這一隱喻未必是陰謀論,其核心問題在于信息不對(duì)稱。為平衡相關(guān)當(dāng)事人和社會(huì)大眾的知情權(quán)、避免恐慌、保持某種預(yù)測(cè)能力,人們不斷設(shè)計(jì)出某種程度的信息公開和透明化機(jī)制,例如政治辯論的公開化,法院訴訟程序透明化甚至公開庭審,上市公司強(qiáng)制信息披露等等。而人工智能不過是信息技術(shù)時(shí)代的新型黑箱,帶來更加嚴(yán)重的系統(tǒng)化影響。互聯(lián)網(wǎng)在興起過程中,通過降低信息成本,推動(dòng)了開放政府、庭審直播,使信息公開透明更加便利,將生產(chǎn)性資源不斷解放出來,在更大社會(huì)范圍內(nèi)重新配置,產(chǎn)生新價(jià)值。然而,這一過程在消除一個(gè)又一個(gè)傳統(tǒng)黑箱的同時(shí),產(chǎn)生了更為復(fù)雜的新黑箱,進(jìn)而主導(dǎo)整個(gè)社會(huì)的生產(chǎn)過程。生產(chǎn)資料之間的信息變得越來越對(duì)稱,甚至可以實(shí)時(shí)互通信息,但作為信息匹配中介的人工智能卻變得更不透明,其規(guī)則設(shè)計(jì)和運(yùn)作從屬于用戶甚至開發(fā)者無法理解的秘密狀態(tài),這回到了法律如何處理與代碼的關(guān)系問題。
一個(gè)類似的比較是人類自身:人腦經(jīng)過上百萬年的進(jìn)化,演變成十分復(fù)雜精致的系統(tǒng)。盡管當(dāng)代神經(jīng)科學(xué)不斷改變我們對(duì)人腦的認(rèn)知,甚至每個(gè)人的大腦都不完全一樣,但就法律而言意義不大,這只能在邊際上改變個(gè)案判決。即使無從了解人腦的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)制,或者依據(jù)某種更加先進(jìn)的科學(xué)知識(shí)解釋社會(huì)主體行動(dòng)的具體理由,人類還是有能力形成社會(huì)規(guī)范,并演進(jìn)成更加理性化的規(guī)則。這套規(guī)則只需要假定一般社會(huì)主體是(受限)理性的,由少數(shù)概念界定不同情形的心理狀態(tài)(故意、過失),并集中對(duì)人的外在行為進(jìn)行約束,確定權(quán)利與義務(wù),就足以以簡(jiǎn)單規(guī)則應(yīng)對(duì)(而非認(rèn)識(shí))這一紛繁復(fù)雜的世界。類似地,在處理算法的負(fù)外部性時(shí),也可以有兩種不同的路徑:(1)關(guān)注算法的外部行為與后果,(2)關(guān)注算法內(nèi)部的設(shè)計(jì)規(guī)則。
大部分現(xiàn)有規(guī)則關(guān)注算法導(dǎo)致的(未意料)結(jié)果,例如內(nèi)容分發(fā)算法未經(jīng)審查造成非法或侵權(quán)內(nèi)容傳播,這一般由信息傳播者(即內(nèi)容服務(wù)商)承擔(dān)責(zé)任,算法本身并無法律地位,在造成不利后果的過程中只是一個(gè)工具。這類責(zé)任假定內(nèi)容服務(wù)商應(yīng)當(dāng)知道非法內(nèi)容的存在,并有能力通過算法設(shè)計(jì)或人力(比如人工審查)加以阻止。在諸多侵權(quán)場(chǎng)合,內(nèi)容服務(wù)商可以通過“避風(fēng)港”規(guī)則免責(zé),只要無法證明它實(shí)際知曉狀態(tài)。更復(fù)雜的是,如果軟件開發(fā)者聲稱自己無法控制信息的生產(chǎn)和傳播,卻造成一定社會(huì)危害的情形。無論是在快播案還是BT案中,軟件開發(fā)者都無法因這一原因而逃脫責(zé)任,法院的理由仍然是,開發(fā)者有能力知曉非法內(nèi)容的輸出(如果不是故意的話,例如快播向推廣該播放器)。類似地,如果一個(gè)具有物理形體的人工智能由于處理信息不當(dāng)造成了外在損害,按照這一邏輯仍應(yīng)由算法開發(fā)者負(fù)責(zé)。
而且,還有必要將算法產(chǎn)生的錯(cuò)誤和算法缺陷本身區(qū)分開。長(zhǎng)期以來,軟件行業(yè)一直通過拆封合同(shrink-wrap)解決缺陷軟件造成的短時(shí)崩潰或重啟問題,這種格式條款旨在確認(rèn)這樣一種事實(shí):沒有任何軟件是百分之百完美的,只要在用戶拆封使用該軟件時(shí)運(yùn)行正常即可,服務(wù)商并不為軟件崩潰或死機(jī)造成的消費(fèi)者損失負(fù)責(zé),因?yàn)榍罢邿o法預(yù)料到缺陷帶來的風(fēng)險(xiǎn)。這就是為什么消費(fèi)者需要接受軟件生產(chǎn)商不停的更新和補(bǔ)丁,軟件/應(yīng)用不受產(chǎn)品責(zé)任的約束,被視為一種可以不斷升級(jí)改進(jìn)的服務(wù),這在免費(fèi)軟件時(shí)代更是如此。按照這一思路,似乎有理由認(rèn)為,無人駕駛汽車因算法計(jì)算錯(cuò)誤導(dǎo)致車禍(何況造成事故的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人類司機(jī)的錯(cuò)誤)是這類軟件的正常的缺陷,消費(fèi)者應(yīng)當(dāng)容忍這類錯(cuò)誤。但無論是監(jiān)管者還是潛在的受害人都無法接受這種比擬。聲稱有潛在缺陷的交通工具(也包括醫(yī)療設(shè)備和其他與生命財(cái)產(chǎn)直接相關(guān)的算法)一旦投入使用就需要為此造成的后果負(fù)責(zé)。無論如何,這類思路仍然是通過后果施加事后責(zé)任,監(jiān)管者或法院并不想深入算法內(nèi)部了解造成事故的技術(shù)原因是什么。只要法律認(rèn)定這一黑箱應(yīng)當(dāng)在合理范圍內(nèi)得到控制,事故可以避免,黑箱提供者就應(yīng)當(dāng)承擔(dān)責(zé)任。在這種情況下,保險(xiǎn)(甚至是強(qiáng)制險(xiǎn))就成為確保這類發(fā)生概率小但潛在損失巨大的不二選擇,航空、醫(yī)療保險(xiǎn)市場(chǎng)十分發(fā)達(dá),可以預(yù)見將會(huì)延伸至更多由人工智能驅(qū)動(dòng)的服務(wù)行業(yè)。 現(xiàn)實(shí)與虛擬的界限不斷模糊化
如果說事后救濟(jì)還無法確保安全,事前干預(yù)算法設(shè)計(jì)則是另一種選擇,同時(shí)帶來的問題也更復(fù)雜。早在20世紀(jì),阿西莫夫就試圖為機(jī)器人立法,盡管他從未討論技術(shù)上的可行性。安全可能是人工智能服務(wù)的首要問題之一:一個(gè)中心化的入侵可能會(huì)導(dǎo)致所有終端都變得極度不安全。行業(yè)監(jiān)管者在不同行業(yè)為特定服務(wù)中的人工智能設(shè)定安全標(biāo)準(zhǔn)(如醫(yī)療器械、交通工具、自動(dòng)化武器),實(shí)行安全保護(hù)等級(jí)制度,甚至要求被認(rèn)定為重要設(shè)施的源代碼(如windows系統(tǒng))供監(jiān)管者備案,或在設(shè)計(jì)自動(dòng)化交易程序時(shí)控制報(bào)單頻率的閾值等。又例如,在魏則西事件后,聯(lián)合調(diào)查組在整改意見中要求落實(shí)以信譽(yù)度為主要權(quán)重的排名算法,對(duì)商業(yè)推廣信息逐條加注醒目標(biāo)識(shí),予以風(fēng)險(xiǎn)提示。如果說這些監(jiān)管手段針對(duì)的是作為商業(yè)秘密的私人算法,諸如Open人工智能這樣的倡議則意在延續(xù)開源軟件運(yùn)動(dòng)路徑,確保軟件漏洞能夠得到更大范圍內(nèi)的監(jiān)督和修補(bǔ)。至少在中國(guó),信息披露機(jī)制尚未成為算法監(jiān)管的重要手段,無論是強(qiáng)制性披露還是第三方披露。
(作者單位:上海財(cái)經(jīng)大學(xué)法學(xué)院)
注釋:
[1]當(dāng)下的大眾媒體、文化產(chǎn)品和社會(huì)公共認(rèn)知正努力將未來的人工智能塑造成具有獨(dú)立意識(shí)的逐漸演化的主體,這集中體現(xiàn)在諸如《終結(jié)者》《我,機(jī)器人》《西部世界》《2001銀河漫游》這類科幻影視作品中。盡管人們也有理由進(jìn)一步想象,一旦人工智能具有了自我意識(shí),就不再可能忠實(shí)地為人類服務(wù),而更可能對(duì)人類生存構(gòu)成威脅。其路徑和思維方式仍是20世紀(jì)的,和21世紀(jì)依托大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)迥然不同。事實(shí)上,按照日本學(xué)者森政弘提出的“恐怖谷理論”,人工智能不太可能在短時(shí)間內(nèi)人形普及化,因?yàn)檫@會(huì)在消費(fèi)者心理上引發(fā)不安甚至恐懼。像Siri和Cornata這樣的語(yǔ)音助手、像Tay和小冰這樣的聊天機(jī)器人則不會(huì)有這種負(fù)面效果,因?yàn)橛脩糁雷约涸诤鸵粋€(gè)尚未通過圖靈測(cè)試的算法對(duì)話,他們甚至樂于教Tay在推特上辱罵用戶、發(fā)表種族主義和煽動(dòng)性的政治言論。另一個(gè)可能影響中文世界讀者想象的因素是,把robot翻譯成“機(jī)器人”先驗(yàn)地賦予了這類客體某種擬人化主體地位,而人形機(jī)器人(android)卻沒有引起更多的關(guān)注。
[2]John Weaver, Robots are People Too: How Siri, Google Car, and Artificial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws ,Praeger Publishers Inc, 2013; Ugo Pagallo, The Laws of Robots: Crimes, Contracts, and Torts ,Springer, 2015.一個(gè)更加有用的綜合文集是Ryan Calo, A. Michael Froomkin and Ian Kerr (ed.), Robot Law ,Edward Elgar Publishing, 2016。Ryan Calo的研究將具有物理形體的機(jī)器人作為法律的對(duì)象,特別區(qū)分了信息性和物理性效果,見Ryan Calo, “Robotics and the Lessons of Cyberlaw”, Calif. L. Rev., Vol.103(2015).一個(gè)不同觀點(diǎn),見Jack Balkin, “The Path of Robotics Law”, Calif. L. Rev., No.6(2015),Circuit 45.把機(jī)器人視為人在法律上也有相當(dāng)?shù)臍v史,見Samir Chopra and Laurence F. White, A Legal Theory for Autonomous Artificial Agents ,The University of Michigan Press, 2011; Ryan Calo, “Robots in American Law”, University of Washington School of Law Research Paper, No. 2016-04.
[3]吳軍:《智能時(shí)代》,中信出版社2016年版。
[4]例如阿西莫夫的機(jī)器人系列小說中,無一例外地設(shè)定機(jī)器人擁有一個(gè)“正子腦”(positronic br人工智能 n),但卻沒有給出任何解釋。見阿西莫夫:《機(jī)器人短篇全集》,江蘇文藝出版社2014年版。
[5]這被稱為終極算法(master algorithm),見佩德羅?多明戈斯:《終極算法:機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界》,中信出版社2016年版。
[6]尼古拉斯?卡爾:《玻璃籠子:自動(dòng)化時(shí)代和我們的未來》,中信出版社2015年版。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的每一個(gè)階段都有某種意識(shí)形態(tài)化的術(shù)語(yǔ)或熱詞吸引投資,例如寬帶、大數(shù)據(jù)、分享經(jīng)濟(jì)、VR(虛擬現(xiàn)實(shí))等,它們不過是互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)的各類變種。例如,一個(gè)關(guān)于分享經(jīng)濟(jì)和之前互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián),參見胡凌:《分享經(jīng)濟(jì)的法律規(guī)制》,載《文化縱橫》2015年第4期。
[7]這種思維方式可追溯到霍布斯以來的法律實(shí)證主義。
[8]胡凌:《代碼、著作權(quán)保護(hù)與公共資源池》,載《騰云》2016年12月刊。
[9]關(guān)于兩類邏輯的具體表現(xiàn),集中參見胡凌:《探尋網(wǎng)絡(luò)法的政治經(jīng)濟(jì)起源》,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社2016年版。
[10]這在眾多(特別是國(guó)外的)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)觀察者身上十分常見,人們的注意力全都轉(zhuǎn)向中國(guó)政府如何嚴(yán)格管理和控制互聯(lián)網(wǎng)。在政治學(xué)研究中自然而然地并入“國(guó)家與市民社會(huì)”傳統(tǒng)框架,并吸納了關(guān)于在線抗?fàn)帯⒓w行動(dòng)的傳播學(xué)與社會(huì)學(xué)研究。
[11]勞倫斯?萊斯格:《代碼2.0》,清華大學(xué)出版社2008年版。
[12]一個(gè)概述,見胡凌:《馬的法律與網(wǎng)絡(luò)法》,載張平主編:《網(wǎng)絡(luò)法律評(píng)論》2010年第11卷。
[13]胡凌:《非法興起:理解中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)演進(jìn)的一個(gè)框架》,d《文化縱橫》2016年第5期。這體現(xiàn)在版權(quán)、隱私、財(cái)產(chǎn)、不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)、壟斷、勞動(dòng)法等一系列制度中。這種對(duì)法律制度的改變不單純是在既有工業(yè)生產(chǎn)背景下微型創(chuàng)新帶來的變化,而是社會(huì)生產(chǎn)的重塑。
[14]比如說,平臺(tái)責(zé)任議題的出現(xiàn),和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)更多轉(zhuǎn)向由第三方提供服務(wù)的信息中介模式直接相關(guān)。
[15]這一區(qū)分和觀察中國(guó)式資本主義興起的框架十分類似,政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家們爭(zhēng)論的焦點(diǎn)就在于如何解釋中國(guó)改革開放三十年的成功經(jīng)驗(yàn),究竟是政府主導(dǎo)還是市場(chǎng)主導(dǎo),但實(shí)質(zhì)上是一個(gè)混合制經(jīng)濟(jì)。
[16]由于科斯所說的企業(yè)信息成本和管理成本降低,調(diào)動(dòng)生產(chǎn)要素的邊際成本趨近于零,企業(yè)組織形態(tài)本身將成為競(jìng)爭(zhēng)的高成本。
[17]尼克?波斯特洛姆:《超級(jí)智能:路線圖、危險(xiǎn)性與應(yīng)對(duì)策略》,中信出版社2015年版。
[18]古代的政治過程、現(xiàn)代的企業(yè)決策都是黑箱,對(duì)外人而言如果不是神秘,也是除魅之后的國(guó)家/商業(yè)秘密。卡夫卡的小說《審判》就精確描述了作為黑箱的訴訟過程,同一時(shí)代的韋伯也描述了理性化的國(guó)家機(jī)器應(yīng)當(dāng)像自動(dòng)售貨機(jī)一樣。
[19]Frank Pasquale:《黑箱社:掌控信息和金錢的數(shù)據(jù)法則》,中信出版社2015年版。
[20]帕伯斯:《差錯(cuò):軟件錯(cuò)誤的致命影響》,人民郵電出版社2012年版。
[21]長(zhǎng)久以來民用航空器已經(jīng)由軟件深度介入駕駛過程,以至于人類駕駛員無法在短時(shí)間內(nèi)預(yù)熱,形成另一種風(fēng)險(xiǎn)。
[22]阿西莫夫提出的“機(jī)器人三定律”(后來擴(kuò)展至四點(diǎn))雖然十分基礎(chǔ),但仍然很難在具體情況下起作用,特別是當(dāng)代倫理學(xué)上著名的“線車難題”之類的倫理困境。考慮到這些定律是為模擬人腦狀態(tài)下設(shè)計(jì)的,就更可疑;因?yàn)槿四X并不總是按某些理性倫理原則行事的,在某些關(guān)鍵場(chǎng)合強(qiáng)烈依靠某些默認(rèn)設(shè)置――直覺。
[23]由監(jiān)管機(jī)構(gòu)強(qiáng)制披露并審查事實(shí)做不到,只能依靠像蘋果這樣的平臺(tái)公司和軟件分發(fā)平臺(tái)幫助對(duì)成千上萬個(gè)軟件進(jìn)行至少是安全審查。在臺(tái)式機(jī)時(shí)代,這一平臺(tái)責(zé)任幾乎不可能,自然狀態(tài)下的windows只能導(dǎo)致爭(zhēng)奪私人控制權(quán)的3Q大戰(zhàn)。但像烏云網(wǎng)這樣的第三方白帽黑客也被禁止探測(cè)和公開互聯(lián)網(wǎng)公司的漏洞。
[24]同注11。
[25]在筆者看來,法院應(yīng)當(dāng)將注意力放在知情同意的合同條款本身的適當(dāng)性上,而不是一味接受黑箱的邏輯,因?yàn)楹笳叽_實(shí)無懈可擊。如果格式合同能準(zhǔn)確反映代碼的設(shè)計(jì),對(duì)其條款的審查是更好的選擇。百度引發(fā)的被遺忘權(quán)第一案反映的也是這個(gè)問題。
[26]一個(gè)補(bǔ)救方法還是盡可能地披露算法信息,允許用戶理性地生產(chǎn)/隱瞞個(gè)人信息,見戴昕:《自愿披露隱私的規(guī)制》,載蘇力主編:《法律和社會(huì)科學(xué)》第15卷第1輯,法律出版社2016年版。
[27]法律的人工智能化是本文另一個(gè)沒有討論的問題,與此相關(guān)的是大規(guī)模監(jiān)控、智能警務(wù)、犯罪預(yù)測(cè)等問題。
【關(guān)鍵詞】 新技術(shù); 服務(wù)觀; 技術(shù)觀; 大會(huì)計(jì)
【中圖分類號(hào)】 F230 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937(2016)23-0018-03
人類社會(huì)進(jìn)入21世紀(jì)以來,科學(xué)技術(shù)的發(fā)展越來越快,新技術(shù)的疊代更新日益加快,對(duì)生產(chǎn)、生活等各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響。在財(cái)會(huì)領(lǐng)域,新技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)、審計(jì)、稅務(wù)、財(cái)務(wù)的影響越來越明顯。由于每個(gè)企業(yè)對(duì)技術(shù)的反應(yīng)速度不一,應(yīng)用新技術(shù)的程度有差異,所以,技術(shù)更新對(duì)企業(yè)的影響是漸進(jìn)式的,短期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)斷崖式巨變,但從一個(gè)時(shí)期看,會(huì)產(chǎn)生顛覆性改變。會(huì)計(jì)行業(yè)是一個(gè)知識(shí)型服務(wù)行業(yè),在新技術(shù)背景下,其服務(wù)方式、服務(wù)手段、服務(wù)工具、服務(wù)內(nèi)容正在發(fā)生很大變化,必將引發(fā)會(huì)計(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
一、新技術(shù)對(duì)財(cái)會(huì)職業(yè)影響的層面:移動(dòng)辦公、智能處理、數(shù)據(jù)發(fā)掘
從當(dāng)前和可能預(yù)見的未來看,移動(dòng)互聯(lián)、人工智能、大數(shù)據(jù)三大技術(shù)已經(jīng)和正在對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)產(chǎn)生多維影響
(一)移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)的影響
首先,網(wǎng)上支付技術(shù)的應(yīng)用,使企業(yè)的款項(xiàng)結(jié)算突破了原來的托收承付、委托收款、支票、本票、商業(yè)匯票等傳統(tǒng)方式,支付寶、微信支付、蘋果支付等新興支付平臺(tái)和支付手段的出現(xiàn),改變了結(jié)算方法和結(jié)算流程,簡(jiǎn)化了結(jié)算手續(xù),提高了結(jié)算效率;會(huì)計(jì)核算從PC端的ERP、SAP的局域網(wǎng)辦公環(huán)境向互聯(lián)互通的平臺(tái)演進(jìn),適合小微企業(yè)會(huì)計(jì)核算的平臺(tái)如“蕓豆會(huì)計(jì)”、“好會(huì)計(jì)”等紛紛上線,依托互聯(lián)網(wǎng)的智能財(cái)務(wù)記賬系統(tǒng),通過圖像識(shí)別、人工智能等技術(shù)完成了財(cái)務(wù)記賬工作從人工到智能的轉(zhuǎn)變;國(guó)家稅務(wù)總局2015年頒布了《“互聯(lián)網(wǎng)+稅務(wù)”行動(dòng)計(jì)劃》,大大促進(jìn)了在線受理、在線繳稅、在線退稅、網(wǎng)上申領(lǐng)查驗(yàn)發(fā)票、移動(dòng)開票、電子發(fā)票等網(wǎng)上辦稅手段的實(shí)施,實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新與稅收工作的深度融合。其次,財(cái)會(huì)工作逐漸向APP端發(fā)展,逐步實(shí)現(xiàn)移動(dòng)辦公,從固化的工作場(chǎng)所向移動(dòng)工作方式轉(zhuǎn)變,大大提高了財(cái)會(huì)工作的效率。最后,由于移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的“互聯(lián)”性,企業(yè)的會(huì)計(jì)核算從分散走向集中,對(duì)于設(shè)置大量分支機(jī)構(gòu)、子孫公司的多層級(jí)集團(tuán)公司,其會(huì)計(jì)核算從層層分設(shè)轉(zhuǎn)變?yōu)榻⒁粋€(gè)會(huì)計(jì)中心,集中處理整個(gè)企業(yè)集團(tuán)的會(huì)計(jì)工作;同時(shí),企業(yè)的資金由分散使用、分散管理走向集中,成立財(cái)務(wù)共享中心,統(tǒng)籌整個(gè)企業(yè)的資金使用和管理,提高了資金使用效率,節(jié)約了資金使用成本。
(二)人工智能技術(shù)對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)的影響
目前企業(yè)普遍使用的是半智能化財(cái)會(huì)軟件,其替代了大部分人工做賬工作,會(huì)計(jì)的賬、表自動(dòng)生成,但全智能化新興財(cái)會(huì)軟件逐漸推出,憑證語(yǔ)音錄入、自動(dòng)掃描等新軟件實(shí)現(xiàn)了會(huì)計(jì)證、賬、表全部自動(dòng)生成,可以完全替代人工做賬。可以預(yù)見,超智能化財(cái)會(huì)軟件將替代大中型企業(yè)的會(huì)計(jì)核算工作,因?yàn)槠渚哂凶灾鲗W(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)功能,能夠解決企業(yè)多樣化交易事項(xiàng)涉及的會(huì)計(jì)核算工作,不僅對(duì)會(huì)計(jì)核算而且對(duì)稅務(wù)、審計(jì)等財(cái)會(huì)工作產(chǎn)生顛覆性的影響。世界“四大”會(huì)計(jì)公司之一德勤會(huì)計(jì)師事務(wù)所已與Kira Systems聯(lián)手,將人工智能引入了會(huì)計(jì)、稅務(wù)、審計(jì)等工作中,替代員工閱讀合同和其他文件,而Smacc公司的人工智能財(cái)會(huì)軟件可以將客戶發(fā)票轉(zhuǎn)換為機(jī)器閱讀模式。這些超智能財(cái)會(huì)軟件均擁有學(xué)習(xí)能力,能夠追蹤銷售、成本、發(fā)票以及流動(dòng)資產(chǎn)。
(三)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)財(cái)會(huì)行業(yè)的影響
首先,以電子發(fā)票為代表的電子數(shù)據(jù)為大數(shù)據(jù)在財(cái)會(huì)行業(yè)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。我國(guó)增值稅電子發(fā)票系統(tǒng)自2015年12月1日起在全國(guó)范圍推行。作為電子數(shù)據(jù)重要載體的電子發(fā)票,便于數(shù)據(jù)的傳遞、收集、處理、管理,有利于企業(yè)建立大數(shù)據(jù)系統(tǒng),將企業(yè)的財(cái)會(huì)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)接,真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的功能。其次,大數(shù)據(jù)對(duì)會(huì)計(jì)報(bào)告產(chǎn)生了深刻的影響。財(cái)務(wù)信息的呈報(bào)從事后發(fā)展到實(shí)時(shí),信息內(nèi)容從單一的財(cái)務(wù)信息發(fā)展到財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)結(jié)合的綜合信息,信息的處理從規(guī)范的會(huì)計(jì)報(bào)表模式到XBRL格式,再到完全隨機(jī)擴(kuò)展模式。最后,推動(dòng)審計(jì)從抽樣審計(jì)向綜合審計(jì)發(fā)展,解決抽樣樣本的缺陷,利用綜合信息幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值發(fā)現(xiàn)和利用。
二、新技術(shù)推動(dòng)會(huì)計(jì)適應(yīng)企業(yè)轉(zhuǎn)型:從“價(jià)值反映”到“價(jià)值創(chuàng)造”
進(jìn)入21世紀(jì),企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型升級(jí),企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的要求越來越迫切,要求會(huì)計(jì)不僅要記賬,更要服務(wù)于企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造。當(dāng)前,企業(yè)正在經(jīng)歷業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、管理創(chuàng)新、組織重構(gòu)、商業(yè)模式等變化,對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)產(chǎn)生了多元化的挑戰(zhàn)。
(一)企業(yè)生產(chǎn)方式的改變
基于人工成本、生產(chǎn)效率、管理要求等原因,許多制造業(yè)正在改變生產(chǎn)方式,大量引進(jìn)機(jī)器人進(jìn)入生產(chǎn)線,服務(wù)行業(yè)也逐步引進(jìn)人工智能軟件。機(jī)器人和智能軟件的應(yīng)用,一方面使產(chǎn)品生產(chǎn)和業(yè)務(wù)服務(wù)中人工成本大大降低,間接費(fèi)用的分配不能再采用以人工工時(shí)為標(biāo)準(zhǔn)的傳統(tǒng)成本分配方法;另一方面使生產(chǎn)過程變得簡(jiǎn)單化,分批分步的生產(chǎn)方式越來越少,傳統(tǒng)會(huì)計(jì)中成本核算的分批法、分步法不再適應(yīng)新的生產(chǎn)方式要求,對(duì)成本核算的會(huì)計(jì)方法提出了新要求。
(二)企業(yè)銷售方式的改變
傳統(tǒng)的工商企業(yè)實(shí)行的是“生產(chǎn)――層層批發(fā)――零售――消費(fèi)者”商業(yè)模式,現(xiàn)在企業(yè)轉(zhuǎn)向O2O模式,即線下以專柜、直營(yíng)、專賣店方式,線上是C2M方式。對(duì)會(huì)計(jì)的影響:一方面由于流通環(huán)節(jié)減少,使企業(yè)的銷售成本大大減少,銷售成本核算的工作量減少;另一方面越來越多地出現(xiàn)了線上個(gè)性化定制和自選模式,即批量定制和材料自選等新的銷售方式。這要求會(huì)計(jì)核算由以企業(yè)整體為對(duì)象轉(zhuǎn)為以單個(gè)項(xiàng)目為對(duì)象,以幫助業(yè)務(wù)員進(jìn)行訂單決策,或訂單報(bào)價(jià)。
(三)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式在改變
無論是大的集團(tuán)公司、小的集團(tuán)公司,還是單一組織結(jié)構(gòu)的企業(yè),集中控制的運(yùn)營(yíng)要求日益強(qiáng)烈,企業(yè)由分散經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)向材料、資金集中配送和管控,物料配送和資金流動(dòng)的信息集中到集團(tuán)總部。一方面不再需要子分公司進(jìn)行各自封閉的會(huì)計(jì)核算,會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)為集中核算的方式,成立會(huì)計(jì)中心或會(huì)計(jì)工廠;另一方面資金的集中管理在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下變得便捷,使企業(yè)的財(cái)務(wù)由分散轉(zhuǎn)為集中,成立財(cái)務(wù)共享中心,統(tǒng)一調(diào)配整個(gè)企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部各個(gè)分支機(jī)構(gòu)和子公司的資金。
(四)企業(yè)的管理手段在改變
利用新的技術(shù)工具和手段,企業(yè)管理在不斷升級(jí)。一方面企業(yè)管理從人工管理轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)管理,會(huì)計(jì)必須為企業(yè)管理提供更多的管理數(shù)據(jù),將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到績(jī)效考核、成本管理等領(lǐng)域;另一方面大數(shù)據(jù)的運(yùn)用使企業(yè)逐漸成為實(shí)時(shí)企業(yè),這也是互聯(lián)網(wǎng)+時(shí)代、大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)所有企業(yè)管理提出的要求,企業(yè)必須實(shí)時(shí)獲取每一天生產(chǎn)運(yùn)作過程中的生產(chǎn)信息、銷售信息、倉(cāng)儲(chǔ)信息、財(cái)務(wù)信息等,以通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持企業(yè)的管理決策。
(五)企業(yè)的盈利模式在改變
企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化一般可總結(jié)為三大戰(zhàn)役:賣貨、聚粉、建平臺(tái)[ 1 ]。先補(bǔ)貼吸粉、后盈利的企業(yè)(如網(wǎng)約車)不再適合連續(xù)盈利的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)觀;免費(fèi)基本業(yè)務(wù)賺取增值業(yè)務(wù)(如通信商實(shí)行手機(jī)免費(fèi)通話獎(jiǎng)勵(lì)的模式),打破了傳統(tǒng)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入觀;分享經(jīng)濟(jì)(如影視公司)改變了傳統(tǒng)利潤(rùn)形成的會(huì)計(jì)觀。會(huì)計(jì)要隨著服務(wù)對(duì)象的變化而變化,這就是會(huì)計(jì)變革的“服務(wù)觀”。
三、新技術(shù)推動(dòng)會(huì)計(jì)適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步:從單純核算到參與決策
人類社會(huì)在20世紀(jì)末從機(jī)器時(shí)代到電腦時(shí)代,在21世紀(jì)初從電腦時(shí)代過渡到網(wǎng)絡(luò)時(shí)代,在21世紀(jì)20年代開始從網(wǎng)絡(luò)時(shí)代邁向人工智能時(shí)代。會(huì)計(jì)工作在20世紀(jì)90年代之前以手工處理證、賬、表,屬于會(huì)計(jì)1.0時(shí)代;90年代開始進(jìn)入2.0時(shí)代,通過財(cái)務(wù)軟件自動(dòng)生成賬表;如今正在向會(huì)計(jì)3.0時(shí)代過渡,智能系統(tǒng)完全自動(dòng)處理證、賬、表。
移動(dòng)互聯(lián)技術(shù),推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與會(huì)計(jì)工作的深度融合,人工智能技術(shù)推動(dòng)會(huì)計(jì)工作自動(dòng)化,大數(shù)據(jù)改變會(huì)計(jì)信息。不遠(yuǎn)的將來,虛擬現(xiàn)實(shí)、區(qū)塊鏈技術(shù)也必將對(duì)會(huì)計(jì)產(chǎn)生很大影響。互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)工作的影響日益深入,網(wǎng)絡(luò)記賬、在線財(cái)務(wù)管理咨詢、云會(huì)計(jì)與云審計(jì)等服務(wù)模式已經(jīng)出現(xiàn),以互聯(lián)網(wǎng)為平臺(tái)的會(huì)計(jì)將成為會(huì)計(jì)工作的主流[ 2 ]。互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段的出現(xiàn),使會(huì)計(jì)具有了價(jià)值創(chuàng)造的技術(shù)支撐。會(huì)計(jì)要隨著新興技術(shù)的應(yīng)用而變化,這就是會(huì)計(jì)變革的“技術(shù)觀”。
從會(huì)計(jì)1.0時(shí)代到會(huì)計(jì)2.0時(shí)代的轉(zhuǎn)變,是會(huì)計(jì)核算效率的提升,從會(huì)計(jì)2.0時(shí)代到會(huì)計(jì)3.0時(shí)代的轉(zhuǎn)變,是會(huì)計(jì)功能提升的契機(jī),使會(huì)計(jì)從單純的核算發(fā)展到服務(wù)業(yè)務(wù)、參與決策的新階段。
四、新技術(shù)下“大會(huì)計(jì)”具有的特征:服務(wù)“大老板”、依靠大數(shù)據(jù)、參與大戰(zhàn)略
企業(yè)對(duì)價(jià)值創(chuàng)造的需求成為推動(dòng)當(dāng)今會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型為“大會(huì)計(jì)”的因素之一,會(huì)計(jì)對(duì)新技術(shù)的應(yīng)用成為推動(dòng)當(dāng)今會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型為“大會(huì)計(jì)”的因素之二。“大會(huì)計(jì)”呈現(xiàn)四個(gè)改變:一是工作職能擴(kuò)大了,從核算擴(kuò)展到分析、決策和管理;二是工作要求提高了,要將財(cái)務(wù)工作與業(yè)務(wù)要求結(jié)合起來,財(cái)務(wù)分析不僅是財(cái)務(wù)層面上的分析,更應(yīng)當(dāng)是面向業(yè)務(wù)的財(cái)務(wù)分析;三是工作范圍擴(kuò)大了,既承擔(dān)了內(nèi)部會(huì)計(jì)的職責(zé),更要發(fā)揮內(nèi)部會(huì)計(jì)的作用,從為外部服務(wù)到為老板服務(wù);四是信息量擴(kuò)大了,從財(cái)務(wù)信息到業(yè)務(wù)信息。
(一)“大會(huì)計(jì)”是為“大老板”服務(wù)的會(huì)計(jì)
現(xiàn)今會(huì)計(jì)是為外部信息使用者如工商、稅務(wù)、統(tǒng)計(jì)等政府機(jī)關(guān)及債權(quán)人、投資人和潛在投資者服務(wù)的會(huì)計(jì),對(duì)企業(yè)內(nèi)部的預(yù)算、控制、決策和規(guī)劃等方面發(fā)揮的作用很小。其通過會(huì)計(jì)等專業(yè)術(shù)語(yǔ)表達(dá)的財(cái)務(wù)信息,企業(yè)的決策者難以理解和利用,而“大會(huì)計(jì)”是直接為企業(yè)的決策者(即大老板)服務(wù),功能在于幫助決策者作出決策,包括支持決策方案的制定、決策過程的控制、決策行動(dòng)的實(shí)施、決策結(jié)果的分析,涵蓋預(yù)算、成本控制、績(jī)效考核和管理報(bào)告等內(nèi)容。
(二)“大會(huì)計(jì)”是利用“大數(shù)據(jù)”工作的會(huì)計(jì)
大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)正在成為實(shí)時(shí)企業(yè)、共享企業(yè)、移動(dòng)企業(yè)。大數(shù)據(jù)既是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理的工具,也是企業(yè)的重要資產(chǎn),企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴日益深入。企業(yè)成本管理有賴于大數(shù)據(jù),如收集產(chǎn)品的平均成本、制定標(biāo)準(zhǔn)成本、反映實(shí)際成本,進(jìn)行成本預(yù)算,制定成本降低目標(biāo)、項(xiàng)目和清單等;企業(yè)的產(chǎn)品定價(jià)有賴于大數(shù)據(jù),如分析對(duì)消費(fèi)者價(jià)格預(yù)期、同類產(chǎn)品價(jià)格的市場(chǎng)認(rèn)可度、價(jià)格的分段調(diào)整策略等;企業(yè)的管理有賴于大數(shù)據(jù),如財(cái)務(wù)控制、存貨控制、差旅費(fèi)控制等都必須利用大數(shù)據(jù)。
(三)“大會(huì)計(jì)”是參與“大戰(zhàn)略”的會(huì)計(jì)
“大會(huì)計(jì)”必須服務(wù)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的制定,以前財(cái)務(wù)工作由CFO做,“大會(huì)計(jì)”時(shí)代財(cái)務(wù)工作由CFO和CEO一起做。現(xiàn)時(shí)會(huì)計(jì)看的是過去,而企業(yè)看的是未來;現(xiàn)時(shí)會(huì)計(jì)以財(cái)務(wù)語(yǔ)言表達(dá)信息,“大會(huì)計(jì)”要求以業(yè)務(wù)語(yǔ)言說話,要求會(huì)計(jì)與商業(yè)模式結(jié)合,與企業(yè)整體戰(zhàn)略、企業(yè)項(xiàng)目籌劃緊密結(jié)合。
五、新技術(shù)下“大會(huì)計(jì)”將解決現(xiàn)今會(huì)計(jì)的缺陷:確認(rèn)、計(jì)量、記錄、報(bào)告
無論是20世紀(jì)90年代的亞洲金融危機(jī),還是21世紀(jì)初的全球金融危機(jī),最后都將責(zé)任歸于會(huì)計(jì),足以表明會(huì)計(jì)方法、會(huì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)等存在的缺陷。這些缺陷在很大程度上是由于技術(shù)落后造成的。隨著新技術(shù)的推廣,長(zhǎng)期困擾會(huì)計(jì)的一些問題將得到解決。
從會(huì)計(jì)確認(rèn)上看,現(xiàn)今資產(chǎn)負(fù)債表中沒有將商譽(yù)、人力資源、數(shù)據(jù)資產(chǎn)等重要的、新興的資產(chǎn)入賬,其原因是會(huì)計(jì)核算的數(shù)據(jù)來源少,無法滿足資產(chǎn)確認(rèn)的“經(jīng)濟(jì)利益很可能流入企業(yè)”、“成本能可靠計(jì)量”的條件要求。但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛運(yùn)用,商譽(yù)、人力資源、數(shù)據(jù)等資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)利益預(yù)測(cè)能力會(huì)不斷增強(qiáng),準(zhǔn)確度會(huì)不斷提高,其列入資產(chǎn)負(fù)債表將成為可能,使表內(nèi)資產(chǎn)與實(shí)際資產(chǎn)的偏差越來越小。
從會(huì)計(jì)計(jì)量上看,現(xiàn)今會(huì)計(jì)追求形式上的精確,但精確并非準(zhǔn)確,而不準(zhǔn)確的精確數(shù)據(jù)不一定具有價(jià)值。會(huì)計(jì)估計(jì)是現(xiàn)今會(huì)計(jì)的常用方法,很多會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)都是估計(jì)的結(jié)果,會(huì)計(jì)估計(jì)由于受條件局限,導(dǎo)致信息不準(zhǔn)確的現(xiàn)象大量存在。估計(jì)的不準(zhǔn)確與人為的造假難以區(qū)分,造成客觀差錯(cuò)與主觀造假的混淆,其根本原因還是估計(jì)所依據(jù)的數(shù)據(jù)來源少。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在會(huì)計(jì)計(jì)量上的運(yùn)用,這一缺陷將得到彌補(bǔ)。海量數(shù)據(jù)讓公允價(jià)值計(jì)量變得容易。歷史成本計(jì)量屬性基于可靠性目的,公允價(jià)值則具有相關(guān)性。會(huì)計(jì)信息的外部使用者更關(guān)注相關(guān)性,要求會(huì)計(jì)信息建立在可靠基礎(chǔ)上相關(guān),沒有可靠性的相關(guān)信息和沒有相關(guān)性的可靠信息,均無益于投資決策。會(huì)計(jì)計(jì)量之所以謹(jǐn)慎使用公允價(jià)值,是因?yàn)楣蕛r(jià)值難以取得和不公允。當(dāng)會(huì)計(jì)處理系統(tǒng)建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上時(shí),資產(chǎn)減值的計(jì)提、未來現(xiàn)金流量現(xiàn)值的計(jì)算將在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上變得公允。
從會(huì)計(jì)記錄上看,現(xiàn)今會(huì)計(jì)追求賬戶形式上的平衡和報(bào)表關(guān)系上的勾稽,意圖通過平衡和勾稽保障數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠,而實(shí)際上會(huì)計(jì)信息存在著不真實(shí)性,“水水線”的流程式造假,以形式上的平衡和勾稽掩蓋了信息的不真實(shí)。其原因是會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)來源無約束,當(dāng)今會(huì)計(jì)無法從源頭上扼制會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的虛構(gòu)。現(xiàn)行會(huì)計(jì)核算的依據(jù)是原始憑證,體現(xiàn)為人工篩選和審核的會(huì)計(jì)源頭數(shù)據(jù),其信息含量不足,帶有人工痕跡的原始數(shù)據(jù)原始性被打折扣,在審核和篩選中遺漏和差錯(cuò)不可避免。合成智能系統(tǒng)在票據(jù)完全電子化下,將會(huì)計(jì)主體發(fā)生的所有交易和事項(xiàng)的海量數(shù)據(jù)收集匯總,原始數(shù)據(jù)輸入突破現(xiàn)在的局限,如資金往來和存款。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的運(yùn)用,信息來源造假將變得不可能,區(qū)塊鏈的創(chuàng)新會(huì)將人類帶入信息的自由公證時(shí)代[ 3 ]。
從會(huì)計(jì)報(bào)告上看,會(huì)計(jì)報(bào)告的目的是服務(wù)于企業(yè)的投資者和潛在投資者的投資決策,現(xiàn)行會(huì)計(jì)報(bào)告只能反映企業(yè)過去,無法預(yù)測(cè)未來,提供未來的數(shù)據(jù)信息。隨著人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用,會(huì)計(jì)報(bào)表輸出信息發(fā)生巨大的變化。一是增強(qiáng)實(shí)時(shí)性。軟件系統(tǒng)可以出具任何時(shí)點(diǎn)和足夠短期的會(huì)計(jì)報(bào)表,使會(huì)計(jì)報(bào)表信息從“離散變量”變?yōu)椤斑B續(xù)變量”。二是增強(qiáng)對(duì)比度。未來會(huì)計(jì)可以建立賬面價(jià)值與計(jì)稅基礎(chǔ)的對(duì)比信息、歷史成本與公允價(jià)值的對(duì)比信息等。三是增強(qiáng)擴(kuò)展性。新技術(shù)的應(yīng)用可以使報(bào)表信息具有拆分、合并、重新整合的功能,更有利于滿足外部信息使用者個(gè)性化需求。
由此可見,在新技術(shù)時(shí)代,現(xiàn)今會(huì)計(jì)必將轉(zhuǎn)型升級(jí),進(jìn)入“大會(huì)計(jì)”時(shí)代,企業(yè)需求的改變成為會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)在動(dòng)力,技術(shù)更新成為會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的外在手段。與現(xiàn)今會(huì)計(jì)相比,“大會(huì)計(jì)”時(shí)代的會(huì)計(jì)工作方式、工作效率發(fā)生了變化,會(huì)計(jì)的功能擴(kuò)展了,會(huì)計(jì)的價(jià)值提高了,會(huì)計(jì)將具有更大的發(fā)展空間。
【主要參考文獻(xiàn)】
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從資本市場(chǎng)與企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)變化來看,商業(yè)模式經(jīng)歷了從線下轉(zhuǎn)向線上之后,進(jìn)入了業(yè)務(wù)數(shù)字化和智能化階段。現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)商業(yè)模式的影響日益深廣,對(duì)財(cái)務(wù)人才的知識(shí)結(jié)構(gòu)和技能提出了重大挑戰(zhàn)。尤其是2020年高招過程中,清華大學(xué)停招會(huì)計(jì)學(xué)本科專業(yè)、安徽大學(xué)停招財(cái)務(wù)管理專業(yè)更是引發(fā)了社會(huì)對(duì)財(cái)會(huì)人才培養(yǎng)和專業(yè)建設(shè)的反思。
我國(guó)財(cái)務(wù)管理專業(yè)建設(shè)在信息技術(shù)的沖擊下正在發(fā)生重大變化,浙江大學(xué)、山東財(cái)經(jīng)大學(xué)等高校已經(jīng)新開設(shè)了智能財(cái)務(wù)專業(yè),而其他部分高校亦加強(qiáng)了智能財(cái)務(wù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè),開設(shè)有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用等課程。而國(guó)外高校也逐步加強(qiáng)了財(cái)務(wù)管理專業(yè)與信息技術(shù)專業(yè)的復(fù)合型人才培養(yǎng)。在理論研究中,學(xué)者已經(jīng)對(duì)財(cái)務(wù)管理智能化、智慧財(cái)務(wù)、智能財(cái)務(wù)等進(jìn)行了探討,指出了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)向管理會(huì)計(jì)的發(fā)展趨勢(shì),但未對(duì)專業(yè)本身的建設(shè)進(jìn)行探討。因此,本文對(duì)現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的影響進(jìn)行初步探討,梳理我國(guó)高校財(cái)務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的新變化,提出相應(yīng)的政策建議,旨在引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代財(cái)務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的反思與改革。
1人才培養(yǎng)模式的比較與反思
從英國(guó)大學(xué)商學(xué)院專業(yè)設(shè)置來看,會(huì)計(jì)學(xué)與金融學(xué)作為傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)商科專業(yè)一直處于重要地位,這也是海外留學(xué)的熱門專業(yè)。但在對(duì)金融學(xué)、財(cái)務(wù)管理專業(yè)的理解上,我國(guó)與英國(guó)存在很大的分歧。隨著海外留學(xué)人才回國(guó)任教人數(shù)的增加,這種分歧正在逐漸減少,從而促進(jìn)了人才培養(yǎng)目標(biāo)共識(shí)的達(dá)成。
1.1財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式的比較
1.1.1我國(guó)現(xiàn)行主要做法
改革開放之后,金融人才的培養(yǎng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)院或者經(jīng)濟(jì)系的重要使命。為此,金融學(xué)專業(yè)是設(shè)置在經(jīng)濟(jì)學(xué)院或者經(jīng)濟(jì)系,課程設(shè)計(jì)主要以貨幣銀行學(xué)和國(guó)際金融而展開。而會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)作為商科專業(yè)設(shè)置在商學(xué)院或者管理學(xué)院。隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的深化,商學(xué)院在培養(yǎng)人才方面也意識(shí)到,培養(yǎng)體系缺乏金融人才培養(yǎng)這一重要環(huán)節(jié)。為此,商學(xué)院亦通過設(shè)置財(cái)務(wù)管理專業(yè)的方式,與會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)一同成為商科主要專業(yè)。因此,我國(guó)高校商學(xué)院在設(shè)置財(cái)務(wù)管理專業(yè)上形成了以下格局:要么在設(shè)置會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)的同時(shí),由會(huì)計(jì)系下設(shè)財(cái)務(wù)管理專業(yè);要么僅設(shè)置會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)。毫無例外的是,在商學(xué)院設(shè)置財(cái)務(wù)管理專業(yè)的同時(shí),經(jīng)濟(jì)學(xué)院或經(jīng)濟(jì)系也開設(shè)金融學(xué)專業(yè)。
在這種專業(yè)設(shè)置的格局下,財(cái)務(wù)管理專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是比較模糊的,基本上是在會(huì)計(jì)學(xué)和金融學(xué)專業(yè)之間游移。當(dāng)然,這里的金融學(xué)專業(yè)是指我國(guó)以宏觀金融為核心而構(gòu)建的專業(yè)培養(yǎng)體系。隨著我國(guó)金融學(xué)專業(yè)建設(shè)的推進(jìn),以公司金融和證券投資學(xué)為核心的微觀金融逐步受到重視,公司金融、投資學(xué)、金融市場(chǎng)、金融衍生品、金融工程等成為金融學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程,但傳統(tǒng)宏觀金融課程仍然占據(jù)重要地位。正因?yàn)槿绱耍咝=陙磉M(jìn)行專業(yè)學(xué)科改革中亦停止了財(cái)務(wù)管理專業(yè)的招生,通過開設(shè)計(jì)算金融或者會(huì)計(jì)學(xué)(智能財(cái)務(wù))專業(yè),強(qiáng)化微觀金融方向的專業(yè)知識(shí)和技能的培訓(xùn)。值得注意的是,廈門大學(xué)財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)和課程設(shè)置體現(xiàn)了歐美商學(xué)院會(huì)計(jì)與金融本科專業(yè)的特點(diǎn),提供了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)學(xué)和流行金融學(xué)專業(yè)的核心課程。除財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、審計(jì)與鑒證、稅收等會(huì)計(jì)課程之外,亦開設(shè)了公司財(cái)務(wù)(金融)、證券投資學(xué)、固定收益證券、衍生金融產(chǎn)品、金融工程等必修課程。在培養(yǎng)方向上設(shè)定了公司理財(cái)和證券投資兩個(gè)方向,這與英國(guó)商學(xué)院會(huì)計(jì)與金融專業(yè)培養(yǎng)模式是相通的。
1.1.2英國(guó)會(huì)計(jì)與金融專業(yè)模式
從國(guó)外來看,會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)也發(fā)生了很大的改變。英國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)設(shè)置極具特點(diǎn)。從《泰晤士報(bào)》(TheTimes)和《衛(wèi)報(bào)》(Guardian)公布的2020年會(huì)計(jì)與金融(accountingandfinance)排名前10的大學(xué)名單來看,除利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、巴斯大學(xué)、華威大學(xué)、拉夫堡大學(xué)、思克萊德大學(xué)這6所大學(xué)均入榜之外,根據(jù)《衛(wèi)報(bào)》和《金融時(shí)報(bào)》的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),8所大學(xué)出現(xiàn)了較大波動(dòng),僅進(jìn)入其中一份榜單。入圍兩份榜單前10的這14所大學(xué)中,僅思克萊德大學(xué)、貝爾法斯特女王大學(xué)設(shè)置了會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)(accounting),其他12所大學(xué)的商學(xué)院均設(shè)置會(huì)計(jì)與金融專業(yè)(accountingandfinance)(思克萊德大學(xué)亦同時(shí)設(shè)置了會(huì)計(jì)與金融專業(yè))。值得注意的是,巴斯大學(xué)和華威大學(xué)商學(xué)院只設(shè)置了會(huì)計(jì)與金融專業(yè),沒有其他會(huì)計(jì)學(xué)、金融學(xué)專業(yè)設(shè)置。即使利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院、約克大學(xué)設(shè)置了多個(gè)金融方向的專業(yè),但與會(huì)計(jì)學(xué)有關(guān)的專業(yè)僅有會(huì)計(jì)與金融專業(yè)。與英國(guó)會(huì)計(jì)與金融學(xué)專業(yè)設(shè)置相比較來看,我國(guó)高校的財(cái)務(wù)管理專業(yè)實(shí)際上類似英國(guó)流行的商科專業(yè)———會(huì)計(jì)與金融,在強(qiáng)化財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)知識(shí)和技能的同時(shí),加強(qiáng)公司金融、金融市場(chǎng)、投資分析與組合管理知識(shí)和技能的訓(xùn)練。
1.2現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)人才培養(yǎng)目標(biāo)帶來的挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)管理人才的知識(shí)和技能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響,企業(yè)中傳統(tǒng)的大量重復(fù)性的日常業(yè)務(wù)會(huì)被智能系統(tǒng)所替代,對(duì)日常財(cái)務(wù)管理人才的需求數(shù)量會(huì)減少。甚至企業(yè)將日常財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)外包給專業(yè)化的財(cái)務(wù)管理咨詢公司,由其利用財(cái)務(wù)信息技術(shù)進(jìn)行集約化管理。與此同時(shí),現(xiàn)代信息技術(shù)凸顯了財(cái)務(wù)管理人才的重要性。公司財(cái)務(wù)管理人才發(fā)揮著財(cái)務(wù)信息與其他企業(yè)信息的歸集與分析中樞的角色,尤其是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,財(cái)務(wù)管理人才提供的企業(yè)信息的準(zhǔn)確性和全面性直接影響著企業(yè)發(fā)展的重大決策。這就要求公司財(cái)務(wù)管理人才具備對(duì)實(shí)時(shí)、大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的挖掘能力和分析能力,要求公司財(cái)務(wù)人員必須掌握計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等專業(yè)知識(shí)和技能。因此,財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)定位于掌握金融學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)理論和方法,在企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造、財(cái)務(wù)決策、風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)理工具運(yùn)用的能力。
為此,財(cái)務(wù)管理專業(yè)作為會(huì)計(jì)與金融(accountingandfinance)的復(fù)合型專業(yè),應(yīng)當(dāng)在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、管理會(huì)計(jì)、公司財(cái)務(wù)、資產(chǎn)定價(jià)和投資組合管理知識(shí)和方法的基礎(chǔ)上,通曉數(shù)據(jù)挖掘與分析的知識(shí)和技能。我國(guó)部分高校已經(jīng)進(jìn)行了積極探索,在專業(yè)課程體系與專業(yè)學(xué)位建設(shè)上進(jìn)行了改革。
2專業(yè)課程體系的調(diào)整
商學(xué)院在財(cái)務(wù)管理專業(yè)課程體系設(shè)置方面已經(jīng)加入了數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的課程,部分高校甚至設(shè)置了專門的智能財(cái)務(wù)專業(yè)。2.1我國(guó)大學(xué)課程體系的改革
在財(cái)務(wù)管理與會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)建設(shè)過程中,部分高校利用其在大數(shù)據(jù)分析方面的教學(xué)科研優(yōu)勢(shì),鼓勵(lì)財(cái)務(wù)管理等商科專業(yè)選修信息技術(shù)類課程,甚至作為必選課程,這在理工類大學(xué)商學(xué)院得到了積極回應(yīng)。南京理工大學(xué)經(jīng)管學(xué)院智能會(huì)計(jì)專業(yè)的建設(shè)過程中,設(shè)置了大量開放式選修課程,例如《Excel高級(jí)數(shù)據(jù)分析與可視化》《大數(shù)據(jù)分析》《財(cái)務(wù)共享服務(wù)與智能財(cái)務(wù)》《商業(yè)智能分析》《大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)決策》《大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈成本管理》《IT審計(jì)》等。山東財(cái)經(jīng)大學(xué)智能會(huì)計(jì)專業(yè)開設(shè)了《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘》《智能財(cái)務(wù)共享》《大數(shù)據(jù)與智能財(cái)務(wù)決策》《Python數(shù)據(jù)分析》核心課程,并加強(qiáng)《智能會(huì)計(jì)概論》《智能會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)》《智能財(cái)務(wù)共享》《智能財(cái)務(wù)決策》《智能財(cái)務(wù)分析可視化》等智能會(huì)計(jì)系列教材的建設(shè)。而作為面向內(nèi)地提供復(fù)合型、國(guó)際化人才的香港中文大學(xué)(深圳)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)課程包括《會(huì)計(jì)與金融中的文本分析》《會(huì)計(jì)分析中的數(shù)據(jù)挖掘》《會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)可視化》《計(jì)算機(jī)科技導(dǎo)論:程式設(shè)計(jì)方法》《計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)》《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》等,并且部分課程是與金融學(xué)專業(yè)共享的。
2.2智能財(cái)務(wù)專業(yè)的開設(shè)
除了智能會(huì)計(jì)專業(yè)之外,浙江大學(xué)、長(zhǎng)沙理工大學(xué)在智能財(cái)務(wù)專業(yè)建設(shè)上進(jìn)行了積極探索。浙江大學(xué)管理學(xué)院于2019年在竺可楨學(xué)院開設(shè)智能財(cái)務(wù)專業(yè),鮮明地體現(xiàn)了“公司財(cái)務(wù)+人工智能+大數(shù)據(jù)”的深度融合,開設(shè)《人工智能導(dǎo)論》《深度學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用》《智能機(jī)器人原理與技術(shù)》《數(shù)據(jù)編程》《數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)挖掘》《數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)可視化》等課程。相較而言,浙江大學(xué)智能財(cái)務(wù)專業(yè)更重視人工智能創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。浙江大學(xué)管理學(xué)院鼓勵(lì)學(xué)生輔修計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等交叉課程,而這一做法在英國(guó)亦是普遍做法。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院已經(jīng)開設(shè)了財(cái)務(wù)管理(智能化)專業(yè),開設(shè)課程包括《程序語(yǔ)言(Python)》《SQL數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)》《智能財(cái)務(wù)前沿專題(區(qū)塊鏈、機(jī)器學(xué)習(xí))》《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》。而長(zhǎng)沙理工大學(xué)財(cái)務(wù)管理(智能方向),以及南京理工大學(xué)和山東財(cái)經(jīng)大學(xué)智能會(huì)計(jì)專業(yè)則更側(cè)重大數(shù)據(jù)分析及運(yùn)用。值得注意的是,即使沒有設(shè)立智能財(cái)務(wù)或者智能會(huì)計(jì)專業(yè),部分高校亦加強(qiáng)了智能財(cái)務(wù)實(shí)驗(yàn)室建設(shè),通過與科技公司的合作推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同發(fā)展。例如,云南財(cái)經(jīng)大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)等以成立智能財(cái)務(wù)與大數(shù)據(jù)研究院或會(huì)計(jì)智能化教學(xué)改革研究中心等形式,推進(jìn)財(cái)務(wù)數(shù)智化人才的培養(yǎng)。
2.3英國(guó)大學(xué)的做法:以選修課程為主的模式
英國(guó)商學(xué)院在應(yīng)對(duì)信息技術(shù)對(duì)商科教學(xué)體系的挑戰(zhàn)時(shí),主要采取了兩種教學(xué)改革模式:一是在會(huì)計(jì)與金融專業(yè)的選修課程中增加大數(shù)據(jù)分析方面的課程;二是開設(shè)計(jì)算機(jī)與商科交叉類專業(yè)。為了適應(yīng)信息技術(shù)的快速發(fā)展,部分大學(xué)商學(xué)院鼓勵(lì)學(xué)生輔修第二學(xué)位或提供雙學(xué)位教育。英國(guó)商學(xué)院提供雙學(xué)位教育的一個(gè)便利條例是課程的數(shù)量不多,這也是為鼓勵(lì)甚至要求學(xué)生接受雙學(xué)位教育的前提條件。會(huì)計(jì)與金融專業(yè)的核心課程上基本上包括4門,即《財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)》《管理會(huì)計(jì)》《公司財(cái)務(wù)》《投資學(xué)》,其他課程均是在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步演變?yōu)槌跫?jí)和高級(jí)課程,以及專題課程。倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院在選修課程組上提供了信息系統(tǒng)課程模塊,開設(shè)了創(chuàng)新數(shù)字系統(tǒng)與服務(wù)、信息系統(tǒng)發(fā)展與管理、信息交流技術(shù)、數(shù)字創(chuàng)新研究項(xiàng)目、軟件工程等課程。利茲大學(xué)、華威大學(xué)、杜倫大學(xué)、巴斯大學(xué)、愛丁堡大學(xué)均開設(shè)了計(jì)算科學(xué)與商學(xué)專業(yè)(ComputerScienceandBusiness)。在接受數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等課程基礎(chǔ)上,選擇商科類課程等。整體而言,英國(guó)商學(xué)院在會(huì)計(jì)與金融專業(yè)課程數(shù)量上并不多,但難度也不低。從倫敦政治經(jīng)濟(jì)學(xué)院提供的會(huì)計(jì)與金融專業(yè)課程介紹來看,斯蒂芬·羅斯等的《公司金融》、理查德·布雷利等的《公司金融原理》、伯克等的《公司金融》、滋維·博迪等的《投資學(xué)》成為資產(chǎn)定價(jià)、金融市場(chǎng)、公司金融、投資學(xué)課程的指定教材。這幾本經(jīng)典教材采取了“搭積木”的內(nèi)容模式,可以根據(jù)不同授課對(duì)象和學(xué)分選擇不同的內(nèi)容。這意味著,在核心專業(yè)課程之外,學(xué)生會(huì)有更多的時(shí)間選修其他領(lǐng)域的課程,甚至是雙學(xué)位課程。
云最大的殺手級(jí)應(yīng)用其實(shí)就是搜索,很多云技術(shù)都是源于搜索、服務(wù)于搜索――海量計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、SLA、延時(shí)、分布式、彈性、大數(shù)據(jù)等等,是不可能在端上完成的。因此,可以說百度是在云里出生的。大約從兩年前開始,百度開始了針對(duì)企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的布局。一個(gè)月前對(duì)云計(jì)算品牌進(jìn)行了升級(jí)――百度云,希望能利用我們?cè)诩夹g(shù)和平臺(tái)方面的積累,構(gòu)建新型云計(jì)算生態(tài)系統(tǒng),服務(wù)于企業(yè)客戶。
在對(duì)信息科技發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行判斷時(shí),我的看法是,由人工智能、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算組成的“ABC”將成為一個(gè)時(shí)代的主題。A就是AI,人工智能;B是Big Data,大數(shù)據(jù);C是Cloud,云計(jì)算。
百度云基于“ABC”三位一體的戰(zhàn)略。打個(gè)比方說,今后,人工智能會(huì)變得像電力一樣重要,主導(dǎo)著每個(gè)人的數(shù)字生活體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)就像是新能源,能讓服務(wù)商更了解用戶需求,讓用戶更輕松地獲得自己喜歡的商品和服務(wù)。云則提供了各種應(yīng)用和服務(wù)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。
大家都知道,云計(jì)算的三個(gè)層次主要是Iaas、Paas和Saas。百度云在這三個(gè)層次上都分別有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。
最底層是基本的IaaS(Infrastructure as a Service),基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù),我們擁有國(guó)內(nèi)最大的GPU/FPGA集群所構(gòu)成的百度大腦的支持,最大的HADOOP/SPARK集群和運(yùn)營(yíng)效率最高的數(shù)據(jù)中心。
我們多年服務(wù)大規(guī)模業(yè)務(wù)比如搜索和視頻的技術(shù),運(yùn)營(yíng)大型數(shù)據(jù)中心能力和支持多項(xiàng)工作流的經(jīng)驗(yàn)將對(duì)彈性、穩(wěn)定、可靠、安全的云服務(wù)提供保障。中間一層是PaaS(Platform as a Service),平臺(tái)即服務(wù)。百度PaaS的與眾不同之處在于,AI作為一種橫向的服務(wù)位于最底層。
百度大腦是百度云的核心引擎,百度云是百度大腦的云化,為前者提供了神經(jīng)元和數(shù)據(jù)訓(xùn)練源。通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合了超強(qiáng)計(jì)算、海量數(shù)據(jù)和優(yōu)秀算法,在語(yǔ)音、圖像、自然語(yǔ)言處理等方面擁有杰出能力,打造獨(dú)特的知識(shí)圖譜、用戶畫像與商業(yè)邏輯。
在語(yǔ)音領(lǐng)域,百度Deep Speech 2系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了安靜環(huán)境下漢語(yǔ)普通話語(yǔ)音識(shí)別97%的準(zhǔn)確率,入選MIT科技評(píng)論2016年十大突破性技術(shù)。在圖像領(lǐng)域,百度人臉識(shí)別系統(tǒng),在全球權(quán)威的人臉驗(yàn)證LFW數(shù)據(jù)集上錯(cuò)誤率僅有0.23%。
自然語(yǔ)言處理方面,百度機(jī)器翻譯系統(tǒng)支持28種語(yǔ)言、756個(gè)方向,打破了語(yǔ)言的藩籬。
用戶畫像方面,百度利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將數(shù)據(jù)細(xì)分,實(shí)現(xiàn)了全平臺(tái)10億級(jí)用戶千萬級(jí)細(xì)分標(biāo)簽,能應(yīng)用于推薦和預(yù)測(cè)服務(wù)。
此外,我們還將上百種算法模塊整合到被稱為PaddlePaddle的云端托管分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。
而在最上層的SaaS(Software as a Service)軟件即服務(wù)這一層,我們更強(qiáng)調(diào)對(duì)垂直行業(yè)的理解、滲透和方案定制,更強(qiáng)調(diào)和行業(yè)合作伙伴一起,打造一個(gè)生態(tài),服務(wù)不同產(chǎn)業(yè),像醫(yī)療云、教育云、金融云、交通云、物流等等。
美國(guó)?佛羅里達(dá)州
繼NASA公布了火星登陸計(jì)劃的更多細(xì)節(jié)后,這輛從2016年11月就開始建造的未來火星登陸車,最近在佛羅里達(dá)州揭開了它的真面目。這輛擁有6個(gè)輪子、全電動(dòng)的新式火星登陸車被專門設(shè)計(jì)來滿足探索火星表面的挑戰(zhàn)。登陸車體重約2 268公斤,體長(zhǎng)8.5米,最高時(shí)速可達(dá)112公里。它將于2017年下半年被安置在肯尼迪航天中心,用于幫助人們進(jìn)行“宇航員訓(xùn)練體驗(yàn)”。
王麗婧說:雖說是用來滿足探索火星表面的挑戰(zhàn),但未來火星登陸的名單上可沒有它的名字,這輛概念車只是為了激起人們對(duì)太空探索的興趣。毫無疑問,實(shí)現(xiàn)火星登陸計(jì)劃之前,NASA還將制造出更多的“輔助者”。
黑客組織攜“病毒”席卷全球
全球
你中毒了嗎?2017年5月,一種名為“WannaCrypt”的蠕蟲病毒開始在互聯(lián)網(wǎng)上蔓延,它可以使被感染的電腦在10秒內(nèi)鎖住,電腦里所有文件全被加密無法打開,只有按彈窗提示交贖金才能解密。這種“勒索病毒”的投放者“影子經(jīng)紀(jì)人”曾聲稱盜取了全球最頂尖的黑客團(tuán)隊(duì)“方程式組織”的攻擊武器,通過釋放和販賣黑客工具在網(wǎng)絡(luò)上橫行。
E伯爵說:我真是服了這些網(wǎng)絡(luò)上的“軍火商”了!隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的發(fā)展,黑客入侵、病毒破壞,各種利用安全漏洞的手段也是層出不窮,相信這種侵?jǐn)_和破壞他人正常生活的行為,已經(jīng)招致了無數(shù)“中招”者們的無限怨念了。
《超級(jí)爺爺創(chuàng)游記》揭開創(chuàng)新秘籍
以色列
提起以色列,相信很多人都對(duì)這個(gè)被稱作“創(chuàng)業(yè)國(guó)度”的國(guó)家感到好奇。終于在今年上線的探訪紀(jì)實(shí)類紀(jì)錄片《超級(jí)爺爺創(chuàng)游記》中,歷史學(xué)者曹景行帶領(lǐng)我們深入以色列高校、初創(chuàng)企業(yè)與政府機(jī)構(gòu)等部門,探秘以色列的創(chuàng)業(yè)生態(tài)。他發(fā)現(xiàn)“以色列創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的最成功之處在于其可以吸引人才,以色列人很重視教育,思辨能力強(qiáng)”。
毛穎說:都說以色列人為了生存在創(chuàng)業(yè),我怎么看都是借口,創(chuàng)新思維一旦養(yǎng)成,那新點(diǎn)子還不是泉涌般擋都擋不住啊。說起來我們也應(yīng)該對(duì)自身的發(fā)展形成一點(diǎn)危機(jī)意識(shí),看看別人家的創(chuàng)業(yè)者們,如何從逆境中闖出一條生路,答案就在這里。
人工智能,“人類文明史的終結(jié)”?
2017GMIC全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì),霍金再談“AI”
中國(guó)?北京
人工智能會(huì)威脅到人類嗎?關(guān)于這個(gè)問題,霍金表示十分擔(dān)憂,在這次遠(yuǎn)程亮相全球移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)中,他更是重申了這一點(diǎn)。他認(rèn)為人類需警惕人工智能發(fā)展威脅。人工智能一旦脫離束縛,就會(huì)以不斷加速的狀態(tài)重新設(shè)計(jì)自身,而人類由于受到漫長(zhǎng)的生物進(jìn)化的限制,將無法與之競(jìng)爭(zhēng),從而被取代。“人工智能是有根除疾患和貧困的潛力的,但是研究人員必須能夠創(chuàng)造出可控的人工智能。”
貓哥說:解放勞動(dòng)力?無數(shù)勞動(dòng)人民心中深切的吶喊此起彼伏。那么問題來了,被取代丟了飯碗,還是重振旗鼓開辟新的行業(yè)?比起一味地想辦法控制人工智能的崛起,依我看還是先想法子趕緊另謀出路比較實(shí)際一點(diǎn)。
C919首飛成功,搶占空運(yùn)“大蛋糕”
中國(guó)?上海
2017年5月5日這天,中國(guó)又一次吸引了世界的目光,首款國(guó)際主流水準(zhǔn)的國(guó)產(chǎn)大型客機(jī)C919成功首飛。在C919飛機(jī)制造產(chǎn)業(yè)鏈條上,中國(guó)商飛與各個(gè)供應(yīng)商結(jié)成“生命共同體”,組建了16家合資企業(yè)。從關(guān)鍵技術(shù)攻克到商業(yè)模式創(chuàng)新,中國(guó)商飛正在努力躋身世界民用航空制造I兩大巨頭空客與波音創(chuàng)造的強(qiáng)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)中。
萌萌子說:就沖著這種發(fā)展模式的創(chuàng)新觀念,我們也應(yīng)該拿出來表?yè)P(yáng)一番。尚且不論咱的大飛機(jī)技術(shù)水平在世界上處于什么地位,你就告訴我哪個(gè)能剛會(huì)走路就能飛奔的吧,如果有那也是人家天賦異稟,咱還是老老實(shí)實(shí)一步步來,穩(wěn)妥些。
“人造風(fēng)洞”,發(fā)電全靠“浪”
澳大利亞
級(jí)別:省級(jí)期刊
榮譽(yù):中國(guó)優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫(kù)
級(jí)別:部級(jí)期刊
榮譽(yù):中國(guó)優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫(kù)
級(jí)別:北大期刊
榮譽(yù):Caj-cd規(guī)范獲獎(jiǎng)期刊
級(jí)別:省級(jí)期刊
榮譽(yù):中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)(CJFD)
級(jí)別:北大期刊
榮譽(yù):中國(guó)優(yōu)秀期刊遴選數(shù)據(jù)庫(kù)