新的风口来临，太平洋两岸的大公司都全面转向，2016年，谷歌宣布自己的战略重心从“移动先行”转向“AI先行”。AI无国界更无时差，中国学者在2014-2015发表的与AI相关的论文数量已经超过了美国。百度推出无人车体验和开源深度学习平台，腾讯成立AI Lab研究院，多种算法、应用竞赛的举办，以及商汤、旷视、图普等创业公司新一轮融资的成功——一系列人工智能领域的新闻入选了2016科技媒体的年度盘点。

微软亚洲研究院院长洪小文笑言，在这样一个机会遍地的好时代，公司无论大小都有自己的竞争力，“静观其变，各凭本事。”

为延揽人才，孵化项目，李开复在今年年初成立了创新工场人工智能工程院，并担任院长。

AI安全与AI公平

有智力和资源储备的顺着风来的方向发足狂奔，在狭小的顶级AI人才池里，互联网巨头一掷千金，微软研究院院长彼得·李感叹，顶级人工智能研究员的薪水已经赶上了NFL四分卫球星。

高质量的大数据和强大的计算能力是深度学习算法统领江山的两大支撑，吸引科研人员加入大公司的除了惊人高薪，还有内藏宝藏的高质量大数据。

数据、人才全都汇聚于几个大公司，AI带来生产力巨大释放的同时，是否会进一步拉大信息革命已经形成的数字鸿沟，人类是否会迈入一个贫富分化最为严峻的世代？如果只有2%的人能够参与未来，人类普遍的智能是否会下降退化？人类如何在智能时代界定自我，获得价值？

这不是人类第一次在技术跃升时思考人生意义与人性根基。2002年学者福山就曾针对生物技术可能造成的危害，写下《我们的后人类未来》，发出预警，“生物技术会让人类失去人性……但我们却丝毫没有意识到我们失去了多么有价值的东西。也许，我们站在了人类与后人类历史这一巨大历史分水岭的另一边，但我们却没意识到分水岭业已形成，因为我们再也看不见人性中最为根本的部分。”

然而科学界始终相信恰恰是技术保障了和平和公义，避免了更大的恶。本次峰会上，几乎每一个接受专访的专家都将AI安全部署当作重要议题，乐于向公众和媒体分享他们的思考。

穆斯塔法是DeepMind实验室创始人之一——哈萨比斯负责技术，带领首席工程师席尔瓦和其他天才程序员研发AlphaGo这个超级围棋智能程序，穆斯塔法负责技术在市场上的落地，赚钱养活超级程序员们。“我们在公司创立的时候就明确了这一点，我们想要开发通用型学习技术去打造一个更好的世界，我们的技术必须秉持透明、合理的原则，让人类监督并且让人类掌控。”

哈萨比斯

哈萨比斯也对媒体记者强调技术应该具备“正确性”，“研发者需要给AI植入一个‘善’的动机，第一不能被用来制造杀人武器，第二不能被个别公司所控。”

与英国国家医疗体系NHF的合作是AlphaGo后台部分技术落地项目之一，“我们完全接受NHF的监督，绝对不会把用户的数据用到保险或者是其他的业务中去。”

为取得社会信任，降低公众对AI的应激反应，同时也保证行业能够健康发展，2016年9月，Facebook、谷歌、亚马逊、微软与IBM等五大科技界巨头联手成立了史上最强大的AI联盟——Partnership on AI,除顶级科研人才之外，联盟还邀请了NGO组织、社会学家共同参与议题讨论和行业标准制定。

活跃的AI组织还有马斯克牵头创建的Open AI ,以及华裔AI科学家李飞飞和盖茨夫人梅琳达·盖茨参与创立的旨在使女性以及有色人种参与到AI发展中去的“AI4ALL” 。

传奇软件工程师Jeff Dean眼中已经有一条清晰的AI发展路径，“医疗、无人驾驶，这些是走在比较前面的，都是比较快我们会看到行业改变的。需要人工智能的不只是科技型的公司，而且会是一个社会性的全面应用。各个行业先后不一，但都会探索性地先在小的问题解决上使用人工智能，之后渐渐拓宽人工智能在该行业的应用，逐渐发展到最终的‘端到端整体人工智能解决方案’。”

他对AI可能造成的失业问题并不讳言，也深觉社会各界都应该多讨论多了解多预备智能时代可能造成的社会问题，“有很多工作岗位以后可能会被人工智能替代，工作被自动化了，政府的政策方面能不能够及时地跟上，有没有这样一个配套，什么时候政府能够出台这些政策？这些也是我们关心的问题。”