IBM大中華區總裁陳黎明:下一輪數字化變革將來自行業內部

  每經記者 楊棄非    每經編輯 劉艷美    

  2015年,IBM大中華區總裁陳黎明剛入職IBM時,曾在一個展會上體驗人臉識別測試年齡,結果顯示為34歲。

  經歷3年的技術發展,他再度嘗試,發現更新到了37歲——盡管增長的歲數跟年數變化一致,但和他的真實年紀仍然誤差較大。

  “我把它叫做算法的無能,但不是AI主觀故意的一種偏見。”在7月3日的2019年世界經濟論壇新領軍者年會現場,陳黎明向《每日經濟新聞》記者分享了這個故事。他希望借此解答一個有關AI倫理的疑問:在數據濫用、隱私泄露風險不斷上升的今天,以數據為生的大型公司究竟是否可信?

  “為什么明星企業多如牛毛,壽星企業屈指可數?要想做到企業常青,就必須作出承諾,企業的數據責任是什么。”他說,“你可以對你的算法進行解釋,但它不能是一個‘黑匣子’,也就是說要有透明性,要能夠被信任。”

  在他看來,在政府、企業等多方加強監管的同時,也不能因噎廢食。“現在,80%的數據依然在防火墻內,而我們收集的數據僅是可收集數據的1%。”他指出,“我仍然主張數據要繼續流通,且這個流通必須依法有序。隨著更多企業充分挖掘數據,數字化下一輪將會來自企業、行業內部。”

  99%的數據仍是“深數據”

  上一個十年被普遍認為是消費互聯網的十年。以平臺和流量為代表的消費互聯網將衣食住行進行數字化賦能,當每個細分領域紛紛進入紅海,一種呼喚產業互聯網的聲音開始出現。

  從數據角度,陳黎明同樣窺見了這一變化趨勢。“上一輪變革主要是從行業外部到內部,顛覆者在行業之外。比如,創新者可能不是做出行的,但為了創新進入出行領域,產生Uber這樣的公司。”他說,“如果稱其為變革的1.0版本,那么,2.0應當是來自企業或行業內部顛覆自我的創新。”

  在他看來,這意味著,更多企業將充分挖掘數據、進入打造平臺領域。

  與這一論斷相契合的是他給出的一組數據:80%的數據依然在企業防火墻之內,而即便在可收集的數據中,已經收集的數據也僅占1%,很多數據尚未收集或利用。

  “可能99%的數據依然是以深數據(deep data)的形式存在,這是什么意思?我們還沒有意識到這些數據的重要性,我們也沒有意識到可收集這樣一些數據,但他們都能夠對我們的未來生活和工作產生很多影響。”他指出。

  他舉例說,可穿戴設備中收集的數據,唯一的價值可能就是“發一下朋友圈”,但這些數據最終并沒有被利用起來,讓使用者能夠直觀地了解一整天的生活、運動狀態。

  更重要的企業防火墻內80%的數據。“這些數據實際上是他們沒有挖掘的一個‘金礦’,能構成企業核心競爭力。”他說,“企業應當思考如何去挖掘、利用這些數據,這是他們的責任。”

  一個重要方向是,將數據分析與AI等技術融合,并探索商業化落地。

  數據要流通,但算法要透明

  盡管仍站在新一輪數字化變革入口處,但一系列問題已經不斷產生。在不少人看來,與以往不同的是,AI代表的這種全新產業革命形式,需要率先將倫理因素納入進來,而數據保密性則是需要優先關注的問題之一。

  “我們主張數據流通,當然,這個流通必須依法有序進行。”陳黎明說,“比如,你不能隨便把這個客戶的數據賣給另一個客戶,數據是屬于客戶的,由此產生的價值也應該屬于客戶。但如何讓更多數據為全人類造福,我覺得也是應當思考的一個話題。”

  在許多人看來,數字化改造已成為每個企業必須面對的挑戰。在早前的一場新聞發布會上,上汽集團副總裁藍青松就指出,每家企業都要根據自己的業務現狀和能力推動轉型。大企業資源更多,小企業更靈活,每家企業都可以找到轉型方式,“將來,不是數字化企業將無法參與競爭”。

  如何保證數據流通依法有序?在陳黎明看來,可以從政府和企業兩個方面入手。

  “從企業方面來看,發明創造科技時,本著向善的意愿很重要。”他具體指出,“企業要有責任,你可以對你的算法進行解釋,但它不能是一個‘黑匣子’,也就是說要有透明性,要能夠被信任。”

  他反復提到,現在“明星企業多如牛毛,壽星企業屈指可數”,就是因為企業疏于對責任的重視。“要想做到企業常青,就必須作出承諾,你的數據責任是什么。”他認為。

  但同時,倫理問題僅靠企業一方來解決是不現實的。目前,全球已提出40多個不同的AI原則,不久前,歐盟還發布AI倫理指導方針。“實際上,政府應該有所作為。”陳黎明說。

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