百度公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏主持早餐會。中國網(wǎng) 董寧 攝影
2015年3月29日上午7點到9點，博鰲亞洲論壇第七場早餐會“對話：技術、創(chuàng)新與可持續(xù)發(fā)展”如約舉行，百度公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏作為主持人，邀請比爾及梅琳達·蓋茨基金會聯(lián)席主席比爾·蓋茨與特斯拉汽車首席執(zhí)行官馬斯克，就共同關心的話題進行對話。
【蓋茨——希望與中國在慈善方面建更多關系】
主持人 李彥宏：提交了500個問題，我在看一個一個問題的時候，發(fā)現(xiàn)給比爾·蓋茨的問題，大多數(shù)的問題是有關微軟的。你花在基金會上的時間，實際上比微軟的時間更長，你是否真的認為你在對人類的貢獻方面更大？通過你的基金會做的貢獻比你在微軟工作對人類的貢獻更大，比如說一百年以后你是希望人們把你稱為微軟的創(chuàng)始人，還是希望人們把你記作慈善者？
比爾·蓋茨：實際上大家能記住我就已經(jīng)很高興了，經(jīng)濟最重要的一部分就是私營部門，一定要記住二十、三十年之后，大多數(shù)的增長都是來自于私營公司，數(shù)字的革命是在早期開始的。像百度、谷歌、蘋果、微軟這樣的公司，他們是做了巨大的貢獻，他們所經(jīng)理的工作在不同的，比如說在教育做出了很大的影響。我們看到，可以讓人們學習的內(nèi)容和目標以及理想相聯(lián)系起來，這是一個很好的開始。每一個人都有機會可以建立一個公司，而且做出巨大的貢獻。我看到的就是我能做的最獨特的事情，就是在五十多歲的時候建立一個基金會，花更多的時間在基金會上面。其他人可以繼續(xù)來經(jīng)營微軟。我二三十歲在微軟的時候，就確定以后CEO不會超過45歲。
因為每個人在45歲以后還能繼續(xù)做這些事情，50多歲的時候告訴自己不應該再做這個工作。基金會的工作實際上是跟我的太太梅林達一起來做的。每天我會說瘧疾方面是誰來負責呢？我發(fā)現(xiàn)是真空。在科學和治理，我們?nèi)サ揭恍└F國會看到由于營養(yǎng)不良和疾病帶來的不好的情況，所以這里面有一些機會。發(fā)現(xiàn)我們可以利用我們的技能來進行組織，推動人們利用他們在軟件革命方面的一些能力和技能，來選一些科學家花十到二十年的時間進行突破、攻堅。我覺得我可以這樣做。
我覺得在我現(xiàn)在這個階段，就是我可以做出最大的貢獻，通過我的基金會來做這個貢獻。在我二十多歲的時候，不會因為做這個有多大的滿足感。我覺得中國記得更多的是微軟，因為基金會在中國沒有太多的工作，我們都是在窮國的工作。我們希望建立更多的關系，因為中國有很多的想法可以幫助非洲，通過農(nóng)業(yè)、文化或手機的魔力。
主持人 李彥宏：所以你要多來中國。
比爾·蓋茨：對的，我是要多來中國。
【蓋茨——不反對人工智能 但不能操之過急】
主持人 李彥宏：昨天有關人工智能進行了簡短的辯論，今天也談一下。人工智能動的進步帶來了很多的爭論，百度最近看到在你的訪談當中，你也是說到了一些人工智能的負面，這是有人在訪談當中所說的。比如說火星或者是其他方面的人工智能有負面因素，您對此有什么看法？
比爾·蓋茨：實際上我是覺得這是非常不正確的比喻，我并不認為我是火星人。數(shù)據(jù)智能的風險，并不是說就是超人類，并不會說是超過人類的智能、人類的想象。我覺得更合適的比喻，比如說核研究，一開始的時候只是用于制造武器，釋放能量其實是很容易的過程。
但是安全地把能源控制住是很難的，我覺得關鍵點是核的安全性。我們應該推動人工智能的安全性，也許是好的，也許是不好的，也許可能是會帶來災難。還有可能會帶來一些核的崩潰，所以安全是需要著重注意的的。我并不是說是反對人工智能的進步。
我認為我們應該特別小心，可能會需要更多的時間來發(fā)展人工智能，但是我們這個方向是對的。我們不能操之過急，不要進入到未知的領域。
主持人 李彥宏：但是有沒有什么不同的觀點呢？
比爾·蓋茨：沒有。我覺得他花了一些錢推動人工智能的發(fā)展，我覺得是非常好的。在座的如果想要知道的話，有一個書是關于超智能的，剛才所說的重點是我們有一個目標，就是來選一些數(shù)學模式。我們?nèi)说难葑儯@是通過一個很短的計算機，存儲量是很少的。我們當時也是用一些鼠標。
主持人 李彥宏：我們在開始進行構(gòu)造的時候，也不知道機器人如何走。
比爾·蓋茨：確實這個數(shù)學模式如果開始出現(xiàn)，然后轉(zhuǎn)變成為知識的時候，這是我們還沒有達到的。在軟件方面沒有實現(xiàn)的。這不光是人的一個層面，是超人的一個層面。這也就是數(shù)學模式所希望達到的，那就是通過硅片、硅來實現(xiàn)。通過這種硅把這些知識都植入進去，包括數(shù)學模式、模型，包括因特網(wǎng)可以把這些書各方面的知識都融入進去。我們通過這樣的基礎把人工智能建造起來。
當人們說這不是一個問題的時候，我就會不太同意他們怎么可以覺得這個挑戰(zhàn)不夠大呢？
