李开复的达沃斯见闻

　　1月23-26日，第48届世界经济论坛年会在瑞士达沃斯召开，主题为“在分化的世界中打造共同命运”。会议召集了来自全球政商、国际机构、公民社会、学术、媒体、艺术等各界超过2500多位领袖人士出席，以更新指导多方利益相关者合作的全球议程，共同应对当下重大政治、经济与社会挑战。

　　创新工场董事长李开复博士受邀飞赴达沃斯参会，作为多年参会的资深“记者”，他随时回传了在达沃斯的见闻，分享他看到听到的新鲜。

　　人工智能的发展和影响

　　达沃斯当地时间1月23日，在MIT的午餐会上，李开复与李飞飞（Google Cloud AI/ML领域首席科学家）；Richard Socher（Salesforce首席科学家）；Mustafa Suleyman（DeepMind 联合创始人兼主管）进行了对谈；主持人是Andrew McAfee（麻省理工学院数字经济倡导行动联合创始人）。

　　上个月，DeepMind团队发表了最新论文，提出强化学习算法AlphaZero，一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据说，AlphaZero在8个小时训练后就击败李世石版本的AlphaGo；再用4小时训练击败世界顶级的国际象棋程序Stockfish；再用2小时训练击败世界顶级将棋程序Elmo。

　　一时间，AI界哗然：通用AI问世啦，AlphaZero完爆人类。

　　在午餐会上，DeepMind 的联合创始人Mustafa Suleyman 被问到Alpha zero 的强化学习是否真的证明可以不要训练数据？除了游戏还有什么应用？（潜台词是，能不能真的“通用”）

　　Mustafa非常坦诚地说：Alpha zero没有那么神，外界对它有点夸大了。它要想工作，必须满足三个前提：可预测环境（围棋规则），清晰奖励系统（输赢），无变数（variability) 。也并不是外界说的不受监督，Alpha zero的监督来自于它的结构和训练环境，这些依赖强化学习的具体方法在现实生活中效果不是很好。在现实生活中我们无法提供模拟器，进行巨量训练来形成算法。

　　不过Deepmind团队正在探索游戏之外的应用，但是初步预测这不太容易，因为真实世界比游戏复杂很多。他预测三五年内，强化学习是完全没法普及应用的，Deepmind团队已经“将目光放到几十年后了”。

　　Mustafa也提到：Alpha zero 本身并不能解决AI对于数据的需求，但在数据生成和模拟上的进步（比如说用真实语音合成、人脸合成、甚至类似Grand theft auto来做自动驾驶的模拟）是有可能在未来自动产生可补充的数据。

　　李飞飞：AI要理解人类情感，早着呢

　　李飞飞认为人工智能还是一个新领域，只发展了60年左右，人工智能的理想是让机器变得智能，模仿人类智能解决问题，让人类的生活变得更好。

　　“回想一下，当我还是一个大学生时，我绝对想象不到人工智能会带来的巨变，它巨大的搜索能力，更别说无人驾驶了。我们已经见证了非常了不起的突破。”

　　李飞飞特别提醒大家，目前AI还不能理解语境、复杂的知识，要识别人类的情绪、感情和动机，也还有很长的路要走。

　　当然，目前有很多研究AI情感的创业项目，也不要因此受到打击，正是因为有更大的挑战，成功的收获才会更大。

　　李飞飞引用一位在AI领域有40多年研究经验的同事的话，评价当下我们对完美的人工智能机器的定义：“一台能做出完美食物的机器，虽然房间已经着火了。”

　　至于中国AI的发展机会，中国有“四截火箭”助推。

　　（1）中国一流的理工科教育。

　　李飞飞就是这一点的证明。中国的理工科教育培养了众多科学家，而且这些人都有志于从事人工智能的相关工作。这群杰出的年轻人会是推动中国进步的一股了不起的力量。

　　（2）活跃的创业氛围和资本对这个领域的大量投资。

　　作为一家风险投资机构，我们投资了45家人工智能公司，这些公司分布在各个领域。比如如何让借贷更简单，提供消费者服务，制造能采草莓、洗碗、组装汽车的机器人。

　　（3）中国巨大的数据量。

　　中国共享单车的使用人数是美国的300倍，外卖是美国的10倍，移动支付拥有6亿多用户，是美国的50倍，而且不收佣金、无中间人。在此基础上，形成了大量的公司和数据。

　　（4）政府的政策。

　　国务院去年发布的人工智能计划表示，中国要在2030年成为人工智能创新核心国家，伴随这一政策而来的是城市层面上大量资源的投入，这显然会推动我们前进。

　　施密特评点AI：力量是超人的

　　在谷歌云的晚餐会上，董事长施密特也谈兴很浓。针对AI的发展，施密特的评价是：AI的力量是超人的。

　　谷歌从2000年的广告算法就开始使用AI，很早就意识到AI科研的重要性。从收购Geoff Hinton的公司，到收购DeepMind （现在这个团队已经750人），再到吸引李飞飞，将深度学习迅速渗透到整个公司。

　　让施密特记忆最深的AI里程碑是DeepMind 团队只用了六个工程师，几周的时间就在数据中心制冷和能源问题上节省了15%的电费。作为对比，谷歌之前的数据中心是一批很牛的工程师花费多年时间设计的。

　　从这个角度看，AI的力量的确是超人的。

　　美国公司在华水土不服的四个原因

　　达沃斯当地时间1月25日，在WPP董事长Sir Martin Sorrell亲自主持的 “下十亿用户” 论坛上，李开复和Alphabet、谷歌首席财务官Ruth Porat，美国银行副董事长Anne Finucane，麦肯锡资深合伙人Adam Bird进行了对谈。

　　Alphabet、谷歌首席财务官Ruth Porat认为，外国公司想在中国获得成功比本土的公司更难，公司进入海外市场要保持谦逊。

　　李开复的观点是，下一个10亿有效用户最大可能会在中国，美国公司如果不调整傲慢的平台主义态度，会在下一个10亿有效用户里遭遇滑铁卢。美国公司认为他们在中国的发展困境是地方保护主义作祟，事实上，他们在华水土不服有四大内因。

　　以下是李开复的发言内容：

　　1）用户不能只用数量来衡量，需要用活跃度和支付能力。从这两个角度来说，中国的第三波人口红利（第一波：PC用户转战移动，第二波：小镇青年，第三波:二三四线中老年尤其妇女）大约3亿人口，将比其它的7亿新用户更加有价值，因为他们有支付能力和经济能力。另外，有趣的是，对他们来说，互联网就是微信。

　　2）对于发展中国家，中国创业者有独特优势。国内竞争激烈，而往往在国内无法胜出的公司，杀到国外，反而能够称王（比如说在东南亚、印度、南美、中东），往往是把产品copy from China，比如说直播、共享单车、今日头条的模式。因为中国用户画像和这些国家比较相似，所以机会很不错。

　　3）互联网巨头开发国际市场速度迅速。用滴滴作为案例，滴滴已经经过投资进入多个公司，而且把滴滴更好的界面技术注入了被滴滴投资的公司。这种有弹性的做法，在发展中国家更容易得到成功。

　　相对来说，美国公司的平台主义，当年在美国拥有科技霸权时是可行的（因此微软、谷歌、Facebook在全球有很大的份额），但是今天中国公司的技术能力已经不弱于美国公司，如果美国公司继续用巨无霸平台，不合作不投资，只是期待征服世界，这个模式在下十亿用户肯定会受阻。

　　我们可以期待美国的产品继续在英语系国家胜出，在欧洲产品方面理论上可以胜出，但是欧盟对于美国的各种作风不满意（从垄断罚款到未来个人数据和产品的剥离）都会给美国带来很大的挑战（当然中国公司进入欧洲也不容易）。而新兴市场中，中国的科技公司进入东南亚、印度、南美、中东、非洲将成为中长期趋势，所以我会期待未来十亿用户，在中长期（3年之后），会很大程度的使用中国产品。

　　4）对于美国科技公司在中国发展不理想，美国人普遍认为是保护主义阻挡了他们。其实当年或许是一个因素，但今天绝对并非如此。我看到了四个美国科技公司的巨大问题：

　　<1> 美国公司希望用单一平台进入中国，对于本土化没有足够的弹性，对本土团队不足够授权，主要把中国当做一个营销的市场；

　　<2>中国公司的产品能力已经超过美国。微信比Facebook好用，淘宝模式比eBay可持续，中国又出现了各种新的模式和产品，如美团、今日头条、共享单车。还有中国科技方面也赶超美国，如计算机视觉、人脸识别、语音识别。在中国，美国公司已经没有明显的科技或产品的竞争力；

　　<3>美国公司在中国的负责人（总经理或CEO）越来越多的是不懂国情的老外，他们的事业轨迹是从较小的国家总经理，提升到中国总经理磨炼，之后回总部再升官。但是他们主要销售出身，不懂、不在乎也管不了产品技术，不懂中国不接地气不讲中文，而且个人对中国没有长期承诺，主要对总部指标负责，最大的愿望是保护自己的金饭碗，报喜不报忧。这批人在中国本土公司的角斗士面前，根本不堪一击；

　　<4> 中国的顶级人才，从本科毕业到职业经理人，过去认为外企是最好的工作，但现在大部分会把中国的大公司（如BAT）到中型公司（如美团、滴滴、小米）到创业公司（如VipKid、Face++）排在外企前面。没有了最优秀的人才，外企在国内的发展不容乐观。

　　谷歌：进入海外市场，要谦逊

　　Alphabet、谷歌首席财务官Ruth Porat认为，外国公司想在中国获得成功比本土的公司更难。

　　Ruth Porat 2015年3月宣布加入谷歌出任新任CFO，成为谷歌历史上第一名女性CFO。在此之前，她任职摩根士丹利CFO，人们称她为“华尔街最有权势的女人”。福布斯将她评为“第32名世界最具影响力的女性”。

　　Ruth 分享谷歌在海外发展方面的思考。她认为，快时尚、在线教育、外卖， 这些新产品模式最开始都是局部现象，然后才被规模化。除了从风险、机遇角度考虑这些新事物能不能被规模化，还要考虑到要投入的资金，当地政府是不是友好，环境是不是公开、透明。

　　Ruth Porat说，产品要凸显出企业的价值与追求，企业要有强有力的企业文化。再好的产品如果没考虑到文化因素，也可能失败。

　　“在Google，我们强调有负责的成长，做到专业和谦逊。当地市场的负责人要保持本地目光和思维。融入当地，从当地获得成长的动力。”

　　“我们不能只是把产品搬运到全球各地，保持尊重的态度，定制本地化的产品，或是提供可以本地化的平台和工具。深入地融入当地，是我们当下最高战略目标之一。”

　　Ruth Porat提到，谷歌在全球各地有很多训练中心，培训当地的创业者，培育创业文化和创业友好的环境，帮助当地的创业者跟硅谷等建立联系。深入当地融入当地，是他们当下最高战略目标之一。

　　Mckinsey认为未来“中国中心论”

　　麦肯锡公司高级合伙人Adam Bird 提出中国中心论观点，他认为中国年轻一代，将会是最有影响力的消费群体。下一个10亿中，每消费一美元，就有12美分来自这一群体。Mckinsey此前曾开展的一项实验，发现未来91%的增长都会来自于城市，这对企业来说有很大的借鉴意义，这是本地化的更深内涵。

　　他建议在座的每个企业家都找个时间去中国，因为到了中国才会看到、才会相信中国创业者的创新力。“你到华为的深圳总部参观一下，五万员工，像一个大学校园一样非常壮观。阿里巴巴在杭州有15万雇员，是华为的三倍。中国人现在已经不仅是模仿了，他们会模仿一些东西，但情况已经改变了，他们现在是领军人。”

　　美国银行：中国内敛，印度可能性很大

　　美国银行副董事长Anne Finucane表示，我们关注的还是西方国家或者发达国家，但科技的颠覆性，全球化的可持续性和多样性，已经是不可避免的事实。

　　因此，我们向很多国家派驻了负责人，因为我们需要了解当地市场，了解我们面对的消费者。目前，我们75%的业务还在美国，剩下的25%在全球各地。

　　我们也看到了中国和印度中产阶级的崛起。目前很多跨国企业，离开欧美来到了印度。对西方国家来说，印度是一个可能性很大的国家。 中国发展得很好，但是中国内敛，和外部交流还很有限。

　　用交易来治理隐私数据问题？

　　在达沃斯论坛，李开复和2015诺贝尔经济学奖得主、普林斯顿教授 Sir Angus Deaton 进行对谈，讨论人工智能和隐私的治理。Deaton教授提出一个想法，开发一套隐私数据授权交易系统，治理隐私数据侵权问题。

　　在用户隐私数据保护方面，英国正在讨论法律让每个人拥有自己的数据，会从医疗数据开始。

　　Deaton教授：用交易来治理隐私数据问题？

　　Deaton教授认为，今天AI巨头利用用户数据获取了巨大利润，而且导致未来用户隐私和财富两空，所以他认为应该能有一套系统，让每个用户拥有自己的数据，选择性授权给AI 或产品公司。

　　比如说，一个用户可以不在乎隐私，并卖自己的数据给最高的出价者，另一个用户可以只让自己的数据被自己信任的公司使用，另一个用户可以只在搜索引擎里面使用。如果达到这样的境界，垄断型AI公司就很难剥削用户，而且AI公司彼此会更直接竞争，因而降低伤害用户利益的可能性。

　　但是这个想法比较理想化，在今天很难执行，因为AI巨头都已经习惯性使用用户数据。虽然要尊重考虑隐私，但不应该过分纠结。比如说医疗数据，应该可以脱敏后更允许分享，这样世界上的AI专家才能更快结合AI和医疗。很多别的领域可能有更高的门槛，但是克服癌症可以成为一个全球人类携手解决的巨大问题。

　　Deaton教授：寻求政府强制执行？

　　Deaton问我是否有可能G20支持这样的方案。我觉得中美都很难支持。讨论后，他觉得唯一的方法就是欧盟来强制执行。

　　似乎不少欧洲人觉得被美国科技巨头剥削，因此才有微软Google在欧盟碰到的问题。如果欧盟真的用这个方法来修改用户和巨头的平衡，并且基本改变巨头的商业模式，而且大幅度影响巨头的利益，这对美国巨头的竞争力会有严重的影响。除了这种方式之外，也有很多欧美政界朋友提出要探索拆分科技巨头，或至少不允许他们收购小公司，扩大垄断。

　　虽然科技巨头垄断是一个挑战，但不应该用强迫改变商业模式，或拆分处分的极端模式来处理这个问题。过去美国欧盟对科技巨头的惩罚都很不到位，速度太慢，没达到效果，只是让巨头低头了，以后做事谨慎一点而已。

　　鼓励创新+税收政策

　　避免科技巨头垄断，保护用户（包括隐私），最好的方法应该是：

　　1）鼓励创新创业。今天AI影响的领域，远远超过科技巨头的互联网地位，并不是科技巨头能够杠杆阻拦的。比如说医疗、法律、教育、生产、无人驾驶等领域，都不是巨头可以阻拦竞争对手的。这些领域都可以出新的巨头。以后巨头越多，彼此跨领域竞争（比如说美图挑战滴滴出行，腾讯进入阿里支付领域），就可以一定程度降低垄断者欺负创业者或用户的行为。

　　2）如果巨头真的特别强大，提出另一种解决方法就是政府扮演协调角色，一方面确保用户隐私保护，另一方面从AI巨头征税（比如说超过一万亿美金的利润要征税95%），然后把所得用最有效的方法补助给最需要的被伤害人群。我认为被伤害最大的人群不是隐私被调用的人，而是被AI取代，失去工作的人。我会更希望用这笔钱来重新训练被取代的人，让他们能找到新的工作，得到自我实现。当然，这种方式在美国可能较难执行。

　　AI对人类6大挑战

　　2018年冬季达沃斯的主题是“在分化的世界中加强合作”，人工智能出现在全球各界领袖的讨论议题当中。

　　全球的各界领袖对AI对人类的挑战尤为关注，主要聚焦在以下六个话题里：

　　1）安全性：无人驾驶汽车可以被黑客变成武器，如何避免？

　　2）隐私：个人隐私如何保护，如何让每个人掌控自己的数据，或至少避免AI公司滥用个人数据（如出售等）？

　　3）工作：15年内50%的工作任务将被取代，4-8亿人需要重新训练，人类如何度过这个历史性的挑战？

　　4）贫富不均：AI创造的富豪和被AI取代的重复性工作者，这两者的差距可能是有史以来最大。如何避免富人凌虐穷人？

　　5）数据的偏见：如果数据不完整或标注有偏见，可能带来对一些用户的歧视，如何监督避免这方面问题？

　　6）大公司的垄断：巨头公司拥有大量用户数据，可以靠此优化产品，增加收入，花大钱雇佣AI科学家买机器，再累积更多数据，源源不断维护垄断。AI时代的垄断，因为有数据累积作用，可能比任何过去时候的垄断都反竞争，应该怎么办？

　　欧美应向中国市场学习这四点

　　在达沃斯腾讯主办的会议上，李开复和林毅夫讨论中国助力世界的未来。李开复认为，当下中国市场存在的4个重要因素，将对世界经济产生新的刺激助力，欧美国家应该学习。

　　1）中国的快速试错模式，会比欧美透彻讨论并得到共识的模式更有效率，建议欧美探索这两种模式的平衡。

　　举个简单的例子，人工智能给人类社会带来困扰，包括安全、隐私、贫富不均、工作的取代，还有偏见，在这届达沃斯论坛里，也有很多人讨论在这么多挑战和不成熟的前提下，我们应该怎样往前进。这个话题其实是有一个标准中国派的辩论，还有一个标准欧美派的辩论。

　　中国思维的辩论会是：安全问题当然得注意了，但除了安全问题之外我们科技浪潮来的太快，创业一定要快速的执行和推进，AI是需要大量的数据的，所以我们先把东西做出来然后有了数据以后一定会越做越好，我们是可以调整刚开始的错误的。

　　欧美的思维会说，这么重大的事情我们不能草率来做，一定要从各个方面好好的辩论，从道德的层面怎么能够确保一辆无人驾驶是安全的。比如说前面有一个人确定会被撞到，那边有两个人可能会被撞到，AI本身很难做这个判断。欧美思维会希望让每种不同的声音都能发声出来，有一个理性、深度、有逻辑的思维辩论，最后达到一个共识，然后用这个共识再来推进我们的技术。所以这两种思维方式有非常显著的不同。

　　这种思维的差异不仅仅是在政策层面的，它渗透在创业者、投资人、老师、教授的思维里，当然也有政府的政策。基于欧美思维方式的话，政策导向就要先讨论贫富不均的问题，要考虑隐私数据应该掌控在自己的手中，每个获取数据都要经过授权。他们会希望把数据权利给回个人，然后去重写商业规则。

　　如果一切推倒重来，这个模式可能会是一个最能基业常青的方法，但是今天Google、Facebook在欧洲已经赚了这么多钱，然后用户数据都在手中了，你叫他吐出来，这怎么能做到呢？

　　当然我们也看到欧盟可以做到用罚款的方式逼着Google、Facebook就犯，但这种方式会对公司的商业模式带来挑战，又会给中国公司带来机会，因为Google、Facebook不会为了欧洲单独做一套系统，它一做可能就是全球。这样的话，腾讯就能更容易的进入非洲，因为Facebook就把这个东西变得很复杂了，所以我觉得这个思维会给企业创造很多变数。

　　2）中国科技移动产品已经超过欧美，copy-from-China可以带来更多的产品和机会给世界各地的国家。最经典的例子就是移动支付。

　　今年一月，李开复在美国和欧洲都走访了一段时间，有很多感受。过去10年时间，中国互联网成长非常迅速，诞生了很多原创模式，已从抄袭者变成了被抄袭者。尤其是用2C产品、移动互联网、共享经济领域，中国无论是商业模式还是变现能力，的确都已经远远超前了。

　　中国新四大发明里移动支付是非常厉害的，尤其是移动支付，将成为未来社会最重要的“基础设施”。中国整个移动支付的环境打通了六七亿的用户，移动支付其实有三个巨大的好处，其中一个就是几乎不要佣金，可以点对点，人对人的支付，而且是非常小额的支付。

　　在过去的两三年中，中国移动支付本身的交易笔数呈几十倍增长，目前微信和支付宝加在一起的移动交易笔数，每天超过3亿笔，所以移动支付的蓬勃扩张会给中国的整个消费带来巨大变革。这里面有三个原因：

　　第一，电子支付的便捷性和无痛性极大的促进消费增长。相比现金支付，用户不觉得自己花了很多钱，稍不注意就买了很多东西。

　　第二，电子支付带来了消费信用的扩张，不仅是一个支付手段，还带着消费金融杠杆。过去中国信用支付的普及率只有10%，而移动支付用不了多久，让中国百分之六七十的人都拥有信用卡，这意味着每一个消费者都加了一个巨大的消费杠杆。而消费杠杆普及之后，将加速这个国家在消费上迅速的扩张和膨胀。

　　第三，移动支付跟信用卡支付不一样，它是在手机上，可以在任何时间任何地点任何场合发生，并且可以运行各种各样复杂的运用，能处理非常复杂的场景的支付。举个例子，如果没有移动支付，只有信用卡，共享单车的模式就很难产生，新零售也很难发生，因为信用卡上面不能运行APP。

　　欧美在这方面有一些掣肘力量。比如美国人强烈的信用卡依赖习惯，为什么美国人爱用信用卡，因为它返点给用户，它从商家那边赚3%，还2%给用户，自己留下1%。信用卡就这样把这批人利益捆绑起来了，很难让它去松绑。

　　但欧美必须找到一个更开放的模式。

　　3）中国面临着消费升级，对于高质量产品会有更高的需求，这对欧美而言是个机会。

　　中国消费市场正在发生翻天覆地的变化。一方面中国市场正在经历有史以来最大一波消费升级。这次消费升级，既是物质消费升级、精神领域、文化体育等家庭综合性消费能力的提升，长期来看，也是健康和养老在消费支出的结构性提升。

　　另一方面，中国市场已经从“卖方市场”向“买方市场”过渡，以数字化为代表的线上思维和线下的实体运营思维，正在发生深层次融合，并从根本上提升运营管理效率。

　　更重要的是，“不怕你贵，怕你没有价值”，已经成为中国新一代消费的特点。具备以下三方面核心能力的企业和产品，会很容易胜出：

　　1、运营方和创业者具备一种形成消费价值观和影响力的能力。

　　2、能够做供应链升级的，替追随者选择能够配置这种价值观的产品和服务。

　　3、在运营过程中，有更多的技术手段作为升级的重要杠杆。

　　欧美企业应该抓住中国市场正在变迁的消费机会，跟下一个十亿用户建立连结。

　　4）全世界应该一起关注AI带来的机会和挑战。这个机会是加速脱贫。

　　因为无论国家如何分化，甚至如何竞争，我们全人类面临着同一个挑战。这个挑战就是当我们在用AI创造人类有史以来最大的财富的时候，我们也面临了这些问题，安全、隐私、偏见、取代工作、增加贫富差距。但它的解决方案其实是多元化的。

　　我们可以看到，比如一个工匠在瑞士、日本可能是很被尊重的，有些服务业在某些国家也是很被重视的，比如缅甸等东南亚的佛教国家，它有不同的方法让人得到满足，其实是有点与世无争的，甚至每个人每天工作二三个小时过得穷一点也很开心，最终大家开心就好。我们每一种模式其实都可以参考，所以李开复觉得达沃斯应该更多的汇集全球的智慧，来讨论怎么样去面对这个问题，提升人类总体的智慧，然后来寻找一些全世界都可以用的解决方案。

　　李开复的快问快答

　　李开复在2018年冬季达沃斯论坛上非常忙碌，不过他依然接受了媒体的采访，在快问快答环节，主持人连续问了李开复多个问题，我们来看看李开复是怎样回答的。

　　1、这届达沃斯论坛最感兴趣的议题是什么？

　　李开复：人工智能。

　　2、最感兴趣的嘉宾是谁？

　　李开复：林毅夫

　　3、最担心的世界性风险是什么？

　　李开复：AI带来大量的失业，大量的人不知道何去何从。

　　4、目前最恐惧的是什么？

　　李开复：北韩。

　　5、你觉得比特币值得继续投资吗？

　　李开复：比特币有它的价值，但我们看到其他的风险，所以并不去碰他。

　　6、在达沃斯最怀念中国的哪项技术？移动支付、高铁还是其他？

　　李开复：移动支付。

　　7、如果你可以做一件事情改变世界，那会是什么？

　　李开复：教育。

　　8、AI会成为合适的婚姻伴侣吗？

　　李开复：不会的。

　　9、你有追过神剧《黑镜》吗？（黑镜是讲述未来科技在生活中负面影响的科幻剧）

　　李开复：有。

　　10、那你担心《黑镜》这部剧的场景成真吗？

　　李开复：担心60%的场景成真。

　　11、用几个词简单形容一下王思聪这样的新生代投资人。

　　李开复：不认识。

　　12、如果同时受到刘强东和马云的晚宴邀请，你更想参加谁的？

　　李开复：肯定是先去一个再去一个吧，达沃斯不都是这样的嘛，我每天晚上都吃两顿饭。

　　另外李开复在本届达沃斯论坛上还隔空怼了《人类简史》的作者赫拉利，赫拉利曾表示人工智能将会产生“无用阶层”，不过李开复则说自己以AI科学家的身份向赫拉利说，不能随便给人打上“无用”的标签，人工智能确实会替代人类的部分工作，但人类也有自己特殊的能力，比如同情心、爱心、创造力等。

　　来源：创新工场 整理