李开复:投资人大部分职能将被AI取代,先从二级市场开始

李开复认为,随着销售数据、股票数据、财报等信息的标准化和数据化,投资行业将逐步被人工智能所取代,尤其在二级市场更为显著。然而,天使投资、跨领域投资及复杂的并购活动仍难以被AI替代。

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摘要: 李开复表示,随着销售数据、股票、财报等信息标准化、数据化、海量化后,投资会逐渐被AI取代,“一定是从二级市场走向一级市场”。但天使投资,跨领域投资、一些并购及并购以后的改造,AI较难取代人类。

12月21日,“AI Challenger 全球 AI 挑战赛”在北京落下帷幕,作为著名的“AI布道者”,创新工场董事长兼CEO李开复接受了全天候科技和多家媒体的访谈。

李开复表示,在人工智能领域,数据的质和量是科学研究与产品技术研发的核心。高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。建立大规模、高水准的标注数据集,是推动 AI 科研和技术前进的驱动力。

对于“AI是否会替代投资人”的问题,李开复认为,随着销售数据、股票数据、财报等信息标准化、数据化、大量化、海量化后,投资就会慢慢被AI取代,“一定是从二级市场走向一级市场。”但天使投资,跨领域的投资、一些并购及并购以后的改造,AI较难取代人类。

以下是他的分享实录,全天候科技略有筛选:

问:有观点认为AI的重要性在于和产业结合,比如给传统企业优化调整,你对此怎么看?

李开复:我们最近提出AI有四波浪潮,把它作为一个概念本身就是不正确的,每一波浪潮的倡导者、执行者、投资人、获利者、用户都是不一样的。第一波我们称为互联网AI,因为数据量最大;第二波是商业AI,把已有的数据转化成为真实的商业价值,通过商业流程产生真实愿意付费的服务;第三波是感知AI,比如视频数据,语音数据,用更多的传感器来有效的利用数据;第四波是全面自动化AI,比如自动驾驶和机器人。刚才的那个观点只适合用于第二波AI,整个AI的概念是广大渊博的,不能把它定位成一件事情。当然它与所有的行业,包括传统行业,未来的新型行业它都是合理的发展方向,不能局限于某一块。

问:行业内都在说AI会替代一些职业,那么AI是否会替代投资人?

李开复:其实很多工作都是基于海量的数据来做判断的,如果你是做投资,很大程度上的工作是用海量数据来判断。比如二级市场分析师很大程度就是,我们做早期投资的VC,现在这个阶段还不是,但是不排除未来的可能性。比如在美国谷歌做投资,机器人会在他的投资决策中扮演角色,一定程度参与决策的过程,所以我觉得一级市场的投资,比如说以后在某一些领域,比如零售领域,未来数据越来越真实,很大程度上你的创业是能够用数据来衡量的。而且我说的数据不止是销售数据、股票数据,所有的文字,包括季度的财报,网上的评论,社交网站的讨论、公众号发的东西等等这些全都是数据,标准化、数据化、大量化、海量化后,这个投资就会慢慢被取代,一定是从二级市场走向一级市场,最难取代的是看人,比如,天使的投资,还有特别懂跨领域的投资。还有很难的是做一些并购,并购以后的改造,这些都不是AI可以干得活,但是大部分的投资还是数字化的,所以会一步一步被取代。

问:很多人将2017年视为中国科技领域的AI之年,你认为过去一年AI产业最大的进展在哪里?

李开复:我认为是7月份发布的国务院AI文件,AI的发展,数据的力量当然不用说了,但是政府的力量也是非常重要的,我们可以看到在美国最近货车工会,要求美国政府不要同时来测试自动驾驶在货车的应用,当然这个最后怎么做我们还不知道。但是一个特别支持科技发展,愿意去尝试不过早去限制科技的政府,他能够更快的在这个国家把一个特别需要落地、运作、迭代数据的行业推动起来。美国在AI领域是一直领先中国,而且领先的还不是很短,但是我觉得如果美国的行业应用在各种政策上受到阻碍,而中国有AI文件推动,而且地方政府执行的话,也许这一点就可以让中国能够更快速的赶超世界领先的水平。

文章编辑:人工智能技术社区

文章来源:财经网

内容概要:本文详细阐述了DeepSeek大模型在服装行业的应用方案,旨在通过工智能技术提升服装企业的运营效率和市场竞争力。文章首介绍了服装行业的现状与挑战,指出传统模式难以应对复杂的市场变化。DeepSeek大模型凭借其强大的数据分析和模式识别能力,能够精准预测市场趋势、优化供应链管理、提升产品设计效率,并实现个性化推荐。具体应用场景包括设计灵感生成、自动化设计、虚拟试衣、需求预测、生产流程优化、精准营销、智能客服、用户体验提升等。此外,文章还探讨了数据安全与隐私保护的重要性,以及技术实施与集成的具体步骤。最后,文章展望了未来市场扩展和技术升级的方向,强调了持续优化和合作的重要性。 适用群:服装行业的企业管理层、技术负责市场和销售团队、供应链管理员。 使用场景及目标:①通过市场趋势预测和用户偏好分析,提升设计效率和产品创新;②优化供应链管理,减少库存积压和生产浪费;③实现精准营销,提高客户满意度和转化率;④通过智能客服和虚拟试衣技术,提升用户体验;⑤确保数据安全和隐私保护,建立用户信任。 阅读建议:此资源不仅涵盖技术实现的细节,还涉及业务流程的优化和管理策略的调整,建议读者结合实际业务需求,重点关注与自身工作相关的部分,并逐步推进技术的应用和创新。
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