7月20日，第十届公司治理国际研讨会在天津召开，梁正在会上发布演讲。以下为演讲全文。
首先非常感谢李校长，也是非常高兴回到母校，应该说我是双重身份，既是在南开毕业的一个学生，现在在清华大学工作，同时我也曾经是商学院的教师，所以李老师既是我曾经的老师，也是我原来的领导，所以今天非常高兴在南开一百年校庆之前，在第十届的公司国际治理研讨会有这个机会汇报一下我们的工作。
我个人目前是在294俄罗斯专享会工作，刚才跟几位教授开玩笑，我是乱入者，我做的工作不是公司治理的范围，但是特别契合这次主题，在人工智能的时代，治理发生了什么样的变化，它的边界实际上已经超出了公司的范围，我今天探讨的是人工智能的发展对于公共治理的挑战，今天公共治理的范围可能不仅包括政府治理、公共组织，也包括公司。我现在想重点介绍一个我们所做的工作《中国人工智能发展研究报告2018》，李老师给我这个任务，也是知道我们在科技部的领导下做了这样一个研究。
我们国家的人工智能发展规划是在2017年发布的，应该说在国际上也是第一个发布的国家级的人工智能规划。在过去三年，我所在的清华大学中国科技政策研究中心一直在支撑国家在相关领域的研究工作和政策咨询。我们的前任院长薛澜教授是现在国家新一代人工智能治理专业委员会的主任，我们中心也在支撑委员会的工作。我想限于时间原因，背景不能介绍太多了，关于研究报告大家如果感兴趣我简单过一下，回头可以在我们给的链接上下载。
这个报告去年发布，目前在人工智能领域世界上公认中美是最大的两个玩家，当然我们怎么去看待？在我们的报告里做了一些数据分析，如果从论文的产出、专利的发明、人才的数量以及企业的集群来看，可能都可以这么讲。中国不是第一，就是第二。但是刚才大家也看到，虽然论文多，但是高质量的并不多，虽然人才总量大，但是高水平的人才可能还比较稀少。虽然专利产出多，但是大部分是在大学，企业还不够强，但是我们也有优势，比如说风险投资，这个最能反映大家对这个领域未来发展潜力的判断，中国在2013-2018年，吸引的风险投资在这个领域是全球最多的，这个数据其实特别能说明问题，今天在座的有很多商学院的教授，应该说是市场给出的价值。
再来看产业的发展，中国也是目前在人工智能领域里产业落地做得最好的，我们可以讲在基础研究，甚至在一些核心技术上不是最强的，但是在产业的规模上今天中国是当之无愧的最大的了。我们可以举一个数字，安防领域头部的玩家都在中国，平台企业第一次在世界的十大互联网企业能够占到四席这样的位置。这是一个背景。
人工智能为什么重要？不在这儿说了，今天也有美国来的教授，也会讲人工智能对于公司治理的影响，大家普遍认为人工智能是第四次工业革命的使能技术，未来我们的经济运行是基于数据的，数据背后靠的是算法，依赖的硬件就是芯片、服务器，这三者构成了数字经济未来发展的要件。所以各个国家在这个方面非常重视。但是每个国家的重点是不一样的，我们知道美国直到2019年又出台了新的人工智能发展战略，美国在这一轮贸易谈判中在示弱，说中国已经如何了不起了，中国的5G已经领先了，但是全世界在技术研发上领先的绝对是美国，而且是在国防和军工领域，这是美国创新市场化的非常独特和成功转化模式。
日本、德国也发布了自己的人工智能战略，但是他们的重点跟我们不同，日本主要面向未来的智能社会，这个跟他所面临的老龄化问题相关。德国是和工业4.0结合，包括工业互联网、数字工厂。因为中美已经把市场技术都占了，欧盟怎么办呢？欧盟就是去制定规则，你们要玩得按我的规则玩，这是各国选取的不同战略。
但是毋庸置疑，人工智能领域是第四次工业革命的制高点，大家都在着力争夺，这是在国家层面上。从企业层面上我们可以介绍一些目前我们认为中国在人工智能领域里已经有一定实力的企业，比如大家公认的华为，华为公司其实已经不是一个通信企业了。从这一次的华为事件可以看出来，华为在很早就已经布局了它的备胎，华为未来更大的蓝海在智能经济。华为去年发布了AI战略，四款芯片，鲲鹏服务器，以及在智能终端上的像麒麟芯片都是应用了人工智能的技术，华为在人工智能方面提供的是全栈的解决方案，不仅是为了自己的产品，同时是为未来的智能社会、工业和服务业赋能。
我们再来看一下阿里，大家认为阿里巴巴是什么样的企业？实际上今天的阿里巴巴已经是一个技术公司，这个跟亚马逊的演化是一样的，目前阿里云在国内应用已经是第一大了，在全球也能排到第三、第四的位置了。阿里因为自己的需求场景带动了人工智能技术的发展，包括阿里的飞天系统，所以它现在实际上在人工智能的基础研究上，包括芯片、包括系统都有很大的投入。今天阿里云不是只在电商领域，在工业领域也有非常广泛的应用，包括农业，因为作为通用技术，是可以给整个社会赋能的。
再举一个例子，像滴滴，我们可以看到滴滴不光是在中国历史上，而且是在人类历史上第一次处理这么大的信息量，每天有3000万单，大家可以看到除中国以外的其他城市每天处理的单量是多少？中国的巨型城市，百万人口以上的有140个，所以滴滴今天是一个大数据驱动的科技创新企业，大家看到前不久滴滴在北京进行了调价，很多人从不同的角度理解，实际上滴滴基于它的算法，在研究怎么样用大数据的方式推动未来交易的均衡，实际上打车难的问题我们可以用大数据的方式解决，同时，滴滴现在也在推动无人驾驶。这是滴滴的案例。
第三个例子是商汤，这是在人脸识别领域的四个独角兽中最大的一个。商汤是基于它非常雄厚的基础研究的实力，商汤的创始人汤晓鸥教授在香港中文大学图形识别实验室，这是世界上最好的实验室之一。这是这一轮科技革命跟之前的不同，科学到技术的转化速度非常快。商汤在这个领域拥有全世界最大的数据处理集群，两万片GPU基础集群，有自己的架构，处理的数据总量能够达到超百亿的规模。今天这一轮的人工智能的学习，其实跟数据的量是有很大关系的。
以上是在商业领域。在公共领域的数据开放、数据整合已经走在了研究的前面，这是在公共管理学院我们研究的一个最深切的感受，今天我们研究者要去大量向实践学习。比如说上海的数据整合，上海建立了大数据中心，今年它要完成所有的行政事务事项的数据整理，大概在一千项左右。意味着数据的金矿已经有了，用什么样的工具去挖掘它？杭州城市大脑第一期部署像交通大脑，它已经在智能交通领域得到应用，效率大大提升，到杭州可以感受到它的智能红绿灯。
下一步人工智能发展会带来什么呢？可能需要解决的主要不是技术上的问题，中国面临最突出的挑战是我们怎么解决在这些公共领域规则的制定。人工智能迅猛发展，给今天的公共治理包括公司治理带来了一系列挑战，比如说就业冲击，这个问题国家高度关注，它对劳动的替代率到底有多快？替代以后会产生什么样的新就业形态？比如分享经济领域还能不能用合同规制它？安全问题是大家关注最多的，它究竟是保护了我们的安全？还是带来了更大的危险因素，滴滴经常被拿来举例，而从统计数据可以看到，由于有了它，其实刑事事故发生率大大降低。与此同时带来的是隐私问题，网约车是公共空间还是私人空间？人脸识别在什么样的范围内可以应用？算法歧视，这也是人工智能回避不过去的，包括去年也出现过的用的终端不一样，公司给你的机票价格不一样。到底是好事还是坏事？我在南开拿的是经济学博士学位，学微观经济学最基本的原理，三度价格歧视是最有效率的，但过去实现不了，现在由于有了大数据可以实现，这样的问题究竟是歧视还是提供了福利？
信息的鸿沟，将来由于AI技术的发展，信息鸿沟是更大了，还是因为有了语音识别技术，可以给老人或者是失能者提供更好的福利？这些问题世界银行、OECD等国际组织都在研究。
伦理的困境，将来的强人工智能出现会带来什么问题？现在讲的是包括AI创作作品的版权归谁？包括无人驾驶的规制，到底是撞车还是撞人？这样的一些问题的核心是什么？我们研究的初步讨论给大家汇报一下。其实如果把这些纷纭复杂的现象背后做一个归因的话，最核心的是数据治理。这个就让我们可以去理解，为什么这一轮叫革命？是因为新生产要素的出现，现在整个经济社会的运行是基于数据的，而数据是一种新型的生产要素，跟过去的物理要素最大的不同是虚拟的，所以我们提出来一个概念，它的产权可能是多维的，这个时候简单讲数据归谁没有意义，数据和知识一样是可以被大家同时享用的，最关键的是配置给谁，在什么情况下怎么使用、怎么规制，收益归谁、这是数据治理的核心问题，明确了这个问题以后，整个智能经济的运行才能清晰。
第二个问题，谁拥有数据？平台，所以平台公司是我们在人类历史上出现的前所未有的经济组织，因为它掌握着大量的数据，这些数据又是消费者生产的，它用这种数据提供服务，创造价值，但这些价值现在如何分配？其实是没有规则的。那么监管部门现在要去监管这些平台企业，实际上它没有能力，因为数据不在它这里。但另外平台企业又在抱怨，当它提供服务需要调用公共数据时，又没有权限，这是我们在新经济下碰到的新问题，既可以看作公共治理问题，也可以看作公司治理问题。不同的平台关注的点不一样，对于技术平台来讲，它面临的是什么样的问题？是数据的分享、技术的赋能，对于交易平台是如何治理假货和虚假信息？社交平台、内容管控等都超出了公司治理的范围，但又是下一代公司治理必须关注的问题。
刚才也学习到很多，不论是李新春教授讲的企业价值观，还是杨海滨教授讲的企业社会责任，都跟数字经济时代的公司治理密切相关的。而平台与用户、平台与劳动者、平台与政府以及平台之间的关系，我认为这些都是属于公司治理的范畴，未来怎么办？我们也提出几点启示。
第一要夯实人工智能研究的基础，第二是营造一个健康的生态环境。最后从社会的认知角度转变对它的认知态度，其实从整个中国的环境来讲对人工智能是比较友好的，但是如果到欧洲、美国认识是不一样的，因此还要达成国际共识，所以我们研究团队提出来要有社会预见的分析，对这样的一些技术要在源头上从算法的角度进行规制，同时和制度设计相匹配。要引入适应性治理的模式，不能指望一套原则或者一个原则就能够管所有的企业，而是要借鉴互联网思维，根据情况发展不断地迭代调整。最后是全球参与，通过共同协商来建立共识、确立规则。
谢谢大家倾听。
