放遠眼光,立足當下,缺乏人才仍是智能時代的關鍵問題,世界所有先進城市都在吸引這種未來資源。在一個周末的戰略會議中,討論到怎樣能滙聚賢能。我想起《易經》的一句「聚而上者謂之升」,創科的土壤之一就是與高手有機會過招,教學相長。
2010年前後,大數據還不太為人熟知,這一領域的高端人才也相當稀缺。近幾年整體局勢有好轉,不過技術人才的「選、育、用、留」仍然是行業內的核心問題。我所見過的大數據優秀人才,並不一定系出名校,我作為面試官時,更注重應徵者的經歷,例如詢問對方參加過哪些數據科學競賽?取得什麼成果?因為比賽中汲收的實際歷練尤其寶貴。這其實也說明,對於人才的選用標準已經從根本轉變,實戰與理論的結合要求更高。聘得人才之後,下一步要思考如何培養。這時我想起師父的一句話「Smart people don’t work for you」,意即聰明的人不會為你工作,因此留人的最佳方法是為他們提供持續培訓。
另一方面,人工智能幫助人類學習的趨勢也不容忽視,相比其他知識,AI似乎在語言學習上有較明顯的優勢,例如最近一個很流行的移動應用名為Duolingo,以人工智能的方式加快用戶學習語言速度。它們以機器學習判斷不同人的學習模式,例如有些人較適合先教名詞再教形容詞,又或者圖像更容易加深記憶等等。實際上,對於語言學習,無人真正知道哪種教法最恰當。我有一個親身經歷,發覺遊戲化可能是Duolingo的成功因素,而人工智能作為學習輔助工具的大方向,肯定是未來須關注的趨勢。
滙聚人才固然重要,但別忘記學習系統的改進更加是根本性的創新。如同一個足球王國,不可能沒有良好的青訓系統一樣。我認為,人工智能應該會顛覆很多不同的學習過程,未來的企業及個人將要面對的最大競爭並非來自機械人,而是懂得使用大數據和人工智能的對手。