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[專訪] 網(wǎng)路專家Clay Shirky談開放:向開發(fā)者學(xué)習(xí)更容易走向國際!

admin 2014-11-04 10:23:28 0

《鄉(xiāng)民都來了:無組織的組織力量》的作者Clay Shirky,長期關(guān)注于網(wǎng)路科技對社會的影響,曾于《Business 2.0》、《紐約時報》、《華爾街日報》、《哈佛商業(yè)評論》、《Wired》等媒體發(fā)表多篇文章,也曾受邀至TED演講,更在美國與中國的知名大學(xué)開班授課。在今年度的騰訊全球合作伙伴大會上,特別邀請他與騰訊營運長任宇昕進行對談,《數(shù)位時代》也把握難得機會與這位網(wǎng)路專家對話,以下為專訪內(nèi)容:

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(圖說:長期關(guān)注網(wǎng)路發(fā)展的Clay Shirky暢談對網(wǎng)路企業(yè)開放、社群媒體發(fā)展以及人工智慧的看法。圖片來源:陳芷鈴攝影)

網(wǎng)路企業(yè)拼開放,更有利于走向國際市場

Q:中國的網(wǎng)路業(yè)者都在走向開放,怎幺看BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭在這方面的努力?
A:三家企業(yè)與「開放」的關(guān)聯(lián)性以及在這件事情上所帶來的價值都非常不同,因為阿里巴巴擅長電商、百度擅長搜尋、騰訊擅長社交。但總括來說,開放并釋出資源對企業(yè)本身是有利可圖的,因為企業(yè)可向大量開發(fā)者及用戶學(xué)習(xí),這對走向國際市場是相當有幫助的。以騰訊為例,如果想快速了解巴西、印度等國外市場,能接觸到當?shù)氐拈_發(fā)者并知道開發(fā)者們會怎幺運用自己的平臺,那會是一項非常重要的優(yōu)勢,遠比花大把錢在當?shù)毓陀瞄_發(fā)者進自家公司更有效率。

Q:像Google、Apple、Amazon、Facebook等美國的科技及網(wǎng)路業(yè)者也相當重視「開放」的理念,東西雙方在這方面的經(jīng)營上各有什幺特色呢?
A:中國網(wǎng)路產(chǎn)業(yè)在近期的發(fā)展非常迅速,但美國網(wǎng)路產(chǎn)業(yè)已經(jīng)有相當長的歷史,目前很難去斷定東西方在「開放」上的特色。不過,我們可以從服務(wù)的性質(zhì)來看出一些特點,像電商在不同國家的發(fā)展就有很大差異,搜尋的差異性會再少一些,社交的差異性則是最小,因為人與人之間的溝通是有一些全球性的準則。我們現(xiàn)在還沒有足夠的案例去看中國網(wǎng)路業(yè)的開放經(jīng)營。

Q:當所有業(yè)者都在談開放時,是否意味著另一種型態(tài)的封閉將會出現(xiàn)?
A:并沒有企業(yè)會是完全開放的,現(xiàn)在所談的開放是指你選擇哪個生態(tài)系統(tǒng)去做開放,例如Amazon在用戶數(shù)據(jù)上就是非常封閉的,但在云端主機上卻有著相當開放的平臺;Apple的核心作業(yè)系統(tǒng)用了許多開源工具,但其介面卻是相當封閉的;像MakerBot這類的3D列印機用來建模的工具是開放的,但硬體本身并未對外開放。所以,當一家公司想要發(fā)展開放性時,意味著它將要選擇哪些資源去做開放,但不會有一家企業(yè)對另一家企業(yè)完全開放,因為你還是得保有自己的核心價值。

社群媒體的力量在于協(xié)作決策,人工智慧的力量在于人類掌控

Q:您曾深入探討過社群媒體的影響力,怎幺看社群媒體的未來發(fā)展?
A:以臺灣的例子來看,在太陽花學(xué)運中用到了Loomio、Github這一類的工具來促成大規(guī)模的協(xié)作,我們也看到越來越多開源工具在社會上發(fā)揮正面影響力,可集眾人之力來進行決策,這對企業(yè)來說也是一種趨勢,這些工具將從單純的軟體服務(wù)變成主流的決策工具。不管是Facebook、人人網(wǎng)這種描繪個人社交模式的服務(wù),或是Twitter、微博這種向多人推播的系統(tǒng),還是WhatsApp、WeChat這些即時通訊,都會繼續(xù)發(fā)展下去,但我認為最大的驚艷之處,就在于協(xié)作工具進入這些社交環(huán)節(jié)。

Q:在您剛剛與騰訊執(zhí)行長任宇昕的對談當中提到了人工智慧,剛好近來Tesla執(zhí)行長Elon Musk也在一片看好人工智慧的風氣中,提出了「我們該提防人工智慧」的論點,您的看法是?
A:我并不害怕「Skynet」(電影《魔鬼終結(jié)者》中的人工智慧網(wǎng)絡(luò))這樣的假說成真,我怕的是我們放任演算法來管理生活,卻沒有去維持演算法背后那套維持平衡的調(diào)控系統(tǒng),我認為這不是科技發(fā)展的問題,而是一個政治問題,演算法只有在人們忘記自己該作主的時候才會統(tǒng)治世界。在利用演算法來進行決策時,我們必須有能力去控制這些演算法,就像開車一樣。我認為我們面對人工智慧時的挑戰(zhàn),在于管制的難題,而不是運算科技本身。

文章來源:機房監(jiān)控 http://m.scdprobes.com

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