科技向善

過去數月，騰訊的高管們不約而同向外界傳遞著“向善”的信號。

“科技向善，我們新的愿景與使命。”5月5日凌晨，馬化騰毫無預兆地在朋友圈宣布了這一重大決定，同時還轉發了一條騰訊優圖通過AI技術幫助警方尋回被拐兒童的文章。

3月初，騰訊集團高級執行副總裁、集團市場與全球品牌主席劉勝義參加了聯合國教科文組織（UNESCO）“推動人性化人工智能”的全球會議，“AI有機會打造一個全新的數字文明，技術向善將會成為新的秩序?！睅缀踉谕粫r刻，馬化騰在全國兩會上提交的《關于加強科技倫理建設，踐行科技向善理念的建議》中，發表了科技向善的觀點。

接下來兩個月，騰訊召開了兩次總辦會議，商討騰訊是否到了要把“科技向善”四個字植入自身使命愿景的階段、組織架構調整后何去何從、騰訊的靈魂是什么……

在直擊靈魂的拷問中，“科技向善”終于定調——科技不是中立的，而是應該向善的;科技的價值，最終取決于人類選擇，科技必須兼具“有用”和“善良”，才能推動人類的發展，推動經濟的繁榮，推動社會的進步。

在外界看來，務實的騰訊很少對外談論務虛的話題，但騰訊已準備多時——騰訊打造了全球最大的在線公益平臺，通過科技讓人們低門檻地參與公益;接入AI能力，QQ幫助視障用戶“閱讀”圖片、實現社交。

“互聯網是苦活，我們這20年來在做織網和搬運工的工作。我們想讓未來愿意加入到騰訊的年輕人知道，奉獻青春是為了什么。”劉勝義說。

記者：“科技向善”如何成為騰訊內部的共識？

劉勝義：“科技向善”最早是由騰訊聯合創始人、前首席技術官張志東在2018年初騰訊研究院發起的科技向善研討會上提出來的。

當你做組織架構變革的時候，商業上的說法是：如何更加聚焦地去迎合產業當中所面臨的未來挑戰，如何能夠更好地為用戶、2B的合作伙伴帶來不可替代的價值。但真正的回答是什么？

有一天騰訊會沒有我們，我們留給騰訊的是什么？這個遺產就是靈魂。靈魂不應該只是產品體驗、用戶體驗，要看體驗最終服務于什么。我們用科技向善去引導剛剛加入公司的年輕人，會創造出強大的力量。

馬化騰近來在很多場合發表科技向善的觀點，都是發自內心的。如果沒有他非常執著地把“科技向善”寫進愿景里，這個東西也不容易推。所以，一聲令下，大家都凝聚在一塊。

劉熾平也很有趣，他是個管理數字奇才，是騰訊的百科全書，每次內部演講可以把整個公司的數據都講了。但近期他在管理大會上的演講不一樣了，花了很多心思去談企業的柔性、科技向善。

記者：把“科技向善”的愿景和使命釋放出來后，下一步打算怎么做？

劉勝義：怎么樣讓5萬騰訊人一條心，一個目標，一個夢想？ “知行合一”是一件很難的事情。這不是一個洗腦的過程。我們很慎重，比如怎么在員工評估、KPI當中體現和融入，讓很多事情能看到科技向善的影子。6月，我在戛納國際創意節上提到“修身、齊家、治國、平天下”，這是我們提煉的一個方法論。

關鍵點是我們還有哪些方面在未來要往前走，比方說，我們研發出來的產品是不是沒讓任何人掉隊，如果每個工程師在做算法的時候都能想到算法公平、信息無障礙，數據安全這些問題，變成一個大原則，這才是讓人觸動的。

記者：善良是一種選擇，騰訊如何面對科技“另一面”的挑戰？

劉勝義：騰訊談“科技向善”，未來一定跟AI有關，騰訊人工智能的愿景是AI in all，更具體點是Make AI Everywhere（讓AI未來無處不在）。

人類從數字經濟進入數字文明的時代，當每個人的衣食住行都跟數字有關的時候，一種新的文明就慢慢啟動了。但數字文明時代，最大的弊病是把世界不平等的鴻溝變得更大。

AI帶來爭議性，因為它把人類善惡的鴻溝拓寬了。全世界每一個國家都沒有法制和立法跟得上AI的發展，這是AI首先要面對的挑戰。怎么做“負責任的AI”，在產品層面、國家層面、全球層面，我們要吸取更多精華，向世界學習，同時也要讓世界理解我們的觀點。

記者：在AI技術和產品層面，能否談談具體的案例？

劉勝義：企業向善永遠不只是拿一筆錢做慈善，要看更大層面，騰訊稱為“FEW”：Food（食品）、Energy（能源）、Water（水）。這將是人類在未來共同面對的最基本、最重要的問題。

騰訊的AI Lab團隊曾經研究過種黃瓜，利用大數據讓AI做決策，調節溫度、濕度等，所需要的資源只有原來的1/5，但產出是5倍以上。中國依然是農業大國，我們如何以更少時間、更少成本帶來更大而且更健康的產出？以往大家認為騰訊只會做游戲、做社交，但是我們的重心慢慢在轉移，所有人都很振奮。

科技確實能夠真正幫到普通老百姓，我們已經把AI數字工具給了國內三四百家醫院，通過分析海量圖片，由機器進行識別，幫助醫生診療和判斷。例如“騰訊覓影”乳腺腫瘤篩查AI系統，檢測乳腺鈣化和惡性腫塊的敏感度分別達到了99%和90.2%，對乳腺腫瘤的良惡性判別敏感度和特異度分別為87%和96%。目前，騰訊覓影已累計輔助醫生閱片2.7億張，幫助了近160萬患者，提示高風險21萬次。

不久前我看到一篇倫敦AI協會的文章，為什么AI會比醫生做得好？癌癥是人類無法抵御的東西，當它來臨時，你唯一能做的是讓它緩慢下來，或者預測下一個變種是什么，這個是大數據、AI能夠做到的。其實人類未來的幸福不是在醫療領域當中，而是在科技領域當中。