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摘要：十多年前的李彦宏很难料到，AI技术不仅成为百度当下最重要的发展战略，同时还使得公司默默地帮助着数以千万计不被大众和主流关注的弱势群体。 2007年，普林斯顿大学的李飞飞认识
十多年前的李彦宏很难料到，AI技术不仅成为百度当下最重要的发展战略，同时还使得公司默默地帮助着数以千万计不被大众和主流关注的弱势群体。
2007年，普林斯顿大学的李飞飞认识了克里斯蒂安·菲尔鲍姆（Christiane Fellbaum）教授，当时的AI研究的主要方向是算法和模型，他们却想通过大型数据集来训练算法。于是，ImageNet项目应运而生，通过收集注释图像的数据库来推动视觉识别研究。几年之后，ImageNet成了全球最大的图像数据库，ILSVRC也成了最具盛名的视觉人工智能研究竞赛。
就在同一年的百度世界大会上，李彦宏将公司定位为“新媒体”，当年百度的营收还只有17.4亿元人民币，同比增长却超过100%。将近不惑之年的李彦宏谨慎而乐观地估计百度将成为中国第一家市值达到百亿美元的互联网公司。
发出这番宏愿后不到50天，百度的股价就一飞冲天突破了300美元，中概股公司市值在纳斯达克首次跨过了百亿美元里程碑。
历史奇妙的地方就在于，一些事物的蛛丝马迹，最初往往是在人们没有察觉的地方相互联系在一起的。
有时候，你很难分辨是李彦宏让百度AI更有温度，还是有温度的百度AI 让李彦宏这位技术男隐藏的理想主义得以彰显？虽然没有AlphaGo的酷炫，但有温度的AI寻人同样有价值。李彦宏在用他的方式，向这个世界传达着AI的善意。
企业的社会责任
做一家大公司的难度或许比不上做一家好公司，而衡量一家好公司最重要的标准非CSR莫属。
企业社会责任（Corporate Social Responsibility，CSR）在今天已经是大家耳熟能详的术语，尽管外界对它的内涵理解并不完全统一，但最基本的共识是，这是一家公司对社群和环境所尽的责任。
事实上，20世纪50年代最初讨论CSR的时候，人们更多讲的是“社会责任”（SR）而往往忽略最关键的主语“企业”（C），开创这一领域研究的标志性著作是《商人的社会责任》（Social Responsibilities of the Businessman）。
直到20世纪60年代，研究者们才意识到企业在社会发展中的重要性作用，著名的“责任铁律”（Iron Law of Responsibility）也在此时提出，即一家企业的能力和它应尽的社会责任是相对的。这一观点随后变得越来越深入人心，适用于超级英雄的“能力越大责任越大”，同样也适用于企业。
但是，争辩也越来越激烈。
弗里德曼认为把企业当作尽社会责任而不是为股东提供回报的潮流，将葬送整个自由社会的基础。保罗·萨缪尔森（Paul Samuelson）则反唇相讥，认定企业不仅必然要尽社会责任还必须尽好责。
企业利润和社会责任关系的争论一直持续下来。到了20世纪80年代，德鲁克为此分歧画上了一个近乎一锤定音的论断：企业适宜的“社会责任”会把社会问题转化为经济机会和利益，转为生产力，转为人才职能，转为优渥的工作，转为财富。之后越来越多的研究也逐渐证明了这一观点，于是企业的社会责任有无多寡，和其规模、发展及盈利能力不再互相矛盾，股东本身也是社会的一分子。社会责任不再只是企业自身的事情，成了一个和社会和谐、经济发展息息相关的理念。
那么，一家努力践行社会责任的公司究竟是什么样的呢？有人给出了最简明扼要的标准：赚钱、守法、有德、成为一个好的企业公民（corporate citizen）。
这样的公司并不少见。1959年，沃尔沃发明了现代三点式安全带并申请了专利，随后便放弃了不菲的专利授权费用，转而将该专利全面开放给市场上的汽车厂商。据沃尔沃估计，在三点式安全带问世后的50年里，超过100万人因此技术死里逃生。仅仅在欧洲，每天就有超过7000人幸免于难。
1989年，默克公司将当时最新的重组乙肝疫苗技术以近乎无偿的方式转让给了中国，不仅没有收取任何专利费用，还放弃在中国市场出售该疫苗。在其帮助下，4年后中国生产出了第一批重组乙肝疫苗，在其后数十年间，数以亿计的中国儿童接种了该疫苗。
2016年年底，民政部与百度合作开始AI寻人的合作，两年多时间里，这套系统共进行20万次以上人脸识别，帮助超过6700个家庭重新团聚。截至2019年5月底，民政部的数据显示，全国长期滞留人员共有3.4805万人，与2015年同期相比减少了至少5万人。
用AI连接家和希望
这一切都发生在大众的视野之外。
人们并不关心这些，从BAT中逐渐掉队、市值缩水成了百度身上最常见的标签。尽管2014年它就邀请人工智能领域的领军人物吴恩达为公司的首席科学家，并在2017年随着陆奇入彀全面转型AI。
文章来源：《低碳世界》 网址: http://www.dtsjzzs.cn/qikandaodu/2021/0708/1437.html
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