《华尔街日报》：AI的意外推手——黑石集团77岁CEO苏世民

2015年的一次偶然相遇，让年逾古稀的私募股权亿万富翁苏世民成为人工智能领域最出人意料的最大支持者之一。人工智能。

在北京与其他全球商界领袖同乘巴士时，这位黑石集团首席执行官恰巧坐在阿里巴巴联合创始人马云身旁，后者开始谈论起AI技术。马云解释道，这项技术将很快改变药物研发和教育方式，并重塑所有行业从业者的工作模式。

九年后的今天，77岁的苏世民可能已成为AI教育与研究的最大个人资助者，承诺投入超过5亿美元推动该领域发展。

新命名的麻省理工学院苏世民计算学院定于四月底正式启用。牛津大学新建的苏世民人文中心则设立了AI伦理研究机构。这两项捐赠创下苏世民个人纪录——2018年向MIT捐赠3.5亿美元，随后向牛津大学提供的资助最终超过1.9亿英镑（约合2.4亿美元）。

苏世民在麻省理工学院新落成的苏世民计算学院内，该学院将于四月底正式开放。照片：格蕾琴·厄特尔据《福布斯》估计，净资产达377亿美元的苏世民还在华盛顿积极推动这项技术。作为共和党的重要捐助者，他在幕后协助促成了2022年《芯片与科学法案》的通过。苏世民尤其关注该法案为人工智能和量子计算等领域提供的资金，以及授权给国家科学基金会的800多亿美元。

对于这位拥有多位秘书代接电话、自称最爱使用电子邮件的华尔街权势人物而言，推动AI发展似乎是个出人意料的关注点。

“你可能会认为，真正懂行的科技巨头应该在这个问题上投入大量慈善资金，“牛津大学计算机科学教授奈杰尔·沙德博尔特说，他曾参与设计AI伦理研究所的概念。“史蒂夫这样做是件好事。”

牛津大学计算机科学教授奈杰尔·沙德博尔特，2018年。照片：罗伯托·里奇乌蒂/盖蒂图片社苏世民对AI的热情，与他其他帮助黑石集团成长为如今万亿美元巨擘的 bold 举措如出一辙。他与联合创始人彼得·彼得森早在竞争对手之前就实现了业务多元化——1990年启动对冲基金业务，1991年进入房地产投资领域，1998年涉足信贷业务。如今房地产已成为黑石最大业务，其市值约为最接近竞争对手的两倍。

“追求宏大”是他的座右铭，施瓦茨曼在2019年的回忆录中写道。

与马云的对话激起了他对人工智能的兴趣，这位收购巨头一年后在与时任麻省理工学院院长拉斐尔·赖夫的会面中提出了这个话题，当时他们正在讨论施瓦茨曼学者项目——该项目让美国学生能前往北京的清华大学学习。

施瓦茨曼询问赖夫为何这项技术尚未腾飞。赖夫表示计算机刚刚达到足够强大的水平，能将麻省理工协助开创的人工智能理论付诸实践，其应用将从此飞速发展。

这种加速发展在中国已然开始，施瓦茨曼在2017和2018年频繁访华为奖学金项目筹资时注意到了这一点。他了解到一家二手车销售公司正运用AI评估其车辆库存。

“我担心美国正在这代际最具前景的新技术上落后。”施瓦茨曼告诉《华尔街日报》。

出生于委内瑞拉的电气工程师赖夫，也一直在思考如何让麻省理工学生更好地学习人工智能。他希望将其融入每个院系的课程，并增强大学运用该技术进行研究的能力。

“数据是每个学科的重要组成部分，”赖夫说道，他在担任麻省理工校长十年后于2022年底卸任，“这门学问就是新时代的数学。”

L·拉斐尔·赖夫在2022年5月麻省理工学院的毕业典礼上演讲。照片：布莱恩·斯奈德/路透社赖夫与施瓦茨曼的对话在随后几年持续进行。赖夫每次到访纽约时都会前往这位黑石集团CEO位于公园大道的办公室，还曾造访过施瓦茨曼位于法国南部圣特罗佩的海滨度假别墅。

在棕榈树环绕的豪宅午餐会上，赖夫向施瓦茨曼表示希望将麻省理工具备计算专业知识的教职人数翻倍，同时聘用其他学科——从生物学到商学——运用人工智能开展研究的教授。

这个构想打动了施瓦茨曼：如果麻省理工成为首所全面应用AI的大学，美国其他顶尖学府将不得不跟进。这位亿万富翁最终同意为这项耗资12亿美元的计划捐赠3.5亿美元。

大约同一时期，牛津大学副校长给沙德博尔特发邮件，提到有位潜在捐赠者读过他关于与智能机器共存的著作并希望会面。作为资深AI研究者，沙德博尔特与互联网先驱蒂姆·伯纳斯-李共同创立了开放数据研究所并担任主席，该非营利机构致力于通过提升组织的数据应用能力与责任感来增强数据可信度。

施瓦茨曼正考虑捐赠巨资创建人文中心，并希望在其中设立聚焦AI伦理的项目。他将拥有顶尖哲学系的牛津大学视为理想选址。

施瓦茨曼同时推动黑石集团应用AI技术。这家私募股权公司早在2015年就聘用了首位数据科学家，目前已有50名数据专家跨业务线工作，通过数据分析和预测为投资决策提供支持。例如，AI可帮助其房地产部门预测公寓需求，或通过领英数据分析哪些生命科学公司正在招聘从而可能需要实验室空间。

去年七月，苏世民通过Zoom与公司投资组合企业的CEO们进行了一次视频会议，他在会上强调，理解如何运用人工智能以及这项技术对各行业的影响必须成为他们的首要任务。

“想想我职业生涯初期还在用铅笔和计算尺建立模型，可以说我已经走过了很长的路。”他对《华尔街日报》这样说道。

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