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なぜオープンソースを採用する必要があるのでしょうか?

私たちはイノベーションの道をどう進むべきでしょうか？

これらの問題に対応するため、CNCC 2020 では特別に円卓フォーラムを開催し、さまざまな企業の上級技術幹部を招いてこれらの問題について議論しました。

これに対し、清華大学兼任教授の沈向陽氏、アリババ最高技術責任者の程立氏、捜狗最高経営責任者の王小川氏、百度最高技術責任者の王海鋒氏、小米グループ副社長の崔宝秋氏、中国科学院研究員の鮑雲剛氏、滴滴出行副社長の張文松氏、ヴイエムウェア中国研究開発部長の任道元氏がそれぞれ議論の末、回答した。

彼らが何を言うか聞いてみましょう。

イノベーションの道をどのように進むべきでしょうか?

第1回の円卓フォーラムは、中国コンピュータ連合会（CCF）の副事務総長である王超氏が司会を務め、フォーラムのテーマは「不確実性の時代における企業のイノベーションの道」でした。

王超：李教授の講演の中で、独創的なイノベーションとエンジニアリング・イノベーションはどちらも難しいが、その難しさは異なると述べられていました。独創的なイノベーションとエンジニアリング・イノベーションの具体的な課題について分析していただけますか？

エンジニアリングイノベーションにおける困難とは具体的に何でしょうか?

王小川：実際、ほとんどの企業は機能的イノベーションを経験しています。例えば、ロケットを製造したい場合、各リンクを明確に考える必要があり、忍耐と粘り強さも必要です。製造中にミスをすることは許されませんが、これは非常に困難です。さらに、業界の技術は進化し続けるため、常に先見の明を持つ必要があります。

さらに、アルゴリズム的に適切な人材を見つけることは大きな課題です。独創性とは技術的なスキルだけでなく、むしろ主観的で内なるアイデアにかかっています。そもそも独創性は存在しないため、人々に納得してもらわなければなりません。難しいのは、エンジニアリングの実装ではなく、確固とした世界観です。正しく実行すれば、人々はあなたを才能ある人材と見なしますが、間違って実行すれば、あなたは狂人だと考えるでしょう。独創性には、客観的な世界で答えを見つけるだけでなく、高度な主観性も求められます。人間性に求められる要件は、客観的な世界と客観的な世界では異なります。

「中国の今後の発展は、より多くのエンジニアの育成に重点を置くべきだ。」

王超：先ほど、独創的なイノベーションとエンジニアリング・イノベーションについてお話しました。沈向陽氏は深い洞察力をお持ちだと思います。マイクロソフトでは主にエンジニアリング・イノベーションに注力していましたから。清華大学に戻られた今、独創的なイノベーションに取り組む可能性はあるでしょうか？

ハリー・シュム：博士号を取得してから20年以上、基礎研究に専念してきました。その後、マイクロソフトリサーチで工学研究を始めました。この点については、王小川が非常に的確な指摘をしています。独創的なイノベーションと工学的なイノベーション、あるいは研究と製品開発は全く異なるものだと私は考えています。

科学研究において最も重要な問いは、「新しいものはどこから来るのか？」ということです。一つの分野で画期的な成果を上げれば、誰もがその研究を素晴らしいと評価します。複数の分野を試した結果、一つの分野で成功したなら、その成功を共有すべきです。成功しなかった他の分野については、自分の中に留めておきましょう。これが科学研究へのアプローチです。

エンジニアリング製品の製造は全く異なります。非常に長いチェーンであり、チェーンのどこかが切れると問題が発生します。考え方が異なります。この観点から、人材選定においてもこの問題を考慮する必要があると思います。

王超：（人々は）中国人は独創的なイノベーションに欠けているという印象を持っているかもしれません。誰かがロケットを打ち上げて回収するのを見れば、自分たちもすぐにできるかもしれませんが、誰もやったことがなければ、考えも及ばないかもしれません。

ハリー・シュム：先ほど、中国における革新的な人材の育成について皆が不安を抱いているとおっしゃいましたが、過去40年間、中国の技術発展はインターネットとオープンソースという二つの要素によって驚異的なものでした。インターネットが登場した後、私たちは他国が何をしているのかを把握していました。10年以上前、ニューヨーク・タイムズの記者にインタビューを受けた際、私は「イノベーションを考慮に入れなければ、中国とアメリカの技術格差はわずか3ヶ月だ」と述べました。なぜなら、MITが論文を発表すれば、清華大学はそれをより迅速かつ優れた形で実装し、わずか3ヶ月で成果を出すことができるからです。オープンソースも私たちに大きな影響を与えました。

もう一つの点は、独創的で革新的な人材をいかにしてできるだけ早く育成できるかということです。もちろん、多くの人が大学や研究機関に戻って学生として学ぶ必要があります。しかし、一つの大学だけに頼るだけでは不十分だと思います。中国の将来の発展のためには、より多くのエンジニアを育成する必要があります。おそらく、最終的には、藍翔職業学校のようなモデルこそが、私たちが模索すべきモデルなのでしょう。

王超：蘭香職業学校ですね？それは正しい理解ですか？それとも、エンジニアリング関連のイノベーションの方が育成の可能性が高いということですか？

沈向陽：付け加えさせてください。私は藍翔職業学校に深い敬意を抱いています。何事にも全力を尽くさなければなりませんが、これは職業学校も同じです。掘削作業においても、誰よりも優れた掘削をしなければなりません。つまり、今後10年間で、中国にはプログラミングができる人が5000万人いると予測しているのです。全員が王小川氏のような賞を受賞するわけではないかもしれませんが、Excelを書けるだけでも仕事の効率は格段に向上します。オープンソースの手法を用いて人材を育成し、スキルレベルを高めていけば、10倍どころか2倍にさえなれば、社会の効率性に計り知れないインパクトを与えるでしょう。

エンジニアリングの革新は効率性をより重視する

王超：先ほどもお話ししたように、エンジニアリング・イノベーションは実際には効率性を重視しています。例えば、コストや問題解決の有効性を考慮する必要があります。少し前に、アリババがパンデミック中に開発効率を20%向上させたという報道がありました。どのようにしてそれを達成したのでしょうか？本当でしょうか？

程立：全くその通りです。私自身も予想していませんでした。昨年末にアリババのCTOに就任した直後にパンデミックが発生し、社員がオフィスに出勤できず、サーバールームに行くことさえ困難でした。当時は、全員が仕事を続けられるのであればそれでいいと思っていました。最初の1週間はパフォーマンスが若干低下しましたが、その後の2週間で急速に改善し、通常レベルを超えるまでに至りました。これは、パンデミックによって通勤時間が節約できたこと、会議に会議室を探す必要がなくなったこと（オンライン会議）に加え、社会にはまだやるべきことがたくさんあることをパンデミックが示し、皆が頑張ろうという意欲を掻き立てたからです。

これは、デジタル化された働き方が完全に実現可能であることを示していますが、同時に、人と人との交流から生まれるイノベーションが減ってしまうのではないかと懸念しています。ですから、私たちは皆が通常通り働けることを願っていますが、デジタル化とインテリジェンス化もまたトレンドです。

企業における独創的なイノベーションについては、主に2つのポイントがあります。第一に、特に企業や学校において、型破りな精神を育むことが重要です。多くの場合、すぐに役職に就く人は規則を遵守する傾向があり、イノベーション精神に欠けている可能性があります。そのため、私たちはイノベーションをどのように促進するかについて検討しています。第二に、企業はこうした独創的なイノベーションのために十分な条件を整える必要があると考えています。中国企業は徐々に十分なリソース（コンピューティング能力、データ）を獲得しつつあり、それが根本的な（独創的な）ブレークスルーの条件を整えています。企業は真に責任を持ち、投資する必要があります。

沈向陽：程立さんの指摘は非常に洞察に富んでいると思います。大企業が製品を開発する場合、全員が意見を表明することは不可能です。そうでなければ、製品は完成しません。しかし、それぞれの小さなチームが機械の歯車のように機能し、協力して前進することができれば、地域に根ざしたイノベーションを奨励する価値が生まれます。表面的には反復的な製造のように見えるものでも、その本質は異なります。

大企業において、こうしたイノベーションの精神を維持することは実は非常に困難です。なぜなら、技術は製品ライン全体から見ればほんの一部に過ぎないからです。製品は最終的にどのように市場に届くのでしょうか？どのようにマーケティングされるのでしょうか？チェーン全体は非常に長いのです。言い換えれば、技術革新は確かに可能かもしれませんが、製品全体のイノベーションは非常に困難です。

王超：シェン・シャンヤンさん、マイクロソフトで働きながらイノベーションへの情熱をどのように維持したか、またエンジニアリングの効率性をどのように両立させたかについて、少しお話いただけますか。

沈向陽：程立が先ほどおっしゃったように、企業がある程度の規模に達すると、イノベーションを起こすための十分なリソースが確保され、さらにはイノベーションを促進できるようになります。企業によって状況は異なりますが、マイクロソフトはMicrosoft Researchの設立のように、長期的かつ大規模な独創的な取り組みを選択しています。

マイクロソフトの7万～8万人のエンジニアのうち、約1,000人のコンピュータサイエンティストとエンジニアがMicrosoft Researchで独自の研究を行っています。10～20年以内に量産化を目指しており、10年以上前から取り組んでいますが、まだ開発の初期段階にあります。しかし、この研究は不可欠です。短期的なイノベーションは実は非常にシンプルです。最も難しいのは、3～5年以内に革新的かつ市場性のあるものを見つけ出すことです。インターネット製品の開発は、サイクルが短く、ユーザーにすぐにリーチできるため、比較的恵まれた環境です。これは、比較的難易度が高いB2Bプロジェクトとは異なります。

企業の次の方向性：AI

王超：もう一つ質問があります。現在最も注目すべき技術開発は何ですか？

程 李：私は個人的に、AI開発の次の段階に非常に興味を持っています。コンピューティング能力、データ総量、そして複雑さが桁違いに増大したとき、どのような新たな発見が生まれるのでしょうか。これは非常に注目に値すると考えています。業界が技術的に停滞期を迎えるたびに、私は特に注目しています。企業として、将来注力すべき技術を体系的に分析しています。

王超：アリババは常に最先端技術に重点を置いてきました。これらの技術への感度を確保するために、どのような仕組みを設けているのでしょうか？CCFのような組織は、アリババがこれらの目標を達成する上で、何か実質的な支援を提供しているのでしょうか？

程立：（CCFは）私たちにとって非常に重要な協力チャネルであり、コア技術の源泉となります。アリババの技術生産には2つのラインがあります。1つは技術委員会で、私はその副会長であり、アリババグループのCTOも務めています。もう1つはCainiaoのCTOです。これは技術管理ラインです。もう1つは専門ラインで、技術委員会の傘下に約30の専門技術グループがあります。各グループは技術の方向性を追跡し、その最先端を体系的に追跡する責任を負っています。また、定期的に会議を開き、重要な方向性への投資について議論することで、大きな技術的遅れが生じないようにしています。

王超：王小川、あなたが最近注目しているテクノロジーはきっと最もクールなものですよね？

王小川：具体的には、医療診断とAIの融合に特に興味を持っています。第一に、市場の需要は大きく、パーソナライズされた健康ニーズがあります。第二に、人間の生命と健康は本質的に複雑なシステムであり、数学や物理学の単純な法則を超越しています。そのパターンを見つけることは、人生を理解する上で非常に役立ちます。さらに、人間の本性にはある種の抵抗感があります。2016年、囲碁を打つ時、最も理解力のある人たちは、機械は人間に勝てないと信じていました。それは、彼らには別のアイデンティティがあったからです。機械に勝つことは、挑戦であり、人生の意味に対する脅威でした。

実際、医師はAIが診断できないと信じていることが多いのですが、これは人間の性に一部起因しています。私たちはよく「診断」という言葉を使います。それは症状から病気を推測することです。しかし、医師は実際にはそうではありません。診断は血液検査やCTスキャンなどを用いて行い、最終的に確定診断を下します。しかし、医師にとって最大の誤診は確定診断の段階ではなく、最初の推測段階にあります。推測が間違っていれば、検証の過程で誤った方向に進んでしまうのです。だからこそ、人命尊重の念からなのか、テクノロジーへの深い思索からなのか、あるいは医療業界における人間性への理解からなのかは分かりませんが、私は医療とテクノロジー、特に診断とAIの融合に強い関心を持っています。

王超：王海鋒さん、最近考えている問題や、注目している最先端の話題についてご紹介いただけますか？

王海鋒：私の最大の関心事は、技術面と産業面の両方を含む人工知能に関するものです。産業の観点から言えば、 AI技術を様々な産業と深く融合させることが最も重要だと考えています。これは当面の焦点ですが、さらに先を見据えて、将来の方向性にも注目しています。百度には基礎研究に重点を置く研究所も存在します。近年、これらの研究所は量子コンピューティングラボ、生物学ラボ、コグニティブコンピューティングラボ、セキュリティラボなど、いくつかの新しいラボを設立しており、私たちが将来の方向性に注力していることを示しています。

ハリー・シュム：まず、ここ10年ほどマイクロソフトで考えてきた主要な方向性についてお話しし、その後、私の個人的な関心についてお話しします。マイクロソフトは大企業なので、コンピューターサイエンスのほぼすべての分野に関わっていますが、現在、大きく3つの方向性があります。1つ目は人工知能です。マイクロソフトにとって最も重要なのは、説明可能なAIを作ることだと考えています。ディープラーニングは現在急速に発展していますが、解釈可能性の進歩は比較的遅いです。2つ目は量子コンピューティングです。これはまだ遠い道のりです。マイクロソフトは長年「トポロジカル量子コンピューティング」と呼ばれる道を追求してきましたが、真の量子計算機の実現にはまだまだ長い道のりがあります。3つ目は、マイクロソフトが推進してきた複合現実（MR）です。誰もがAppleの次期スマートフォンに期待を寄せており、ARはどのようなものになるのか、5Gはどのような変化をもたらすのか、といった疑問を抱いています。私もこれらに非常に期待しています。

個人的には、AIと神経科学の交差点で研究を行いたいと思っています。神経科学の研究はまだ初期段階にあり、データが不足しており、多くの実験を行うことができません。アルツハイマー病、中年期うつ病、小児自閉症など、脳に関係する現実的な問題を解決できるでしょうか？現在、AIは人間の脳から学習していますが、AIは人間の脳に関連する問題の解決に役立つでしょうか？清華大学の学生や他の人々が協力してプロジェクトに取り組む機会があるかもしれません。

テクノロジーの倫理的問題

王超：次に議論したいのは、テクノロジー、特にAIの開発を取り巻く倫理的問題です。AIと人類の関係をどのように捉えていますか？ シャオ・チュアンさん、先にお願いします。

王小川：倫理について議論すると、最も可能性の高い話題はデータプライバシーですが、今日はこれについては深く掘り下げません。AIに戻ると、AIは大量のデータを必要としますが、それでも2つの段階に分けることができます。最初の段階は、機械が人間に代わって意思決定を開始する段階です。そこで問題となるのは、これらの最終的な意思決定が本当にすべての人々を善と改善へと導くかどうかです。現在、私たちはレコメンデーションエンジンやおすすめ動画に満足しています。なぜなら、それらは私たちのニーズを満たしてくれるからです。しかし、これは依存症につながる可能性があります。私はかつて、これらのおすすめ動画を1日70分見ていましたが、1ヶ月後には何も達成していないように感じ、完全に没頭してしまいました。つまり、テクノロジーはニーズを満たしていますが、そのテクノロジーがその後、個人や組織の成長につながるかどうかが課題です。

第二段階では、テクノロジーが個人の成長を可能にする一方で、新たな倫理的問題も生じます。ユヴァル・ノア・ハラリの著書『ホモ・デウス：明日への簡潔な歴史』を例に挙げましょう。本書では、医療が発展するにつれて、機械に個人のプライバシーをより多く与える必要があると述べられています。登場人物の一人、ジュリーは、遺伝子分析の結果、がんのリスクが著しく高いことが示唆されたため、乳房手術を受けます。西洋では、彼女の勇気は広く称賛されています。しかし、ジュリーが意思決定に苦しんでいたらどうなるでしょうか？機械はさらに一歩進んで、彼女に意思決定権を譲りたいかどうか尋ねることができるでしょうか？つまり、機械が彼女に代わって意思決定を行うようになるでしょうか？人々はより健康になるかもしれませんが、自由と自律性は低下し始めます。

今日、私たちは皆、百度地図を使用しており、運転する際はますます不規則になり、低速運転と高速ナビゲーションに重点を置いています。これは、私たちが無意識に地図を使用するようになったためです。機械がどこに行くべきかを指示し、あなたはそこへ行きます。機械の全体的なデータは人間のデータよりも正確で、計算で勝つことはできません。現在、機械は地球規模で調整を開始し、人々と通信しますが、すべての情報を提供するのではなく、部分的な情報のみを提供します。つまり、半分の人にはこの道路は混雑していませんが、もう半分の人にはあの道路は混雑していませんと伝えます。この時点で、意思決定権はもはや私たちの手にはなく、機械に委ねられています。生命や健康であれ、交通であれ、悪意のある意思決定から善意の意思決定まで、人類は自ら決定を下す能力と機会を失い続けています。

将来、私たちの意思決定の50%以上は機械によって行われるようになるでしょう。私たちが今直面しているジレンマは、この限界をどう克服するかであり、私自身もまだ答えを見つけていません。しかし、私は機械の熱狂的な支持者です。機械が人間に取って代わり、自らをアップグレードし、次世代の人類を創造するのであれば、全く問題ありません。イーロン・マスクが言ったように、人間は機械のプリローダーです。こうした説明はある程度の安心感を与えてくれるでしょうし、技術者にとって現実的な視点でもあります。しかし、全体として、意思決定が人間から機械に移行することは、人間の自由に関する矛盾を生み出します。プライバシーや機械の悪意はさておき、これらの問題は人生の意味を変えるものであり、慎重な検討が必要です。

王超：この問題に本当に取り組む必要があります。

沈向陽：まず、肖川さんの指摘は素晴らしいですね。意思決定における倫理は極めて重要です。AI倫理についてはここでは触れません。例えば核兵器を考えてみましょう。確かに私たちは今日、核兵器を保有していますが、それを使用するかどうかは倫理的な問題を提起します。

第二に、先ほど申し上げたように、説明可能な人工知能が必要です。なぜなら、理解できなければ、それを実行すべきかどうかの判断が難しいからです。海外ではAIに関する倫理的な議論が盛んに行われており、中国でも多くの人が取り組んでいます。100社以上の企業が参加し、この問題に真正面から議論し、立ち向かう国際的な機関をベンチマークできれば、真の解決につながるでしょう。

王超：シャオ・チュアンが先ほどシャン・ヤンに、哲学的な観点から見ると、人間は依然として独立した意志を持っているが、それはどこから来るのか、とおっしゃっていましたね。別の研究では、潜在意識は意識よりも何万倍も強力だと示唆されています。私たちが日々吸収する情報は潜在意識に影響を与え、アルゴリズムが私たちの判断や決断にますます大きな影響を与えるようになるでしょう。シャオ・チュアン、この点について詳しく説明していただけますか？

王小川：ハリーは機械がどのように意思決定するのか分からないと言っていました。私が何か話しかけてやり取りしたところ、彼は人間でさえ意思決定の仕方を知らないことに気づいたのです。

王超：程立さん、何かシェアしたいことはありますか？（この質問に関して…）

程立：シャオ・チュアンとハリーがこれについてより深く議論したので、私はより実践的な視点に戻りましょう。ブロックチェーンを例に挙げましょう。ブロックチェーンが登場した当時、ブロックチェーンは様々なことを可能にし、多くの人がそれを使って大金を稼ぎました。アント・ファイナンシャルにとって、あることをすべきかどうかという問題は非常に現実的な問題でした。そこで、アント・ファイナンシャルのブロックチェーンへの取り組みにおいて、問題が発生しないよう「すべきこと」と「すべきでないこと」を3つ提案しました。私自身もアント・ファイナンシャルに在籍していた間、多くの失敗を経験しました。そして、失敗をした後は、常に反省し、会社の規則や規制を継続的に改善していく必要があります。

さらに、基礎研究を行うべきかどうかという問題もあります。確かに、そこには基礎技術が関わっており、パンドラの箱を開けるべきかどうかはより深い問題です。企業にとって、基礎技術を検討するのであれば、私はまだその問題に遭遇していません。主な問題は、サービス基準を顧客サービスモデルにどのように統合するかです。

ハリー・シャム：特に大企業には、AI倫理に関する責任があるということを改めて強調しておきたいと思います。例えば、食品の配達には何分かかるべきでしょうか？技術的には現在でも実現可能ですが、企業にはこの問題に取り組む社会的責任があり、非常に苦渋の決断を迫られるでしょう。それは、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性も十分にあります。

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イノベーション セクションの終了後、別の企業技術​​担当役員グループがオープン ソースの問題に関する議論に集中し、JD.com の副社長 He Xiaodong 氏が会議の議長を務めました。

オープンソースの次のステップは何でしょうか?

何暁東：オープンソース自体は概念であり、その後ムーブメントへと発展しました。現在、オープンソースソフトウェアはあらゆる重要な分野で広く普及しています。企業が技術的優位性を獲得し、より優れた製品を開発し、より大きな発展と進歩を遂げるために、オープンソースとオープンソース技術をどのように活用できるでしょうか？言い換えれば、オープンソースを今後どのように活用していくべきでしょうか？

オープンソースの重要性はますます高まっています。先ほど申先生がおっしゃったように、オープンソースは過去10年間の中国の急速な技術進歩の大きな原動力となってきました。本日は、オープンソースの現状と今後の展望について議論したいと思います。まずは鮑邱さん、ご発言をお願いいたします。

崔宝秋：私は個人的にオープンソースの熱烈な支持者です。フリーソフトウェアに興味を持ち始めたのは1995年で、「オープンソース」という言葉が使われ始めたのは1998年なので、もう四半世紀も経ちます。私は心からオープンソースを愛しており、オープンソースこそがソフトウェアの未来であり、人類の技術進歩のための最良のプラットフォームでありモデルであると心から信じています。

8年前、私は巨人の肩の上に立つだけでなく、彼らを導くべきだと言いました。今日、このオープンソースの哲学は多くの同業者に認められています。私はXiaomiのオープンソース戦略の5つの基本原則を策定しました。第1に、スピード - 製品を迅速に選択、配置、開発し、革新する。第2に、車輪の再発明をしない。第3に、使わないものは全く使わないが、使う場合は徹底的に使う - ただ使うだけでなく、コードのすべての行を習得しなければならない。第4に、常にオープンで共有する姿勢を維持する。第5に、主要プロジェクトで成果を上げ、コミュニティで発言権を獲得し、真に巨人を導く必要がある。私は中国におけるオープンソースに楽観的です。オープンソースは中国の台頭にとって素晴らしいツール、プラットフォーム、そして媒体だと信じています。

何暁東：ありがとうございます。包秋さんの分析は非常に洞察に富んでいます。包先生、ようこそ。

鮑雲剛：崔さんの指摘は素晴らしいです。オープンソースソフトウェアは中国にとって大きなチャンスをもたらします。私自身もオープンソースの恩恵を受けており、研究活動の中でオープンソースを多用してきました。ここ数年、ハードウェア関連のオープンソースチップに取り組んできました。2012年からはチップアーキテクチャの研究に取り組み、約3年間、その実装方法を模索してきました。RISC-Vのようなオープンアーキテクチャのオープンソースチップを見た時、オープンソースがハードウェア分野の新たなトレンドであることをすぐに実感しました。

中国におけるオープンソースの現状はどうでしょうか？少なくともオープンソースハードウェアの分野では、中国で活況を呈しています。多くのオープンソースソフトウェアの概念や方法論が、オープンソースハードウェアに絶えず浸透しています。オープンソースは中国の産業全体に多くのチャンスをもたらし、多くの企業がすでにその恩恵を受けています。オープンソースは今後ますます急速に発展し、中国のオープンソースハードウェア分野にも浸透し、発展を加速させると信じています。世界的に見ると、オープンソースハードウェアはまだ初期段階にありますが、これはチャンスです。私たちは今、オープンソースソフトウェアから得た経験と教訓をよりよく吸収できるようになり、より良い未来が訪れるでしょう。

何暁東：続いて張文松さんに発言していただきます。

張文松：私はずっとオープンソースの熱狂者であり、その恩恵を受けてきました。鮑秋氏と同じく、私も1995年にオープンソースに触れました。当時、特にオープンソースのコンセプトに惹かれました。それは、誰もが協力してソフトウェアを開発すべきだということです。ソフトウェアは世界の知識の宝庫でもあり、誰もが協力してそれを豊かにすべきだと考えているからです。

オープンソースについて3つの点をお話ししたいと思います。まず、オープンソースはインターネット業界全体の発展の礎です。中国であれアメリカであれ、インターネット企業は皆、オープンソースソフトウェアを積極的に活用し、独自の開発を行っています。これは、オープンソースソフトウェアがインターネット企業のシステム構築コストを大幅に削減し、商用ソフトウェアの購入を不要にし、急速な成長を可能にするためです。

2つ目のポイントは、オープンソースはインターネット企業の技術的影響力を継続的に高めることができるということです。これには、人材の育成と獲得も含まれます。インターネット企業の大多数はオープンソースの恩恵を受けており、多くのインターネット企業はオープンソースプロジェクトに基づいて多くの改善と最適化を行い、それらのバージョンを上流のオープンソースコミュニティに還元することで、オープンソースに貢献しています。

これは自社ソフトウェアの保守コストを削減するだけでなく、この分野での自社の取り組みを外部に広く知らしめることにもつながります。多くの企業は、外部のユーザーに利用してもらうことを期待して、自社ソフトウェアの一部をオープンソース化しています。オープンソース化のプロセスは実に興味深いものであり、人材育成にも役立ちます。

その理由は、すべての開発者が自分の評判を非常に重視しているからです。オープンソースが確立されると、開発者は自発的にコードをより徹底的にクリーンアップするようになり、コード品質の向上に大きく貢献します。さらに、より多くの外部チームによるテストによって、より多くのシナリオが発見され、コード品質を継続的に向上させることができます。

オープンにすることで、社外の世界に企業が直面している課題を認識させることができ、また、企業のオープンな文化により、より多くの優秀な人材が参加するようになり、結果としてポジティブなフィードバックループが生まれます。

第三に、オープンソースは効果的かつ革新的な顧客獲得手法です。近年、ほとんどのソフトウェア企業が自社のベースバージョンをオープンソース化しているのを目にしています。これらのベースバージョンで特定の問題を解決することで、大規模なターゲット顧客基盤にリーチすることができます。これらのユーザーは特定の機能に満足できない場合、商用ユーザーへと転換し、商用バージョンや商用サービスを購入する可能性があります。ソフトウェア企業にとって、この顧客獲得コストは非常に低いです。現在、多くのeコマース分野ではライブストリーミング販売が活用されており、これは「オープンソース販売」とも呼ばれています。

オープンソースの覇権に問題があるのでしょうか?

何暁東：セキュリティの観点から、オープンソースをどのように理解すべきでしょうか？コンピューティングの世界では「量子超越性」という言葉があります。新しい技術が登場し、その性能が以前の時代を凌駕すると、技術的なブレークスルーをもたらすだけでなく、その分野を支配することになります。これを量子超越性、あるいは量子優位性と呼びます。オープンソースも同様の問題に直面しているのではないかと考えています。例えば、オープンソースの覇権、あるいはオープンソースの優位性は存在するのでしょうか？ゲストの皆様のご意見をぜひお聞かせください。

張文松：オープンソースソフトウェア自体に国境はないと思っています。人類共通の財産であるべきで、覇権争いなど存在しないと思っています。例えばLinuxカーネルを考えてみましょう。これはいつかクローズドソースになるのでしょうか？それは不可能だと思います。まずLinux Foundationが保証し、その背後には私を含め、約1万行のコードを提供した多くの作者がいます。次期Linuxバージョンがオープンソース化できるかどうかは、多くの貢献者が合意書に署名し、共有の意思を示すかどうかにかかっています。しかし、オープンソース化されない可能性は低いと思いますし、一度オープンソース化したソフトウェアは取り消すことができません。Androidは将来のバージョンではオープンソース化されないかもしれませんが、Oracleはそこまで愚かなことをするべきではないので、心配する必要はありません。もちろん、Androidの研究開発能力を持つ中国人が協力してオープンソース版を維持していくことを願っています。これは価値ある取り組みです。

崔宝秋：暁東さんの質問は非常に興味深く、文松さんの指摘ももっともだと思います。私の理解では、オープンソースソフトウェアは原則として、一度リリースされれば、それを共有することで全人類に利益をもたらします。この観点から見ると、純粋なオープンソースソフトウェアには覇権はありません。3年前、私はいくつかのオープンソースカンファレンスで、AIがオープンソースになったことで、多くの巨大企業がTensorFlowを含む自社のディープラーニングフレームワークをオープンソース化し、それが問題を引き起こすのではないかと懸念する声が上がっているという見解を述べました。私はこれを覇権とは呼びたくありません。むしろ、技術独占、あるいはオープンソースの標的と呼ぶ方が適切でしょう。

多くの大企業は、独自のオープンソースソフトウェア、システム、コミュニティを構築するために、研究開発に多額の投資を行っています。しかし、一部のプロジェクトではオープンソースコードを使用しているものの、プロジェクト管理が十分にオープンではなく、結果として不公平で非オープンなオープンソースシステムとなり、真のグローバル化を実現することが困難になっています。

所以我呼吁更加开放、全球化、平等、友好的开源。这些巨头在后面推动的项目，可能就会扼杀小玩家，尤其是个人开发的小公司来创新。这就像小草们都在争夺阳光与空气，但很难长成参天大树，这是我比较担心的。开源巨头如果形成技术的靶头垄断，就会扼杀开源社区的创新力。

另外晓冬讲到的安卓这个事情，其实安卓面临很多微妙的事情，这和开源没有直接关系，安卓系统很大，早期安卓在谷歌的推动下，打造了一个开源社区，让全国很多手机厂家一起打造这个生态，中间这一层叫IOSP，是真正开源的地方，但上面的GMS很多不是开源的，是谷歌自己的生态。下面很多（ZUSS）也慢慢地不再开源了，这种情况下，就形成另外一种叫霸权也好，就是比较封闭的生态，在我看来，这不是纯粹的开源，纯粹自由软件的模式是真正开放的。

我觉得这些企业这些巨头应该抱着更加开放、平等、友好的心态。因为更多人想通过开源系统吸引用户进来、然后圈住用户，但有的时候，我们想要来去自由。我呼吁一些巨头可以在这方面激进一些。

章文嵩：宝秋讲的，呼吁巨头要更开放，还不如呼吁我们自己，刚刚提到安卓的一个例子，安卓目前发布的开源版本都是谷歌自己做的，它也不接受外部的开源对它的贡献，所以有的版本都是它自己控制，开发的过程也是对外不公开的，我们叫结果开源、过程不开源，过程不透明开放。

而且谁跟它关系好、交了钱，就可以拿到优先测试版本，硬件上也能早点推出最新的安卓版本。宝秋说期待巨头更开放，我觉得这个很难实现。但是我们自己、中国的安卓手机厂商是全世界最大的，我们国内的手机厂商也在出人力优化安卓系统。那我们能不能凝聚在一起，维护一个开源的版本，这个版本我们一定把过程、结果都开源，这样形成更强大的一个社区，我想这个社区一旦形成，这是谷歌都害怕的。

何晓冬：这个总结非常好，但是刚刚正好包老师讲到，我们必须依赖RISC-V，但是我们不想这样，我们希望有更好的掌控。从这个角度来讲，RISC-V是属于一个什么情况？

包云岗：刚才我从崔总这里听到一个非常好的词语，就是开源垄断化，这个确实给我一个概念。我们对开源做过一些分析，有一些开源是由企业主导的，有些是基金会主导，或者整个社区在主导，这些开源的效果差别其实很大。

相对来讲，这种整个社区一起来管理的，会更开放一些，所以从这个角度来看，RISC-V还是由整个基金会、大家一起来维护，一起来管理，每个人都可以在里面贡献，最后其实还是比谁在里面贡献做的多、做的大更加有话语权，这是现在的RISC-V的战略发展游戏规则。

第二点我觉得很重要，软件和硬件之间有一点区别，尤其是在CPU这一块，RISC-V是一个指令级，在软件领域里面对标过去的话，就是软件领域里面操作系统要用的接口定义，本身就是一个规范标准而已。它的定义出来以后，就是一本手册，这样看RISC-V指令级是非常开放的方式，谁都可以把这本手册拿过来，照着它自己设计。

这里的很大机会在于，我们要拿出实实在在的开源的源代码，把它变成一个主线。这一块也是我们在努力做的，这样会有一个吸引力，让大家一起做，做完以后向全世界开放。刚才崔总、文嵩总讲得很好，我们不仅把原码开放，过程也开放，管理也开放，大家一起来维护整个开源的主线，这里面中国有很大机会在里面作出贡献，如果坚持一段时间，就可以走到引领的位置。

何晓冬：我们还是希望把整个过程，把源码进行开放，从这里面可以打破开源垄断。

任道远：我想补充一下，非常同意开源没有国界和边界，是全世界创新的开发人员和创新的组织，我也深信是一个软件创新的重要手段。

刚刚雷总谈到对软件人的认可，对于知识产权的认可，我觉得最终就是对于我们创新和最终业务的认可，或者是我们说并购投资人的估值。我觉得其中一个在技术或者软件的大潮里面，我们看到，最终颠覆这些垄断和巨头的挑战的，是更多无畏的创新者、创业者。

开源怎么发展？

何晓冬：回到刚才的问题，我们需要更多的开源，但经过25年这么多年的运行，我总在背后看到隐隐约约的词是商业利益，从这个角度来说，你们怎么看开源？从商业角度，经济角度，为什么大家要做这个事情？开源真正的利益在哪里？开源运行的商业价值在什么地方？我相信如果没有一个自我运行的，持续商业价值的机制是很难长久的。

章文嵩：开源式的运动，早期大家特别欣赏这个理念，在这个理念下，最终像RedHat所有的代码也都是开源，RedHat也开发了很多代码，也是遵从RedHat的理念，正因为RedHat开源，它的商业模式也是通过订阅来收费。RedHat有自己的商业模式，但它也吸收了大量的代码，估计90%以上的软件都不是RedHat写的，大部分来自整个开源世界，这个是互惠的过程。前面我们讲了，开源软件大幅度降低了互联网公司建设的成本。举一个例子，2011年淘宝去IOE，自己建交易系统，相比IOE的解决方案，成本大概是1/140。淘宝花一亿建设系统，但如果在商业IBM机器，甲骨文数据库，EMCDMX这些地方储存，基本上要花140亿。

何晓东：阿里去IOE他是受益者，那么贡献者贡献什么能够收益，贡献者的利益在什么地方？

章文嵩：先讲阿里为什么可以开源。开源收益巨大，只花了一个亿的成本，省了140亿，节约是巨大的，所以开发者的成本这些都不是问题，阿里后续也把很多基础软件对外开源出来。那么，小公司怎么办？我前面提到了，很多做软件的小公司，现在通过开源，不需要建庞大的销售团队，销售团队TO B企业销售成本就是最高的。最近五年无论是中国还是美国，这些企业软件大部分是通过开源方式。

何晓东：开源可以获客，这是它的商业价值。但是从大企业来说，开源本身带来收益已经能够支撑他做进一步开源。以前我也提到过一个观点，为什么谷歌可以这么多年一直支撑开放，虽然是部分开放，因为他从里面卖的广告挣到的钱已经远远超过他开发软件挣的钱。商业利益一直在后面隐隐约约呈现，没有特别清晰，每次我问的时候给一个理由，每个人的理由都不一样，从长远来看，开源怎么发展？

章文嵩：开源生态里面有一些商业的机构存在，我觉得是非常良性的，而且是真正能够形成正循环，不能要求所有的开源开发者都是无偿，不计任何回报，毕竟人还要吃饭，还有家庭，基本的生活成本非常有，如果有商业机构，包括互联网公司能支撑开源开发者，对整个世界都是好事情。

包云岗：我补充一点，如果从一个公司来看是个小循环，看大循环的话，开源模式可以持久。之前我分析过，开源模式背后有两个经济学的原理在支撑。第一个是科斯的交易成本，按照它的交易成本理论来看，每一笔交易都有成本，对于一个企业来讲，如果在技术都能完成相同功能的情况下，肯定交易成本越低的技术，会得到青睐。开源一定程度上极大的降低了交易成本，所以必然会受到市场的青睐。

第二个是一个例子。二百年前英国工业革命，蒸汽机效率得到大幅度提升，很多煤矿主非常担心他们以后卖的煤少了，因为蒸汽机的效率在提升。但后来发现，煤的需求比原来大大增加。如果降低门坎，对这个技术扩张其实有很大帮助，反而会更容易去推广技术。从这个角度来看，开源也是在降低门坎成本，会让一个技术更容易推广出去。开源在大循环下肯定可以赚钱，只不过羊毛出在猪身上，也许有的个人开发，或者一个小公司在开发过程中，最后有大公司买单，或者大公司收购，大公司支持开源发展等等，从大循环来看，开源技术应该可以长久发展下去。

任道远：开源的商业模式业界已经觉得比较成熟，英文叫SNS，订阅拿到支持的服务，云服务销售软件和交付软件。亚马逊拿了代码去做这些服务，他自己也发布了原厂产品，也提供原厂服务，这是一种可以考虑的服务方式。另一种方式是卖给企业内部的代码管理，以及持续的交付商业循环。它的模式是根据用户的角色、大中小的公司、甚至是同样的公司部门来买或者集团来买，如果重要性、影响力不一样，也会有不同的定价模式。所以基于开源已经有N种相对成熟的商业模式，只是哪一种更适合开源产品服务。

崔宝秋：这个问题非常典型，是过去十几二十年来人们问的最多的问题，从最早的Free soft，这个Free不是免费，早期定位了自由软件不完全免费，有商业模式在后面，可能赚钱，所以Free意味着自由。

我一直把开源力量划分为三类，第一类是个人爱好者，包括一些学校的老师，学生，遗言小实验室，纯粹为了研究，为了个人爱好，免费提供一类。

第二类是中间没有直接开源软件商业模式的公司，它不会直接用软件卖钱，但是羊毛出在猪身上，比如小米提供很多服务、贡献很多代码、自己开展储存，这些不卖钱，但通过技术给用户提供了流畅的浏览、服务、体验、云服务。你的照片、联系人等等放在云端，换机以后非常方便，用户就会留存。这对小米是有长期利益的。

第三类是有直接开源商业模式的公司，包括RedHat，他提供服务，不管是订阅也好，尤其是便利也好，尤其不懂开源技术的IT企业，RedHat全程搞定，自动更新、提供客服。包括华为也是，他卖硬件、软件、云服务、一整套解决方案、网络设备。他要拥抱开源，他是通过开源软件打造一个整体的客户需要的东西，直接卖钱，直接去商业模式。包括还有越来越多的创业企业，通过各种各样的开源软件来赚钱，有的是开一半闭一半，犹抱琵琶半遮面，都做的不够纯粹。这些都是开源生态中一个正常的现象，背后都有一些利益需求。包括我爱好开源，我个人喜欢开源，我能获得一种成就感，满足感，竞争提升速度，行业影响力，这也是回报。用开源软件赚钱天经地义，没问题。

但我比较喜欢中间第二类开源贡献者，比较纯粹，不直接用这个赚钱，而是羊毛出在猪身上，一方面我共享开源，一方面通过这些东西打造生态，打造技术平台，让我获得很多人才，可以获得长久的用户，这些是我比较喜欢的。沿着这个走，另外一个理念，为什么要坚持开放与共享，能够开放的都开放出去。

雷总说他想办小米就像办一个大厨，像小饭店一样，排着队来吃饭。同样一个大厨，你不应该说我有自来水，有醋，有酱油这些绝妙的食料，我不希望别人有，只能我独占，一个好的大厨应该是自来水大家都有，水电有，同样的食材，同样的佐料，我就有本事用我的商业模式，炒出一盘比你更好的菜，这是小米的自信。我敢开源出去，用同样的开源技术，大家同一个起跑线，我有能力在其他方面胜出。这些是我认为第二种开源模式的公司，我希望会越来越多。

如何打造属于自己的开源生态？

何晓东：大家都知道开源社区很重要，第二类商业模式更重要，打造生态，这意味着必须把开源不断的分享出来，还要保证有足够大的使用量，足够用户量，才能够达到这个生态的地步。现在TensorFlow很火，我们该怎么推广，才能使得我们有机会打造出自己的生态？

包云岗：我们对比过TensorFlow和PAPLO。第一个对比他们的性能，性能都不差，这两个要去PK，并没有什么大的差别，但是再往下比，就有差别了。比如文档，文档上差别就会很大。TensorFlow以及一些开源，包括伯克利Rain一些开源项目，他们的文档做的非常好，看完以后你就了解了它，甚至让一个新手过来照着文档拷贝，都能完成使用，相当于试用。但是我们国内有些开源项目，都没有文档，只能去看代码才能理解它。

再往下走，外围的一些小工具，当你想到一个想法，做一个小东西，你总能找到一个小工具，社区生态已经帮你做了这些工具。但是我们这边，很多时候孤零零的一棵树长在那里，其他工具都没有，需要自己写，这样的话，相对来说吸引度必然不高。这些都是从用户的角度来看。

有的时候不是说技术不行，我们的技术挺厉害，应用场景很强，但像这些文档、小工具的这些小生态，其实对于用户来讲也很重要。

章文嵩：这是怎么建一个开源社区的问题，把一个软件开源出来，只是万里长征第一步，后续需要花巨大的精力。包云岗提到要写文档，通过论坛回答用户各色各样的问题，包括对软件的改进等等要做一系列的工作，开源软件不光是管生也要管养，而且养往往比生这一刻花的精力是几十倍、上百倍，这是最关键的。

何晓东：现在请每位嘉宾展望一下，怎样可以打造更好的开源社区，怎样可以通过开源作为企业发展的新动能。

任道远：我最近讲这个比较多，我们开放创新宗旨，一方面是开源，开放软件，另外一方面从交付来讲，我们是开放云服务，新一代开源软件除了在原代码上的开放使用以外，也尽量希望能够提供一个开放的杀箱级开放，这样使用更边界，不需要代码，而是在运行当中的杀箱可以测试。

从文化角度有三个字，多元、共生和向善。多元包括一层跨国界，以及产学研，所以我们很多跟高校科研的合作，最终产出不只是论文，也希望这些代码本身能够由学校或者和工程师做成开源项目，有更长的生命力。共生是指商业的生态，它不是免费的午餐，我们必须要通过软件最终能够产生利润，把开源软件做成一个生态。

从这一块来讲，开放的网络能够更多地加速软件创新组织，让他们能够先赚到第一桶金。最后是向善，具体到中国，我们提的是开源软件怎么去做一些科研、以及公益的事情，这块我们也有很多平台。像上海交大的生命科学，我们就提供一些免费的云服务。这个也是推动社区，不只是为了共生盈利的部分，还有一个是对社会、对环境的向善推动，开源软件在这一块也大有可为。

章文嵩：对企业来说受益于开源，也要回馈于开源，对开源项目管生也要管养，一起让开源生态更美好。

包云岗：我觉得还是需要把教学和科研当中，更多地把开源融进去，比如学术评价，不要唯论文，我们可以把开源纳入进来作为一些考核，这样可以激励大家更多的去投身到开源社区当中去。

崔宝秋：我讲四点。第一个我呼吁更加开放、极致、纯粹的开源。在一些巨头的垄断之下，有可能中国小厂家，小的开发者，更可能通过更开源，赢得全球开源人士的支持。第二点，广义的开源。在AI时代，不能只开放代码，还要开放数据，尤其是知识图谱，这些更是人类共有的财富。第三个是向善的开源。“武汉2020”这个项目有多少人知道，用开源的方式共享信息、技术，共同抗疫，用开源的技术防止作恶、整治AI的伦理、安全和隐私问题。第四，如何打造未来社区，我真正呼吁更加合力的开源。这种开源不见得完全合力，但是能合力的最好合力。众志成城，才有可能形成中国的竞争力。

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上述内容，便是各企业的技术核心人物，在时代浪潮之下针对创新与开源，给出的答案。

那么，对于我们的开源与创新，你有什么自己的看法呢？