專訪蓋茨：期待和馬云聊退休 普惠金融助力減貧

“進步是可能的，但不是必然的。

”這是比爾及梅琳達·蓋茨基金會一直想要闡述的理念。

　　2017年，比爾和梅琳達·蓋茨夫婦做了一個決定，把他們通過個人和基金會認識的朋友聚合起來，一起倡導“目標守衛者”活動，并在每年9月發布《目標守衛者》報告，從不同角度看全球在實現可持續發展目標的過程中做了哪些工作，離目標還有多少距離。

去年第一份《目標守衛者》報告發布，蓋茨曾表示，這份報告的意義在于，“我們不僅希望能提高人們的意識，更希望吸引年輕一代的領導人參與進來。

”　　《目標守衛者》報告所做的，是追蹤聯合國2015年通過的17個可持續發展目標（SDGs）的18個關鍵指標，并分析實現這些目標的有效途徑。

蓋茨基金會承諾會將這份報告發到2030年。

　　在今年的報告中，比爾和梅琳達·蓋茨強調了在非洲進行第三輪減貧的重要性。

非洲年輕人是一股重要的人力資本，應對年輕人的健康和教育進行投資，創造經濟機遇，讓非洲最貧困的國家打破僵局。

　　報告發布前，蓋茨接受了新浪科技等媒體的電話采訪，就馬云計劃辭去阿里巴巴董事局主席、普惠金融、人工智能在慈善事業中的運用回答了媒體提問。

　　談馬云“退休”：期待與他面聊　　9月10日馬云宣布將在一年后辭去阿里巴巴董事會主席，并效仿蓋茨的做法，成立馬云基金會，對于馬云的這一舉措，蓋茨表示，“我還沒有和馬云親自聊過他這個決定，但是期待有機會和他交流，因為我相信隨著他投身慈善事業，他會有很多收獲，會理解中國背景下的慈善事業。

我希望他能將鑄就阿里巴巴的新思維、新能量帶到慈善事業中。

”　　蓋茨大力贊揚了螞蟻金服在數字領域的成功，“螞蟻金服在貨幣數字化和降低交易成本上擁有充足的經驗。

蓋茨基金會一直關注普惠金融，也和螞蟻金服合作過，嘗試把數字貨幣推廣到印度等地。

”　　蓋茨將馬云在數字領域的成功與自己在計算機領域的成功放在同一高度，并相信馬云的成功經驗將有利于改善醫療衛生、教育、儲蓄理財等領域。

　　最后，蓋茨還引用了一句英文諺語：From those to whom much has been given，much is expected（得天獨厚者,須替天行善道），表示自己相信慈善的力量，而馬云一定會印證這句話。

　　普惠金融能讓低收入人群享受銀行服務　　2015年，蓋茨基金會發起名為“Level One”的倡議，這是蓋茨基金會實施數字普惠金融戰略的重要組成部分，目的是建立一個共享、開放、基于標準的基礎設施平臺。

　　蓋茨相信，普惠金融在減貧中扮演的角色非常重要，基金會正在和貧困國家攜手，讓這些國家的用戶能享受到低交易費。

比方說，城市里的人想給鄉村的人轉賬，就不需要太多的手續費。

　　在肯尼亞，移動金融的發展10年前就已經開始，早已越過轉賬這個簡單的環節。

在那里，人們安裝太陽能電板等等都通過移動金融。

　　蓋茨表示，基金會深信數字基礎設施搭建起來后，能夠給人們提供更多的方便。

當然，數字基礎設施在建設的過程中，也要接受各個國家的監管，確保在正確的方向上發展。

蓋茨基金會正在積極行動，在整個非洲大地上推動數字基礎設施的建設，降低費用讓人們能夠有所儲蓄，以及開發特定產品幫助農民，給學生交學費等等。

在數字基礎設施建設成功后，即便是收入非常低的人也能享受到銀行服務。

　　在印度，監管機構已經批準了數字貨幣的使用，并把它叫做支付銀行（payment banks），蓋茨基金會在過程中有大量參與。

目前，蓋茨基金會正在整個非洲大力推廣同樣的做法。

　　人工智能運用于醫療尚處早期　　目前，人工智能技術更多的是和相對高端的臨床醫療相結合，而對于基金會主要考查的出生率、死亡率等基礎衛生保健，蓋茨相信人工智能也能發揮巨大作用。

　　蓋茨透露，其基金會考察過利用計算機成像的方法診斷宮頸癌，改進超聲波儀器。

目前，利用人工智能保護人類健康仍處于非常早期的階段，盡管現在大多數處于上游研發領域，但總有一天能走到病人和醫療工作者手中。

未來，人工智能將推動疫苗、瘧疾藥物等的研發，但這還需要5-10年的發展。

　　蓋茨基金會北京代表處首席代表李一諾對此問題補充說，蓋茨基金會的主要工作并非是研究人工智能等特定的技術，而是主要集中在解決特定健康和發展問題的上游研發上，比如艾滋病疫苗。

這是很多企業不愿意投入的領域，因為風險很高。

基金會涉及的領域非常廣，工作方式是不直接做項目，而是通過贈款，全世界的受贈單位大概有1500家，而這些受贈單位中，有許多是研發相關技術的。

　　以下為專訪實錄主要部分：　　媒體：馬云近日在接受彭博電視采訪時表示，他將會在未來的日子里聚焦慈善事業，并將效仿您的做法，成立馬云基金會，您對此有何看法？以及您如何看待這種從商業領袖到慈善家的轉型？　　比爾·蓋茨：我還沒有和馬云親自聊他的這個決定，但期待有機會和他交流。

他投身慈善事業后，我相信會在過程中有很多新的收獲，也會更加理解中國背景下的慈善事業。

我希望他能把鑄就阿里巴巴成功的新思維、新能量帶到慈善行業中來。

　　阿里巴巴和螞蟻金服擁有很多貨幣數字化并降低交易成本的專長。

蓋茨基金會也一向關注普惠金融，也和螞蟻金服合作過，嘗試能否把數字貨幣推廣到印度等國，進行廣泛使用。

　　所以我相信馬云在數字領域的成功經驗，就像我在計算機領域的經驗一樣，將有助于將手機和數字手段用于改善醫療衛生、教育、儲蓄理財等領域。

　　我本人十分相信慈善的力量。

有句話是這樣說的，“得天獨厚者，須替天行善道”(注：英文原文為From those to whom much has been given, much is expected.)，我相信馬云一定會印證這句話。

　　媒體：您認為普惠金融在推動消除貧困上將扮演怎樣的角色？　　比爾·蓋茨：普惠金融是一個非常重要的議題，我們為此成立了一個專門的團隊，在貧困國家推廣交易成本極低的數字移動支付。

這樣一來，住在城里的人只要花費很低的費用，就能把錢轉給住在農村的人。

　　差不多十年前，我們在肯尼亞推出了移動銀行服務M-Pesa，現在它的功能已經遠不止轉賬那么簡單，還在此基礎上衍生了很多新的產品，比如采用現收現付的太陽能電池板和其他產品。

所以我們是數字基礎設施的堅定擁護者。

　　當然這還取決于每個國家的監管狀況。

數字交易需要以當地貨幣進行，因此也要考慮交易的安全問題，確保萬無一失。

　　我們和很多國家開展了這方面的合作。

例如在印度，監管機構已經批準了數字貨幣的使用，并把它叫做支付銀行（payment banks），我們在過程中有大量參與。

我們目前在整個非洲大力推廣同樣的做法，甚至包括跨國的基礎設施。

　　極低的交易成本能讓人們節省下來一部分開支，還能通過專門的產品幫助農民（采購必需物資）或支付孩子的學費。

我們認為這樣的數字基礎設施能夠為最貧困人群帶來機遇，享受到類似銀行的服務。

我們對所有這些新生事物進行追蹤，例如印度的數字貨幣，并確保它們能夠觸及最貧困人口居住的貧困地區。

　　媒體：蓋茨基金會利用很多創新工具，比如研發疫苗和數字化工具等幫助非洲解決面臨的諸多問題。

我想問的是，基金會如何衡量這一方法的有效性？以及在數字化水平較低的地區推廣這些工具是否遇到了哪些困難？　　比爾·蓋茨：最重要的新工具是新疫苗和新藥物。

幸運的是，自上世紀80年代以來，在聯合國兒童基金會——特別是吉姆·格蘭特（Jim Grant）——的大力領導下，擴大免疫規劃（EPI）得到了廣泛推廣，讓幾乎所有的兒童，包括那些生活在最貧困國家的兒童也能接種到疫苗。

　　我們做的是在此基礎上確保疫苗的冷鏈運輸，這也是顯而易見的。

我們和中國青島的澳柯瑪公司進行了密切合作，開發新型的冷藏設備，能夠在極其艱苦的環境下保證疫苗的安全。

這些疫苗的遞送和接種并不需要專業的醫生，只需要接受過基本培訓的社區衛生工作者，就能讓這些兒童接種上疫苗。

疫苗在疾病預防和改善健康方面起到了顯著的作用。

　　除此之外，我們也積累了藥物送達的相關經驗。

比如如何將艾滋病的抗病毒藥物送到患者手中并確保他們每天服用，因為只有這樣藥物才能發揮應有的效果。

全世界已經積累了很多這些方面的經驗。

　　我們還利用很多金融工具，鼓勵醫藥企業和其他團體解決影響最廣大貧困人口的疾病。

雖然市場規模不大，但我們通過采購量擔保，提供部分融資等方式讓這項事業變得更有吸引力。

這樣一來，雖然售價很低，但采購量足夠大，仍然可以為藥企的投資帶來回報。

　　我們目前的創新產品儲備非常多，這也是我對艾滋病、瘧疾等疾病感到樂觀的原因之一。

對于基金會關注的重大疾病，我們目前都有十分強大的創新藥物和疫苗儲備。

　　媒體：《目標守衛者》報告在健康方面，重點考查是出生率、死亡率這種基礎衛生保健。

我想了解在基礎醫療這一塊，是否會應用AI技術？或者覺得有沒有應用的必要？現在的AI技術更多的是和相對高端的臨床醫療結合的。

　　比爾·蓋茨：目前人工智能在任何一個國家都尚未對醫療產生很大的影響，雖然在有些方面的確顯示出了很多潛力，比如診斷放射影像。

事實上，蓋茨基金會考察過采用類似計算機成像的方法診斷宮頸癌，或者改進超聲波儀器，以便更好地理解孕期狀況或肺部感染。

目前很多國家都在探討如何應用人工智能改善健康，但目前仍然處在十分早期的階段。

我們不能忽視人類專長在這里的巨大作用。

　　我相信人工智能在將來會有助于改善藥物發現，幫助我們更快地發現艾滋病毒疫苗，研發新的瘧疾藥物，等等。

人工智能將首先在上游的研發領域發揮重要作用，但終究會有一天，人工智能會讓醫療工作者借助手機為病人診斷，確保他們出色完成工作；人工智能也可能向農民提供作物種植的建議，包括何時以及如何耕種等等。

但這還需要至少5-10年的時間。

目前人工智能只是在上游的科研領域發揮了較大的作用。