人工智能應(yīng)用之道

近日，埃森哲公司發(fā)布了《AI應(yīng)用高管指南》，從AI定義、AI歷史、AI效率、AI信任、AI風(fēng)險、AI投資等多個維度，向企業(yè)高管展示了人工智能的前世今生，并從“AI領(lǐng)導(dǎo)力”角度提出了行動指南和應(yīng)用建議。

前所未遇，通用技術(shù)革命

過去二十多年，企業(yè)遭遇了顛覆性沖擊。事實如此令人震撼：自2000年以來，數(shù)字化顛覆已令半數(shù)的《財富》500強企業(yè)從榜單除名。AI將讓數(shù)字顛覆來得更加強烈。

這是因為，人工智能是一種經(jīng)濟學(xué)家所定義的通用技術(shù)（general-purpose technology）。而通用技術(shù)的影響通常巨大而且深遠。我們不妨回想電力和內(nèi)燃機的歷史意義，通用技術(shù)影響不僅體現(xiàn)為對社會的直接貢獻，還會通過溢出效應(yīng)，激發(fā)廣泛的互補式創(chuàng)新。正是由于電力的出現(xiàn)，工廠電氣化、電信聯(lián)絡(luò)，以及隨之而來的一切方才成為可能。內(nèi)燃機則催生出了汽車、飛機乃至現(xiàn)代化的運輸和物流網(wǎng)絡(luò)。如今，人工智能將以類似的規(guī)模影響整個社會。

一系列快速發(fā)展的技術(shù)趨勢正在形成組合效應(yīng)，得益于此，人工智能已變得更具可行性。這些趨勢不斷降低著各行各業(yè)的進入門檻。一批依托人工智能的新企業(yè)紛紛涌入市場，改變了老牌企業(yè)固有的競爭格局。這些新生力量更加靈活，不受傳統(tǒng)技術(shù)系統(tǒng)、分銷渠道以及員工團隊轉(zhuǎn)型需求的束縛。

相關(guān)私人投資隨之出現(xiàn)了激增。2017年前9個月，人工智能風(fēng)險投資總額達76億美元（與之相比，2016年全年為54億美元）。人工智能專利的注冊量亦攀升至歷史最高水平，較2006年擴大四倍。在美國，人工智能初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量短短四年內(nèi)便增長了20倍之多;截止到2018年6月，中國的人工智能初創(chuàng)企業(yè)達到了1011家。

這一切都在進一步加劇快速發(fā)展、持續(xù)變化的競爭、投資和研究格局。歸根結(jié)底，人工智能已成為不容忽視的市場因素，每位高管都務(wù)必積極應(yīng)對、密切關(guān)注。

心存猶疑，多輪努力無功而返

AI并非全新創(chuàng)意，它由來已久?！叭斯ぶ悄堋边@一術(shù)語早在1956年便已問世。該技術(shù)的發(fā)展歷史上曾出現(xiàn)過多輪令人歡欣鼓舞的高潮，但隨后迎來的卻是失望和長時間的低迷（這些階段被稱為“AI寒冬”）。以往的每一次技術(shù)突破都只是部分達到對其的瑰麗憧憬，而從未使這項技術(shù)成為主流。

那么，這次有何不同？

當前出現(xiàn)的重大變化在于，我們正處于一個前所未有的時期——如此之多的不同領(lǐng)域都在展開技術(shù)創(chuàng)新。今天的人工智能應(yīng)用軟件可以利用云端幾乎無限的處理能力，并且為特定任務(wù)定制設(shè)計的電腦芯片也在持續(xù)增多，此類芯片具備更高水平的計算效率和速度，其最主要的用途便是數(shù)據(jù)分析。這方面的典型實例包括，用圖形處理器（GPU）代替中央處理器（CPU），使處理能力得到大幅提升。而谷歌已更進一步，其設(shè)計的張量處理器（TPU）的性能比當今使用的CPU和GPU高出30-80倍。

如果再考慮存儲成本的快速下降（每Gb從1980年的50萬美元降至2015年的3美分）、可供訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長、開源平臺和框架的出現(xiàn)，我們現(xiàn)已具備獨特的條件來結(jié)合技術(shù)和能力。這一切都為人工智能提供了非常強大的基礎(chǔ)，使其日益趨近主流應(yīng)用的臨界點。從谷歌、亞馬遜、臉書、微軟，到百度、阿里巴巴和騰訊，幾乎所有世界領(lǐng)先的技術(shù)巨頭都極為關(guān)注人工智能。其他創(chuàng)業(yè)者和投資人同樣熱衷于此。超過半數(shù)的歐洲初創(chuàng)企業(yè)均以人工智能為焦點，而人工智能類業(yè)務(wù)的投資也通常會高出其他業(yè)務(wù)的20%至30%。

然而，這并不意味著，人們對于人工智能何時迎來爆發(fā)點，已形成普遍共識。而且我們也無法斷定，是否可以很快看到通用人工智能（而非窄人工智能）的出現(xiàn)。一方面，牛津大學(xué)和斯坦福大學(xué)面向350位專家進行的一項調(diào)查得出結(jié)論：45年內(nèi)，機器在所有任務(wù)中都能勝過人類的可能性為50%。另一方面，艾奇奧尼教授（Etzioni）2016年對知名人工智能研究者所做的調(diào)查顯示：四分之一的受訪人士認為超級智能根本不可能實現(xiàn)。

盡管我們尚未擁有通用人工智能，但隨著基礎(chǔ)技術(shù)以驚人的速度發(fā)展，窄人工智能已經(jīng)在現(xiàn)實世界的商業(yè)應(yīng)用中顯露了非凡威力。

隨著企業(yè)持續(xù)加大人工智能的應(yīng)用力度，系統(tǒng)所能處理的數(shù)據(jù)和工作的復(fù)雜性必然有增無減。若想了解其如何在業(yè)務(wù)環(huán)境中發(fā)揮作用，下方框架可能會有所幫助。此框架列出了各種技術(shù)的潛在應(yīng)用形式（本文以金融服務(wù)行業(yè)為例），并根據(jù)所涉及數(shù)據(jù)和工作的復(fù)雜程度，將人工智能應(yīng)用分為四大模式——效率、效力、專家、創(chuàng)新。

在與客戶的長期合作中，我們已看到人工智能正在不斷被擴展和產(chǎn)業(yè)化。過去幾年，許多企業(yè)都在試點人工智能如何影響其員工、流程和產(chǎn)品?，F(xiàn)在，我們相信這些企業(yè)已經(jīng)開始將試點項目向整個組織范圍內(nèi)推廣。多達四分之三的高管表示，其組織未來三年將“積極部署” 某種人工智能。

一言蔽之，當前的局勢已非常明確：人工智能正蓄勢待發(fā)，并且事關(guān)重大。

與時并進，需要采取切實行動

采取正確的應(yīng)用方式，人工智能將成為提升企業(yè)經(jīng)濟價值的全新驅(qū)動力。但問題在于，選擇何種路徑才是恰當之舉？在這樣一個飛速發(fā)展的領(lǐng)域中，我們很容易一葉障目，迷失戰(zhàn)略方向。首先，應(yīng)當了解人工智能將帶來哪些機遇。通過將這些機遇劃分為三大類型，你可以對應(yīng)采取的路線有更清晰的認知。這意味著需要分別考慮：如何利用人工智能來加快自動化，如何增強工作效力和執(zhí)行方式，以及如何在企業(yè)內(nèi)外擴展人工智能創(chuàng)新。

擴大自動化范圍

人工智能已成為自動化的新前沿。借助具備自我學(xué)習(xí)能力的自動化系統(tǒng)，充分利用機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、知識表達和推理等技術(shù)模仿人類行為，人工智能可以使自動化超越僅基于規(guī)則的預(yù)測性工作，延伸至我們目前認為需要人類判斷的領(lǐng)域當中，從而創(chuàng)造出大量全新的自動化機遇。

增強工作能力

人工智能大大提升了資源的利用效率。在實際工作中，這體現(xiàn)為兩方面的助益：其一是增強人類員工的判斷力，其二則可提升客戶體驗。

1.更聰明地工作。在增強員工判斷力方面，與人類相比，機器學(xué)習(xí)能夠從非常龐大、且高度復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中提煉出更多洞見。因此，它們可以發(fā)現(xiàn)人類專家未曾覺察的模式、相似性和異常。例如在篩查癌變癥狀時，人類專家能夠從掃描膠片中識別出數(shù)百種惡性病變，而人工智能可以識別數(shù)千種之多。

諾丁漢大學(xué)的研究人員已創(chuàng)建了一套人工智能系統(tǒng)，預(yù)測哪些患者可能在十年內(nèi)發(fā)生中風(fēng)或心臟病。該系統(tǒng)的表現(xiàn)優(yōu)于標準預(yù)測方法（得分在0.745和0.764之間，而標準方法為0.728）。

這些進步令人印象深刻。但其并不意味著人類專長很快會被取代。當前，最佳成果仍源自人類專家與人工智能的合作——雙方都發(fā)揮各自獨特的能力來共同解決問題。

2.提升客戶體驗。利用人工智能——特別是該技術(shù)在認知方面的功能，企業(yè)可以極大地改善與客戶的交互。其具體方式包括：使用數(shù)字助理和聊天機器人，通過社交媒體和數(shù)字平臺全天候地與客戶交談;或者，在電子商務(wù)網(wǎng)站上推薦個性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

例如，當南美阿維安卡航空公司（Avianca）希望提升其2800萬客戶的旅行體驗時，他們很快下定決心引入聊天機器人助理。埃森哲幫助該公司創(chuàng)建了一款在Facebook Messenger上運行的聊天機器人Carla，利用人工智能協(xié)助客戶安排旅行。通過在客戶已經(jīng)熟悉的消息平臺上與Carla進行自然對話，Avianca的客戶可以快速、直觀地辦理值機手續(xù)、查看行程和航班狀態(tài)，并從航空公司處獲取天氣和其他更新信息，無需等待電話人工客服的應(yīng)答。

此外，創(chuàng)建像Carla這樣的聊天機器人或數(shù)字助理無需投入龐大資金，或者花費數(shù)月時間。開發(fā)Avianca的這款聊天機器人只花了六周時間，而且?guī)缀趿⒖叹蛽碛辛顺^2萬名獨立用戶，他們每個月都會與Carla進行約4000次對話。 Carla甚至還設(shè)法將Avianca客戶的平均值機時間縮短了一半。

擴展創(chuàng)新成果

創(chuàng)新能夠激發(fā)連鎖反應(yīng)。非同凡響的新技術(shù)將帶來貫穿整體經(jīng)濟的溢出效應(yīng)，以前所未有的方式永遠改變一切。當電力首次實現(xiàn)工業(yè)化時，誰能想象當今世界對電能有如此巨大的需求與依賴？當內(nèi)燃機誕生時，誰又曾預(yù)見我們互聯(lián)互通的全球運輸網(wǎng)絡(luò)能夠具備這般速度和規(guī)模？

人工智能將對社會產(chǎn)生類似程度的影響。其創(chuàng)新成果會在企業(yè)中不斷延伸——甚至擴散至整個經(jīng)濟體系，創(chuàng)建出全新的、超越想象的商業(yè)模式和機遇。無論是將那些我們曾認為離不開人類智慧的任務(wù)加以自動化，還是在海量數(shù)據(jù)中洞悉規(guī)律，抑或，是支持全新的認知型人機交互界面，這項技術(shù)必將對我們的工作和個人生活帶來深遠的根本性影響。

例如，自動駕駛電動汽車無疑會徹底顛覆我們當前對交通的思考。就在幾年前，駕駛還被認為是一個十分復(fù)雜的行為，只能由人類完成。但現(xiàn)在，自動化的交通運輸正成為現(xiàn)實。從車廠到物流和汽油銷售，再到全球石油產(chǎn)業(yè)，自動駕駛汽車轉(zhuǎn)型的直接影響將廣泛而深遠。與此同時，伴隨安全性的顯著提高，車輛設(shè)計、保險需求以及醫(yī)療和緊急援助等方面也會與以往大相徑庭。另外，路網(wǎng)設(shè)計、停車需求、汽車經(jīng)銷商和汽油稅收亦無法維持原狀。僅僅是來自某一行業(yè)的一項人工智能創(chuàng)新，所引發(fā)的社會影響就令人驚嘆不已。

人工智能之所以產(chǎn)生革命性的威力，原因之一便是其應(yīng)用簡單。具體而言，人類不需要主動去適應(yīng)此類技術(shù)，或者另外學(xué)習(xí)一套新的技能來使用它們，這使其在技術(shù)的發(fā)展史上具備了獨一無二的特性。我們能夠通過簡單、自然的溝通介質(zhì)——語音、文本甚至是圖像，和人工智能系統(tǒng)進行互動。與之相比，無論是學(xué)習(xí)駕駛汽車，還是首次使用電腦，對技能的要求都遠高于此。它給了我們非常重要的啟示：同以往的顛覆性技術(shù)相比，應(yīng)用人工智能的臨界點可能更快到來。

付諸實踐

通過清楚地了解機遇，我們能夠做好準備，將人工智能應(yīng)用于企業(yè)之中。首先，需要制定人工智能的戰(zhàn)略和路線圖。該路線圖必須涵蓋重新設(shè)計受影響的業(yè)務(wù)流程以及適當?shù)闹卫砜刂?。而最重要的是，?wù)必優(yōu)先考慮對企業(yè)具有高度影響力的人工智能計劃。

其中的關(guān)鍵在于：應(yīng)當從業(yè)務(wù)模式著手，而非技術(shù)，這一點至關(guān)重要。通俗而言，就是首先考慮想達成什么目標，而不是技術(shù)可以做哪些工作。只有這樣才能準確將人工智能加入技術(shù)組合之中，分析出它可以增添價值的具體環(huán)節(jié)。相關(guān)事宜應(yīng)包括：評估使用人工智能的可行性、付出與回報比以及可能遇到的風(fēng)險。此外，還需要找到一家能夠鼎力相助的商業(yè)機構(gòu)，助推人工智能在整個企業(yè)中的應(yīng)用。畢竟在引入各種重大創(chuàng)新的進程中，改變?nèi)藗兊男袨榱?xí)慣通常都是最為艱巨的挑戰(zhàn)。

在開發(fā)人工智能應(yīng)用程序時，敏捷的“快速試錯”方法非常重要。就是說，應(yīng)針對每項業(yè)務(wù)問題或機遇進行試點，測試解決方案的可行性，并評估企業(yè)可用的技術(shù)選項。

適當?shù)倪\營模式和董事會級別的認可，兩者缺一不可。根據(jù)埃森哲的經(jīng)驗，創(chuàng)建一個集中式的“樞紐”或卓越中心，能夠最有效地發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)力并實施治理工作。這一樞紐可以通過一系列“影響力輻射”，擴展至企業(yè)的其他部門（營銷、風(fēng)險管理、人力資源等）。

這種中心輻射模式可以為企業(yè)的人工智能征程帶來多種非常重要的益處：

·在選擇所需技術(shù)與工具以及招聘和人才開發(fā)等方面，能夠形成規(guī)模效益;

·支持以跨組織的方式，構(gòu)建并維護必要的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng);

·確保標準、定義和方法的一致性，并促進在整個組織范圍內(nèi)推廣最佳實踐;

·提供了一種衡量價值，并合理排列機會優(yōu)先級的嚴謹方法;

·確保在所有人工智能項目中采用最高標準的治理措施。

密切關(guān)注發(fā)展動態(tài)

隨著企業(yè)在人工智能應(yīng)用之路上的不斷邁進，緊跟最新的創(chuàng)新和應(yīng)用至關(guān)重要。在當下快速演進的市場環(huán)境中，局勢可能在一夜之間發(fā)生巨變。了解人工智能領(lǐng)軍者和人工智能第一梯隊的動向，并知曉這些行為背后的意義，將始終是商業(yè)智能極為寶貴的來源。

那么，我們有望在未來的道路上看到哪些情形呢？

短期內(nèi)，語音交互仍將是人工智能面向消費者的最主要應(yīng)用形式。亞馬遜Alexa和谷歌Home將繼續(xù)在該領(lǐng)域角逐，力爭成為智能家居的主要掌門人，而蘋果公司的HomePod近期也加入了戰(zhàn)局。此外，圍繞客戶數(shù)據(jù)和客戶關(guān)系，我們很可能看到在平臺提供商和服務(wù)提供商之間，會出現(xiàn)關(guān)于所有權(quán)和訪問權(quán)的爭執(zhí)。

但實際上，在人工智能普遍成為最新用戶界面的趨勢中，語音只是其中的一種溝通方式。也就是說，無論是通過聊天服務(wù)，消息發(fā)送，還是智能家居設(shè)備，人工智能都正在成為客戶互動的首選渠道。其重要性使得企業(yè)必須謹慎思考如何運用人工智能，并使之為自身品牌代言。那些將此視為次要或附加事項的企業(yè)很快就會遭遇失敗。

這種轉(zhuǎn)變的重要啟示之一，就是人工智能團隊不能僅由技術(shù)人才組成，必須具備跨學(xué)科的能力。例如，微軟聘請了一支包括作家和心理學(xué)家在內(nèi)的完整團隊，為其人工智能操作系統(tǒng)Cortana賦予獨特個性。

同時，我們還應(yīng)關(guān)注另一項發(fā)展趨勢——眾多品牌正通過亞馬遜Echo和谷歌Home等設(shè)備進行廣告宣傳。然而，語音廣告目前仍處于起步階段，需要進行大量試驗及試錯。在沒有得到許可的情況下，打擾人們的居家生活來推銷服務(wù)，極有可能招致憤怒。事實上，亞馬遜已在2017年4月更新了其Alexa開發(fā)者政策，禁止在音樂和新聞簡報（flash briefing）之外插入廣告。因此，必須以創(chuàng)新方式推動人們使用品牌的語音互動功能。提供一定補償或許可，以得到顧客認同——他們付出注意力，由此換取某種回報。

關(guān)鍵在于：即便人工智能技術(shù)的發(fā)展狀態(tài)尚未超越我們的集體想象，這種局面也會很快到來。這令其與以往的技術(shù)革命截然不同。人工智能的可能性只會受到我們實驗和使用意愿的限制。

未雨綢繆，預(yù)先考量相關(guān)風(fēng)險

毋庸置疑，人工智能在帶來巨大機遇和效益的同時，也引發(fā)了相應(yīng)的風(fēng)險。事實上，創(chuàng)新必然會有挑戰(zhàn)。因此，在踏上人工智能征程之前，首先需要對所有可能面臨的風(fēng)險進行評估。

那么，風(fēng)險的來源有哪些？我們認為，必須預(yù)先考慮四類主要風(fēng)險，分別涉及信任、責(zé)任、安全和控制。

信任

我們怎樣向廣大民眾證明，人工智能的安全性？我們?nèi)绾螐囊婚_始構(gòu)建人工智能的時候，就避免無意或有意混入偏見？答案是堅持透明度和問責(zé)制。所有由人工智能做出的決定必須可以公開申訴和質(zhì)詢。

責(zé)任

當人工智能系統(tǒng)出錯，甚至違法時，會造成何種后果？誰將為此承擔(dān)法律責(zé)任？需要實時更新相關(guān)法律和監(jiān)管要求的變化。

安全

我們?nèi)绾畏乐谷斯ぶ悄茉谖唇?jīng)授權(quán)的情況下遭到惡意操控？隨著開源代碼的使用越來越多，安全性挑戰(zhàn)逐步加劇。

控制

由機器控制流程后會發(fā)生什么？在極端必要情況下，人類如何收回控制權(quán)？對于何時以及如何在人與人工智能之間進行控制交接，需要仔細加以斟酌。例如，在自動駕駛汽車中保留人類駕駛功能，使之以各種方式控制車輛，這看上去給安全加了砝碼，但由于人類無法每時每刻都全神貫注，因此，一旦出現(xiàn)危急情況，仍無法依靠人類進行足夠快速的干預(yù)。

埃森哲對這些問題作了深思熟慮的考量。我們強烈建議，采用“以人為本”的方法思考人工智能。而這意味著，需要依托一套框架來實現(xiàn)我們所定義的“負責(zé)任的AI”。對于降低人工智能的使用風(fēng)險，該框架主張展開以下四方面的必要行動：治理、設(shè)計、監(jiān)測、再培訓(xùn)。

治理

創(chuàng)建恰當?shù)闹卫砜蚣?，支持人工智能快速發(fā)展。將其錨定在企業(yè)的核心價值觀、道德邊界和問責(zé)制框架之上。

設(shè)計

在設(shè)計的最早階段便開始考慮隱私防護、透明度和安全性，從人工智能應(yīng)用伊始就建立各方對其的信任。

監(jiān)測

根據(jù)一組關(guān)鍵指標審核人工智能的性能。確保其中包含有關(guān)算法責(zé)任、偏見和安全的指標。

再培訓(xùn)

使企業(yè)全體員工都能了解人工智能，掃除受此技術(shù)影響人員的應(yīng)用障礙。

需要注意的是在人工智能的構(gòu)建過程中，很難消除人類無意識的偏見。這對人工智能的編碼與培訓(xùn)以及使用數(shù)據(jù)集的選擇來說，會產(chǎn)生重大的影響。只有通過建立通用標準，來減少這方面的影響?？傮w而言，我們或許需要期盼，人工智能系統(tǒng)將比人類同事承擔(dān)更多的責(zé)任。

解釋的必要性

最重要的一點是，當企業(yè)開始使用人工智能時，“可解釋性”將確保公眾的信任。換言之，必須做好準備來說明人工智能如何以及為何做出一項決定。這是某些受監(jiān)管行業(yè)早已熟悉的情形。例如，若其決策影響到客戶，金融服務(wù)機構(gòu)有義務(wù)作出解釋。

但這方面還有另一層原因：人們更有可能信任那些自己所理解的事物。因此，“可解釋的人工智能”已成為所有人工智能戰(zhàn)略的重要組成部分。

事實上，這項任務(wù)知易而行難。從本質(zhì)角度出發(fā)，機器學(xué)習(xí)通常都是一種“暗箱操作”。也就是說，其特定運作方式使得很難清楚解釋，最終的輸出究竟如何生成。不過，許多人工智能業(yè)內(nèi)人士和數(shù)據(jù)科學(xué)家都在思考該問題，并且可能很快就會找到新的方法，對人工智能決策進行更充分的科學(xué)解釋。

與此同時，現(xiàn)在每家企業(yè)都可以采取一些實際步驟，使自身人工智能系統(tǒng)更易于解釋：

列表

考慮在本企業(yè)中，人工智能正在或?qū)⒁贫ǖ臎Q策。哪一項可能需要加以解釋，或者創(chuàng)建出預(yù)期成果？它們是否與就業(yè)、招聘、貸款、教育、醫(yī)療保健、住房、包容性或安全防護等關(guān)鍵領(lǐng)域有關(guān)，甚至是間接相關(guān)？

評估

考慮所有目前可用以解釋人工智能決策的定量及定性模型。對于模型計劃幫助的人士來說，其目前貢獻力度如何？

設(shè)計

重新審視用于人工智能的設(shè)計原則。它們怎樣才能使決策過程更加以人為本，且易于理解？

審核

查看數(shù)據(jù)。如何確保人工智能系統(tǒng)正在使用可反映工作環(huán)境不斷變化的數(shù)據(jù)集？

高瞻遠矚，廣泛影響不容忽視

沒有人能夠獨善其身，企業(yè)亦然。我們采取的各種行動都可能會超出單一組織的界限。因此，鑒于人工智能的革命性潛力和深遠的溢出效應(yīng)，使用它所形成的廣泛社會影響不容忽視。這意味著，必須群策群力來解決一些重要問題。例如，在人工智能驅(qū)動的世界中，我們?nèi)绾未_保人們擁有發(fā)展進步所需的技能？人工智能會取代多少現(xiàn)有工作，又將創(chuàng)造出多少個全新崗位？一些人是否需要從工作以外的來源尋求收入和成就感？關(guān)于人工智能所做的決定，需要哪些新的法律框架？當人工智能變得比他們的創(chuàng)造者更聰明時，人類是否會面臨生存威脅？

技能問題

在技能方面，各國政府多年來一直在推動科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（STEM）四類課程的學(xué)習(xí)。這一趨勢必須保持甚至加快，并在學(xué)校和培訓(xùn)課程中增加新的數(shù)據(jù)和分析法內(nèi)容。這不應(yīng)只針對STEM課程，必須以同等力度強調(diào)數(shù)據(jù)和分析學(xué)對其他學(xué)科的重要性。此外，著力擴大學(xué)徒制培訓(xùn)也可為此做出一定貢獻。例如，英國政府就采取了此類舉措。

當然，在提升人工智能時代的員工隊伍技能方面，行業(yè)部門也起著至關(guān)重要的作用。雖然這需要相當大的投資，但此舉對于企業(yè)而言，不僅能產(chǎn)生經(jīng)濟激勵（確保人才供應(yīng)），還事關(guān)道德義務(wù)（負責(zé)任地使用人工智能）。更重要的是，如果與人工智能驅(qū)動下的變革速度相比，我們現(xiàn)有教育和培訓(xùn)機構(gòu)無法同步邁進，那么行業(yè)參與就變得愈發(fā)重要。

一些工作需要運用人類最內(nèi)在的特質(zhì)——創(chuàng)造力、同理心、善良、關(guān)懷等，在任何情況下，它們都可能是最后才受到人工智能影響的崗位。人工智能極難復(fù)制人類智慧的這些核心元素。因此，即使人們無法制勝機器，但許多重要且有意義的職業(yè)道路仍將對其開放。

就業(yè)問題

最終，人工智能帶給就業(yè)的凈影響會是正面，還是負面？該問題太過龐大，不過埃森哲的專家對此普遍持樂觀看法。如果企業(yè)能夠通過負責(zé)任、以人為本的方式使用人工智能，并且在替換崗位的同時，給與增強人類智能同等關(guān)注，那么我們相信，所有努力必將帶來積極影響。依照這種思路引入人工智能，將使人類員工專注于工作中更具趣味性、挑戰(zhàn)性、創(chuàng)造性，且更多涉及人際關(guān)系的部分，而將單調(diào)、無聊、重復(fù)的部分留給機器。

很多人對此持樂觀態(tài)度，他們認為，從就業(yè)機會角度看，人工智能的創(chuàng)造力將大于破壞力。這些人士的理論依據(jù)來自以往的技術(shù)革命史，他們發(fā)現(xiàn)，每次技術(shù)革命最后都會促進整體就業(yè)的凈增長。誠然，這種增長過程往往會超越一代人，雖然上一輩工作者可能由于引進新技術(shù)而被淘汰，但歷史表明，下一代將從中受益。這種論點堅信，從長遠來看，人工智能同樣會產(chǎn)生積極的凈影響。

不過可以確定的是，并非所有人都如此樂觀。一些人認為這次的變革不同以往。他們指出，雖然此前的許多技術(shù)革命都曾推動手工勞動的機械化，但人工智能卻是觸及到了更為基礎(chǔ)的認知過程自動化。因此，機械自動化只能取代一系列特定任務(wù)（例如，在農(nóng)業(yè)勞作中拖拉機取代馬），而認知自動化的影響如此廣泛，以至于會令人類喪失核心競爭優(yōu)勢——他們的思考能力。這種觀點認為，從長遠來看，我們應(yīng)該為普遍失業(yè)做好準備。

鑒于觀點如此多樣，針對就業(yè)問題的解決方案不太可能快速成形。相關(guān)辯論仍將持續(xù)一段時間。與此同時，政府和各行業(yè)都有責(zé)任盡一切努力，確保對人工智能的使用秉承負責(zé)任、以人為本的方針。

法律問題

毫無疑問，隨著人工智能在商業(yè)、工業(yè)及其他領(lǐng)域的不斷發(fā)展，法律和監(jiān)管框架需要隨之更新。最先著手，也是最緊迫的領(lǐng)域之一，可能就是與自動駕駛汽車有關(guān)的法律。應(yīng)思考的法律范圍包括人身傷害、疏忽過失和侵權(quán)等。例如，若一輛自動駕駛汽車在沒有駕駛員的情況下撞車，誰將承擔(dān)責(zé)任？是汽車制造商、軟件提供商，還是車內(nèi)乘用者？

那么，人工智能的設(shè)計工作又會產(chǎn)生何種法律后果呢？當一輛自動駕駛汽車面臨極端緊急的情況（比如，在挽救車內(nèi)乘客和前方行人之間做出選擇），人工智能的設(shè)計需要采用明確的思維框架來決定作何選擇。這將涉及某些最困難的法律和道德問題的核心。

維護競爭秩序的法律也需要調(diào)整。定價算法已被在線零售商廣泛使用，以此實現(xiàn)了更加快速而精準的價格調(diào)整。據(jù)報道，亞馬遜每小時內(nèi)會多次變更某些商品的價格，這相當于每天修訂數(shù)百萬條單價。人工智能在開放市場中作出的任何決定都需要保持透明且有理有據(jù)。

生存問題

沒有人確切知曉人工智能是否會超越人類的一般智力水平，更遑論如果真的如此，將發(fā)生何種狀況。即便那些相信通用人工智能確有可能的專家中，有關(guān)其具體發(fā)生時點的判斷也存在很大分歧。我們有信心斷定，盡管人工智能無疑具備令人驚嘆的潛力，但通用人工智能距離問世還有很長時間。然而這并不意味著，我們現(xiàn)在全然無需考慮其后果和影響。因此，建立由行業(yè)贊助的學(xué)術(shù)機構(gòu)（如牛津大學(xué)的人類未來研究院），對這一問題進行審視分析，將對AI的發(fā)展大有裨益。

應(yīng)用智能，恰逢其時

隨著人工智能的普及，它必將永遠地改變我們工作與生活的方式。

作為全新生產(chǎn)要素，人工智能會以多種重要方式推動業(yè)務(wù)增長——將自動化擴展至此前僅限人類完成的領(lǐng)域;增強我們的工作能力以提升決策效力;或是在企業(yè)內(nèi)外，促進飛速發(fā)展的創(chuàng)新成果廣泛傳播。

無論規(guī)模大小，眾多企業(yè)已紛紛嘗試利用人工智能解決方案驅(qū)動新的增長。他們正想方設(shè)法使員工更具智慧、積極探索新的客戶互動方式，并且著手構(gòu)建能夠比人類員工更快、更出色工作的人工智能機器。

如同所有重大創(chuàng)新一樣，踏上人工智能征程勢必要面臨風(fēng)險，并且可能出現(xiàn)意想不到的后果。這便是以負責(zé)任方式利用此類技術(shù)如此重要的原因。必須從一開始就將信任、透明度和安全性納入人工智能設(shè)計當中，并且始終謹記做出明確解釋的必要。

總而言之，形勢的緊迫性已毋庸贅言：人工智能已來，積極關(guān)注和行動，實現(xiàn)技術(shù)向善、智能有為，現(xiàn)在恰逢其時。

（本文內(nèi)容摘自埃森哲《AI應(yīng)用高管指南》報告）