近年來，人工智能的發(fā)展成為熱點(diǎn)話題，有人擔(dān)憂人工智能會(huì)造成失業(yè)問題，業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，不必為此過分擔(dān)憂。事實(shí)上，目前，人工智能的發(fā)展還處于初級(jí)階段，應(yīng)該更多的考慮如何利用人工智能提升技術(shù)、優(yōu)化系統(tǒng)，從而解決人類難題。同時(shí)，人工智能要真正產(chǎn)生價(jià)值必須具備一些先決條件。
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人工智能挑戰(zhàn)各行各業(yè)？
“五年前，我們啟動(dòng)了ET項(xiàng)目，我們認(rèn)為，未來的機(jī)器會(huì)比人更聰明。三十年以后，時(shí)代雜志封面的本年度最佳CEO會(huì)是一個(gè)機(jī)器人?！辈痪们?，馬云在以“邁進(jìn)智能新時(shí)代”為主題的2017中國(guó)(深圳)IT領(lǐng)袖峰會(huì)上如是說。
據(jù)稱，ET項(xiàng)目基于阿里云強(qiáng)大的計(jì)算能力，正在多個(gè)領(lǐng)域不斷進(jìn)化，目前已具備智能語(yǔ)音交互、圖像/視頻識(shí)別、交通預(yù)測(cè)、情感分析等技能。業(yè)內(nèi)人士甚至戲言，ET在20年后或有望成馬云的接班人。
或許很多人還在認(rèn)為，人類的某些技能如常識(shí)、適應(yīng)性和創(chuàng)造力等，機(jī)器可能永遠(yuǎn)無法復(fù)制，因此，創(chuàng)造性工作將免受“機(jī)器代人”浪潮的沖擊。但事實(shí)上，人工智能的快速發(fā)展正在挑戰(zhàn)這種假象。如今，機(jī)器已經(jīng)能夠?qū)W習(xí)海量新知識(shí)，還能對(duì)人類語(yǔ)言和動(dòng)作作出反應(yīng)。
IBM公司推出的Watson 計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一個(gè)“智囊”版本，就可以幫助董事會(huì)制定公司戰(zhàn)略。“會(huì)議室Watson”能夠捕捉并分析參會(huì)人員所說的一切，在大屏幕上展示問題研究的答案，并基于AI算法和大數(shù)據(jù)分析，得出與公司戰(zhàn)略相符的建議。而且，它同時(shí)也會(huì)分析每個(gè)董事會(huì)成員發(fā)言的準(zhǔn)確性和有效性，進(jìn)而得出他們的貢獻(xiàn)度。
此外，IBM一直在推動(dòng)Watson超級(jí)智能運(yùn)算進(jìn)入醫(yī)療、法律等領(lǐng)域。新一代醫(yī)用Watson已經(jīng)可以幫助醫(yī)生診斷癌癥等疾病、評(píng)估患者并開出處方。律師則可以向Watson提出關(guān)于案件的模糊問題，得到的回答配有從法律或判例中援引的條文和資料。
而繼律師、審計(jì)師等這樣的職業(yè)紛紛遭遇人工智能的挑戰(zhàn)后，人工智能又讓投行員工飯碗不保。比如，摩根大通和高盛早就宣稱自己是一家科技公司。去年7月，摩根大通投入使用的一款金融合同解析軟件COIN，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和加密云網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在幾秒內(nèi)就能將原先律師和貸款人員每年需要36萬小時(shí)做完的工作完成，在大大降低錯(cuò)誤率的同時(shí)保證全年無休。在華爾街，人工智能也已造成了數(shù)量驚人的“失業(yè)”。據(jù)悉，截至去年9月，高盛已裁員超過400人，主要是證券部門的交易員及銷售人員。2000年時(shí)，高盛紐約總部的現(xiàn)金股票交易柜臺(tái)尚有600名交易員，現(xiàn)如今只剩下2名。
花旗銀行的一份統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，為節(jié)省人力，預(yù)計(jì)在2015至2025年之間減少30％的員工，其中，美國(guó)和歐洲的銀行將裁減約180萬名全職員工。
不久前，著名投資人創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)李開復(fù)說，人工智能可以滲透到每一個(gè)行業(yè)、每一項(xiàng)工作。在任何一個(gè)以大數(shù)據(jù)為核心的領(lǐng)域，當(dāng)個(gè)人的工作能在10秒鐘以內(nèi)作出判斷，或者有重復(fù)性，就將會(huì)被機(jī)器取代。不是一臺(tái)機(jī)器取代一個(gè)人，而是一臺(tái)機(jī)器可以取代上千人。而金融行業(yè)將是人工智能在中國(guó)爆發(fā)的第一站。
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促使人類研究更高知識(shí)體系
“我們暫時(shí)還不用擔(dān)心被機(jī)器人搶去飯碗?！睒I(yè)內(nèi)人士表示，人類借助AI來提升技術(shù)、優(yōu)化工作效率，或者通過人機(jī)交互，在逐步提升機(jī)器智能的同時(shí)，反過來也提升了人類的邏輯思維能力。
“作為醫(yī)生，每天要看大量的病人，沒有足夠時(shí)間與所有患者溝通，也沒有足夠時(shí)間去查閱大量的資料文獻(xiàn)，進(jìn)行更高階層的學(xué)習(xí)。而有了人工智能的輔助，可以讓醫(yī)生從繁復(fù)的重復(fù)勞動(dòng)中解放出來，去研究更高階層的知識(shí)體系?！币晃会t(yī)療行業(yè)人士說。
“人是感性動(dòng)物，機(jī)器無法替代這種與環(huán)境、心情、經(jīng)驗(yàn)以及交流雙方的契合度相關(guān)的東西。比如，分析師通過真正的深入交流及充分的溝通，才能了解和明白客戶的真實(shí)需求和風(fēng)險(xiǎn)偏好。因此，分析師并不會(huì)完全失業(yè)，而是可以利用人工智能獲取更豐富的知識(shí)結(jié)構(gòu)?！鄙虾ＷC券交易所前副總裁兼CTO白碩向記者表示。
一家擁有百年歷史，生產(chǎn)電力、紙張等的德國(guó)傳統(tǒng)企業(yè)福伊特集團(tuán)也意識(shí)到數(shù)字化對(duì)集團(tuán)轉(zhuǎn)型的重要性。在出售了集團(tuán)工業(yè)技術(shù)服務(wù)事業(yè)部后，該公司迅速成立了數(shù)字化解決方案事業(yè)部。2017年，福伊特還將進(jìn)一步擴(kuò)展數(shù)字應(yīng)用領(lǐng)域業(yè)務(wù)，為此成立了新的智能控制事業(yè)部，計(jì)劃投資1億歐元用于全新的數(shù)字產(chǎn)品開發(fā)，包括人工智能的應(yīng)用開發(fā)，以將原有在信息技術(shù)、自動(dòng)化、軟件和傳感器領(lǐng)域的業(yè)務(wù)整合于一體。
“我不認(rèn)為50％的人會(huì)因人工智能而失業(yè)，根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)來看，新產(chǎn)品、新智能、新領(lǐng)域的發(fā)展會(huì)創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，比如像臉譜、谷歌、蘋果這樣的公司?！备Ｒ撂丶瘓F(tuán)全球總裁兼首席執(zhí)行官Hubert Lienhard博士日前接受記者采訪時(shí)表示。
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發(fā)展需要四個(gè)先決條件
人工智能雖然很強(qiáng)大，但目前確實(shí)還處在發(fā)展的初級(jí)階段。百度公司創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏指出，“人工智能研究還有很多提升空間，我覺得還有很長(zhǎng)時(shí)間才能挑戰(zhàn)人的認(rèn)知能力?！痹诶顝┖昕磥恚@個(gè)“很長(zhǎng)時(shí)間”指的是“不會(huì)到來”。
“現(xiàn)在人工智能很火，每個(gè)商業(yè)計(jì)劃都想加上人工智能，但不要誤認(rèn)為它能做很多事情?！崩铋_復(fù)對(duì)于今天人工智能的投資和估值泡沫化表示擔(dān)憂，“1996年時(shí)，美國(guó)率先提出人工智能，其核心是深度學(xué)習(xí)算法。6年前，這一技術(shù)才到達(dá)可以創(chuàng)造價(jià)值的階段?！?/span>
事實(shí)上，人工智能要在應(yīng)用層面產(chǎn)生價(jià)值，需要四個(gè)先決條件，“一是場(chǎng)景，二是大數(shù)據(jù)，三是計(jì)算能力，四是人才。”騰訊公司董事會(huì)主席兼首席執(zhí)行官馬化騰如是回答。
“首先，一定要有海量數(shù)據(jù)。第二，數(shù)據(jù)要被標(biāo)注。第三，要在垂直單一領(lǐng)域應(yīng)用。第四，需要頂尖人工智能專家，要有積累，有經(jīng)驗(yàn)?！崩铋_復(fù)同時(shí)補(bǔ)充，“世界上懂人工智能的人不超過7千萬，中國(guó)只有700人，而且，這700人幾乎都在BAT里?！?/span>
而在金融層面，人工智能的真正落地則取決于三大要素。馬上消費(fèi)金融CTO蔣寧在接受記者采訪時(shí)表示，三大要素分別是模型算法、大數(shù)據(jù)和計(jì)算平臺(tái)。在數(shù)據(jù)層面，蔣寧認(rèn)為最本質(zhì)的是要解決大數(shù)據(jù)從哪來、怎么用。以馬上消費(fèi)金融為例，除了依托股東方1400多萬客戶數(shù)據(jù)以及自身所擁有的千萬級(jí)個(gè)人客戶數(shù)據(jù)外，還對(duì)接了央行征信、公安、法庭、社保、運(yùn)營(yíng)商、公積金、車管所、電商等多元化數(shù)據(jù)源。在數(shù)據(jù)模型搭建方面，則借鑒了美國(guó)征信局及ZestFinance、Capital One等國(guó)際機(jī)構(gòu)的核心經(jīng)驗(yàn)，以深度學(xué)習(xí)為主，保證了模型的有效性?！澳壳叭源嬖趯?duì)海量數(shù)據(jù)的場(chǎng)景化、實(shí)時(shí)分析的挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建一個(gè)非常巨大的人工智能計(jì)算平臺(tái)?！笔Y寧表示，這個(gè)計(jì)算平臺(tái)要支持多種算法，其中最關(guān)鍵的是搭建一個(gè)能夠支撐算法的團(tuán)隊(duì)。
“人工智能應(yīng)用到消費(fèi)金融領(lǐng)域，有最核心的幾大環(huán)節(jié)，包括智能客服、智能催收、智能風(fēng)控和智能營(yíng)銷?！笔Y寧最后指出。
