(2017-11-13)日前創新工廠執行長李開復在MIT一個會議上演講,分享自己對AI的看法。李開復表示,未來有相當大的可能,例行的辦公室工作會以AI自動化運作,是一個正在進行、真實且完全抽取的替代,白領工作最先受到挑戰,藍領工作隨即在後。

李開復MIT演講:AI將創造驚人的價值。

(2017-11-13)李開復,這位傑出的數位科技學者與實業家,即使領域以外的人也可能聽過他的名字。台灣出生,在美國受教育,獲卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)電腦博士,以機器學習的語音辨識技術獲獎,後在蘋果等多家高科技公司任要職。加入微軟,建立微軟中國研究院,回美後任微軟全球副總裁。之後加入Google,設立中國研發中心,任Google大中華區總裁、全球副總裁。

對中國青年多年的接觸,產生了特殊的情結,2009年離開Google,在北京成立「創新工廠」(Sinovation Ventures),幫助年輕人創業投資,在人工智慧、消費、教育、文化、服務各領域打造創業平台與資金支持。創新工廠的「人工智能工程院」,由李開復親任院長,研究AI核心技術,解決實務問題。

日前他在MIT一個會議上演講,講的是AI,以他在業界的份量,所講的必然是親身的經歷感受,大家都會認真的聽,當然未必盡然同意他的論點。他首先說有相當大的可能,例行的辦公室工作會以AI自動化運作,這一替代正在進行,是一個真實的、完全抽取的替代,白領工作最先受到挑戰,藍領工作隨即在後。

他舉例AI可以改變例行的辦公工作。在他投資的一家財務公司,用機器學習的方式,來決定要求透支薪水的員工的資格。另外投資的幾家公司,都是自動化客服、培訓、以及例行的辦公工作。從創投角度來看,AI或可能製造衝擊,但中國的前瞻策略也是重要考量,尤其是政府大筆的AI投資,激發了動力 ,使他的「創新工廠」更以AI做為營運的方針。

李開復把AI分成不同、但非連續的四個發展波段,第一波是大量標記數據(Labeled Data)的成熟,供給大型網路公司營運以及鞏固AI的能量。

第二波關係到企業本身,用既有的數據破壞自身的工作生態,特別是法律與會計的工作領域,如果機器能快速、有效的搜尋數以萬計與案件有關的資料,律師事務需要的助理,人數勢必大量縮減。

第三波是企業從產品與App、或付費所創造的數據,企業從這些數據發展多項AI。

第四波是完全自動化,還有一段距離,像是無人駕駛汽車與機器人助理。

這四波發展的簡單闡述,有如AI的四個面向,不依順序,甚至同時發展。大家都知道數據是AI的血液,沒有足夠的數據AI就會營養不良,而數據又以標記數據為主,自然或人造的一般事務,隨時取得的數據,都是非標記數據,但把這些數據取名稱、貼標籤、分類別,就成為標記數據。為數據加註標記,開始的時候必須用人力,非常費時,但漸漸建構成模型,以後新的非標記數據就可以用這個模型機器學習,快速的加註成標記數據。所以第一波是AI打地基紮根。

第二波的發展特別迅速,法律領域更是千真萬確的事實,我讀過幾次專家呼籲現在的法律學生考慮退學,因為以後的發展極為有限。會計事務也是如此,不但一般會計行政事務員逐漸減少,連負責專屬帳戶的指定會計師也有被AI取代的,AI可以延伸到相關領域,對帳目細節與分類可以精準判斷。

第三波則顯而易見的是大型網路公司佔到優勢,百度、騰訊、Google、Facebook,都藉自己製造的龐大數據發展多項AI。

第四波的全自動化,牽涉面很廣,而且很多是人與機器互動的關係,發展的型態會由小而大,由簡單而成熟,但時間不會太久。幾年以前對無人駕駛計程車,招之即來、下車即去,還是一個夢想,日前Waymo宣佈500輛無人駕駛計程車,即將在亞利桑納州鳳凰城(Phoenix)上路。

李開復在會議中說,一旦 AI 運用到各個不同的領域,就會創造出「驚人價值」(phenomenal value),無論投資者或大公司想抓住這一技術,現在正是AI的開放時刻。

AI與未來的工作,是這次MIT會議的主題,傳統的爭論無法避免。一些技術專家與經濟學家不同意AI與自動化所造成的衝擊,他們認為AI會孵出更多新的工商業,所創造的工作機會,遠多於AI所淘汰的工作數量。

李開復不同意,他說許多人對技術革命持樂觀的態度,工作會消失、工作會再生。AI當然會創造出新的工作機會,但他認為卻是例外情況。

我同意他的看法,理由只有一個,即使AI能創造很多的新工作,但所需的工作知識與能力,只怕要比以前更高的科技才能勝任,學校沒有教過,被AI淘汰的人更沒有這樣的能力,所以新工作一時難以填補,可能需要一段時間,甄選有潛力的人接受訓練,才能略為彌補青黃不接。AI的青黃不接衝擊,勢必大於以前任何的技術革命。

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李開復 MIT 演講:AI 將創造驚人的價值

*本文取材自2017年11月13日「那福忠西海岸數位隨筆(29)」:李開復MIT開講四波AI
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