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中央銀行今(3)日在粉絲團貼文指出,特斯拉執行長馬斯克(Elon Musk)接受媒體專訪時表示,人工智慧(AI)的發展對人類社會可能有不利影響,並擔心AI有一天若占領世界,人類將淪為AI掌控的「家貓」(house cats)。馬斯克的警示,值得人們深思如何有效駕馭AI運用的議題。

 

央行指出,眾所週知,AI是金融科技的先進技術之一,近年來國際間金融機構逐漸嘗試運用AI於金融服務,若使用不當,也會衍生潛在風險,例如:

 

一、道德問題

 

運用種族、宗教或性別等敏感數據對客戶進行信用評分,可能產生歧視行為。

 

二、隱私保護問題

 

客戶資料如不慎使用,可能侵犯客戶隱私。

 

三、市場波動性提高 

 

廣泛運用於金融交易,當市場出現壓力時,可能同時發生大量同向交易而提高市場波動性,進而影響金融穩定。

 

四、市場價格操縱

 

可能利用自動交易策略或透過程式交易中的優化技術及預測模式來操縱市場價格。

 

五、集中委外風險 

 

若高度依賴第三方提供相關技術,當第三方發生破產或遭遇營運問題,將導致金融機構營運中斷風險。

 

六、「黑箱」決策 

 

部分AI運算機制複雜度高且不易了解,運用時若未適當監督,可能導致錯誤決策。

 

興利除弊是金融科技發展的目的之一,金融機構在協助客戶往來、執行交易/資產管理、內部管理及法令遵循等領域導入AI,如果能採取妥當管理措施,不僅可提升金融服務與管理效率,亦可將上述潛在風險降至最低,讓AI成為金融機構馴服的「家貓」,協助增進客戶滿意及經營成效。

https://udn.com/news/story/7239/4831318?from=udn-ch1_breaknews-1-cate6-news

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太多混亂的經濟數據、市場波動,讓投資人感到困惑?美國金融科技公司DeepMacro的AI分析師最新監測,目前全球經濟出現強烈的復甦信號,風險不再繼續攀高,經濟復甦隧道底的光線也越來越強。

DeepMacro共同創辦人楊杰瑞(Jeffrey Young)指出,這「位」AI分析師是他們團隊長年培訓,具有快速解讀大數據、能自我機器學習等超強能力。在疫情期間許多官方統計資料未到,或是因封城隔離而失真,公司的AI分析師自行解讀十多個市場的流動性等高頻數據指標,結果呈現景氣谷底的訊號極強,打翻官方資料所描繪、一副令人憂慮的衰退圖像。

楊杰瑞也分擔解讀AI分析師產出的數據。他指出,任何國家的商業活動要走出疫情,真正恢復常態還需要一段時間,但最早解封的中國大陸初步復甦的速度令人印象深刻,其他國家的恢復速度應該沒有那麼快。

因此,DeepMacro認為,六月份應仍處於疲軟的經濟狀態、以及仍舊偏高的系統風險水準,投資人心態上要認同,現在是「復甦的早期跡象」,經濟動能不會再像前一個月般地消極,景氣收縮的步伐正在放緩。

https://m.ctee.com.tw/livenews/aj/ctee/A83205002020060420595148

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洪凱音/台北報導

 
AI勢不可擋,「百萬」工作機會10年內將消失,圖為摩斯漢堡的送餐機器人。(本報資料照片)

全球人工智慧發展,企業積極尋找AI新團隊,而職場的另一端有龐大勞工因自動化面臨淘汰、失業的困境;根據104人力銀行最新出爐的《職務白皮書》報告,國內將有10大職務將於10年內逐漸消失,其中,包含數以萬計加油員、大樓管理員、作業員等,104人力銀行資深副總暨人資長鍾文雄預估,總計有「百萬」勞工受到衝擊,應及早做職涯規畫來因應。

鍾文雄指出,這份《職務白皮書》列出10大即將消失職務,以近5年招募需求減弱為依據,意味企業需求轉弱,其次,這10大職務還有兩大共通點,第一,薪資水準偏低,平均月薪都低於3.3萬元,若全台薪資排名,這些職務的平均月薪落入「倒數」25%之內,因為含金量低,另個共通點就是相對「邊緣」,隨時可被取代。

值得注意的是,即使這些職務式微,人力銀行統計顯示,近年平均仍有3萬名求職者,想找投入這10個即將消失的職缺;鍾文雄表示,這些工作不會馬上消失,但工作機會逐年遞減,目前人數遞減最多就是加油站的職缺,今年1月加油員的職缺僅剩1621個名額,與過去單月3、4000個職缺數相比,足足少了一半,與加油站廣設自助加油設備,且綁降價優惠有關。

鍾文雄觀察,近1年來連鎖速食店廣設自助結帳,民眾可以透過螢幕點選,以方便的支付工具結帳,櫃檯從6個縮減至2個,工讀生的職缺隨之下降,速食店的職缺也可能步入加油員的後塵。

10大即將消失職務中還包含領隊,原本受廉航興起、帶動民眾自助旅行風氣,這個工作已經式微,現在又遇上新冠肺炎疫情衝擊,有人力銀行表示,領隊線上工作機會數只剩67個,呈現雪崩式下滑趨勢,未來即使景氣復甦,旅行社將會更徹底執行導遊兼領隊的人力縮編,這個職務已經「回不去了」。

為協助求職者的職涯發展可長可久,鍾文雄建議,除了及早作職涯規畫外,也建議社會新鮮人朝AI、5G、電子商務、綠能環保產業邁進,避免誤踩地雷;即使擔任作業員,應避開紡織、傳統電機,儘量找5G、科技相關產業的公司。

https://www.moneybar.com.tw/News/215330

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2020-02-23 00:26經濟日報 簡妤安
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隨人工智慧(AI)不斷發展,內容產業各環節也導入相關應用。以往創意表現被認為是人類所獨有的能力之一,然而隨AI逐步成長,在文藝傳統的琴棋書畫四大領域,如音樂、遊戲、文本,與圖像創作上,均已可見多樣機器生成內容應用,投入創作與產製協作。

AI音樂創作是近期熱議話題,2020年為貝多芬250歲冥誕,德國電信資助一項計畫,由德國貝多芬檔案館、奧地利薩爾茲堡大學等合作,將其未竟作品《第10號交響曲》交由AI續譜而成,預計在今年4月的紀念音樂會上公開,引發全球樂迷關注。

另外還有虛擬歌手的發展,如Microsoft Japan的AI Rinna,最初於2016年東京電玩展公布自創曲〈MC Rinna〉時,歌聲仍有較明顯的不自然感。Microsoft於2018年為Rinna展開「歌藝提升計畫」,加入音樂社群平台nana,邀請用戶在上傳演唱時以指定hashtag標記供其學習,徵得逾3,000份範本數據,讓Rinna學習人類呼吸換氣與情緒風格等更自然的音樂表現。

2019年,Rinna由日本avex音樂簽下,發布翻唱單曲《最高新記憶》,積極投入音樂事業的同時,其聲音也已與真人幾難分辨。由於目前多數虛擬偶像的歌唱模式實為人類代唱、軟體合成等,可以預見Rinna學習真實人類歌聲的AI技術,或將為虛擬偶像,乃至人類歌手的音樂演唱帶來新刺激。

AI在遊戲競技領域的發展,在棋類這樣的全知遊戲方面,如早年IBM的Deep Blue在西洋棋中擊敗世界冠軍Garry Kasparov;近年最著名是DeepMind的Alpha GO在圍棋賽事中擊敗棋王李世乭、柯潔等好手。

AI也在遊戲產製環節中有不少發揮空間,如幫助開發者生成紋理、背景等素材性內容,或任務、劇情等機制性內容,如NVIDIA開發之「Text Mutiplier」(材質複製器)等軟體工具,有助美術人員節省時間與心力;Unity的「ML Agents」,可讓遊戲引擎與機器學習程式等串接,提供試驗與應用。AI也將為玩家帶來豐富體驗,未來配合5G、雲端等技術發展,有望配合玩家個人程度、風格等,突破過往設計好的非玩家互動(NPC),適時調節關卡難度與劇情推進等,帶來更精緻的內容。

隨AI持續發展,在內容產業的應用越趨多元,無論是在創作上帶動大眾話題、激發從業人員靈感;或在協作上為產業節省時間、解放勞力,以投入更高價值之工作,進而豐富客戶體驗等,未來表現均值得矚目。(作者是資策會MIC產業分析師)

https://money.udn.com/money/story/5612/4363659?from=ednappsharing

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2020-01-18 23:25聯合報 KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤
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KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤。圖/KPMG提供
KPMG安侯企業管理公司董事謝昀澤。圖/KPMG提供
 
人工智慧(AI) 已成為產業顯學,各行各業出現更多AI應用場域,市場調查研究機構Gartner及IDC最新趨勢預測,人工智慧持續引領未來產業的發展。社會上非常關心AI能取代哪些職業?但更值得關注的是,「能應用AI的企業,取代無法掌握AI的企業」,與「受信任的AI,淘汰不受控的AI」這兩項趨勢。

在AI廣泛使用的年代,大眾每天上班的路徑、購買的商品、吃飯的餐廳,甚至閱讀與接受新聞的內容,都受到演算法強大的影響,但演算法的應用風險,也隨時潛伏其中。

例如Google圖片分類演算法,錯誤的將黑人與大猩猩自動判定為同類,應用人工智慧造成了「人工誤會」,引起軒然大波;多款自駕車造成人員意外傷亡,更撼動演算法的被信賴感。

新一代的AI能力,已經「從歸納規則到創造規則」、「從已知數據的分析監測到未知結果的預測」。為避免AI全面失控,「AI in Control」已經是今日要立即補強的課題。

要如何調校演算法,以完全符合人類的期望與信任,是屬於全新「演算法治理」的範疇,應該從演算法本身的可解釋性、大數據的正確性,及AI應用裝置計算力的效率性等多重面向著手,才能達成目標。

企業找尋未來的「人工智慧」發展熱點,可從可用數據樣本量高、應用情境複雜度低、任務商用價值性大,及風險因子小的任務投入。

金融業為例,應用聲紋與影像等生物辨識進行身分認證、刷臉提款、信用詐欺偵測、警示帳戶分析等面向,都是含金量高,且適合金融智能發展的面向。相對的,總體財經趨勢與股市預測、AI代操等任務,或受限於應用情境過於複雜、樣本量不足,或金融法規限制等,還有待突破。

https://udn.com/news/story/7240/4296165

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2019-12-31 13:24專欄作家 林宏文
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談到人工智慧(AI),可以說是近年來最熱門的話題,每個人開口閉口都離不開AI。 ...
談到人工智慧(AI),可以說是近年來最熱門的話題,每個人開口閉口都離不開AI。 pexels
 
談到人工智慧(AI),可以說是近年來最熱門的話題,每個人開口閉口都離不開AI。當大家都聊得頭頭是道,但企業到底有沒有開始使用AI,將AI導入企業的營運改善,或是以AI來進行事業的數位轉型呢?

若仔細詢問每一個企業,很可能會發現,大部分企業的AI策略仍停留在構想階段,幾乎都還沒開始執行。有人就開玩笑說,AI到底有沒有普遍被使用?這個問題的答案,就好比美國人常開玩笑說的,就像懵懵懂懂的青少年對性愛(teenager sex)的想法,「每個人都很想做,但都不知道如何做,也都以為別人做過了,但其實大家都沒做過。」

沒錯,真正將AI應用到企業實務上的例子,應該還是少之又少。最近我訪問了幾位在人工智慧(AI)領域創業的年輕人,讓我對AI的多元應用有了更進一步的了解,AI時代的確才剛要展開,值得大家好好抓緊這個大商機。

首先,我們可以先來看看,在幾個以AI為題的創業家們,他們幫客戶解決了那些問題。我先舉四個例子:

第一個是「食品行業的廣告文字辨識」。

由於食安問題嚴重,過去食品廣告違法的例子很多,創業家嘗試用AI來快速判斷廣告文案是否有違法,作法是餵給AI很多過去食品廣告文案的資料,其中把合法的及違法的都標註起來,讓AI模型可以學會如何辨別違法的部分,如此可以省掉過去由專業律師來判讀,大大降低時間與支出。

第二個叫「AI圖片去背」。

我在媒體工作多年,很清楚美編最痛苦的就是要幫照片去背,尤其是複雜的人像照片,例如有髮絲的那種人像,去背最麻煩,往往耗去美編許多時間才能完成,但如今一樣讓AI模型學習如何將照片去背,而且幾秒鐘內就可以完成,編輯流程大大簡化。

第三個一樣是為媒體開發的「文章快速下標題」。

大家都知道網路內容爆炸,如何吸引讀者眼球很重要,文章標題若下得吸引人,讀者才會想點進去看,因此創業家開發了一套系統,可以讓AI讀完文章後,三秒鐘就下出20個標題,而且照吸睛程度來排序,最後編輯可以輕鬆地選出一個最適合的做標題。

第四個則是「保險業的出險理賠」。

創業家原本在開發一套客服機器人,但後來發現客戶對這種AI客服沒什麼興趣,反而是保險部門遇到客人出險理賠時,各種單據都要靠人工去檢查,往往耗費很長的時間,並容易引起客戶不滿。

於是他便著手開發了一套電腦視覺模型,可以將客戶出險時各種理賠計算方法放進去,只要把各種不同格式單據一次掃進去,很快就可以計算出理賠金額。結果這套系統解決了客戶多年來的麻煩事,獲得客戶大大的讚賞。

以上四個AI應用,只是千萬種AI應用中的幾個小案例,我相信,未來更多的應用案例會不斷出現,甚至完全超乎大家的想像力。在與這些創業家訪談過後,我想歸納幾個有關AI的想法,或許可以給大家一點點參考:

特性一,AI技術一日千里 開源社群可以免費使用

首先,AI進步速度很快,每一代新技術的出現,一定是狠狠打臉並超越前一代,在AI的技術演進上,可以說是一日千里、不斷精進,而且,如今也有很多關於AI的開源平台,許多技術專家成功開發出新版技術後,也願意和大家共享這些技術上的成果,並且歡迎大家免費使用。

換句話說,想要在AI創業,一定要懂得加入這些開源社群,如何將這些開源技術拿來做各種應用,這是AI創業家很重要的功課。當然,可以免費使用開源技術,不代表創業家就不需要懂技術,或投入技術的創新,但是,要如何將這些技術做整合與應用,可能更為重要。

特性二,AI不只重技術 關鍵在應用及服務

因此,對於資源有限的創業家來說,不一定要投入許多資源在技術開發上,事實上,許多基礎科技的開發,不是中小型創業家可以負擔得起的,這些計畫大概也只有頂尖大企業能夠做。

但是,創業家可以把資源放在應用領域,集中力氣去幫客戶解決問題,換句話說,創業家對商業的了解,要遠超過對技術的理解,因為只有集中資源去解決客戶的問題,才能取得客戶的青睞。

特性三,應用非大企業獨享 小公司反而更具優勢

至於談到AI的應用,由於AI應用到各行各業,都是很具體的問題,而且通常也都是很特定的計畫,需要量身訂做並特別設計,一般計畫也不會很大,因此非常適合小企業來做。但是對大公司來說,通常會列入開發計畫之中的,都是很大的基礎技術或產品平台,是通用型的應用,對於用AI為各別企業解決問題,這種小計畫根本就不會看上眼,大公司不會有意願做。

因此,在AI的創新上,我相信不是只有大企業可以獨享,小公司也可以掌握很多機會,難怪近來在AI創業的團隊愈來愈多。

特性四,AI解決問題效果明顯 老闆更容易買單

此外,以AI解決問題,效果可以很明顯,不論是在降低成本或節省時間上,都很容易驗證,並且做出成效。這是AI創業時很重要的特性,因為客戶老闆可以很清楚在做了這項投資後,可以因此降低多少成本、多快可以回收,老闆掏錢出來買單的機會也大大增加了。

這一點,我覺得是AI創業比較不同之處,過去很多創業,要說服客戶接受產品或服務可以賺多少錢,由於很難預測結果,大部分老闆都會覺得創業家是在「畫大餅」、「說得比唱得好聽」。但AI的應用很具體,一個檢測流程投資多少錢,可以省掉多少作業員,成本降低很容易算得出來,客戶會更願意掏錢買單。

我相信,這些關於AI時代的四大特性,不僅是對創業家來說很重要,對於每一個企業或個人,也應該好好思考自己的AI策略,讓AI成為自己及企業進行數位轉型的好幫手。

https://money.udn.com/money/story/12952/4259516?from=ednappsharing

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在機械化經濟的最終章,特化型AI登場了,現在備受討論的議題便是「工作會不會被機器搶走呢?」

個問題在世界各地掀起熱烈議論,日本也不例外。例如,搭載AI的自動車會危及計程車或公車司機職業續存的可能性,這點的確不容否認。

但是話又說回來,與泛用型AI相比,特化型AI一時間也還取代不了所有人,因此井上在《人工智慧與經濟的未來》中指出,失業會是「一時性且局部性問題,到一個程度就會停歇住」。怎麼說呢?因為在那種情況下,人們會轉行到「人比較占優勢的其他行業」,例如「護理師或推拿師」等,或是其他可做為轉行跳板的行業。

雖然創新科技的特化型AI提高了生產效率,卻也造成傳統產業勞動者失業,不過據說特化型AI所帶來的變化其實沒大到那個程度。

就像以前鐵路出現時,確實淘汰了馬車拉伕及人力車等行業,但同時也催生了火車司機這門新行業。據說,特化型AI的影響應該也差不多。

不過,以上是樂觀派的言論。

悲觀派則預測美國國內有半數工作將面臨危機。二○一六年十二月二十日,美國政府針對AI對經濟、社會的影響發表了報告。這份報告由歐巴馬政府的經濟顧問彙整,內容併有悲觀論與樂觀論。以下這段內容引自《WIRED》雜誌對於該報告的報導〈百分之四十七的工作將被AI取代,差距還在擴大中:美國政府報告書〉。

「在過去數十年間,電話接線生或辦公室的文書行政職務、旅行社職員、工廠組裝線作業員之類的職務因為自動作業系統而消失,現在則是計程車司機及優步司機一類的行業正岌岌可危。卡車運輸業或許將在十年以內升級成自動化設備(美國國內約有三百八十萬名運輸從業人員)。(……)速食業界也有部分商家開始實驗自動販售亭或自動點單系統。」

「在自動化設備普及率的預測方面,報告書引用了兩份不同的試算。在第一份試算中,經濟合作發展組織(OECD)的研究者抱持樂觀看法,預估幾項業務的自動化雖然會影響多數工作內容,但是不至於完全被消失。在未來的十到二十年之間,會面臨存亡危機的工作,差不多就百分之九而已。」

無論是樂觀論或悲觀論,未來是不容易預測的,但是肯定會產生劇變。而井上預測,未來的變化與過去的變化「在本質上相同,但是在質量上恐怕會對經濟造成巨大衝擊」。

「利用機器生產機器」無限循環

預言指出,泛用型AI時代將在二○三○年以後到來,井上稱那時代的經濟為「純機械化經濟」。機械化經濟之後是純機械化經濟,這意味著:不再需要人類。

在純機械化經濟時代,機器將獲得自主能力,並完全取代人類。因為機器將不再是工具,而會變成「主體」。

我們來看看純機械化經濟中的汽車工廠吧。工廠裡看不到人,因為機器取代了人,變成完全自動化的無人工廠。

井上說:「假如單憑機器就能自動生產汽車,那麼汽車的產量將會隨著機台增加而大幅增加……生產效率要多高就有多高。」也就是說「利用機器生產機器」的無限循環,生產規模要擴大到多大就能有多大。最後,假如機器有自主能力,能夠自我改良,就能變成無限擴大的自我生產製程。

純機械化經濟能夠擴大由機器催生更優良機器的連鎖反應。根據井上的計算,擴大的連鎖反應會如同指數函數般急遽增長,而庫茲威爾也曾指出,科技發展的進度會如同指數函數增長般突飛猛進,因此,純機械化經濟成長與科技發展的軌跡可說是一致的。

在泛用型AI所帶來的純機械化經濟時代中,機械能自主運轉,而且能夠完全取代人。一旦擁有自主能力的AI登場,人極有可能不需要工作。

可是問題來了,人們能因此過著清閒的日子嗎?的確有人這麼預測。或者人會一面見證機器的繁榮,一面退化呢?假如答案是前者,情況或許還不錯(其實並不好),不過我們理當事先將後者的風險納入考量。

假如答案是後者,那麼問題的核心究竟是什麼呢?

泛用型AI誕生後所產生的情況是,人們利用源自機器學習的AI自我超越。而泛用型AI是機器的擴大自我生產,不需要生物性要素。

因此,生物屬性的人會在泛用型AI時代走向落幕,又或者說是人的生物性,以及奠基於生物性的資本主義不得不落幕或改頭換面。

假如要因應純機械化經濟,人或許必須捨棄自己的生物性。人,還有賽伯格,或許必須變身成後人類。

對照需求曲線與供給曲線,觀察AI經濟

眾所周知,思考經濟活動必須了解需求曲線與供給曲線的關聯。要讓需求或供給增加,只要將它們各自的曲線往右移就行了。無論是特化型AI或泛用型AI,主要都在挹注供給端的效率。

那些AI所帶來的生產效能提升,便能使供給曲線向右移。只要向右移的停留在特化型AI,基本上還是依照以往,也就是純機械化經濟以前的資本主義經濟理論。

身為需求者的人類,只要配合向右移的供給曲線,也將需求曲線向右移,就能維持兩曲線平衡。

此外,泛用型AI經濟的生產效能提升也會促使供給曲線向右移,而且是以指數函數成長般的速度躍進。這麼一來就有可能變成「需求不足」(井上)或唯有需求曲線停滯的現象。

所謂需求,說白了就是人們想要的東西,也就是人的慾望。而需求曲線停滯所代表的意義,正是人們從純機械經濟時代的經濟活動中退場。

若不希望情況演變至此,人們必須讓需求曲線隨著供給曲線向右移。也就是必須讓自然狀態的人類慾望,與泛用型AI所帶來的供給曲線同步急遽成長。

但若要使兩者同步,就必須藉由泛用型AI將供給曲線技術化。也就是說,賽伯格化以及後人類化是不可或缺的。

《AI世代生存哲學大思考:人人都必須了解的「新AI學」》圖/聯經出版提供

(本文摘自髙橋透著《AI世代生存哲學大思考:人人都必須了解的「新AI學」》,聯經出版提供)


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2019-08-26 14:41資策會MIC資深產業分析師 韓揚銘
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人工智慧系統之所以失靈的原因,就是過度期待將人工智慧系統以整體流程無人化的方式進...
人工智慧系統之所以失靈的原因,就是過度期待將人工智慧系統以整體流程無人化的方式進行規劃。美聯社
 
美國科技業巨擘Google公司於2018年5月的開發者大會(I/O)中,CEO Sundar Pichai展示了一項結合深度學習、文字轉語音(Text-to-Speech)及自然語言處理的訂位系統Duplex,在展示的過程中,該系統用著像人一樣的問話模式問著店員什麼時候有位子、一共會有幾位或是詢問要提前什麼時候到,並且在等候過程中還會出現像人一樣的語助詞或口吻回覆及接續問話。

展示的當下,立即獲得現場一片驚呼,也馬上於全球的媒體進行播放,使得大家都等不及想要運用這樣的系統到自己的個人助理中,甚至有許多店家反過來詢問是否有AI店員的語音系統可以在店家忙碌時幫忙接上幾通電話,來為他們帶來更多的業績。(延伸閱讀:會員專屬/從阿里巴巴到亞馬遜...集中與分散思維流轉)

訂位系統Google Duplex仍需人為介入

眾望所歸,2018年10月開始,只要是擁有Google手機Pixel 3及3 XL等硬體的使用者,便可在美國舊金山灣區、紐約、亞特蘭大及鳯凰城使用Google Duplex,並後續逐漸擴大地區及開放給更多餐廳使用。然而,看似這項技術已完成實現的同時,2019年5月底,開始有相關報導提到Duplex的近況,當中就提到Duplex沒有想像中的神奇,在許多的電話訂位過程中,仍有許多對話的過程是需要大量的人為介入的。

根據紐約時報的報導,在所有Duplex的服務當中,有25%是由使用者先做好系統設定開始,而在電話訂位的過程當中,有15%的電話在不同的問題點裡必須有人為介入才得以完成預訂。這樣的數據讓人大為吃驚,連Google技術和資料那麼完善的公司,在做出電腦預訂系統都需要近40%的人為干預,不禁讓人懷疑我們所大量投資的人工智慧系統是否真如想像中的值得?

無獨有偶,中國大陸的無人商店,在前兩年大筆資金投入後,2018年底開始降溫,更已有報導指出,許多大公司推出的無人商店已關門大吉,其中原因不乏就是提到沒有人情味、辨識率錯誤及投入成本過高等因素。

中國無人商店。路透社
中國無人商店。路透社
 

然而,要提到這波人工智慧的失敗及失靈案例確實不少,像是Google的相本就曾把黑人辨識成黑猩猩、微軟及IBM的人臉辨識系統因為當時的訓練資料而可能出現種族或性別歧視、以及Amazon Echo因為電視主持人的聲音被意外觸發…等。在這些系統出錯或失靈的同時,通常有下列原因可以歸結。

需要深度學習的人工智慧

首先,經常會先提到的是系統還不夠完善,準確度需要再進行提升。這波人工智慧的興起是由於深度學習的進展,而深度學習需要的是大量的資料,讓深度學習的算法可以從大量資料中找到合適的判斷法則,因此這段時間需要的是重新針對資料再做出品質的校正及收集,如此才得以再訓練出一組新的深度學習網路來提供給使用者。(延伸閱讀:會員專屬/Netflix原創影集《黑鏡》的「人工智慧倫理」啟示錄)

由於使用者對人工智慧系統的準確度會出現不同程度的容忍度,例如:假設購物推薦系統有到八成的準確度,則會讓企業有相當高的意願使用;但是如果語言辨識系統只有八成,則表示用五次會錯一次,反而會需要花費其他時間重新確認,造成企業不願意使用。因此對智慧系統的精確度,會在初步達到可接受的準確度就推出,然後由使用者回饋行為及經驗後,再重新訓練模型及提出精確度更高的服務。對此,Google的Duplex也是類似,藉由提供部分地區的試用版本及收集使用者經驗及行為資料後,將會不斷的再重新針對該服務提出更好的解決及判斷方法。

人工智慧系統失靈

除了精準度不夠完善外,人工智慧系統之所以失靈的原因,就是過度期待將人工智慧系統以整體流程無人化的方式進行規劃。主因在於,為了達到無人化的設計目的,反而造成更多成本及更多的系統判斷失誤。以這次Google Duplex為例,在一般客人和店員在訂位過程中,店員經常會以非常快速的方式去詢問人次、用餐方式及額外的個別需求…等,而這樣的過程就目前的Google Duplex仍會有文不對題的回覆,因此反而要求在訂位過程中要再請真人進行介入。

Amazon西雅圖Amazon Go無人商店門市,主張不用排隊結帳。美聯社
Amazon西雅圖Amazon Go無人商店門市,主張不用排隊結帳。美聯社
 

這波人工智慧興起在於深度學習的可實用性,而深度學習在能力上經常被提到的是一種對事物的「認知」或「判讀」的能力,例如:用於圖像及語音辨識,但是在面對一連串的決策流程或是對情境理解後的判斷時,往往運用深度學習建構的系統會出現無法有效自動化的情況。因此,實際在導入新一波人工智慧技術時,開始有愈來愈多人逐漸倡導HI (Human Intelligence) + AI(Artificial Intelligence)的人機智慧的系統設計概念。

HI+AI的系統設計

所謂的HI+AI,本質上就是從交互運用及互補優缺點的角度進行設計,主因在於現階段的人工智慧技術無法有效理解情境問題,而人類對大量資訊無法處理,或是重複性或辨識性的工作會因疲累或偏見而出現誤判的情況,因此在智慧系統的設計中,愈來愈多設計將人加入流程中的環節,而非以取代人做思考方向。

故對於智慧系統將人的角色還原至系統流程後,應不再以無人商店為目的,反而是輔助或協助人可以更有效率為原則。例如在商店中使用電腦視覺協助店員識別熟客或新客,或是在訂位時用語音情緒辨識聽出客人的情緒或找到消費的偏好…等,如此在整體的高社交情境的互動及溝通就可以靠人去協助完成。

因此,對於我們所認知的人工智慧,可轉變成為自動智慧(Automated Intelligence)或擴增智慧(Augmented Intelligence)的角度進行思考,以確實瞭解技術的特性後再將其運用至流程或產品中,藉此協助企業獲得更高的效益,以避免大量投入資金後,而未獲得預期的成果。(本文作者是資策會MIC資深產業分析師)

延伸閱讀》

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https://money.udn.com/money/story/12989/4004017

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2019-08-12 14:22

全球33%的CIO認為,未來5年內,目前工作至少有20%將被自動化方式取代。圖為虎科大研發可做家事的人工智慧服務機器人。(資料照)

〔記者巫其倫/台北報導〕AI將取代人力?KPMG(安侯建業)近日針對全球IT高階主管CIO(資訊長)調查,全球33%的CIO認為,未來5年內,目前工作至少有20%將被自動化方式取代,其中,亞太區更有44%的CIO這樣認為。不過,KPMG安侯企業管理顧問公司副總謝昀澤認為,部分工作將被機器人取代,「但優秀人才需求依然存在」。

KPMG與Harvey Nash合作,針對在108個國家、3645位IT高階主管進型CIO調查,發表「2019 Harvey Nash/KPMG CIO調查報告」,對全球企業中的科技工作管理者,例如CIO而言,2019年是IT職涯發展的好年代,整體工作滿意度上升,IT預算增加,工資也有所提高。

調查發現,全球33%的CIO認為,5年內人工智慧以及自動化,將取代20%以上的角色,其中有44%亞太區CIO預期現有工作,有20%可能被自動化取代。調查認為,主因是亞太地區主要為外包中心,隨著工資的增長,許多企業都在尋求投資,以保持其競爭性成本優勢。

不過,即使需要勞力的工作可能減少,但仍有51%的全球企業預計,明年資訊科技人力將持續增加,亞太區有54%CIO預期的科技員工人數成長,高於全球3%。謝昀澤認為,此狀況顯示,雖然部分工作將被機器人取代,但優秀人才需求依然存在,企業還是會尋求更多的優質科技人力,利用新興技術創造更大的競爭優勢。

謝昀澤以台灣就業市場舉例,例如準備進入新金融市場的3家純網銀業者,不約而同的都優先瞄準「資訊科技人才」,甚至這些新業者的董、總或管理高層,本身也具備資訊、資安相關的專長。此外,今年大學指考前15名熱門理工學系中,資工與資管系佔比也超過一半。

報告也針對今年「稀缺的關鍵人才技能」進行統計,前3名分別為大數據、網路安全、人工智能等類別,其中,相較上年度,需求比例增加最高是為網路安全人才,增加8%。

https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/2881859

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廣達集團創辦人暨總裁林百里強調,許多人說「AI會毀滅這個世界」,我不相信!真實情況是AI正引領新世代,這是一場很重要的革命,也是一場全球的競賽。

今(20)日是台灣人工智慧學校台北總校開學典禮,林百里在專題演講「AI革命的全球新競賽—競賽,翻轉,重塑」中,完整論述他對AI的看法,並指出,已經30年的廣達集團,曾在2016年時實驗性質作了AI商品,結果意外大賣,確立廣達將從製造服務大步跨向「廣達AI」的未來發展。

林百里表示,AI廣泛應用雖然會有很多工作被取代,但人類會找到新的工作,人們的「勞力活」會變少,簡單的「動腦活」也會變少,人工智慧大量取代這些重複又勞神的工作,人們需要增強自己的溝通、以及科技相關技能,更要懂得思考,才能在AI時代的職場有所表現。

「在AI時代,如果你的同事是人工智慧的話,該怎麼辦?」,「如何利用人工智慧讓工作執行得更好?」,林百里向聽眾丟出這些問題,他自己的答案是,比起冷冰冰的機器,人擁有創新的能力、同理心以及溝通能力,這是目前機器所無法取代的,所以能做到這些的人們自然不會被AI取代。

由台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電等6家企業捐助基金創辦的台灣人工智慧學校,成立一年多來,全台四個校區已為全台培育4,700位產業 AI 人才。首度被邀請出席開學典禮的林百里說,他的好朋友台塑高層說,「投資了這三千萬,卻得到幾十億的價值」,而且以前認為學術機關都是高高在上,台灣人工智慧學校卻讓產業與學界有了緊密的合作,十分「接地氣」,可以說是立下了一個非常好的典範。

 

https://ctee.com.tw/news/tech/120964.html

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