人工智慧與機器學習大師教我們的AI三大認知與三大應用

執行長觀點

大師教我們的AI三大認知與三大應用

大師教我們的AI三大認知與三大應用

全球大數據權威專家麥爾荀伯格;張智傑攝。

10月中旬,遠見.天下文化事業群邀請全世界大數據專家、現任英國牛津大學網路研究所教授麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)來台講授AI時代下企業的因應之道,共300多位學員參與。我記錄我覺得很有意思的重點。

首先是三個正確認知。

一,AI是工具,不是目的,企業不必為了AI而AI。自從去年底ChatGPT發布以來,全世界進入AI浪潮,「很多執行長都在問,我們的AI策略是什麼?但那是問錯問題,就像問我們是否需要午餐策略一樣,」他說,企業應該問,是否需要AI工具?如果需要,第二步才問,需要怎樣的AI?是否有足夠資源,包括人才,使用到需要的AI?

二,AI工具很棒,但不是萬能丹。若選擇不對的市場、商業模式,或營運管理出錯,AI再優秀也沒用。他以美國知名線上服裝訂閱公司Stitch Fix為例,主打用AI演算法替訂閱者決定穿搭,讓每個用戶感覺自己有專屬造型師,並每月寄送一箱「你可能會喜歡」的衣飾給顧客。一開始很成功,但自2020年起,Stitch Fix營運就陷入虧損,用戶流失,顯示AI無法拯救有瑕疵的商業模式或管理營運。

三,AI只知道過去。AI的運算是根據訓練它的既有資料庫,請AI預測未來,只能得到「什麼已經發生」的答案,無法得知「什麼可能發生」。他說了一個有趣比喻,如果你問古代的馬車伕想要什麼,他們一定會說更快的馬,這是已知中最好的答案。如同古代馬車伕想不到有一天人類發明汽車,問AI也問不到未來的想像。

再來是AI的三大應用方法。既然AI是工具,怎麼用它來協助企業做好決策呢?麥爾荀伯格提出三種做法。

一,理解現實(grasp reality)。白話來說,就是將過去人類大腦無法處理、過度龐雜、甚至雜亂的資料,整理與轉換成能夠幫助人類汲取洞見的資訊。以醫療領域為例,手術後的併發症向來是一個難解問題。現在醫師可以將口說病例,一字不漏地全數轉換為文字,利用自然語言處理技術,從毫無結構可言的資料中萃取出變數,輔助醫師判斷併發症的發生可能性。

二,協助企業做預防性計畫(plan),尤其是預測錯誤發生並預防。以飛機引擎為例,一旦故障得花上大筆維修費,甚至取消飛行,損失慘重。近來善用AI預測維修時間,避免故障,更使業者改變商業模式,從賣斷改為租賃。

三,契合(fit),協助人類選擇。當資料充沛、資訊過量時,人類反而需要工具協助,從眾多選項中篩選出符合需求者。例如Spotify就會替使用者決定適合的歌曲。

以上三種應用方式,你的企業需要哪一種?麥爾荀伯格強調,與其思考「如何制定AI策略」,不如先思考,在工作上有哪些決定面臨挑戰,需要AI?AI不是最終目標,而是輔助工具,「你沒有釘子,又何必去找錘子呢?」