本文出自

超高速成長的市場在哪裡?

超高速成長的市場在哪裡?

2016年12月號

迎接90%中介工作消失的未來

採訪整理 ■ 李郁怡 採訪整理 ■ 李郁怡
瀏覽人數:38635
  • "迎接90%中介工作消失的未來"

  • 字放大
  • 多人授課購買
    購買〈迎接90%中介工作消失的未來〉文章
  • 個人收藏購買
    購買〈迎接90%中介工作消失的未來〉PDF檔
    下載點數 10
如果展望未來,什麼會是最重要的、改變現在人們生活的科技創新?而這又會帶來什麼樣的衝擊?

如果展望未來,什麼會是最重要的、改變現在人們生活的科技創新?而這又會帶來什麼樣的衝擊?

2016年11月2日,創新工場董事長暨首席執行官李開復站在「2016第十四屆華人領袖遠見高峰會」會場舞台上,以「科技大未來」為題發表演講。他指出,「一百年之後,如果人類回頭來看今天所發生的歷史,無論是工業革命或資訊革命,和人工智慧(AI, Artificial Intelligence)相較,都將會顯得微不足道!」。

接著,他說,「十年之後,只要你做的事,不必花費五秒以上來思考,這類工作都會被人工智慧取代;而這意味著,90%中介型、助理型的工作都會消失。」由於像「深度學習」等技術日益成熟,提升機器思考能力,像是Alpha Go這類軟體有了能力可以擊敗棋王,而隨著各種數據科技應用深入人們的生活,發展人工智慧所需的數據快速累積,則讓機器學習有了突破性發展。以至於,像是翻譯、記者、助理、警察、計程車司機、銷售員、客服、投資交易員、會計與管家,這些工作大部分功能,都將被機器取代。「在大部分人還沒有察覺時,工作就沒有了。這可能是AI帶來,最快的、可見的衝擊。」他表示。

在演講結束後,李開復接受《哈佛商業評論》全球繁體中文版專訪,深入剖析人工智慧為何將掀起下一波創新革命浪潮,衝擊個人、企業與國家經濟,並提出應變的建議。

《哈佛商業評論》全球繁體中文版問(以下簡稱問):生活在當代,人們對於科技快速變遷的感受非常強烈。你在演講中也提到科技浪潮從個人電腦年代、網際網路年代,再到移動網路年代,不過短短數十年,而近年人們對於虛擬實境(Virtual Reality, VR)、擴充實境(Augmented Reality, AR)和人工智慧(AI)的討論特別多。你卻似乎特別關注人工智慧,理由是什麼?

李開復答(以下簡稱答):因為AR、VR這些科技應用,目前大概到了技術邊界,還要大約三至五年之後才可能有更多發展;但AI我們已經每天在用了,不管是在網際網路上搜尋、在亞馬遜(Amazon)上買東西,還是用Android手機,在蘋果(Apple)手機上回應我們提問的Siri,或是無人駕駛,通通都有AI,只是大家不一定知道。

個人挑戰〉大量白領工作消失,新型人才搶手

當機器能看、能聽、能講、能懂,未來工作內容不需要五秒以上的思考、屬於中介型和助理型的工作,90%不是沒有了,就是會被人機結合取代。舉例來說,深度學習讓人可以在特定領域以特別的算法處理大量數據,然後組織出人的知識,像是人臉辨識,六年前機器做得比人類要慢,今天比人類快得多。當它做得比人更好,我們就不再需要保安和警衛。當機器的語音辨識做得比人還好時,我們就不再需要客服與電話銷售員。

當優步(Uber)併購自動卡車駕駛OTTO團隊時,他們會說,「這種自動駕駛還是需要人去監看系統,這種工作還是需要人的。」但其實這類技術,就是要讓機器取代人的。另外,像是醫生,雖然不會像是科幻片描述的,有了醫療人工智慧機器就不再需要醫生,但如果在特定疾病,諸如某種癌症上的判斷,數據很多,而機器能夠比人判斷得更快更準,那麼醫療工作被取代的方式,很可能是每個醫生最後都有個機器助理,當病人看診時,它能很快跑出給藥建議,然後由醫生下最後決定。

其實因為人工智慧的影響,工作消失已悄悄發生了,華爾街用人工智慧進行投資交易已經有十多年,交易員數量年年減少,只是企業不會大聲宣布自己裁員。

而將來,老師、記者、會計…慢慢數量都會減少。這類工作的價值與薪水都會下降。而其中,只有特別厲害的、能研發出機器還不會的診斷方式的醫生、能寫出機器寫不出的深度文章的記者,這類工作不會消失。

問:那麼,在新的AI創新生態下,什麼樣的人才是搶手的?

答:AI科學家會更為受到重視,由於這類人才目前市場非常缺少,而每家新創公司都需要這樣的人,他們在人才市場的價值正不斷提升;另外則是AI工程師,只要他們扮演的不是開創者的角色,如果他們進入的是對的企業,擁有大量數據、有好的導師,其實培養並不困難,就像我在演講中提過的,如果有一位從北大、清華、台大這類頂尖大學計算機領域、數學領域,甚至物理領域的畢業生,我們有把握在六個月內就可以培養他們成AI工程師。這是因為相關工具已經具備的關係。這道理就像是寫手機APP的人,不需要真的理解指紋辨識科技,靠著應用程式介面(Application Programming Interface, API)就可以進入程式工作。而由於相關工具發展很快,預料在三年後,任何懂電腦與數學的人都可以進入AI領域,因而門檻會再降低,人才市場樣貌屆時又會與現在不同。

人類資源重分配,風險與機會並存

問:除了工作消失,英國著名物理學家史蒂芬,霍金(Stephen William Hawkin)警告,AI未來的發展可能讓人類資源分配嚴重不均,也有愈來愈多科學家警告AI會讓人類失去隱私,甚至帶來生存危機…。

答:對這個問題,我並不敢假設自己有了答案。AI發展一向是有各種爭論的,有人擔心工作消失、人類危機,但也有人認為將有前所未見的富足時代即將來臨,《富足的時代》(Age of Abundance)作者主張,人類會因為AI變得非常富裕,機器替人類工作,政府向這些因為人工智慧致富的企業收稅,將錢分配給人們。好處是人們必須讓自己更有能力深度思考,也有了更多時間從事自己真正喜歡的事,而非僅為謀生而工作。但是,對某些人而言,生活可能更有意義;對另一些人而言,也可能因此失去生活目標。現在,人工智慧遠遠還沒有這麼聰明。至少與人類相較,機器還沒有自我意識、沒有生存欲望、沒有感性,也沒有常識(common sense)。我們也不太可能因為這些疑慮就不用搜尋引擎了。

未來十年,可見到AI所帶來的衝擊,就是許多工作將被取代。但它也帶來新機會。

企業挑戰〉新創企業大好,沒有獨特數據的企業轉型難

問:這對企業有什麼影響?傳統產業能在AI創新生態裡占有一席之地嗎?

答:目前許多工作因為人工智慧發展而消失,企業如果能發展出可以取代這些工作的工具,就會賺錢。

但對於大部分的傳統企業來說,挑戰會大於機會。像是電子商務取消傳統的百貨公司,如果這家百貨清醒過來,意識自己必須轉型因應電子商務挑戰,當然還是有機會的。可是,傳統企業的轉型很容易受到過去成功經驗限制,就像柯達(Kodak)很早就有數位攝影專利,卻很難在市場翻轉之前拿出來用。

除了心態,更重要的關鍵可能在這些企業擁有的數據量夠不夠大。如果要AI應用對企業產生價值,必須有以下的前提:一、它必須有大量而獨特的數據,二、這些數據要在特定封閉的領域(能被標注處理)。舉例來說,銀行所擁有的用戶數據就很有價值。由於人工智慧判斷方式,跟傳統金融不同,創新工場投資的「第四範式」這家新創公司非常受銀行歡迎,因為它擁有的技術可以幫銀行運用數據,判斷誰需要貸款、貸款人的信用,還可以提高行銷精準度。如果今天一家銀行因為運用人工智慧,貸款壞帳率下降,它的競爭力就會比其他業者更高。但是對於並沒有這麼大的、有價值的數據量的傳統產業來說,要進入AI領域就會比較難了。

問:迄今,創新工場已在AI領域投入一億美元,還將募足12億美元投入;而且在內部設置了「人工智能工程院」;如果從創新育成的立場出發,請你談談背後的想法?

答:我們想要把人才、數據與商機結合起來。在AI領域,科學家扮演著關鍵角色,但科學家往往並不懂得商業如何運作,而且,發展AI需要很多數據、機器與資源,我們希望幫助他們把技術真的做出來,幫忙他們找商機、驗證商業發展潛力,然後再幫他們找商業人才。當科學家技術還沒有做出來,這階段的新創是不需要財務長,也不需要企業家幫忙的。這些人太早進來也沒有作用。讓科學家與企業家結合,在正確時間、找正確的人。這是更高級別的孵化器(incubator)概念。

目前許多工作因為人工智慧發展而消失,企業如果能發展出可以取代這些工作的工具,就會賺錢。

國家挑戰〉掌握AI知識與否,重寫經濟版圖關鍵

問:你如何看美國與中國大陸在AI相關領域的發展潛力?

答:中國也許會走得比美國更快。科技創新生態體系需要匯集人才、資金、市場,但發展AI創新生態,除了這些之外,還要考慮「數據」與「政策開放度」這兩項關鍵。

舉例來說,發展無人駕駛的過程中,很可能會引發安全性爭議,也就是說,即使數據顯示無人駕駛技術保護的人命遠比其造成的傷亡來得多,但對於美國這種非常重視生命價值的國家,各界很可能需要更多的討論,才能決定政策;但今天中國政府官員對於AI的想像力,可能比我們做新創投資的人更多。

另外,今天如果一位用戶要使用手機申請短期緊急信貸,科技金融業者判斷要不要核貸款給他,只靠銀行信用卡數據是不夠的,它會去看這個人手機上存的數據,如果他的聯絡人中有爸爸、媽媽,然後,業者透過數據知道這位爸爸是某個地方重要領袖,應該不會讓兒子不還款,自然這位申請人的貸款信用評分就會比較高。要取得數據,在中國也可能更為容易。

問:台灣有掌握這波AI浪潮的機會嗎?

答:不管是AI,還是其他領域,台灣現在的問題,是人才外流、資本停滯,而在地市場太小。例如台灣現在談東南亞市場,其實,如果是要將移動互聯網過去的成功運用經驗帶到那裡,也許可以,但這類應用不需要太多的AI,也沒有太多創新。要談真正的AI,機會還是在中、美這兩大市場。

至於有心投入、卻缺乏AI 領域經驗的學校和年輕人,則可以藉由參加例如Kaggle 這類(數據建模和分析競賽平台)國際競賽,跳出既有的領域,提升自己的能力;或者,年輕人也可以試著投入擁有數據的企業發展,像是台灣的鴻海和台積電在工業領域都有很多數據。

在個人電腦時代,台灣是科技領頭羊,但是在過去幾年,無論是在互聯網、移動互聯網或是社群媒體的應用都沒有建樹,而且落後,在AI浪潮來臨時,希望不要再錯過機會了。




本篇文章主題技術