數據資料【HBR週年慶特別報導】找出台灣的新經濟「連結者」

【HBR週年慶特別報導】找出台灣的新經濟「連結者」

數據運用和分析領域的重量級人物、美國麻省理工學院連接科學和人類動力實驗室主任艾力克斯.山迪.潘特蘭(Alex “Sandy” Pentland)的研究向來走在時代尖端。三十年前,當人們對穿載式裝置還毫無概念之際,他就已在美國麻省理工學院運用偵測器、麥克風、紅外線傳感器投身人類的社會行為模式研究。而他的先驅研究,不僅啟發了今日諸如Google眼鏡等智慧穿戴裝置的發展,他在「社會物理學」(social physics)上累積的研究成果,更讓社會人文科學注入了全新觀點,並且改變人們對於商業競爭與組織管理的想像。今年9月11日《哈佛商業評論》全球繁體中文版11週年慶,本刊邀請他在週年慶論壇上發表演講,隨後便專訪他。以下為專訪內容摘要:

《哈佛商業評論》繁體中文版問(以下簡稱問):自從人工智慧圍棋程式Alpha Go打敗了人類冠軍棋手之後,爭論人工智慧利弊的熱度就居高不下。你認為,目前這些爭論哪些接近真實的?又有哪些其實是迷思?

艾力克斯.山迪.潘特蘭答(以下簡稱答):「機器vs.人類」二元對立論其實可以說是經典辯論。早年電腦被發明出來之際,人們曾經也有過「機器終會取代人類」這種論點。但是將「機器」和「人類」視為二元對立的觀點其實有些傻,因為現在人們才剛開始有機會讓人工智慧成為人類協作(collaborating)與網路連結(networking)的工具。

首先,人工智慧其實一點都不聰明,它能做的事情還局限在非常有限的領域裡。人們之所以認為機器比人類更為厲害,是因為表面上,機器已能做到人類做不到的事。例如,下好圍棋。然而,其實圍棋的遊戲規則是建立在人們非常不擅長、但機器非常擅長的數學推理之上。

如果要讓機器學會某件事,必須讓它經歷長時間巨量、反覆的訓練。但即使學會了,只要情況稍有改變,機器就做不來了;然而這世上絕大多數的事情都需要「理解力」。人類即使經歷未曾經歷的事,也能快速理解「現在正發生什麼?」不只如此,人類還懂得猜測接...