人工智能非常復(fù)雜，而且發(fā)展速度很快。任何人都不可能對(duì)其未來幾年的發(fā)展方向做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。但就人工智能在2018年的發(fā)展趨勢(shì)來說，我們可以給出一些具體的預(yù)測(cè)，并指出其會(huì)對(duì)企業(yè)、政府和社會(huì)產(chǎn)生哪些影響。一些新興的趨勢(shì)已經(jīng)開始展現(xiàn)。

人工智能非常復(fù)雜，而且發(fā)展速度很快。任何人都不可能對(duì)其未來幾年的發(fā)展方向做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。但就人工智能在2018年的發(fā)展趨勢(shì)來說，我們可以給出一些具體的預(yù)測(cè)，并指出其會(huì)對(duì)企業(yè)、政府和社會(huì)產(chǎn)生哪些影響。一些新興的趨勢(shì)已經(jīng)開始展現(xiàn)。

根據(jù)在人工智能領(lǐng)域有遠(yuǎn)見的人士的分析，以及普華永道為世界各地的客戶提供人工智能應(yīng)用咨詢時(shí)的經(jīng)驗(yàn)，我們做出了以下這8項(xiàng)預(yù)測(cè)。

一、在影響就業(yè)之前，人工智能將會(huì)對(duì)雇主產(chǎn)生影響

長(zhǎng)期來看, 人工智能不會(huì)摧毀就業(yè)市場(chǎng)——至少在2018年是不可能的。但是企業(yè)面臨著一個(gè)重大挑戰(zhàn)：只有匯集了來自不同種類的數(shù)據(jù)以及不同學(xué)科的團(tuán)隊(duì)成員時(shí)，人工智能才能發(fā)揮出最大的效果。同時(shí)，它還需要借助相應(yīng)的結(jié)構(gòu)和技能來實(shí)現(xiàn)人機(jī)協(xié)作。但是大多數(shù)企業(yè)都把數(shù)據(jù)存放在聯(lián)合企業(yè)和團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)庫(kù)里。 很少有企業(yè)開始為員工提供他們所需要的基本人工智能技能。普通的企業(yè)還沒有準(zhǔn)備好滿足人工智能的需求。

可能你讀到過很多這樣的新聞：機(jī)器人和人工智能將會(huì)摧毀工作機(jī)會(huì)。但我們并不這樣認(rèn)為。我們看到一個(gè)更加復(fù)雜的情況成為焦點(diǎn)，人工智能將會(huì)促進(jìn)就業(yè)市場(chǎng)逐步演變，只要正確的應(yīng)對(duì)這一趨勢(shì)，就會(huì)對(duì)就業(yè)產(chǎn)生積極的影響。新的工作機(jī)會(huì)將抵消那些失去的。人們?nèi)匀粫?huì)進(jìn)行工作，但他們會(huì)在人工智能的幫助下更高效地工作。

同樣，你也可能聽說了人工智能擊敗了世界上最厲害的國(guó)際象棋大師。但并不是每個(gè)人都知道什么才能擊敗人工智能象棋大師：一個(gè)“人機(jī)結(jié)合”系統(tǒng)，或者人和人工智能作為一個(gè)團(tuán)隊(duì)去下棋。人類能夠從人工智能合作伙伴那里獲取建議，但也可以自由的推翻它。這是兩者建立聯(lián)系的過程，也是取得成功的關(guān)鍵。

這種無與倫比的組合將成為未來勞動(dòng)力隊(duì)伍中的新常態(tài)。考慮一下人工智能將會(huì)如何加強(qiáng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的過程：人類工程師定義每個(gè)零件使用的材料、特征和各種約束條件，并將其輸入到人工智能系統(tǒng)中，從而生成大量模型。然后，工程師可以選擇其中的一個(gè)模型，也可以改進(jìn)他們的輸入，然后讓人工智能再次嘗試生成模型。

這種模式是人工智能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)原因。然而，不可否認(rèn)的是，在一些行業(yè)，經(jīng)濟(jì)體和企業(yè)(尤其是那些涉及重復(fù)性工作的行業(yè)，經(jīng)濟(jì)和企業(yè))中，工作將會(huì)改變或被淘汰。不過，在接下來的兩年內(nèi)，影響相對(duì)有限：根據(jù)普華永道的國(guó)際就業(yè)自動(dòng)化研究估計(jì)，在對(duì)29個(gè)國(guó)家的分析中，到2020年，存在高度自動(dòng)化風(fēng)險(xiǎn)的就業(yè)崗位僅約3%。

為什么一些企業(yè)會(huì)成功，一些企業(yè)會(huì)失敗?

在2018年，企業(yè)將開始意識(shí)到他們需要改變他們當(dāng)前的工作方式。在他們這樣做的時(shí)候，他們需要特別留意之前發(fā)生的事情：失敗的技術(shù)轉(zhuǎn)型。發(fā)生這種情況的原因有很多，但有兩個(gè)原因與許多企業(yè)接近人工智能的方式有關(guān)。一是不會(huì)變通，對(duì)號(hào)入座;二是孤島上進(jìn)行思考和工作。

精通人工智能的員工不僅僅需要知道如何選擇正確的算法，以及將數(shù)據(jù)輸入到模型中。他們還需要知道如何解釋結(jié)果，以及什么時(shí)候讓算法自主決定，什么時(shí)候該介入其中。

同時(shí)，不同團(tuán)隊(duì)之間的相互協(xié)作才能有效使用人工智能。想象一下一個(gè)幫助醫(yī)院工作人員決定批準(zhǔn)哪些醫(yī)療程序的人工智能系統(tǒng)，它不僅需要來自醫(yī)療和人工智能領(lǐng)域?qū)＜业耐度耄€需要來自法律，人力資源，財(cái)務(wù)，網(wǎng)絡(luò)安全和合規(guī)團(tuán)隊(duì)的投入。

大多數(shù)企業(yè)喜歡設(shè)定界限，讓特定的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)某些領(lǐng)域或項(xiàng)目，并據(jù)此分配預(yù)算。但是人工智能需要多學(xué)科團(tuán)隊(duì)齊心協(xié)力解決問題。之后，團(tuán)隊(duì)成員繼續(xù)進(jìn)行其他挑戰(zhàn)， 但是會(huì)繼續(xù)監(jiān)控并完善第一個(gè)挑戰(zhàn)。

就人工智能而言，和其他許多數(shù)字技術(shù)一樣。企業(yè)和及教育機(jī)構(gòu)應(yīng)該少考慮一些工作title的問題，多關(guān)注一些工作任務(wù)、技能和思維方式方面的問題。這意味著要擁抱新的工作方式。

影響

(1)人們將普遍接受人工智能

隨著人工智能的發(fā)展，人們將會(huì)意識(shí)到人工智能摧毀工作只是一場(chǎng)虛驚。人們可能會(huì)更樂意接受工作場(chǎng)所和社會(huì)中的人工智能。關(guān)于人工智能搶走我們工作的言論將會(huì)銷聲匿跡，人們將會(huì)談?wù)摍C(jī)器人使我們的生活或工作更將容易的話題。這將會(huì)倒逼企業(yè)更快的擁抱人工智能。

(2)企業(yè)將開始重組

這將是一個(gè)漫長(zhǎng)的過程，但一些具有前瞻性思維的企業(yè)已經(jīng)開始改變將數(shù)據(jù)存放在聯(lián)合企業(yè)和團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)庫(kù)里的格局。一些企業(yè)也開始大規(guī)模地增加人工智能和其他數(shù)字技術(shù)所需要的勞動(dòng)力。這種增加不僅僅是教員工掌握新的技能，它還將教導(dǎo)員工掌握一種強(qiáng)調(diào)與同事和人工智能合作的新思維模式。

二、人工智能將融入現(xiàn)實(shí)，開始發(fā)揮其效用

它可能不會(huì)成為媒體的頭條新聞, 但人工智能現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備好了，能夠自動(dòng)完成日益復(fù)雜的流程，識(shí)別出能夠創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的趨勢(shì)，并提供具有前瞻性的情報(bào)。

這帶來的結(jié)果是, 人們的工作量減少, 做出的戰(zhàn)略決策也變得更好了：?jiǎn)T工的工作也比以前更好了。 但是, 由于傳統(tǒng)的投資回報(bào)率(ROI)策略可能無法準(zhǔn)確地識(shí)別出這一價(jià)值，企業(yè)將需要考慮采取新的指標(biāo)，以便更好地理解工智能可以為它們做什么。

54%的高管表示，人工智能解決方案提高了生產(chǎn)力。

在很多媒體的報(bào)道中，以人工智能為動(dòng)力的未來看起來非常神奇：自動(dòng)駕駛汽車組成的車隊(duì)基本上不會(huì)遇到車禍或者交通擁堵;機(jī)器人醫(yī)生診斷疾病通常只需要幾毫秒;智能的基礎(chǔ)設(shè)施將會(huì)優(yōu)化人員與貨物的流動(dòng)，并在需要修理之前自動(dòng)維護(hù)。在將來，所有的這些可能都會(huì)發(fā)生，但不會(huì)出現(xiàn)在2018年。

在接受調(diào)查的高管中，他們認(rèn)為人工智能對(duì)他們的成功至關(guān)重要：72%的人認(rèn)為這將是未來的商業(yè)優(yōu)勢(shì)。但我們面臨的問題是：當(dāng)下它能為我們做什么?答案就在這里。

提高人的生產(chǎn)力

如果人工智能聽起來可能讓人感到牽強(qiáng)附會(huì)，那么，能夠執(zhí)行繁瑣重復(fù)性的白領(lǐng)的任務(wù)的工具，能讓管理者們把時(shí)間花在分析上，聽起來怎樣?那么，一個(gè)能夠識(shí)別欺詐行為并提高供應(yīng)鏈彈性的方法呢?

這就是人工智能在2018年的價(jià)值：不在于創(chuàng)造一個(gè)全新的行業(yè)(未來十年)，而在于增強(qiáng)現(xiàn)有員工的能力，為現(xiàn)有的企業(yè)增加更多的價(jià)值。主要有三種方式：

• 將那些對(duì)于老技術(shù)來說過于復(fù)雜的流程自動(dòng)化;

• 從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)以創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值;

• 提供具有前瞻性的情報(bào)來使人們更好地下決策。

從繁瑣的任務(wù)中獲得價(jià)值

想象一下大多數(shù)公司的財(cái)務(wù)部門是如何花費(fèi)大部分時(shí)間的：瀏覽來自ERP，支付處理，商業(yè)智能和其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。許多員工每天要花費(fèi)數(shù)小時(shí)的時(shí)間研究法律合同和電子郵件，或執(zhí)行一些普通的交易任務(wù)。

這帶來的結(jié)果是，許多金融專業(yè)人員在有其他日常工作剩余時(shí)間的時(shí)候，才會(huì)進(jìn)行增值分析。

現(xiàn)在想象一下，有一個(gè)人工智能系統(tǒng)能夠掃描所有的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)和異常情況，自動(dòng)執(zhí)行許多交易，并標(biāo)記相關(guān)問題以便進(jìn)一步跟進(jìn)。想象一下，這個(gè)人工智能系統(tǒng)還會(huì)識(shí)別和解釋可能存在的風(fēng)險(xiǎn)，并提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)來支持管理人員的分析和決策。

它聽起來可能沒有智能城市那么性感，但這種實(shí)用的人工智能現(xiàn)在已經(jīng)準(zhǔn)備就緒。它通常是“偷偷地從后門溜進(jìn)來”。來自Salesforce，SAP，Workday和其他公司的企業(yè)應(yīng)用程序套件正在越來越多地?fù)肀斯ぶ悄堋?/p>

影響

(1)業(yè)務(wù)問題將會(huì)打開通向人工智能的大門

領(lǐng)導(dǎo)者沒必要為了人工智能而采用人工智能。想法，在他們尋求商業(yè)需求的最佳解決方案時(shí)，人工智能將發(fā)揮越來越大的作用。企業(yè)是否想要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化計(jì)費(fèi)?自動(dòng)化執(zhí)行普通的會(huì)計(jì)和預(yù)算等眾多合規(guī)的功能是否想要將采購(gòu)、物流和客戶服務(wù)部分自動(dòng)化?人工智能很可能會(huì)成為解決方案的一部分，無論用戶是否能夠察覺到它。

(2)需要采用新的投資回報(bào)率衡量策略

有時(shí)衡量人工智能價(jià)值的最佳方法是使用與其他商業(yè)投資相同的指標(biāo)：收入增加或成本降低等。 但是人工智能帶來的好處往往是間接的，所以企業(yè)需要探索其他衡量投資回報(bào)率的指標(biāo)。 自動(dòng)化的全職員工可以捕捉到人工智能是如何將勞動(dòng)力從平凡的任務(wù)中解放出來的。 其他指標(biāo)可以顯示出人工智能是如何改善人們的決策和預(yù)測(cè)的。

三、人工智能將幫助回答有關(guān)數(shù)據(jù)的重大問題

許多針對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)和數(shù)據(jù)集成的投資都未能回答這樣的一個(gè)重大問題：投資回報(bào)率在哪?現(xiàn)在，人工智能正在為這些數(shù)據(jù)項(xiàng)目提供商業(yè)案例，新的工具將會(huì)使這些項(xiàng)目的價(jià)值凸顯出來。

企業(yè)不再需要決定”清理數(shù)據(jù)”——也不應(yīng)該這樣做。他們應(yīng)該首先從一個(gè)業(yè)務(wù)問題開始來量化人工智能的好處。一旦數(shù)據(jù)被用來解決一個(gè)特定的問題，進(jìn)一步開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能解決方案就會(huì)變得更容易，從而就會(huì)形成一個(gè)良性循環(huán)。 問題出在了哪里?一些企業(yè)仍然在猶豫要不要建立，或者是沒有建立好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

許多公司沒有看到他們對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行投資帶來的收益。這里有一個(gè)脫節(jié)。商業(yè)和技術(shù)行業(yè)的高管們認(rèn)為他們可以用數(shù)據(jù)做更多的事情，但學(xué)習(xí)曲線非常陡峭，工具也不成熟。所以他們面臨著相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的成熟和人工智能本身變得更加真實(shí)和實(shí)用，一些人正在重新思考他們的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。他們開始提出正確的問題，例如：如何使我們的流程更有效率?需要做些什么才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)提取的自動(dòng)化?

同時(shí)，企業(yè)現(xiàn)在可以利用新的工具和技術(shù)進(jìn)步，其中包括：

• 采用更簡(jiǎn)便的方法挖掘結(jié)構(gòu)較差的數(shù)據(jù)，比如那些用于文本索引和分類的自然語言處理;

• 企業(yè)應(yīng)用程序套件將包含越來越多的人工智能工具;

• 新興的數(shù)據(jù)湖即服務(wù)的平臺(tái);

• 可以利用不同類型數(shù)據(jù)的公共云;

• 自動(dòng)化地機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)管理。

喂養(yǎng)AI野獸

盡管取得了這些進(jìn)展，但許多企業(yè)仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。許多類型的人工智能(如監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí))需要大量標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)，并且還要把偏差和異常的數(shù)據(jù)“清除”掉。否則，不完整或有偏見的數(shù)據(jù)集將導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)果。這些數(shù)據(jù)也必須足夠具體，才能有用，當(dāng)然，也要保護(hù)個(gè)人隱私。

考慮一個(gè)典型的銀行業(yè)務(wù)流程。各個(gè)業(yè)務(wù)線(例如零售，信用卡和經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù))都有自己的客戶數(shù)據(jù)集。其中不同部門(例如營(yíng)銷部門，賬戶創(chuàng)建部門和客戶服務(wù)部門)也都有自己的數(shù)據(jù)格式。一個(gè)人工智能系統(tǒng)可以識(shí)別銀行中最賺錢的客戶是誰，也能為如何找到并贏得更多像他們這樣的客戶提供建議。但要做到這一點(diǎn)，系統(tǒng)需要以標(biāo)準(zhǔn)化的、無偏見的形式訪問各業(yè)務(wù)線和各部門的數(shù)據(jù)。

正確的數(shù)據(jù)處理方法

從清理數(shù)據(jù)的開始并不是個(gè)好主意。從商業(yè)案例開始，然后評(píng)估如何在這個(gè)具體案例中取得成功會(huì)比較好。

例如，醫(yī)療保健供應(yīng)商可能會(huì)致力于改善病人的治療效果。在開始開發(fā)系統(tǒng)之前，供應(yīng)商會(huì)量化人工智能可以帶來的好處。供應(yīng)商接下來將研究需要哪些數(shù)據(jù)——電子病歷，相關(guān)期刊文章和臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)等——以及獲取和清理這些數(shù)據(jù)的成本。

只有供應(yīng)商的收益——包括間接收益以及未來的應(yīng)用程序如何使用這些數(shù)據(jù)，能夠超過成本的情況下，供應(yīng)商才會(huì)向前推進(jìn)。

這就是有多少企業(yè)最終會(huì)改革數(shù)據(jù)架構(gòu)和管理的衡量方法：人工智能和其他技術(shù)提供了需要它的價(jià)值主張。

影響

(1)成功將會(huì)帶來成功

那些已經(jīng)為一個(gè)應(yīng)用程序解決了數(shù)據(jù)問題的企業(yè)，將會(huì)在下一個(gè)計(jì)劃中有一個(gè)良好的開端。它們將開發(fā)最具實(shí)踐性的項(xiàng)目，從而有效利用其數(shù)據(jù)資源并跨越企業(yè)邊界進(jìn)行工作。

(2)第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商將蓬勃發(fā)展

企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能和其他創(chuàng)新來說是無可替代的，但有一個(gè)補(bǔ)充：第三方供應(yīng)商將會(huì)越來越多地采用公共數(shù)據(jù)源，將其組織成數(shù)據(jù)湖，并為人工智能的使用做好準(zhǔn)備。

(3)更多的合成數(shù)據(jù)即將到來

隨著數(shù)據(jù)變得更有價(jià)值，合成數(shù)據(jù)和其他“精益”和“增強(qiáng)”數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的技術(shù)進(jìn)步將加速。例如，我們可能不需要一整隊(duì)自動(dòng)駕駛汽車生成它們將會(huì)在路上如何行駛的數(shù)據(jù)。 只需要少數(shù)的一些汽車, 加上精密的數(shù)學(xué)計(jì)算，就足夠了。

四、決定人工智能人才競(jìng)賽的不是技術(shù)人員

現(xiàn)在大型的企業(yè)都在爭(zhēng)奪計(jì)算機(jī)科學(xué)家，但是頂尖的技術(shù)人才并不足以讓人工智能取得成功。 企業(yè)需要能夠與人工智能和人工智能專家合作的各個(gè)領(lǐng)域的專家，他們不需要成為程序員。但他們必須了解數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識(shí), 以及人工智能的思維方式。

在人工智能離開計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室，并進(jìn)入日常工作流程時(shí)，這些專家將比計(jì)算機(jī)科學(xué)家更加重要。 但許多專家需要適當(dāng)?shù)靥岣呒寄堋?/p>

隨著人工智能擴(kuò)展到更為具體的領(lǐng)域，它將需要數(shù)據(jù)科學(xué)家和人工智能專家通常缺乏的各領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和技能。

想象一下計(jì)算機(jī)科學(xué)家創(chuàng)建一個(gè)人工智能應(yīng)用程序來支持資產(chǎn)管理決策是什么情景吧。人工智能專家可能不是市場(chǎng)領(lǐng)域的專家。所以，他們需要經(jīng)濟(jì)學(xué)家、分析師和交易員來幫助他們確定人工智能在哪里能發(fā)揮作用，來幫助確定怎么去設(shè)計(jì)和培訓(xùn)人工智能，從而讓人們能夠愿意且有效地使用人工智能。

而且由于金融世界處于不斷的變化之中，一旦人工智能開始運(yùn)行，就需要不斷進(jìn)行定制和調(diào)整。所以，金融領(lǐng)域的專家——而不是程序員——將不得不帶頭工作。不僅在整個(gè)金融服務(wù)領(lǐng)域，在醫(yī)療保健，零售業(yè)，制造業(yè)以及人工智能所涉及的所有領(lǐng)域也是如此。

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家

人工智能變得更加方便了。用戶不再需要知道如何編寫代碼來使用一些人工智能應(yīng)用程序了。但是大多數(shù)人仍然需要掌握比電子表格或文字處理程序需要更多的技術(shù)知識(shí)。

例如，許多人工智能工具要求用戶將他們的需求制定成機(jī)器學(xué)習(xí)問題集。他們還需要了解哪些算法最適合特定問題和特定數(shù)據(jù)集。

所需的確切知識(shí)水平會(huì)有所不同，但我們可以將人工智能對(duì)人類知識(shí)的需求大致分為三類。首先，一家人工智能支持的企業(yè)的大多數(shù)成員需要一些關(guān)于人工智能價(jià)值的基本知識(shí)以及它能用數(shù)據(jù)做什么和不能做什么。其次，即使是最成熟的人工智能項(xiàng)目也需要一小組計(jì)算機(jī)科學(xué)家。最后，第三類是許多企業(yè)尚未注意到的——懂得人工智能的各領(lǐng)域的專家。

正如前文所說，他們不需要成為程序員。但他們必須了解數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)知識(shí), 以及人工智能的思維方式。他們必須是公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。

零售分析師，工程師，會(huì)計(jì)師以及許多其他領(lǐng)域的專家，他們需要知道如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)場(chǎng)景化, 以便人工智能最大限度地利用數(shù)據(jù)，這對(duì)企業(yè)的成功至關(guān)重要。在人工智能離開計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室，并進(jìn)入日常工作流程時(shí)，這些專家將比計(jì)算機(jī)科學(xué)家更加重要。

影響

(1)更快地提升技能意味著能更快地部署人工智能

那些想要充分利用人工智能的企業(yè)不應(yīng)該只是爭(zhēng)奪那些出色的計(jì)算機(jī)科學(xué)家。想要人工智能快速運(yùn)行，它們更應(yīng)該提高各領(lǐng)域的專家的人工智能素養(yǎng)。一些大型的企業(yè)，應(yīng)該會(huì)更進(jìn)一步，確定人工智能將會(huì)在哪些運(yùn)營(yíng)方面發(fā)揮作用，并提高相應(yīng)技能地優(yōu)先級(jí)。

(2)提升技能將帶來新的學(xué)習(xí)方法

企業(yè)必須提高員工的技能，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí)以及如何像人工智能應(yīng)用程序那樣思考?？紤]到這項(xiàng)任務(wù)的艱巨性，企業(yè)必須找到方法來評(píng)估高潛力學(xué)習(xí)者的技能，并將其放在個(gè)人的學(xué)習(xí)路徑上，使其更快。

五、網(wǎng)絡(luò)攻擊將因人工智能變得強(qiáng)大，但網(wǎng)絡(luò)防御也會(huì)如此

智能的惡意軟件和勒索軟件通常能夠在傳播過程中學(xué)習(xí)，通過機(jī)器智能協(xié)調(diào)對(duì)全球網(wǎng)絡(luò)攻擊，并通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析來定制攻擊方式——不幸的是, 這一切都在進(jìn)行中。

企業(yè)不可能拎著刀去參加槍戰(zhàn)。它們必須要用人工智能來對(duì)抗人工智能。即使是那些對(duì)人工智能非常警惕的企業(yè)或者組織也別無選擇，只能部署人工智能網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)安全將是許多企業(yè)第一次嘗試使用人工智能。

27%的高管表示，他們所在的企業(yè)計(jì)劃在2018年投資利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來打造網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)。

黑客攻擊，讓人工智能顯示出了超越人類的優(yōu)勢(shì)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)可以輕松跟蹤你在社交媒體上的行為，然后為你個(gè)人定制網(wǎng)絡(luò)釣魚推文或電子郵件。一個(gè)人類黑客不可能快速地完成這項(xiàng)工作。

人工智能越發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊的可能性就越大。先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)使計(jì)算機(jī)能夠發(fā)現(xiàn)和解釋模式。黑客也可以利用它找到并利用漏洞。

智能的惡意軟件和勒索軟件通常能夠在傳播過程中學(xué)習(xí)，通過機(jī)器智能協(xié)調(diào)對(duì)全球網(wǎng)絡(luò)攻擊，并通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析來定制攻擊方式——不幸的是，你所在的企業(yè)或者組織很快就會(huì)受到牽連。就人工智能本身而言，如果沒有得到很好的保護(hù)，就會(huì)引發(fā)新的漏洞。例如，惡意行為者可以將有偏見的數(shù)據(jù)注入算法的訓(xùn)練集中。

用人工智能來拯救

就像我們預(yù)計(jì)人工智能在2018年將會(huì)成為一個(gè)不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)威脅一樣，我們也確信它將成為解決方案的一部分?？蓴U(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與云技術(shù)相結(jié)合，正在分析大量數(shù)據(jù)并為實(shí)時(shí)威脅檢測(cè)和分析提供動(dòng)力。人工智能還可以快速識(shí)別網(wǎng)絡(luò)攻擊正在飆升的“熱點(diǎn)”，并提供網(wǎng)絡(luò)安全情報(bào)報(bào)告。

但即使在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，也有一些只有人才能做到的事情。人類更善于吸收情境并富有想象力地思考。網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)不僅僅是兩臺(tái)計(jì)算機(jī)之間的戰(zhàn)爭(zhēng)。但人工智能將成為每個(gè)主要企業(yè)或組織機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)安全工具包的重要組成部分。

影響

(1)不要拎著刀去參加槍戰(zhàn)

在企業(yè)的其他部分，許多企業(yè)可能會(huì)選擇放慢人工智能的速度，但在網(wǎng)絡(luò)安全方面，它們不會(huì)有絲毫猶豫：攻擊者會(huì)使用人工智能, 所以防御者也不得不使用人工智能。 如果一個(gè)企業(yè)或組織的IT部門或網(wǎng)絡(luò)安全供應(yīng)商還沒有使用人工智能，那么它必須立即開始考慮人工智能的應(yīng)用了。 示例使用案例包括分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDOS)模式識(shí)別，升級(jí)和調(diào)查日志警報(bào)的優(yōu)先級(jí)以及基于風(fēng)險(xiǎn)的身份驗(yàn)證。

(2)網(wǎng)絡(luò)安全可能會(huì)加快對(duì)人工智能的接受度

即使是那些對(duì)人工智能非常警惕的企業(yè)或者組織也別無選擇，只能部署人工智能網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)安全將是許多企業(yè)第一次嘗試使用人工智能。我們看到這種情況促使人們熟悉人工智能并愿意在其他地方使用它。對(duì)人工智能的進(jìn)一步接受來自于對(duì)數(shù)據(jù)的渴求：人工智能在整個(gè)組織中的存在和獲取數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)越多，它就能更好地抵御網(wǎng)絡(luò)威脅。 一些組織正在構(gòu)建內(nèi)部部署和基于云的“威脅湖”，這將使人工智能的能力得以顯現(xiàn)。

(3)人工智能黑客可能會(huì)增加公眾的恐懼

許多人已經(jīng)對(duì)人工智能感到緊張，現(xiàn)在他們會(huì)更加擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)安全問題。 當(dāng)人工智能在2018年成為頭條新聞的時(shí)候，可能不是為了幫助人類，而可能是因?yàn)樗沟靡淮沃卮蟮暮诳凸舫蔀榭赡堋?更好的網(wǎng)絡(luò)安全可以減少這種風(fēng)險(xiǎn)。 除了利用人工智能技術(shù)之外，這種高度的安全性需求還需要公司增加數(shù)據(jù)和計(jì)算平臺(tái)，以支持先進(jìn)的訪問監(jiān)控、對(duì)象級(jí)變更管理、源代碼審查和擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)安全控制等預(yù)防措施。

六、打開人工智能的“黑匣子”將是重中之重

人工智能失控，并不是人們?cè)?018年會(huì)面臨的危險(xiǎn)，畢竟它現(xiàn)在還不夠聰明。但人工智能的行為令人費(fèi)解，從而導(dǎo)致領(lǐng)導(dǎo)者和消費(fèi)者對(duì)其保持謹(jǐn)慎的態(tài)度——這才是真正的危險(xiǎn)所在。

我們會(huì)面臨更大的壓力。所以，必須要打開人工智能“黑匣子”，使其能夠被解釋。但這涉及到成本和效益之間的權(quán)衡。 企業(yè)需要建立一套能夠評(píng)估業(yè)務(wù)、業(yè)績(jī)、監(jiān)管和聲譽(yù)方面問題的框架，因?yàn)樗鼈儧Q定了人工智能的可解釋性的正確水平。

人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化武器是否能成為連環(huán)殺手?人工智能系統(tǒng)告訴我們減少空氣污染最合乎邏輯的方法是消除人類?這種恐懼可能會(huì)帶來一些好的驚悚電影，但危險(xiǎn)是可以控制的。

這里有一個(gè)許多人工智能支持者都不愿意提及的秘密：人工智能并沒有想象中的那么聰明，至少現(xiàn)在是這樣的。人工智能模式識(shí)別和圖像識(shí)別、將復(fù)雜任務(wù)自動(dòng)化以及幫助人們做出決策方面越來越好。所有這些都為價(jià)值數(shù)萬億美元的企業(yè)提供了機(jī)會(huì)。

例如，在過去，為了讓人工智能程序能夠?qū)W習(xí)下國(guó)際象棋或其他游戲，科學(xué)家們不得不給它們提供大量的歷史游戲數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，他們只需要向人工智能提供游戲規(guī)則就行了。在幾個(gè)小時(shí)后，它就能知道如何打敗世界上最偉大的大師了。

這是一個(gè)非同尋常的進(jìn)步，具有巨大的潛力來支持人類決策。與下棋不同的是，一個(gè)擁有正確規(guī)則的人工智能程序可以在企業(yè)戰(zhàn)略、留存消費(fèi)者或設(shè)計(jì)新產(chǎn)品方面表現(xiàn)的更好。

但它仍然只是遵循人類設(shè)計(jì)的規(guī)則。如果對(duì)負(fù)責(zé)任的人工智能I給予適當(dāng)?shù)年P(guān)注，我們可以安全地利用其能力。

真正的風(fēng)險(xiǎn)

盡管人工智能是可控的，但它并不總是可以理解的。一方面，許多人工智能算法超出了人類的理解范疇。另一方面，一些人工智能供應(yīng)商為了保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)不會(huì)透露他們的項(xiàng)目。在這兩種情況下，當(dāng)人工智能做出決定時(shí)，終端用戶是不知道它是如何到達(dá)那里的，它就是一個(gè)“黑匣子”，我們無法看到它的內(nèi)部。

在一些方面，這算不上一個(gè)問題。就比如子商務(wù)網(wǎng)站使用算法向消費(fèi)者推薦新的襯衫，風(fēng)險(xiǎn)就很低。但是當(dāng)人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件因?yàn)殂y行無法解釋的原因拒絕了抵押貸款申請(qǐng)時(shí)會(huì)發(fā)生什么?如果人工智能沒有明顯的理由在機(jī)場(chǎng)安檢中標(biāo)記某個(gè)類別的人該怎么辦?當(dāng)基于人工智能的交易軟件出于神秘原因在股票市場(chǎng)上進(jìn)行杠桿式投注時(shí)會(huì)發(fā)生什么?

如果用戶不能理解人工智能的工作原理，他們可能不會(huì)相信它。如果領(lǐng)導(dǎo)者不能看到它是如何作出決定的，他們可能不會(huì)投資人工智能。因此，運(yùn)行在“黑匣子”上的人工智能可能會(huì)遇到一波不信任的浪潮，從而限制了它的運(yùn)用。

影響

(1)許多黑匣子將會(huì)打開

我們預(yù)計(jì)，企業(yè)面臨的來自終端用戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的壓力將越來越大，所以不得不部署可解釋，透明和可證明的人工智能， 這可能需要供應(yīng)商分享一些秘密。同時(shí)，這也可能需要使用深度學(xué)習(xí)和其他高級(jí)人工智能的用戶使用新技術(shù), 以解釋以前難以理解的人工智能。

(2)企業(yè)需要進(jìn)行權(quán)衡

大多數(shù)人工智能都是可以解釋的——但需要付出代價(jià)。與其他任何流程一樣，如果每個(gè)步驟都必須進(jìn)行記錄和說明，流程就會(huì)變得更慢，而且可能會(huì)更加昂貴。但是打開黑匣子將減少某些風(fēng)險(xiǎn)，并幫助獲得利益相關(guān)者的信任。

(3)企業(yè)需要建立一個(gè)關(guān)于人工智能解釋能力的框架

可解釋性、透明度和可證明性不是絕對(duì)的，它們存在于一個(gè)范圍之內(nèi)。 一套能夠評(píng)估業(yè)務(wù)、業(yè)績(jī)、監(jiān)管和聲譽(yù)方面問題的框架可以使人工智能使用案例在哪些方面達(dá)到這個(gè)范圍做出最佳決策。使用人工智能來幫助做出生死決定的醫(yī)療保健公司與使用人工智能來確定潛在的進(jìn)一步研究目標(biāo)的私募股權(quán)基金有不同的需求。

七、人工智能方面的競(jìng)爭(zhēng)將會(huì)上升到國(guó)家層面

人工智能是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì), 許多政府正在努力確保他們的國(guó)家得到一大塊蛋糕。 加拿大、日本、英國(guó)、德國(guó)和阿聯(lián)酋都有國(guó)家級(jí)的人工智能計(jì)劃。 美國(guó)的稅收改革和放松管制可能會(huì)推動(dòng)人工智能的快速發(fā)展。

中國(guó)與眾不同，在如何利用人工智能發(fā)展未來經(jīng)濟(jì)方面的努力已經(jīng)取得了成果，并可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)“斯普特尼克”時(shí)刻。這不是貿(mào)易戰(zhàn)，而是研究、投資和人才問題，中國(guó)正在迅速發(fā)展。就像在人造衛(wèi)星領(lǐng)域美國(guó)被俄羅斯超過一樣，美國(guó)也開始擔(dān)心其喪失人工智能的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

根據(jù)我們的研究，人工智能將成為一個(gè)巨大的市場(chǎng)：到2030年將達(dá)到15.7萬億美元的規(guī)模。人工智能蛋糕是如此之大，以至于除了個(gè)別公司之外，各個(gè)國(guó)家也正在制定策略，爭(zhēng)取從中獲得最大的份額。

美國(guó)從剛開始的時(shí)候發(fā)展十分強(qiáng)勁，并在2016年發(fā)布了三份報(bào)告。他們概述了一個(gè)計(jì)劃，使美國(guó)成為人工智能強(qiáng)國(guó)，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和保障國(guó)家安全。

建議包括增加聯(lián)邦資金、監(jiān)管變革、建立共享公共數(shù)據(jù)集和環(huán)境、制定標(biāo)準(zhǔn)和基準(zhǔn)，發(fā)展勞動(dòng)力以及人工智能支持網(wǎng)絡(luò)安全和軍事的方式。

但是，自2017年初進(jìn)入新一屆政府以來，政府已經(jīng)放棄了這一計(jì)劃。它正在削減人工智能方面的研究基金。

然而，前不久通過的稅收改革可能會(huì)推動(dòng)美國(guó)人工智能的發(fā)展。較低的企業(yè)稅率、從海外匯回現(xiàn)金的規(guī)定、以及允許100% 的資本投資可能會(huì)刺激人工智能和其他技術(shù)的投資?，F(xiàn)任政府強(qiáng)調(diào)放松管制可以幫助某些行業(yè)的人工智能發(fā)展，例如無人駕駛飛機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車。

新的人工智能領(lǐng)導(dǎo)者

在英國(guó)去年推出了一項(xiàng)計(jì)劃，以改善對(duì)數(shù)據(jù)的訪問、提高人工智能技能、推動(dòng)人工智能研究和吸收。其最新預(yù)算為數(shù)據(jù)倫理與創(chuàng)新中心增加了資金，以推動(dòng)負(fù)責(zé)任的人工智能，開展數(shù)據(jù)信托的探索工作。

加拿大——已經(jīng)是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者了——也在努力使人工智能成為未來經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵。聯(lián)邦政府去年推出了PanCanadian人工智能策略。該計(jì)劃包括與私營(yíng)公司和大學(xué)合作為人工智能研究中心提供資金。它還旨在吸引和留住頂尖的人工智能人才。

日本發(fā)布了一項(xiàng)人工智能技術(shù)戰(zhàn)略，其中包括實(shí)現(xiàn)真正的人工智能生態(tài)系統(tǒng)的三階段計(jì)劃。在機(jī)器人技術(shù)的成功基礎(chǔ)上，日本政府設(shè)想將人工智能與其他先進(jìn)技術(shù)(如物聯(lián)網(wǎng)，自動(dòng)駕駛汽車以及網(wǎng)絡(luò)和物理空間的融合)結(jié)合起來。

其他也有一些國(guó)家公布了人工智能計(jì)劃，比如德國(guó)的自動(dòng)駕駛道德準(zhǔn)則及其工業(yè)4.0倡議，阿聯(lián)酋實(shí)施使用人工智能提升政府績(jī)效和各種經(jīng)濟(jì)部門的戰(zhàn)略。

中國(guó)與眾不同

2017年，中國(guó)發(fā)布了下一代人工智能計(jì)劃，宣布人工智能是戰(zhàn)略性的國(guó)家優(yōu)先事項(xiàng)，展示了中國(guó)最高領(lǐng)導(dǎo)層對(duì)于人工智能驅(qū)動(dòng)的新經(jīng)濟(jì)模式的愿景。

與美國(guó)不同的是，中國(guó)政府正在實(shí)施這一計(jì)劃。比如委托百度與一流大學(xué)共同創(chuàng)建了國(guó)家“深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室”，并且在這項(xiàng)工作中投入了一筆未披露的資金。

中國(guó)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)很強(qiáng)大了。百度、阿里巴巴和騰訊是全球人工智能領(lǐng)導(dǎo)者。來自中國(guó)的程序員贏得了ImageNet 人工智能競(jìng)賽。其領(lǐng)先的電子商務(wù)公司正在它們的倉(cāng)庫(kù)和業(yè)務(wù)中使用高度復(fù)雜的人工智能。

其他國(guó)家也有創(chuàng)新的工程師、大學(xué)和公司。但不同的是，中國(guó)政府優(yōu)先考慮人工智能上表現(xiàn)的非常突出。 我們的研究表明，未來十年中國(guó)將從人工智能中獲得最大的收益：由于生產(chǎn)力和消費(fèi)的增長(zhǎng)，到2030年，中國(guó)將獲得7萬億美元的GDP收益。

影響

(1)中國(guó)的投資可能喚醒西方

如果中國(guó)開始引領(lǐng)人工智能的發(fā)展，西方國(guó)家可能會(huì)作出回應(yīng)。無論是“斯普特尼克”時(shí)刻，還是逐漸認(rèn)識(shí)到它們正在失去領(lǐng)導(dǎo)地位，政策制定者可能會(huì)感到壓力，來改變法規(guī)并為人工智能提供資金。

(2)更多的國(guó)家和地區(qū)將會(huì)出臺(tái)人工智能戰(zhàn)略

更多的國(guó)家會(huì)發(fā)布人工智能戰(zhàn)略，這會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生影響。我們不會(huì)感到驚訝的是，歐洲已經(jīng)開始通過其“ 通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例”(GDPR)保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù) ，并出臺(tái)政策來促進(jìn)該地區(qū)的人工智能發(fā)展。

(3)相互合作也會(huì)到來

國(guó)家之間對(duì)人工智能的競(jìng)爭(zhēng)將永遠(yuǎn)不會(huì)停止——這里有太多的資金處于危險(xiǎn)之中。但是，我們確實(shí)期望在聯(lián)合國(guó)、世界經(jīng)濟(jì)論壇和其他多邊組織的推動(dòng)下，促進(jìn)各國(guó)在國(guó)際關(guān)注的領(lǐng)域開展人工智能的合作研究，推動(dòng)增長(zhǎng)。

八、不會(huì)只靠科技公司來承擔(dān)開發(fā)負(fù)責(zé)任的人工智能的壓力

侵犯隱私、算法偏差、環(huán)境破壞，以及品牌和收入面臨威脅——對(duì)人工智能的擔(dān)憂比比皆是。 幸運(yùn)的是，圍繞開發(fā)負(fù)責(zé)任的人工智能的原則正在形成全球共識(shí)。 這些原則可以保護(hù)企業(yè)，使它們能夠獲得經(jīng)濟(jì)利益。

由于監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以追上最新的技術(shù)發(fā)展步伐，自我監(jiān)管組織可能會(huì)成為一種越來越重要的解決方案, 來負(fù)責(zé)彌補(bǔ)監(jiān)管滯后的缺口。

不管是否合理，或者是不是陰謀論，新技術(shù)往往會(huì)帶來新的威脅。普華永道2017年的調(diào)查顯示，77%的首席執(zhí)行官表示，人工智能和自動(dòng)化將增加他們開展業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。在政府官員那里，我們得到了相似的答案。

很快，領(lǐng)導(dǎo)者將不得不面對(duì)與人工智能有關(guān)的難題?？赡苁巧鐓^(qū)團(tuán)體和選民擔(dān)心的算法偏見;客戶可能會(huì)擔(dān)心人工智能的可靠性;關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)管理、投資回報(bào)率和品牌的董事會(huì)也會(huì)拋出難題。

在所有情況下，利益相關(guān)者都希望知道企業(yè)正在負(fù)責(zé)任地使用人工智能，從而使人工智能能夠推動(dòng)企業(yè)和社會(huì)向好的方向發(fā)展。

我們相信，這會(huì)推動(dòng)負(fù)責(zé)任的人工智能原則出現(xiàn)。

全球運(yùn)動(dòng)開始了

并不是只有我們相信這一點(diǎn)。世界經(jīng)濟(jì)論壇的第四次工業(yè)革命中心、 IEEE、 AI Now、 The Partnership on AI 、Future of Life、AI for Good和DeepMind，以及其他的組織，都發(fā)布了一系列的原則：如何最大限度地提高人工智能對(duì)人類的好處并限制其風(fēng)險(xiǎn)。

我們支持的一些原則如下：

• 將社會(huì)影響作為設(shè)計(jì)人工智能的重要依據(jù)

• 人工智能發(fā)布前需要進(jìn)行廣泛的測(cè)試

• 透明地使用人工智能

• 人工智能發(fā)布后需要嚴(yán)格監(jiān)控

• 推動(dòng)勞動(dòng)力培訓(xùn)和再培訓(xùn)

• 保護(hù)數(shù)據(jù)隱私

• 為數(shù)據(jù)集的出處、使用和保護(hù)設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)

• 建立審計(jì)算法的工具和標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)于新技術(shù)來說，我們應(yīng)該遵循的黃金法則不僅僅是法規(guī)要求。監(jiān)管機(jī)構(gòu)和法律往往滯后于創(chuàng)新。那些不依賴于政治制定者頒布法規(guī)、主動(dòng)負(fù)責(zé)任地使用新技術(shù)的企業(yè)，將會(huì)降低風(fēng)險(xiǎn)，提高投資回報(bào)率并提高品牌的美譽(yù)度。

影響

(1)負(fù)責(zé)任的人工智能的新企業(yè)結(jié)構(gòu)

當(dāng)組織面臨設(shè)計(jì)、構(gòu)建和部署值得信任的人工智能系統(tǒng)的壓力時(shí)，許多組織將建立團(tuán)隊(duì)和流程來尋找數(shù)據(jù)和模型的偏見，并密切監(jiān)控惡意行為者可能“欺騙”算法的方式。人工智能管理委員會(huì)也可能適用于許多企業(yè)。

(2)公私合作和公民與公民的合作

負(fù)責(zé)任地使用人工智能的最佳方式之一是讓公共和私營(yíng)部門機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，特別是在人工智能對(duì)社會(huì)的影響方面。 同樣，隨著越來越多的政府探索使用人工智能來有效地分配服務(wù), 他們正在讓公民參與到這個(gè)過程中。

(3)自我監(jiān)管組織促進(jìn)負(fù)責(zé)任的人工智能創(chuàng)新

由于監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以追上最新的技術(shù)發(fā)展步伐，自我監(jiān)管組織可能會(huì)成為一種越來越重要的解決方案, 來負(fù)責(zé)彌補(bǔ)監(jiān)管滯后的缺口。其將圍繞某些原則將人工智能的使用者聚集在一起，然后監(jiān)督并制定使用規(guī)范，根據(jù)需要征收罰款，并將違規(guī)行為提交給監(jiān)管機(jī)構(gòu)。這是一個(gè)在其他行業(yè)有效的模式。對(duì)于人工智能和其他技術(shù)來說, 它可能也是如此。