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人工智能如何为人类社会“赋能”

来源:大鱼游戏中文版Windows    发布时间:2024-11-14 02:08:22

  人工智能的优化作用,可以同时在决策、流程、战略乃至于整个社会层面反映出来。首先来看看决策,实际上决策包括三个重要组成部分:预测、判断以及行动。首先来看预测,预测的基础是尽可能地收集数据,从而推演出各种各样的环境和条件的变化趋势,以及各种行动方案相应的后果。鉴于人工智能对于信息的快速收集和演算处理的能力,能够做出更加全面、优质且性能好价格低的预测,所以人类必将会把预测工作逐渐交给人工智能,然后自己集中精力做更有价值和创意性的判断,以及开展行动这两部分:理想的模式就是,双方各司其职,AI不能僭越替人类做判断,人也不应该干涉AI的预测。

  其次,人工智能对于人类工作流程的优化。人类工作的实质不过就是把一个目标拆分为一系列具体阶段性任务,而每个任务又被看做是一堆决策与行动的组合。

  一、人工智能可以更快、更高效地完成一些固定的工作流程,把人类从沉重、单调的体力劳动中解放出来。

  比如国际电商巨头亚马逊。在2019年底,亚马逊在全球拥有超过75万名员工,其中绝大部分在履单中心工作,履是履行职责的履,单是订单的单。所谓履单中心,就是亚马逊遍布世界的多功能仓储中心,同时具备分拣、包装和发货等功能。在履单中心里工作的工人,每天的工作非常繁重辛苦,每天可能要在仓库里跋涉20千米左右,他们搬运的货箱有时重达几十公斤;但同时,人工劳动的效率是存在极限的,再优秀的熟练工人,每小时也只能完成120次货物分拣工作;所以,要想让履单中心的效率更上一层楼,引入人工智能支持的工业机器人就非常有必要:所以,近年来,亚马逊在履单中心里逐渐配备了多种应用人工智能的设备,比如2022年6月投入到正常的使用中的全自动搬运机器人普罗透斯,它的外形像个巨大的扫地机器人,能够把沉重的货箱精准地运到卸货区,同时能准确避开行进路线上的工人;还有代号“斯帕罗”(Sparrow)和”红衣主教”(Cardinal)的轻型智能机械臂,代替人工完成商品分拣、装箱、上货等程序。根据亚马逊提供的数据,在采用这些人工智能设备之后,亚马逊履单中心内部,货物流转的速度提升了75%。

  保险公司是最早引入,应用人工智能的行业,由于工作流程中重大节点数量有限,比如营销、承保和理赔;同时又能收集到大量用户数据,所以特别有利于建构特定的人工智能分析模型,并对其进行训练。

  现在有些保险企业,已经把理赔这个环节自动化了,比如你买了房屋保险,而房顶又被冰雹砸坏了,直接拍几张照片发给保险公司,人工智能模型直接就能通过你发来的图像资料,帮你定损、估价,对双方来说都省时省力。

  不仅如此,人工智能还可以辅助进行风险评估,同时让保险公司和客户都受益。比如,美国将近一半的住房火灾是由于厨房烹饪时操作不当引起的,比如油炸食物。那么很显然,对那些经常在家烹饪的客户,和不怎么做饭的客户,收取同样的火灾保险费,是不公平的,但现在保险公司能这样做,在客户的厨房里安一个智能检测装置,每次油炸烹饪的时候做记录,如果次数太多,就会被认为火灾风险高,保费就会上调,反之则会下降。虽然很多客户会感觉这样被侵犯了隐私,但保险公司会对客户说,如果你允许这个智能装置进家,那么保费就可以再打个折扣,客户多半也就接受了。

  最后,人工智能对公司和社会管理部门战略的影响。最经典的例子,还是亚马逊,在充分掌握用户的消费与浏览记录,并做了精确分析后,有胆气实行的一种颠覆性的“先寄后买”的战略,也就是提前把客户在大多数情况下要的商品发出,然后用户都能够选择真正需要的东西,再进行付款,把不想要的东西寄回给亚马逊。这个战略能够实施并维持的前提,就是人工智能分析模式能够非常精确地预测客户的潜在需求,这样就能让销售额增长带来的收益,消抵退货时带来的成本损耗。

  从这个意义上说,数据和算力,是在未来直接关乎到企业或者社会管理部门能不能成功的战略资产,就如同石油等自然资源储量一样宝贵。另外,随着人工智能技术的引进,无论是企业,还是社会管理部门,整个组织的架构也势必要出现调整,对每个组织成员技能和价值的衡量标准也需要修改。比如,预测交给人工智能了,这可不表示着AI时代的普通劳动者单纯就轻松了,你必须要努力培养自己的决策能力。美国有一个统计显示,在1960年代,只有5%的工作,需要劳动者具备决策技能,而到了2015年,这一个数字就变成了30%,而且还都是大家希望得到的高薪岗位;可以想见随着人工智能的普及,职场对于决策能力的需求,只会水涨船高。

  另外,人工智能接管了预测之后,那么决策权力在社会层面和公司组织层面的行使,又成了一个新问题。

  举个例子,铅这种元素对身体有害,所以从1986年开始,美国政府就禁止新建的建筑物安装含铅的饮用水管道,但是很多旧建筑里的水管还是含铅的,那就必须做改造。但是,每栋楼里的水管到底含不含铅,得把水管挖出来才知道,改造成本非常高昂。于是,在2017年,密歇根大学的两个教授就搞了一个人工智能模型,可以通过一系列数据,算出一栋楼里的水管是否含铅,准确率能到80%,所以密歇根州的弗林特市政府就勇于吃螃蟹,使用了这个人工智能模型,来指导施工队给老旧建筑物换水管。

  但过了一段时间,老百姓不干了,因为老百姓不懂人工智能模型的原理,就开始质疑,说为什么我们家隔壁的水管子换了,我家的没换呢?这里面是否有猫腻在里面啊!一来二去,反对的民意就像滚雪球一样积攒下来了,逼得市政府暂停了这个计划,回到原来的模式,挨家挨户砸墙,验水管,再换。这下老百姓又受不了了,逼得当地法院出台一个法案,以立法的形式规定,换水管的事情必须听人工智能的预测;所以说,之前没有人工智能的时代,决策权往往是由一线做事情的人来掌控,因为只有他们接触的信息最丰富,还是一手的,导致预测和判断不能分家;但人工智能技术一出,接管了预测,所以判断决策权利的归属,也要有所变换,非常有可能会落到那些“最懂技术”的人手里。而原先的预测者,一部分可能就要转型为决策者,或者作为一个“中间人”,要负责向公众或者整个公司组织来解释这种预测结果。

  事实上,由于真正的技术“拐点”还没有来临,所以人工智能的真正威力,在当下还是没有发挥出来。我们现在正处于AI发展的“中间年代”,技术带来的颠覆性变革已初见端倪,但还没有全力发挥效能,带来非常大的效益。通用技术要真正成熟,全力发挥效能,需要经过三个阶段。

  第一个阶段叫点解决方案,点就是观点的点,也就是简单的输入置换,比如电灯泡代替了蜡烛。你看,这就是在照明这个点上解决了问题。大家的生活方便了一点,成本降低了一些,但仅此而已。

  第二个阶段叫做应用解决方案,意思是新技术已把整个生产装置给替换了,比如工厂里的机器,从蒸汽动力变成了电驱动,生产效率极大提高,但同时,所有的机器也必须重新设计,和电能这种全新的能源相互配合。

  目前人工智能,AI的运用,还停留在点解决方案,和某些特定的程度上的应用解决方案,还没有完全发挥它的潜力,比如刚才提到的亚马逊履单中心,用机器臂和机器人完成分拣、搬运,就是一种人工智能的点解决方案;而亚马逊用大数据分析,搞出来的“先寄后买”,就等于一种应用解决方案。

  但是必然会发展到第三个阶段,也叫“系统解决方案”此阶段。拿工厂来打比方:蒸汽时代的工厂,因为机器由一根蒸汽轴驱动,所以机器都必须布置在这根轴的附近,而改用电能后,只要有电源,机器就可以放在工厂车间里的任何一个位置,从而充分地利用空间,没必要把机器集中在一起,从而让生产流水线得以诞生,引发了生产方式和组织方式的大规模变革,这就是“系统解决方案”。所以说,亚马逊在这个“先寄后买”基础上,再用人工智能,把退换货接管了,顺便搞个数据分享生态,和每个用户家里的电器,比如冰箱什么的打通了,家里缺点啥,物流中心就能感知到,提前精准发货;那我们看,这就是一个人工智能的”系统解决方案”了。

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