我们会被AI统治吗？人工智慧时代下的策略思维

AI带给我们的经济意义是什么？

许多人可能会想到当世界围棋高手败给了人工智慧这代表什么？在本书中作者认为的AI带来的重大经济意义是它让某些重要的东西变便宜了！那么，什么是重要的「东西」呢？在AI时代，这个重要的产物就是「预测」，预测变便宜这意味着决策的成本变低，每一个决策背后所承担的风险值也下降了。

AI的应用诸多，例如自动化仓储系统，然而本书提及未来的AI运用则指的是不再仅限于执行策略提高生产力，而是AI有机会改变决策。以一个案例来说，AI促成预测准确度大幅提升，进而可能改变商业模式，从「购物后出货」变成「出货后购物(shipping-then-shopping)」，这是一个垂直整合的概念，不但降低存货成本，也有可能更符合顾客需求。

现代工程师都在学什么？

看到一个问题并将问题重新组合成一个预测问题的能力称之为「AI洞见(AI Insight)」 ，这样的能力不只是AI在学，当今工程师更致力于此。为什么有了AI科技人还需要学习重新组织并思考问题呢？因为电脑依然无法替我们思考，思考的价值不管在什么时后都不会也不该被否定，作者也指出当今世代唯有「思考不会变便宜」，这让我想到那么工作若能选择，理应从事具有思考附加价值的产业，才不至于被时代淘汰。

迎接大数据世代

预测机器的价值为增加「判断」本身的价值。判断是用来决定成果、效用、报酬或利益的技能。为使判断本身更加精确，AI则需要input有用的「数据」，这个过程大概可以解释为：输入资料（input data）→训练资料（trainning data）→回馈资料（feedback data）。这些数据被称为「新石油」，是预测重要的互补品，这也就是为什么现在光是看个youtube就可能在其中看见你有兴趣的商品问卷或行销广告的缘故。数据很神，它会替你说话，并让预测更神，判断更准。

前一小段提到「有用」的数据，而非「大量」的数据，是因为首先大量而无用的资讯，并不会使预测变好，其二则是因为现实情况下我们未必有办法拥有这么多足够且充分的数据，因此这种时候思考如何用少量数据尽量做出精准预测就是很重要的议题。这边想举个少量数据预测的例子，例如预测地震何时会在发生？即便过去发生过很多次地震，但每次地震的成因或发生地点都不尽相同，这可能很复杂，我也不是地质学家，因此不多谈免得说错，但我想表达的是地震这回事是「已知的未知(known unknown)」，即便有了过去的资料，我们也无法完全精确预测出下一次地震会在哪发生？何时发生？所以我们说这样的预测是有难度的，是困难的，这也是目前许多地震专家努力的方向。

我们会被AI统治吗？

「我们会被AI统治吗？」请容我下了一个如此耸动的标题来吸引您，作者的观点是「不会」。因为即便有了AI，人还是有其存在的价值。尤其是在现在AI环境都还不够完善的状态下，唯有人才能使AI更加完善。 AI也像是人一样需要有成长的过程，而让AI从婴儿时期迈向成人的关键就是「人」，这里说的人指的更像是「专家」这类的人，在预测机器完全准确可靠前，投入大量数据和藉由专家累积时间去训练预测机器是必须的，因为鲜少有AI投入某一领域马上就能完善使用的例子。

人类和预测机器必须分工合作，我们和AI的关系应该像是截长补短的合作伙伴，各式各样的工作也有可能在未来因为AI工具而重新设计，我们该思考如何和AI互动，并创造出更多效益及价值来。

谈了许多都仅是书中我能吸收的概念，如果想要了解更深入的资讯，还是建议您可以直接去看这本《AI经济的策略思维》。我很喜欢书中的一段话：「如果你选择不做决定，你还是做了选择」，这世界就是这么奇妙，连你站着不动，事情还是不断的在发生，AI固然可以帮助我们下决策，但是最后那个决定还是必须由人来下，因为只有人才会清楚明白什么情况下做什么决定才是可能的「最理想」，唯有人才能对自己定下的目标有充分的理解。所以结论是人类仍不可或缺，我们也不会被AI统治，因为人能在决策中做出取舍（trade-off）和权衡，并藉由预测促成这社会上新的行动。

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