人們對(duì)人工智能的期許超過它將實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)

人工智能被過分夸大了。

我清楚地記得，上世紀(jì)80年代初，人工智能是如何被過度炒作的，當(dāng)時(shí)我與應(yīng)用專家系統(tǒng)公司(Application Expert Systems)合作，這是一家由麻省理工學(xué)院(MIT)教授創(chuàng)辦的公司，希望利用專家系統(tǒng)改變個(gè)人理財(cái)計(jì)劃。

通過采訪一位個(gè)人財(cái)務(wù)規(guī)劃專家，我將軟件引入公司，并參與了所謂的知識(shí)工程。想通過將專家的決策規(guī)則轉(zhuǎn)化為軟件，并建立系統(tǒng)，取代個(gè)人財(cái)務(wù)規(guī)劃師。

不幸的是，對(duì)于那些在這家公司投入時(shí)間和金錢的人來說，它的產(chǎn)品并沒有找到多少市場(chǎng)，于是就倒閉了。

近40年后，在我看來，對(duì)人工智能的期許似乎遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了它將實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

以下是我得出這個(gè)結(jié)論的三個(gè)原因。

01

| 許多CEO驚嚇過度，過于關(guān)心人工智能

咨詢公司有能力嚇唬這些公司，讓他們?yōu)榘矒嶙约核圃斓目謶侄O(shè)計(jì)的項(xiàng)目付費(fèi)。普華永道（pwc）就是一個(gè)很好的例子。該公司發(fā)布了一項(xiàng)關(guān)于CEO的2019年調(diào)查。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，“80%的受訪者認(rèn)為，人工智能將在未來五年內(nèi)改變他們的商業(yè)模式”。

難道所有的CEO們都將率先推動(dòng)人工智能作為他們的首要戰(zhàn)略嗎？事實(shí)并非如此。

正如沃頓商學(xué)院Operations, Information and Decisions的教授Kartik Hosanagar在2月8日的一次采訪中告訴我的那樣，“在人工智能方面，有三類CEO。第一類是盲目的追隨者，他們不了解人工智能，但他們聽說這是“一件大事”，他們相信它。其次是無知的懷疑論者，他們不了解人工智能，也不信任它。第三類是精明的管理者，他們正在將人工智能整合到他們的業(yè)務(wù)中。我沒有做過正式調(diào)查，但我覺得懷疑論者多于盲目追隨者。”

02

| AI應(yīng)用程序收到高回報(bào)的例子非常少

我采訪過的專家們用Google作為成功使用人工智能的例子。雖然我不知道Google在這個(gè)應(yīng)用程序上花了多少錢，但我相信它的回報(bào)從經(jīng)濟(jì)層面來說是至關(guān)重要的。

盡管人工智能應(yīng)用高回報(bào)實(shí)例并不多，但人工智能的市場(chǎng)前景確相當(dāng)大。例如，據(jù)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）估計(jì)，2018年在認(rèn)知和人工智能系統(tǒng)上的支出總計(jì)240億美元，并將在2022年，以37.3%的復(fù)合年增長率增長到776億美元。

據(jù)估計(jì)，2018年對(duì)于AI大部分支出將用于四個(gè)領(lǐng)域：最大的自動(dòng)化客戶服務(wù)代理(29億美元)、自動(dòng)威脅情報(bào)和預(yù)防系統(tǒng)(19億美元)、銷售流程建議和自動(dòng)化(17億美元)和自動(dòng)預(yù)防性維護(hù)(17億美元)。

從長遠(yuǎn)來看，IDC預(yù)計(jì)增長最快的在另外一些領(lǐng)域。具體來說，到2022年，以下項(xiàng)目將獲得五年平均投資中最快的增長：制藥研究和發(fā)現(xiàn)(46.8%)、專家購物顧問和產(chǎn)品推薦(46.5%)、企業(yè)知識(shí)型工作者數(shù)字助理(45.1%)和智能加工自動(dòng)化(43.6%)。

來自Northwestern’s Kellogg School的管理與組織臨床助理教授Adam Pah在2月12日的一次采訪中告訴我，有一些新興公司正在使用人工智能?！爸袊幸患倚屡d公司，利用人工智能讓消費(fèi)者更加容易償還小額貸款。其他例子包括Amplero，通過更加有效的廣告目標(biāo)實(shí)現(xiàn)100%的增長。

Hello Fresh僅僅通過向家庭推出人工智能開發(fā)的建議，收入就提高了4%。Lemonade使用人工智能代替保險(xiǎn)代理出售租房人保險(xiǎn)?！?/p>

關(guān)于正在嘗試人工智能的公司當(dāng)中，一個(gè)典型例子就是一種名為Philyra的系統(tǒng)，旨在幫助大型香水制造商Symise發(fā)明新的香水。

經(jīng)過兩年的嘗試，這個(gè)系統(tǒng)沒有獲得可觀回報(bào)。據(jù)MIT Technology Review報(bào)道，Philyra是與IBM合作開發(fā)的，花了兩年時(shí)間才開始工作，目前僅供70名香水設(shè)計(jì)師使用。

讓我們更深入地看看Google的例子。正如沃頓商學(xué)院(Wharton)Operations, InformationandDecisions的Kartik Hosanagar教授在2月8日的一次采訪中告訴我的那樣，“Google認(rèn)為人工智能將成為下一件大事，因此它從運(yùn)營一個(gè)集中的人工智能小組轉(zhuǎn)給產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)3至6個(gè)月?！?/p>

這一嘗試的初步結(jié)果就是提高了Google搜索功能的質(zhì)量。Hosanagar說，“通過機(jī)器學(xué)習(xí)，Google能夠跟蹤用戶實(shí)際點(diǎn)擊最多的搜索結(jié)果。通常情況下，Google的算法會(huì)列出最常見的點(diǎn)擊結(jié)果，排在列表第三位。通過使用人工智能，Google改進(jìn)了它的搜索算法，使在95%的時(shí)間里最頻繁的點(diǎn)擊鏈接成為排行榜的首位。”

我猜Google已經(jīng)找到了一種方法，利用算法上的改進(jìn)來增加收入。

與此同時(shí)，Google還利用人工智能降低了數(shù)據(jù)中心的成本。正如他所解釋的，“Google利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)每小時(shí)的電費(fèi)。通過準(zhǔn)確預(yù)測(cè)公司需要多少電量，Google能夠?qū)⑵鋽?shù)據(jù)中心的電力成本降低40%?！?/p>

03

| 很少有公司能夠負(fù)擔(dān)得起或找到人工智能的合適用途

人工智能工程師是昂貴的，他們的總薪酬可以達(dá)到數(shù)百萬美元。對(duì)于人工智能能力有限的大公司來說，不太可能愿意或能夠吸引和留住這些人才。

此外，即使可以，他們目前還不清楚企業(yè)如何實(shí)施人工智能應(yīng)用程序，從而使它們的投資獲得高回報(bào)。

Hosanagar認(rèn)為，構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序的成本將會(huì)下降，就像iPhone應(yīng)用程序一樣。正如他所說，“當(dāng)iPhone第一次推出時(shí)，開發(fā)一款應(yīng)用程序的成本在50萬到100萬美元之間，而現(xiàn)在的成本是25000到30000美元?！痹陂_源技術(shù)的幫助下，人工智能應(yīng)用程序的成本將會(huì)下降。

他還建議，企業(yè)應(yīng)從小規(guī)模起步。Hosanagar說，“公司不應(yīng)試圖開發(fā)人工智能應(yīng)用程序以增加收入或降低成本。相反，他們應(yīng)該在最初12到24個(gè)月的組織學(xué)習(xí)中設(shè)定一個(gè)目標(biāo)，并期望在五年內(nèi)建立高回報(bào)的人工智能應(yīng)用程序?！?/p>

在經(jīng)歷了前一波對(duì)人工智能的商業(yè)熱情之后，我習(xí)慣于懷疑事實(shí)是否會(huì)達(dá)到炒作的效果。